大數據，想必大家近幾年都有所耳聞或者已經如雷貫耳了，誠然，大數據的的火爆基本上可謂在大城市人盡皆知了，但是大家可能不知道的是，大數據分析得定義或概念到底是什么。且不說新出的人工智能，就大數據而言，我們一直在強調大數據的技術，大數據技術其實是我們的暢想而已，而且人工智能也離不開大數據分析的支撐，但是大數據怎么去分析呢，如何才能做好大數據分析？一般需要對數據進行獲取、打通、整合、找到規律，以及立即決策。

大數據定義是什么

很多科學家對于大數據都有一定的定義，比如麥肯錫對于大數據的定義就是“一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征?！逼鋵嵕褪菍@取的數據進行打通、整合、找尋規律、立即決策。這樣，通過大數據的分析去找到自己想要的信息。

一、如何進行數據獲取呢？

數據的獲取一般需要找到數據源。一般來說，數據源可分類三類：

1.通過廣告投放來獲得數據

很多的數據都是通過廣告來獲得的，從廣告獲取數據的途徑有很多，比如廣告的展示量，活動頁的點擊率，廣告的來源等方面。很多的公司企業將這些通過廣告獲得的數據作為第三方數據，也存在有些廣告監測公司會這些此數據和人群數據進行整合，通過構建自己的數據庫去給別人進行分析，這樣的公司一般被稱為第三方公司。

2.通過用戶的行為獲取數據

很多用戶的行為也可以從中提取出一些數據，比如某個用戶在購買的理財產品的時候，通過記錄購買的時間、姓名、電話等數據，大體就能夠掌握某一個群體的行為習慣，這些數據可以叫做用戶行為數據。這些數據經常被搜集并且備用。從而為大數據分析提供很多不錯的，有價值的數據。

3.公開數據

公開數據就是我們能夠從各種渠道直接獲取的數據，例如行業協會的數據，或者互聯網行為數據。

二、數據的打通

數據的打通就是利用數據的重要部位的采集整合數據。一般來說，可以通過手機號將一方和三方數據整合，或者利用cookie，或者imei號等將各個方面的數據整合。不過由于現在監管制度對手機號敏感數據的控制，使得很多數據之間的打通存在很大的挑戰。

三、從數據中找尋規律

從數據中找尋規律的目的就是數據清理。清理數據就能夠板數據中的骯臟數據進行清除，從而凈化數據環境，一般來講，把非結構化數據變成結構化數據，這樣方便統計，在數據探索中找尋規律，形成數據分析報告觀點。

四、從數據分析中立即決策

將數據分析報告中的觀點系統化或產品化，目前而言，大部分公司還是會依靠人工決策。

很多人有會問，為什么需要大數據分析？看上去大數據分析似乎按照這些步驟來，但是從第一步的數據源來說，其實已經反應了大數據的特點，就是雜亂無章，那么怎么從這些數據找尋規律，分析的內容和目標是否對應上，就是我們研究分析大數據的意義。對于大數據的分析主題步驟就是上述提到的數據獲取、數據打通、在數據中找尋規律、最后做出決策。希望這篇文章能夠幫助大家更好的了解大數據。