大数据分析体现在我们生活中的方方面面，各行各业都离不开大数据。下面小编给大家介绍怎么运用大数据分析，一起来看看吧。
运用大数据分析的方法
一、进行用户画像
CRM可以将企业的所有客户资料进行收集，包括姓名、年龄、性别、职业、单位、头衔、商品需求、个性化偏好，等等，如此就形成了一个海量的客户数据库，那么借助于大数据技术，就可以对所有的客户资料进行分析和统计。
比如：对于一家售卖办公用品的企业来说，通过CRM管理系统与自己企业的网站、商城对接，就可以利用大数据技术，来统计哪些客户购买了办公耗材，哪些客户购买了文具礼品，哪些客户购买了电子设备，并且购买的数量各是多少，购买的时节是在平时，还是特定的节日等，一个完整的用户画像就出来了。如此，就可以将分析好的客户贴上标签，以便对客户有更好的了解。
二、细分客户，准确营销
当然，对于客户群体进行细分，是一个必要的环节。CRM可以根据设定的规则，按照所统计、分析好的各个客户画像，将客户进行群体细分。
接下来就可以深入分析各个客户群体的准确需求，就可以制定相适应的营销活动，找准营销渠道进行营销，以吸引客户进行下单购买。
比如：针对于三月开学季，那么文具企业就可以根据统计整理出的客户，来进行批量文具的售卖活动，各大文具店、准确的渠道营销，将会使得线索转换率大大提升。
三、个性化推送，提升产品销量
对于电商化的商业模式而言，CRM同样可以实现多种数据的收集，可以实现按照时间顺序记录客户的行为，例如：客户在什么时间登录了网站、从哪个落地页进入的网站、浏览了哪些产品、停留了多长时间、总共进入了几次网站、购买了哪些产品、评论了哪些产品等，都可以详细记录。
这样，对于分析人群的画像及需求，就可以实现科学化和细节化。那么接下来就可以进行个性化的营销活动，实现个性化的信息推送。对于长期浏览、购买同一个品牌护肤品的人群来说，当新品上市时，就可以将信息准确推送给她，就可以大幅度提升产品的销量。
有效运用大数据的技巧
1、要明确数据分析的目的
首先你要清楚你要用手里的数据干什么，也就是说你要明确需求，你想从数据中得到什么。
以产品经理为例，不少产品经理在设计自己产品的时候，可能把很多的时间都花在了设计产品，但是却忽略了产品是否可以成功。
这样是很难满足客户的需求的。所以要想有效地将自己手里的数据发挥出较大的价值，一定要在提前想好自己要干什么。
2、要扩充收集数据的方式
关于数据收集，一般有4种方法。它们分别是从外部如易观或艾瑞的行业数据分析报告获取;从AppStore、客服意见反馈、微博等社区论坛去主动收集用户的反馈;自行参与问卷设计、用户访谈等调研，直面用户，收集一手数据，观察用户使用产品时所遇到的问题及感受;从已记录的用户行为轨迹去研究数据。
3、要有效剔除干扰数据
具体的方法有一下几种，我们可以选取正确的样本数量，选取足够大的数量，剔除极端或偶然性数据的影响。
此外，还可以制定相同的抽样规则，减少分析结论的偏差性。除了以上两种方法之外，还可以对历史数据遗忘。
4、需要合理客观地审视数据
其中需要注意的是在利用大数据时，一定不要忽略沉默用户。对于一些产品经理来说，他们在设计产品的时候，可能只掌握了部分用户的反馈，有一些用户的反馈并没有被产品经理收集到。
有时候，往往这些没有被收集到的需求才是主流需求。还有就是，我们要全面理解数据结果如果实验结果的预期与我们的经验认知有明显的偏差，请不要盲目下结论质疑自己的直觉，而是尝试对数据进行更透彻的分析。
最后需要大家注意的是，虽然大数据很有效也很便捷，但是不要过度依赖数据过度依赖数据。因为过度依赖数据会限制产品经理本来应有的灵感和创意。
大数据分析的常用方法
1、可视化分析
不管是对数据分析老师还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2、数据挖掘算法
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3、预测性分析能力
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4、语义引擎
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5、数据质量和数据管理
数据质量和数据管理是一些管理方面的较佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
