隨著用戶時間的碎片化，移動端、PC端都好比一個“黑洞”，數據“抓取力”驚人，點擊頻次、瀏覽人次、喜好程度、訂單數量、下載數量、購買成交……無數的人群畫像匯聚成一個龐大的立方網格，並實時在流通滾動，也就是今天我們常說的“大數據”的一部分。
對於企業而言，傳統的營銷KPI遠遠不夠支撐企業深度的解讀用戶，想真正瞭解用戶的深層心理動態，需要有更多的數據來分析用戶不同階段的需求。國雙作為基於雲計算和大數據技術的商業智能解決方案提供商，專注於大數據的分析處理和信息挖掘，可為客戶提供多維度的數據剖析。
大數據的發展為我們帶來了各種意想不到的可能，雖然無法精準預測未來，但是能夠盡最大可能把握當下的發展趨勢。用戶習慣與客戶需求隨著互聯網的發展，在發生著改變，企業需要的是跨界、跨領域的去與用戶對話溝通，發現他們潛藏的需求，不斷做出基於用戶價值的改變是未來互聯網行業發展的必然。
1.明確分析的思路和目的
數據分析一定帶著某種業務目的。它可能是要追蹤一個新產品上線之後的用戶使用情況；也可能是觀察用戶在某段時間的留存情況，或是運營某種優惠券是否有效等等。帶著一定的目的，確定要從哪幾個角度進行分析。然後找到能夠說明目的的指標。
2.數據的收集
在確定了此次數據分析的核心指標後，就要針對數據指標做數據收集。
有些企業的數據準備非常充分，數據倉庫、數據集市等早早就建設好。有一些企業在數據分析上比較落後，那就需要我們自己做前期大量的數據收集工作。比如使用一些自己公司的或者第三方的數據分析工具進行埋點，拿到日誌。或者使用數據庫中的現有數據，比如訂單數據、基礎的用戶信息等等。
3.數據處理
數據提取出來之後，要剔除髒數據（清洗），然後數據轉化。在進行最基本的數據彙總、聚合之後，我們就可以拿到比較簡單的字段相對豐富的數據寬表。
4.數據分析
數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。
一般公司所需要觀察的數據大致分為如下幾類：
商業數據：付費金額，付費用戶數，付費率客單價
運營數據：新增用戶數，日活、周活、月活（AARRR模型）
產品數據：關鍵頁面的pv、uv（漏斗模型）
用戶數據：用戶生命週期、用戶留存、用戶客單價、用戶類型（RFM模型...)
商品數據：商品售賣情況，毛利分析....
隨著時間的推移，人們越來越多的意識到數據的重要性。無論是在商業、經濟還是其他領域中，決策將基於數據分析而作出，而非經驗和直覺。
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，各行各業都在利用大數據進行發展，協助自身不斷地發展新業務，創新運營模式。
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