大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于计算机网络中的流量分析的问题，于是小编就整理了1个相关介绍计算机网络中的流量分析的解答，让我们一起看看吧。
数据分析（数据挖掘）有什么用？
随着互联网、物联网、云计算、人工智能、大数据等新一代信息技术的普及，众多企业开始进行转型，把信息化建设放在企业发展的首要位置。在信息化建设中，很多企业不清楚商业智能BI，这个商业世界中的新宠儿，在信息化建设中的位置如何。
关于商业智能BI的疑惑
商业智能BI在企业信息化建设中的效用，已经接受了市场的考验，获得了众多企业的认可，但是有些企业还是并不太清楚商业智能BI 在IT信息化中到底处于一个什么位置？有很多的疑惑。
商业智能BI任务 - 派可数据商业智能可视化分析
比如ERP里面不是也有商业智能BI分析报表吗？我的人力***系统里面不是也有商业智能BI分析吗？你们讲的这个商业智能BI和这些系统的商业智能BI有什么区别？我已经有这么多业务系统，上商业智能BI每个系统是不是都要每个系统都要做接口开发，二次开发工作量是不是很大？等等，类似这样的问题还是有很多，这个说明我们的商业智能BI知识普及工作还没有做好，需要继续普及。这些问题，在之后的文章中我会详细的拆解，把每个点都单独给大家讲讲。
商业智能BI在信息化中的位置
那今天先讲下商业智能BI到底在信息化中处于一个什么样的位置，总体来说，商业智能BI位于所有IT基础信息化系统之上的那一层，它往下对接的是各种业务信息化系统的数据。
商业智能BI位置 - 派可数据商业智能BI可视化分析
从商业智能BI的视角企业的IT信息化我们大概可以分为两个阶段，第一个阶段我们叫做业务信息化，第二个阶段我们叫数据信息化。
1、业务信息化
业务信息化通常指的就是企业为了管理各种业务流程、业务数据进行的软件系统建设，例如用友的U8、U8 Cloud、NC、NC Cloud，比如金蝶的K3、EAS 等等，还有像致远或者泛微的OA、各类线上或者线下的 CRM 系统、还有像生产制造行业的WMS、MES 系统等等，这些我们都统称为IT业务系统。
服务对象 - 派可数据商业智能BI可视化分析
和商业智能BI不同，这些系统服务的主要对象都是各个具体的业务部门，他们建设的主要目的也是为了标准化企业的业务流程、提高生产运营效率、降低企业的人力、时间和管理成本，体现的是一家企业的业务和管理思路，这也是比较现代的企业管理方式。
各个业务部门的用户在平时使用这些系统的时候就会产生大量的数据，数据得到了沉淀，这叫数据走进来的战略。
有了数据之后，企业就可以进行IT信息化建设的第二个阶段，也就是数据信息化。
2、数据信息化
数据信息化就是大家通常所听到的像大数据、商业智能BI、数据分析、数据挖掘、数据报表、可视化报表等这些内容。数据信息化建设的主要目的是帮助我们的企业全面了解企业实际的业务经营和管理成果，由以往的经验驱动变为数据驱动，最后形成业务决策支撑以提高决策的准确性，这是一种更高层次的企业管理方式。
信息化建设层次 - 派可数据商业智能BI可视化分析
所以，业务信息化和数据信息化的建设是一种上下游的关系，没有业务信息化的基础，就不会有数据信息化，像商业智能BI就能起到承上启下的作用。
数据信息化的建设要基于业务信息化的建设，但同时数据信息化的建设一定要返回到业务本身，与业务信息化彼此关联、彼此驱动，通过商业智能BI数据分析剖析业务，提供相应信息支持，这就叫数据走出去的战略。
可视化大屏 - 派可数据商业智能BI可视化分析
我们大部分的企业已经习惯了从业务的角度来看企业的销售、***购、生产、薪酬和投融资，实际也更应该从数据的角度来了解企业的这些业务。通过业务信息系统沉淀数据，然后利用商业智能BI数据分析将数据转化为价值信息，最后从企业融资、投资和经营这三大经济活动角度来审视企业业务、经营管理的水平和现状。
数据分析的本质，隔行隔重山，入行需要了解本质，才能围绕本质进行扩展；数据分析的本质是在数据的基础上解读出信息，是多少（对数据进行状况描述），是什么（树立数据标准），为什么（探索问题原因），会怎样（预测业务走势），又如何（综合判断状况）；解读信息是数据分析过程非常重要的部分，如果分析的过程中忽略本质，得到的结果，有可能是错误的，错误的结果导致错误的决策，最终会造成重大的过失。
