【摘要】：[目的/意義]大數(shù)據(jù)分析正成為學(xué)術(shù)界的熱門課題。但現(xiàn)有的研究主要集中在大數(shù)據(jù)的意義和現(xiàn)象上,對大數(shù)據(jù)分析本身,包括分析的方向、分析方法等討論甚少。本研究希望部分填補(bǔ)該空白,本研究對我國大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展具有重要的參考價值。[方法/過程]從情報學(xué)的角度,通過總結(jié)國外的論文、研究報告和案例,結(jié)合筆者長期情報分析的經(jīng)驗(yàn),總結(jié)共識和提出建議。[結(jié)果/結(jié)論]大數(shù)據(jù)分析首先需要確定分析的方向和擬解決的問題,然后才能確定需要的數(shù)據(jù)和分析范圍。獲得數(shù)據(jù)常常需要創(chuàng)造性的方法,大數(shù)據(jù)分析是情報分析的一部分,需要將大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)的關(guān)系置于相關(guān)背景和宏觀環(huán)境下解讀。分析沒有統(tǒng)一的分析工具,因分析的目標(biāo)、處理的數(shù)據(jù)量不同而不同。
【圖文】：

lysistargetandamountsofdatatobeprocessed.Keywords:bigdataanalytics;analysisdirection;analysismethod最近幾年大數(shù)據(jù)成為學(xué)術(shù)界的一個熱門題目。筆者于2016年7月18日在相關(guān)期刊論文搜索篇名中有“大數(shù)據(jù)”一詞的核心期刊論文，共有3239篇，其中2011年及以前，僅77篇，2012年26篇，2013年增長到359篇，2014年達(dá)到861篇，2015年達(dá)到1297篇，2016年截至7月18日收錄的論文，已有612篇。按百分比計(jì)算，有關(guān)大數(shù)據(jù)的論文，59%是2015年和2016年7月發(fā)表的，27%是2014年發(fā)表的。2012年以前(不含2012)發(fā)表的僅占3%(見圖1)。這顯示，大數(shù)據(jù)研究，過去兩年在我國已非�；馃�。但由于研究的時間太短，發(fā)表的論文大部分都不是基于充足的知識積累撰寫的。根據(jù)論文的標(biāo)題和摘要，以及重點(diǎn)選讀部分論文，筆者發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的研究重點(diǎn)主要集中在討論大數(shù)據(jù)意義、大數(shù)據(jù)現(xiàn)象和大數(shù)據(jù)軟件技術(shù)方面。而有關(guān)大數(shù)據(jù)分析方法的討論則較少。在標(biāo)題中有“大數(shù)據(jù)分析”短語的文章有90篇，但討論大數(shù)據(jù)分析方法的論文只有兩篇。涉及分析方向、數(shù)據(jù)來源、分析方法、分析工具的研究都非常缺乏。而要讓大數(shù)據(jù)分析進(jìn)入政府機(jī)構(gòu)或企業(yè)的實(shí)際運(yùn)作圖1有關(guān)大數(shù)據(jù)文章數(shù)量的增長趨勢之中，這些內(nèi)容非常重要。本文希望能部分彌補(bǔ)這方面的缺陷，從情報學(xué)的角度來審視大數(shù)據(jù)分析的方向與方法，并通過總結(jié)國外的期刊論文、博士論文、政府和咨詢公司的報告的成果，結(jié)合筆者在競爭情報分析方面的經(jīng)驗(yàn)，，對上述問題進(jìn)行了討論和評價。1分析方向在討論大數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)中，很多人認(rèn)為，大數(shù)據(jù)分析就·第40卷2017年第1期·—1—

lysistargetandamountsofdatatobeprocessed.Keywords:bigdataanalytics;analysisdirection;analysismethod最近幾年大數(shù)據(jù)成為學(xué)術(shù)界的一個熱門題目。筆者于2016年7月18日在相關(guān)期刊論文搜索篇名中有“大數(shù)據(jù)”一詞的核心期刊論文，共有3239篇，其中2011年及以前，僅77篇，2012年26篇，2013年增長到359篇，2014年達(dá)到861篇，2015年達(dá)到1297篇，2016年截至7月18日收錄的論文，已有612篇。按百分比計(jì)算，有關(guān)大數(shù)據(jù)的論文，59%是2015年和2016年7月發(fā)表的，27%是2014年發(fā)表的。2012年以前(不含2012)發(fā)表的僅占3%(見圖1)。這顯示，大數(shù)據(jù)研究，過去兩年在我國已非�；馃�。但由于研究的時間太短，發(fā)表的論文大部分都不是基于充足的知識積累撰寫的。根據(jù)論文的標(biāo)題和摘要，以及重點(diǎn)選讀部分論文，筆者發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的研究重點(diǎn)主要集中在討論大數(shù)據(jù)意義、大數(shù)據(jù)現(xiàn)象和大數(shù)據(jù)軟件技術(shù)方面。而有關(guān)大數(shù)據(jù)分析方法的討論則較少。在標(biāo)題中有“大數(shù)據(jù)分析”短語的文章有90篇，但討論大數(shù)據(jù)分析方法的論文只有兩篇。涉及分析方向、數(shù)據(jù)來源、分析方法、分析工具的研究都非常缺乏。而要讓大數(shù)據(jù)分析進(jìn)入政府機(jī)構(gòu)或企業(yè)的實(shí)際運(yùn)作圖1有關(guān)大數(shù)據(jù)文章數(shù)量的增長趨勢之中，這些內(nèi)容非常重要。本文希望能部分彌補(bǔ)這方面的缺陷，從情報學(xué)的角度來審視大數(shù)據(jù)分析的方向與方法，并通過總結(jié)國外的期刊論文、博士論文、政府和咨詢公司的報告的成果，結(jié)合筆者在競爭情報分析方面的經(jīng)驗(yàn)，對上述問題進(jìn)行了討論和評價。1分析方向在討論大數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)中，很多人認(rèn)為，大數(shù)據(jù)分析就·第40卷2017年第1期·—1—

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本文編號：2579917