可能会处理流 例如，我们数据，以识别模式并对具有相似观看偏好的用户进行分组。
步骤3：数据清理
大数据分析的好坏取决于它所输入的数据。不幸的是，受污染甚至不良的数据非常普遍。
2016 年《哈佛商业评论》的一项研究表明，不良数据每年给美国经济造成超过 3 万亿美元的损失。想象一下过去八年这个数字增长了多少。
无论您采用手动还是自动方法收集数据，大型数据集通常包含：
可能会处理流 所有这些情况
称为脏数据）都可能扭曲您的结果。因此，您很容易获得误导性见解，而这些见解可能会导致糟糕的业务决策。
为了避免这种可怕的命运，您必须清理您的数据。
在我们的流媒体服务示 手机号码数据 例中，我们可以通过以下方式清理数据：
识别并解决用户资料中缺失的数据点
搜索并删除重复条目
检查电影标题以纠正拼写错误
步骤4：数据分析
现在，奇迹发生了！一旦我们拥有干净且组织良好的数据，就该对其进行分析了。一些流行的方法包括应用：
机器学习算法
数据可视化工具
统计模型
当您利用自动化工具和算法来帮 博目录 助您完成这一复杂过程时，您可以更及时地将原始数据转化为可操作的见解。结果呢？您可以更好地识别行业趋势、预测客户行为并获得更多有意义的见解。
继续使用我们的流媒体服务示例，我们可以分析处理和清理后的数据，以识别具有相似观看偏好的用户群体。从那里，我们可以推荐针对每个用户群体量身定制的内容，从而显著提高用户参与度。例如，如果订阅者喜欢看电视节目《黄石》，他们可能也喜欢看电影《风河谷》。
大数据分析在商业中的重要性
大数据分析是实现业务转 在财报电话会议期间管理 型的强大方法，因为它可以实现：
改进决策：数据驱动的洞察力消除了您典型决策过程中的所有猜测。更好的决策可以提高利润。