文档介绍：1 大数据时代下数据分析理念框架探讨摘要近些年来,伴随着经济社会的迅猛发展以及网络信息技术的不断普及, 数据信息量正呈现出爆炸式增长。在大数据背景下, 如何实现数据的有效挖掘和分析, 提升数据分析的质量和效率正成为统计学研究的重要内容。本文围绕大数据时代下的数据分析,介绍了大数据的概念,分析了大数据环境下数据分析的基本过程, 并对大数据环境下对数据分析的影响进行了研究。关键词大数据时代数据分析一、相关概述大数据环境下经济社会生活都出现了较大的变化, 同时自然科学和人文科学等也都有了较大的提升。在此背景下, 依靠计算机信息技术的不断发展, 研究者能够使用一定的方法和技能对较为复杂且规模较大的海量数据进行数据处理, 并有效挖掘其中的价值信息。大数据环境为统计学的研究和发展提供了好的机遇,同时也对统计学的拓展提出了一定的挑战。大数据环境下数据在各个行业和领域中都有所渗透, 并逐渐成为主要的生产要素。大数据本身具有价值密度低、数据体量大、数据类型多、数据处理速度快的特点。不过由于数据量的急速增长, 也使得在数据分析和研究过程中由于数据库缺少必要的管理工具进行数据采集和管理, 而导致数据搜索、数据分析、数据存取和数据共享等出现一定的困难。一般情况下, 在大数据环境下, 往往存在着数据存储、处理技术、数据安全等相关 2 的技术性问题。这些问题的存在一定程度上影响和制约了数据的开发和应用效率。尽管大数据下进行数据分析存在一定困难, 但是其在实践中的应用空间和领域却十分广泛,对于经济社会的发展具有重要的推动力。二、大数据环境下数据分析过程分析(一)数据的价值挖掘过程面对海量的大数据环境, 数据使用者应当围绕数据分析目标和具体要求对大数据进行有效挖掘, 提取有用数据, 摒弃无用数据, 从海量数据中进行价值挖掘, 结合数据类型提升数据使用价值。在进行具体的大数据挖掘时可以按照具体的案例来进行, 比如在进行广告人群匹配时, 在进行数据分析和数据挖掘上主要是面对着两种数据。一种是广告库数据, 主要包含了广告库以及广告的客户信息等。这种数据一般都具有较高的结构性, 能够在传统的数据库中进行采集和应用、分析。另外一种数据是客户的后期行为数据。通过对此两种数据的结合分析,有效挖掘其中的有效价值。与此同时, 在具体的应用实践过程中, 还需要积极发挥第二种信息的作用和价值, 这样能够获得客户所需的信息。依靠对群体行为和群体智能的分析, 最终形成具体的反馈机制和反馈流程, 在此基础上为信息使用者提供优质可靠的数据处理信息, 为信息使用者科学决策提供有效的信息和数据支持。(二)数据的处理与分析过程在此过程中,一方面要及时更新抽样调查的工作理念。一般情况下, 大数据的样本资料都是之前的材料汇总, 这就要求在对此数据进行分析处理时应当首先对数据整体进行梳理和了解,并逐步向数据局部进行延伸。 3 同时在对海量数据进行分析处理时还应当解决好调查目标设定不合理、抽样框架不稳定以及样本数量受限制等问题。另一方面, 也要进一步提升大数据环境下数据精确度标准。由于大数据环境下数据的来源比较广, 数据处理质量和效果也各有差异, 因此应当在允许数据之间存在准确度差异的同时提升数据精准度的标准。要在积极吸收各种数据资源的基础上, 提升数据处理能力和质量,科学应对数据复杂性和变量关系复杂性等问题。除此之外, 也