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     大數據分析依賴于及時處理和查詢復雜數據的能力。一個很好地例子就是：一家公司開發了一個數據倉庫用來維護從能源使用計收集到的數據。在產品評估過程中，某供應商的系統有能力在15分鐘內處理七百萬條記錄，而另一家則在相同時間內可以處理三十萬條記錄。能否識別正確的基礎設施來支持快速的數據可用性和查詢就意味著成功還是失敗。當數據訪問負載持續增加時，就需要考慮讀寫分離技術（Master-Slave）架構，以及分庫分表技術。

數據分析方法

我們在市場調查數據分析中常用的統計分析方法包括：描述性統計、回歸分析、相關分析法等。描述性統計分析就是對一組數據的各種特征進行分析，以便于描述測量樣本的各種特征及其所代表的總體的特征。在數據分析中，常用的描述性統計分析包括集中趨勢分析、頻數分析、數據的分布、數據離散程度分析等等。回歸分析法是從事物及其過程變化的因果聯系出發，對事物未來發展趨勢進行預測的一種統計方法，可以確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系。相關分析法是研究隨機變量之間相互關系規律性的一種統計方法。2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。

項目數據分析報告服務流程

1、客戶來電雙方協商簽訂委托協議

2、成立項目小組，開始實施項目前期準備工作（包括項目考察、市場調研、數據整理、分析等）

3、報告撰寫（一般項目20個工作日左右），出電子版中文初稿

4、客戶審閱稿件，提出修改意見

5、項目編寫小組定稿（如需翻譯，定稿完后進行）

6、發送打印成冊報告與項目方，報告撰寫結束。