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数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、告知结论和支持决策。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等。
大数据的意义不仅仅在于大量的数据本身，而在于基于它之上所进行的一系列的分析活动，从而产生有价值的信息，帮助我们去洞察过去和预测未来，可以帮助企业和组织在更短的时间内做出更明智的决策。
大数据分析有以下五种方法：
1、对比分析
对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。
2、漏斗分析
这是业务分析的基本模型，最典型的就是筛选目标用户直到完成交易的这一过程就属于典型的漏斗模型了。
3、用户分析
作为互联网公司的一大核心，用户分析常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。
4、指标分析
一般是指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。
5、埋点分析
主要是对用户行为进行更加细分的分类，比如，浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为等，从而分析用户。