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。简化来讲就是分析什么问题，需要哪些出具，要做哪些数据处理，得出结论并落地实施。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、培养数据化管理的方式是非常重要的。

二、我们需要研究什么？大数据分析的思路是怎样的？

根据功能来分，可以分为以下4种类型：

1. 业务/市场分析：对某一项业务的现状分析和问题判断；细分领域的市场现状分析、发展趋势预测； 2. 用户画像：了解各类用户的人群特征、不同产品不同群体的用户行为差异； 3. 竞品监测：对市面上同类产品的功能、用户规模、市场情况做对比研究； 4. 经营管理分析：经营过程中重大决定的分析。 针对以上类型，我们对4种典型的分析报告进行详细论述，需要分析哪些指标、维度（指标仅为列举，无法全面涵盖），并附上相应的数据分析报告demo。

市场环境分析

用户画像

竞品监控

营销分析

三、数据来源

数据来源可以分为企业内部数据和外部数据。内部数据可以使企业各系统的数据、也可以是网页/产品埋点、收集、整合所获得的数据。一般来说，还有一些外部渠道获取数据：

1. 网页爬虫数据：通过程序在网页上把相关的信息采集下来； 2. 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； 3.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； 4. 第三方公司数据：咨询公司大量的调研活动所产生的统计数据； 5. 定制数据：向数据拥有者/采集者提出需求，根据具体条件进行数据采集工作。

除此之外，报告的价值、分析结果的准确性很大程度受数据源质量的影响，因此在收集整合数据时需要注意数据是否靠谱，验证数据口径和数据范围。 科多大数据还为大家整理了一套非常齐全的大数据学习视频课程资料，可以进科多大数据官网领取哦，它可以帮助大家更全面彻底地了解大数据相关技术，不论是兴趣爱好还是单纯的为了就业，它都是不错的选择！