大数据被科学家誉为驱动第四次工业革命的“新电力”，如今各行各业都在经受大数据时代的洗礼，大数据已经成为互联网时代生产生活的重要分析工具。根据数据显示，2016年我国数据中心产业同比增长近40.4%，市场总规模预计达728.7亿元。
大数据如此火热，它的真正价值是什么？
大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
数据是为了某种目的存在，目的可以变，我们可以通过数据来了解完全不同的东西，但是如果没有分析，数据的价值就没法体现，所以大数据的价值不在于海量数据，而在于数据分析，只有深挖数据背后隐藏的价值，大数据产业才有望迎来爆发期。
然后，我们来聊一下什么是数据分析，数据分析是指基于某种行业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的一个过程。通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索和分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
如 何 进 行 数 据 分 析
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明确分析的思路和目的
数据分析的关键在于设立目标，专业上叫做“有针对性”。做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。
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数据收集
数据获取目前主要有三个渠道：一是来自互联网，二是来源于政府，三是对原有数据再次采集，比如物联网。
对于数据的收集需要预先做埋点，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，就获取不到所需要的数据，影响分析。
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数据处理
数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，在进行最基本的数据汇总、聚合之后，我们就可以拿到比较简单的字段相对丰富的数据宽表。
数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。
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数据展现
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。
常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
