大数据时代下，眼花缭乱的技术背后，数据分析的最高优先是什么？

本文主要是介绍大数据时代下，眼花缭乱的技术背后，数据分析的最高优先是什么？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

不啰嗦，先上结论：业务理解是数据分析的最高优先。

从2015年开始，国内的舆论环境慢慢的变成，开口不说21世纪是大数据时代这句话，感觉自己都不清楚这个时代在发生哪些变化，我们国家在进行怎样的产业升级和智能改革。

然而，在大数据已经被说烂了的当下，从业人员都不好意思说自己是搞大数据的，倒也真不是怕被别人揶揄自己蹭热点显得不懂装懂，而是这个领域涉及的内容太泛了，每个从业者都是细分领域里的一环，所以更加专业谨慎的说自己是做某一领域的，例如自然语言处理，推荐系统，计算广告，智能制造，数据可视化等这些领域下更具体的工作。

PK性能的大数据平台架构，人工智能与深度学习的算法设计，Python vs R vs Java等编程语言的争奇斗艳，数据库的优化，可视化的酷炫……所有的这些眼花缭乱的技术，对数据分析而言都是工具。工具是什么，工具是用来解决问题的，视不同情况使用不同的工具。如何定义问题理解业务才是数据分析与挖掘项目能够成功的关键。

如何判断不同情况下该使用什么工具？互联网平台上以亿为单位的数据量与工业领域以百千万为单位的数据量是否都有必要上大数据平台？金融风控的业务需求与产品合格率的提升是否使用类似算法和特征设计？流量的动态监测与客户画像的数据可视化界面设计的共通点是什么？这一切都需要在清晰理解业务的基础上才能有答案。

使用不同数据工具解决不同业务问题的先决条件是：能否正确理解业务背景和业务需求，清晰定义业务问题，并使用数学模型进行目标函数和约束条件的表达。

业务理解重点在于收集、发掘来自业务实践的有价值的商业分析挖掘需求。俗话说，好的开头是成功的一半，一个落地应用中取得较好商业价值的数据分析挖掘应用，一定是在最开始的业务需求提炼中就能够有效聚焦业务需求，并且该业务需求适合转化成数据分析挖掘项目。

所谓有效聚焦业务需求，即保证提炼、收集的分析需求应该是定义清楚的、符合业务场景的，并且能反映当前业务中的难点、瓶颈和前景，如果能有效解决，将会对业务发展产生正面的推动和促进作用。

所谓适合转化成数据分析挖掘项目，是指在商业实践中，有的分析需求是伪命题，比如明显不符合逻辑的业务假设；而有的分析需求不具备分析条件，比如数据积累不足等。对于诸如此类的问题，则需要相关的数据分析师基于对业务的理解和对数据分析技术的了解而做出比较准确的判断并给出结论。

在数据挖掘实践领域被封为圭臬的SEMMA方法论和CRISP-DM方法论，都将业务理解作为其最重要的核心地位。下一篇文章将会深度解析这两种经典的方法论如何有效服务于数据分析的业务实践。