大数据分析的两种方式：统计学分析方式、机器学习分析方式

大数据技术经过多年的发展已经趋于成熟并且形成了一个初步的产业链，涉及到数据采集、存储、安全、分析和应用等，其中大数据分析是大数据产业链的重要环节，也是大数据实现数据价值化的核心步骤，所以大数据分析的相关研究也是大数据技术领域的热点方向。

大数据的分析有两种主要的方式，一种是基于统计学的分析方式，另一种是基于机器学习的分析方式，不论哪种方式都需要研发人员具备扎实的数学基础。

要想提高大数据分析的准确性，需要注意以下几个环节：

第一：注重算法的设计和实现。大数据分析与人工智能具有紧密的联系，在技术手段上也有很多相似的地方，比如都需要进行模型的设计，建模对于大数据分析同样非常重要。建模的核心是算法的设计和实现，这个过程还是具有一定难度的。

第二：注重训练过程。基于机器学习的数据分析方式需要进行大量的算法训练，算法训练需要大量的数据支撑，所以在云计算时代，机器学习随着算力的增强以及数据量的提升，在实用性方面得到了较大的增强，尤其是深度学习领域的发展。

第三：注重落地应用。大数据分析一定要结合实际的应用场景，场景大数据分析也是目前进行大数据分析的主要方式，不同的应用场景往往需要采用不同的数据分析方式，同时在数据维度的定义上也会有所变化。对于分析人员来说，要想提升大数据的落地应用价值，一定要具备一定的行业知识。

大数据的决策环节是大数据的出口，目前的决策者通常有两个角色，一个是传统的人力岗位，另一个是人工智能产品。随着人工智能的发展，未来将有更多的智能体会参与到决策中来，从而全面提升系统的运行效率。

大数据技术包含数据的采集、数据的分析、数据的应用，从采集到分析再到应用，逐步实现数据的价值化。

正确的分析和决策一般都与数据的价值相挂钩。要想实现数据的价值化，应该做点一下几点。

注重算法的设计和实现。大数据属于IT行业的高端技术，IT算法是高端技术的基础，从数据的采集到分析都需要算法的支撑，数据模型的建立分析就是算法应用的典型案例。

注重实践。5G推行后，数据的传输量大幅度的增长。数据的采集更加容易，但是也更富有挑战，在大批量数据收集起来后，数据的实用性就更受到人们的重视，重视根据数据实用性推行出的相关产品服务。

大数据产业需要逐步落地，实验室中的产物终究是无法创造价值的。需要逐步在社会中，落地相应的产业或者技术服务。结合各种行业背景实现数据的价值化。

大数据的一大产品应该是人工智能，智能化的产品更加需要大量的数据来做决策支撑。所以大数据与人工智能也是息息相关的。