进入大数据时代，你需要更有效的数据解决方案一、时代背景随着信息化技术

一、时代背景
随着信息化技术的发展，大数据的应用已经遍及各行各业了。比如，随着移动支付工具的兴起，连普通的街边小贩都能运用支付软件提供的各项支付数据，进行简单的顾客分析、客单分析等，数据分析已经与人们生活息息相关了。
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二、为什么需要数据分析
数据分析，实际上就是运用各种统计方法收集数据，并进行分析的过程。数据分析的目的包括但不仅限于：
1.观察总结，发现问题
2.对当下业务提出解决方向
3.预测未来业务方向
数据分析的结果是基于事实性的数据所获得的洞察，因此，有助于决策者做出更加符合市场需求的决策。拍脑袋式的决策方式已经与大数据时代不相适应了，现代决策者需要的是更加精准的、数据驱动的决策方案。
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三、数据分析的应用
1.数据分析应用的行业
大数据分析的应用已经遍及各个领域，无论是在学术研究领域，还是在商业分析、活动策划、消费者分析领域，都有相当重要的作用。
在学术研究领域，是大数据分析的重要领域。比如在论文、学术课题撰写过程中，学术研究者可通过数据分析进行各种描述统计、多元回归分析、因子分析、聚类分析等，探索研究领域中各种因素的关联关系，从而获取到一些重要的研究结论。
而在商业领域，大数据更是承担着无可取代的作用。随着数字化时代的到来，消费者的各项数据获取成本降低，商家可运用这些消费者数据进行更有效的分析。比如运用消费者购物数据，构建消费者的人群特征描述，并根据不同群体的消费行为，分析其消费的金额、频率、商品偏好等，为商家的商业决策提供有力的依据。
无论在学术研究领域还是在商业领域，大数据的分析应用都愈趋重要。随着科技的进步，以及数字化技术在日常生活中的深入应用，数据的收集变得越来越简单，但如何有效地分析数据，则是一项难题。面对大量亟待分析的数据，一个专业的、有效的分析工具就显得很重要了。
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【进入大数据时代，你需要更有效的数据解决方案】2.数据应用的实例
①BMW应用IBM SPSS Statistics数据分析提升豪华轿车质量
a.多维度分析数据
通过广泛收集关于车辆维修的数据、由车辆的车载诊断工具记录的故障数据，以及经销商反馈的数据， BMW利用IBM SPSS Statistics的多因素交叉分析功能，多方面地了解车辆故障的原因，获取有价值的洞察，用以改善日后的汽车制造与运营，减少车辆的故障率与维修成本。
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b.持续跟踪关键数据指标
比如，专注于质量控制的部门在产品质量测量中，可持续监控主要的统计数据：在保修期内的缺陷数量（也称为FPG），以降低因消除缺陷产生的成本，并提高产品的整体质量，从而提高客户满意度。
c. 潜在的数据挖掘
BMW使用数据挖掘的一个例子是分析每台车辆的燃油消耗。 BMW可通过驾驶舱仪表收集数据（实际上，这些数据是每个驾驶者都能查看到的），或者通过内部测试来收集相关数据，并将其用于IBM SPSS Statistics的分析工作中，从而获得不同国家用户的油耗水平洞察，设计出更符合当地市场需要的豪华轿车车型。
②IBM SPSS Statistics助力城市交通智慧化发展
a. 预测报警常发拥堵模式
交通院在应用IBM SPSS Statistics大数据分析时，构建了交通预测分析算法及模型（Traffic Predictive Models），其中包含了交通异常检测、拥堵趋势预测、拥堵模式的数据体系。这些数据体系具备了智能化的预测水平，能帮助系统识别拥堵事件并进行刻画，分析常发拥堵模式及其原因并进行预测报警。
b. 构建交通指标体系
另外，交通院还应用IBM SPSS Statistics构建了时空大数据预测模型，该预测模型具有强大的机器学习能力，通过实施Event base time series（事件驱动的时间序列）和Spatial TemporalPrediction（时空预测模型），利用大数据对交通进行画像，从而制定出一套合理的交通指标体系。
c. 提出交通解决方案
IBM SPSS Statistics针对影响交通的多方面数据进行整合分析，比如不同极端气候下交通的变化情况，交通流量与速度的关联，流量和路段的关联，拥堵事件的关联等，并依据洞察给出更准确的预测结果，及更佳的交通解决方案。