如今大数据分析已经是潮流，在各行各业中都在引用，因为只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。那么大数据分析一般是如何进行的呢?
以下是帮助分析大数据的5个步骤列表：
1.细分
最近，自定义受众已经成为一个主流问题。电子邮件营销、追加销售和交叉销售优惠都必须实现个性化。个性化信息的关键是认识到希望联系的众多人员的每一个都是独一无二的，并且有不同的需求。当然，在一对一的基础上实现个性化是不可能的，但就转化而言，将企业的受众细分为更小的群体就足够了。而收集的数据越多，就越需要聚集在一起。所以不要害怕处理大量数据。
2.展开
企业可能只需要研究一些不同的数据集，因为已经知道各种目标群体。根据业务目标以及是处理结构化数据还是非结构化的数据，企业有多种策略可供选择。因此，企业可以混合和匹配各种方法，以从数据中获得有意义的见解。
3.赶上
企业需要实时采取行动。毫不奇怪，为了成功开展业务，企业需要访问实时信息。在处理大量数据时，企业的分析是否足够灵活可能并不明显。可以采用其他的分析解决方案，但这些解决方案提供的更新需要数小时的等待时间。但是，在电子商务等其他行业，基于大数据创建动态定价是通常的做法。
4.整理
更具体地说，企业的数据应该适当地进行整理。并转变成一些直观的图表，这样就不必浪费时间得出结论。特别是如果正在处理互联网上的大量数据或参考资料。那么需要做的是选择一个优秀的分析平台，它可以为企业提供详细的数据可视化。这样能够快速掌握并采取行动。
5.谨慎
尽管大数据分析可能会帮助企业节省时间和费用，但必须保持警惕。人们在互联网上发布的内容有许多个人信息，需要关注隐私信息的安全。尽管如此，只要在合法平台上收集和分析数据就是安全的。但是，必须记住的是避免常见的错误。
大数据有各种规模和种类，企业以各种方式利用它并从中受益。大数据有许多优点，但也有许多缺点，例如新的隐私和安全问题、客户的可访问性，以及为企业的需求需要选择合适的解决方案。
