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数据分析是呈现数据价值的重要手段，如何进行数据分析也是大数据落地应用的关键环节之一，对于数据分析来说，一方面要循序渐进，另一方面也要与相关技术进行紧密结合。

对于企业来说，进行数据分析可以按照以下步骤进行：

第一：完善数据采集机制。数据采集是数据分析的基础，对于广大传统企业来说，要想利用大数据，首先要建立大数据应用生态链。大数据生态链的基础则是物联网和传统信息系统，所以要进行数据分析，首要任务是建立完善的数据采集机制。

第二：数据分析按需、按阶段建设。在大数据时代，很多企业对于大数据赋能传统企业迫不及待，迫切希望数据分析等大数据建设任务能“一步到位”，希望大数据能快速产生经济效益，实际上这种想法是存在一定问题的。数据分析要想赋能传统行业，需要按需、按阶段建设。比如对于一个连基本报表都没有的传统企业，应该从报表应用开始，然后再进一步采用BI系统，这是一个循序渐进的过程，这个过程也是培养企业大数据思维的过程。

第三：数据分析要与相关技术紧密结合。数据分析并不是一个新概念，传统的数据分析是统计学的重要研究内容之一，但是在大数据时代，数据分析产生了明显的变化，这个明显的变化就在于从小数据分析到大数据分析。目前，通过机器学习的方式完成数据分析是一个流行的做法，这就要求从业人员紧跟技术发展的脚步，更新自身的知识结构。

最后，随着大数据的发展，数据价值化程度越来越高，对于从业者来说，数据分析的专业化要求也越来越高。目前，数据分析分为应用型分析和研发型分析两个方向，不管对于哪种分析方式来说，都需要从业者具备一定的专业度。这个专业度不仅体现在技术领域，也体现在行业领域，所以数据分析人员既是技术专家又是行业专家。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

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数据分析在其他时代也是一样，分析思路类似，在大数据时代，重要的是要掌握一个好工具，工具本身也会提供更多分析的思路。

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