『壹』 对企业进行大数据分析有什么用
正确的大数据分析可以帮助企业更精准的定位客户，在你拓展客户资源陷入难题时，运用大数据就可以挖掘出平时挖掘不到的精准潜在客户资源。详细一点来说的话，目前市面上比较出名的一些大数据分析商（例如数点营销，探技，神册，红圈等）一般能为企业带来以下几点用处：
帮助企业获取销售线索，企业可以根据大数据分析结果针对性营销，比大海捞针广撒网更有效。
为管理者的决策过程提供支持，管理者的决策不能仅凭自己的意愿，有了数据支持才能做出更好的规划。
降低整体营运成本，有了大数据分析功能，将大幅度节省时间及人力成本。
『贰』 如何分析上市公司的各种指标 数据
一、收入增长
对于收入增长并不能单独看其数字变化，而要将其进行分解，借助公司近期的信息公告判断其增长成分中“价与量”的关系。比如生产规模的增长、扩张多取决于“量”的增长；如果在生产规模不变的情况下，其中的收入增长则更多来源于“价”的增长。同时，还可以借鉴同行业价值的标准指数，去观察过去一年的变化，进行同比和环比的比较，从而印证企业价值的增长质量。
二、毛利率
原材料、人工成本、折旧等成本项目的上涨，都会对毛利率产生向下的拖累，这就要对公司是否正确地运用价值杠杆进行判断。如果正确运用，则相关的毛利率下降趋势属于合理预期；相反，则要考虑上市公司成本管理效力是否恰当。
三、净利润
净利润主要是由主营业务利润和其他业务利润构成，其构成比例对上市公司价值判断具有重要意义。通过对净利润的来源，分析贡献度的大小，判断其收入的健康程度、可持续程度等。此外，净利润的同比和环比数据也具有较大价值，结合比较将使判断更为全面客观，特别是在判断一个上市公司将会出现业绩拐点的时候，环比数据的价值会进一步凸显。
四、财务费用
首先要关注上市公司负债率的变动情况，在不考虑利率变化的因素下，着重分析该公司的财务杠杆运用是否合理，由此判断其风险程度；其次要看其负债是短期还是长期，是否在进行“滚动融资”的操作；最后要细看公司节省财务支出方法的合理性。
五、投资收益
一方面，要对上市公司投资性质进行判断，如非控股型、一次性、可持续性投资，关键要看其投资收益是否具有可持续性，如“投资股票”的收益部分，可能持续性、价值程度就相对较弱；另一方面，要对上市公司收益来源进行判断，一般分为核心收益和其他业务收益回报，其中，上市公司的核心收益贡献越高，其盈利质量就越佳，具有一定的稳定性和持续性。
『叁』 大数据分析的技术包括哪些
与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现。
1、编程语言：Python/R
2、数据库MySQL、MongoDB、Redis等
3、数据分析工具讲解、数值计算包、Pandas与数据库... 等
4、进阶：Matplotlib、时间序列分析/算法、机器学习... 等
『肆』 大数据分析的具体内容有哪些
按照我一个在相数科技的朋友给我讲的，通常意义上，大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。而这些，也就是需要进行大数据分析的内容。
如果具体来说，其实在各行各业均存在大数据，比如气象大数据中对于温度、适度、污染指数的分析，企业对产品投放、运营的大数据，对消费者使用情况的大数据等等，这些大数据都可以通过智能分析进行有效的利用。
『伍』 大数据分析的具体内容有哪些
随着互联网的不断发展，大数据技术在各个领域都有不同程度的应用
1、采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2、导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3、统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4、挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
『陆』 上市公司打造大数据的目的
大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。
『柒』 什么是大数据分析,对企业有什么用
数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结并指导实际工作和生活。
数据分析应用已经深入到工作中的方方面面，小到Excel做表，大到数据化决策指导。以电商行业为例，电商行业的数据分析需求主要集中在流量和转化。而数据分析师的工作是为了服务自身产品，分析用户，从而确保更好的销量。这就要求数据分析师做好用户画像，通过数据分析建立用户模型，不断挖掘用户属性，分析用户的行为，针对用户行为制定相应的营销策略。
『捌』 公司上市需要哪些大数据
证监会有详细规则
『玖』 大数据概念上市公司有哪些
“大数据”相关的公司：
数据处理、分析环节、综合处理：勤智数码、拓尔思、美亚柏科；
语音识别：科大讯飞；
视频识别：海康威视、大华股份、华平股份、中威电子、国腾电子；
商业智能软件：久其软件、用友软件；
数据中心建设与维护：勤智数码、天玑科技、银信科技；
IT咨询、方案实施：勤智数码；
『拾』 哪些企业需要大数据分析
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
数据蕴藏着各种信息，企业可以通过大量的数据信息总结出很多有用信息，从而依据这些结论来制定相关的决策去帮助企业的运作。因此，各行各业都需要大数据分析，而且大数据分析现在的发展趋势良好。
目前来说，应用大数据分析较多的企业为大型零售商，比如各大型连锁超市；各类银行；各类软件公司比如甲骨文，IBM，微软和SAP等