大数据分析的出现不但可以让老百姓的生活更加便捷，同时也可以提高企业的竞争力，无论是哪个行业以及具体的企业都会有与之对应的大数据分析，而今天就来说说大数据分析对于企业有哪些帮助。
数据分析目的
1：分类
检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。
2：预测
预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。
3：关联规则和推荐系统
关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。
在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。
4：预测分析
预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。
5：数据缩减和降维
当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。
数据分析目的6：数据探索和可视化
数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。对于数值变量，可以使用直方图，箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据，请使用条形图分析。
数据分析目的7：有监督学习和无监督学习
监督学习算法是用于分类和预测的算法。数据分类必须是已知的。在分类或预测算法中用于“学习”或“训练”预测变量和结果变量之间关系的数据称为“训练数据”。。从训练数据中学到算法后，将该算法应用于具有已知结果的另一个数据样本（验证数据），以查看其与其他模型相比具有哪些优势。简单线性回归是监督算法的一个示例。
数据分析的意义（功能）
1：告诉你过去发生了什么
首先，请告诉您此阶段企业的整体运营情况，并通过完成各种运营指标来衡量企业的运营状况，以显示企业的整体运营情况是好是坏，它的表现如何？不好吗去哪儿。
其次，告诉您企业每个业务的组成，以便您了解企业每个业务的发展和变化，并对企业的业务状态有更深入的了解。
现状分析通常通过每日报告进行，例如每日，每周和每月报告。
2：告诉你为什么这些现状会发生
在对第一阶段的现状进行分析之后，我们对公司的运营有了基本的了解，但是我们不知道哪里的运营更好，差异是什么，以及原因是什么。这时，我们需要进行原因分析，以进一步确定业务变更的具体原因。
原因分析通常通过主题分析进行。根据企业的经营情况，根据一定的现状选择原因分析。
3：告诉你未来会发生什么
了解公司运营的现状后，有时需要对公司的未来发展趋势做出预测，为公司制定业务目标，并提供有效的战略参考和决策依据，以确保公司的持续健康发展。
预测分析通常是通过主题分析完成的，主题分析通常是在制定公司的季度和年度计划时进行的。它的发展频率不如现状分析和原因分析高。
无论是发展数字经济，还是建设数字*、智慧城市、智慧社会，最为关键的一环就是实现数据资源的跨部门、跨地区、跨行业、跨系统、跨层级的有序汇聚和共享，数字城乡等数字化转型场景都需要发挥大数据的赋能、创新和带动作用。