数据分析和数据挖掘在本质上是有一定区别的
数据分析：是指运用合适的统计分析方法对***集来的规模巨大的数据进行分析，是一个为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括的过程；
数据挖掘：是指用相关算法从大量的数据中探索隐藏在其中的信息的过程。
我们可以简单的理解为，一个是从广度上对数据的处理过程，一个是从深度上对数据的处理过程。
数据分析和数据挖掘两者是相辅相成的
一个可以通过大量数据的整理和解读来对企业的现状进行分析，并通过数据来反映目前企业管理的问题，并可将相应的问题原因进行深入追踪，最后确认相关的责任人，保证了数据的可追溯性，来***企业的整体管理和运营；而数据挖掘通过对企业隐藏价值数据的深耕，可以对企业未来发展导向，做出预判，为企业高层提供相应的参考支持；一个企业想要发展的更好，处理好当下企业发展中的问题是必要的，着眼于未来企业的发展是重要的，而数据分析和数据挖掘在企业中的实际运用，可以更好的支撑企业的运营管理，提供决策分析，帮助企业走的更高、更远。
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大数据最基本的条件时有数据可挖、会分析数据！就比如我们每一次上头条，头条背后都是一堆的集群服务器收集我们浏览的数据，这一过程就叫做数据挖掘。然后被挖掘到集群服务器的用户信息进行数据分析，分析的作用就是把你头条浏览的新闻分析出哪一类多，你喜欢看哪一类，然后头条就会优先推荐这一类新闻或者广告给你！对于头条来说，分析所有用户的行为它可以分析出头条用户哪个类型的文章受欢迎、头条的活跃流量是多少等等……通过这个案例，你总会有一点清楚大数据了吧！下面说说大数据更高级的应用！
人工智能：顾名思义，人工智能就是人的工作又机器去做并且是有智慧的去做。人工智能在说通俗一点就是会像人一样做判断。在机器工作的时候他就不停的判断下一步怎么做，对于固定的选择这并不难做。但是对于像无人驾驶这个高级的人工智能它是怎么选择呢？通过大数据，通过挖掘大量的数据，分析出在那种情况下选择最多则就是最优算法，比如刚说的无人驾驶机器是根据分析摄像头的数据和大数据的数据对比，这种情况到底是改刹车停车还是加速！大数据的准确性取决于挖掘的可靠数据够不够多。
总结：大数据就是挖掘大量的数据，再根据需求决如何分析、最终要哪些数据。它目前最流行的运用领域是引擎优化、各种推荐机制（包括电商能推荐你喜欢的商品也是通过大数据分析出来的）、还有人工智能！
我自己本科和研究生学的是统计，毕业后一直做的数据分析和挖掘相关的工作。我简单来说一下这个问题，不对的地方，还请同行多多批评指正：
简单概括的说，数据分析可以帮助我们理解过去和现在，数据挖掘可以帮助我们理解未来。具体来说各行各业的应用场景会有不同，大概有如下一些应用场景：
a. 电信行业：经营分析（业务发展怎么样，收入怎么样，未来会有哪些变化），精准营销（比如先该给哪些用户推荐5G套餐接收度比较高），套餐该如何设计等等
b.消费信贷（风控，该给哪些用户发***，额度是多少，如果提额，该对哪些用户催收，基于数据的分析和挖掘，决策效率和效果都会答复提升，而且这些应用已经非常成熟）
c.互联网（精准广告，改给哪些用户看什么样的广告收益更高，转化更好；推荐系统：怎么样结合用户的偏好推荐用户喜欢的内容，以提升用户的浏览量和购买量等等；搜索系统：改怎么样用数据提升搜索的精度和质量；产品的数据化运营：怎么样基于数据分析改进产品和评估运营策略，提升运营效率等等）
这是我自己经历过的三个行业。我相信其他行业也用很多类似的应用数据分析和挖掘解决实际问题的场景和成功案例。
如果硬要说目前哪个行业对数据分析和挖掘人员的需求量最大，那当然是互联网行业，未来可能是物联网行业。因为这个行业有能在线收集大量的数据，利用数据分析和挖掘技术能产生很高的商业价值。
到此，以上就是小编对于计算机网络中的流量分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于计算机网络中的流量分析的1点解答对大家有用。
