大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。而数据量如此庞大，大数据分析报告就变得非常重要，如何进行?
很多企业不认可分析报告的价值，很大程度是不了解它的原力。今天索性告诉你整个分析思路、框架，帮助企业更好地认识、认可大数据分析报告的价值。
大数据报告怎么做出来的?认识大数据分析流程!
首先，我们要理解大数据分析的基本流程，一个完整的大数据分析流程包含了商业问题理解、数据理解、数据准备、数据分析、产出分析报告、提出解决方案6个环节，并且是一个闭环、不断优化的过程。对于企业，可能不需要掌握高难度的分析处理能力，但是掌握数据分析思路、数据思维和意识都是非常重要的。
大数据报告究竟研究了什么东西?解密大数据分析思路!
大数据报告根据功能来分，可分为4个常见类型：
市场/行业分析：对某一个行业、细分领域的市场现状的分析、发展趋势预测;
用户画像：了解用户的人群特征、某个产品的不同群体的用户行为差异;
竞品监测：对同类产品的用户使用情况、市场情况、功能性能进行对比研究;
经营分析/业务问题专题：企业经营中重大战略决策的分析或针对某具体业务问题进行专题分析，如营销效果评估等。
数据来自哪里?不同数据渠道和来源的优劣势对比
数据来源分为内部和外部，内部数据是企业有意识进行埋点、收集、整合与储存所获得的数据资产(如何建立企业宽表，打好数据基础，我将在后面陆续给出干货，敬请期待)。一般来说，我们还会通过一些外部渠道获取数据：
网页爬虫数据：通过程序在网页上把相关的信息采集下来;
SDK数据：游戏等应用中SDK自动打包回传的数据，像友盟、talkingdata，主要是基于SDK数据进行整合和处理分析;
运营商数据：三大运营商运营、业务和管理三大领域大量的客户属性和上网行为数据，原力大数据平台的核心数据来源之一;
咨询公司加工数据：咨询公司大量的调研活动所产生的统计级数据;
定制数据：向数据拥有者/采集者提需求，根据你具体的条件再进行数据的采集工作;
一份报告的价值很大程度收数据源质量影响，因此我们需要注意是数据是否靠谱。检查数据是否靠谱最简单的方式是借助你熟悉的数据进行对比，验证数据口径和数据范围。其次，就是对数据采集的对象、过程和处理方法进行评估，看数据是否具有时效性、代表性。
拓展阅读
学习大数据分析需要具备的技能
1、技术工具的使用
从事大数据分析师，经常会跟系统软件数据有联系，如果掌握了相应技术则能更好更高效的完成任务，因此需要我们对技术工具熟练掌握，比如说端到端的流程中涉及的数据，如果你掌握了技术工具诀窍更能明白其中的连接方式，以及谁在负责，对技术也更了解透彻。
2、具有批判性思维
在大数据分析师里面具有批判性思维则将助你跳脱出当前的认知，以更中立、更全面的视角审视看待问题，还能够以不同角度探索相同情况，这有助于你回答一些问题并评估是否应该进一步深挖。
3、独特的商业敏感度
大数据分析本身与工作业务就是互相联系的，如果你希望你的工作在实际业务中产生更大的影响，那么你需要深入了解业务的运作方式，具备商业敏感度，能够深度理解业务，才能更好地实现价值挖掘。
