在这个以数据为导向的时代，大数据分析对企业及社会的进步起到了关键作用。然而，许多人对于它的具体分析技巧和深层价值了解甚少。
对比分析在大数据分析中扮演着关键角色。在商业活动中，企业常需对比不同时间段的销售数据，比如某电商对比本季度与上一季度的销售额。这种对比可以从多个角度进行，比如地域间的对比，比如东北和华南的销售状况。这样的对比能让我们直接观察到哪些环节发生了变化，发展趋势怎样，从而找出优点和不足。这是理解事物发展规律的关键途径。同样，在科研领域，对比实验数据也是常规操作，比如医学研究中，对比新旧药物疗效的数据。
值得关注的一点是对比分析中指标的选择。这并非随意之举，需根据实际情况来定。比如，在评估员工表现时，我们通常会对同一职位员工的业绩指标进行比较，这样才能让对比分析显得更有意义。
漏斗分析是用来研究用户活动轨迹的工具。它在电商领域非常普遍。比如，从用户进入平台查看商品，到把商品放入购物车，再到最终完成交易，这个过程就可以通过漏斗模型来展现。在这个过程中，每个阶段都会有用户流失。这就要求企业进行深入分析。比如，某服装品牌线上就有很多用户将商品放入购物车却未付款，企业就可以针对这个环节，深入探究原因，是价格、送货服务还是其他因素。
营销推广领域同样适用，比如一款新APP的推广，从用户看到广告，点击进入下载页面，到成功下载并打开APP注册为新的用户，这一系列步骤都涉及。企业通过对这些环节的转化率进行细致分析，可以直观地评估营销效果，进而有针对性地调整推广策略，以提升转化率。
用户分析能准确掌握用户特点。在互联网社交平台，进行活跃度分析至关重要，比如微博会统计每天的活跃用户数以及日活和月活的比例。另外，留存分析能帮助评估产品对用户的吸引力，抖音就是通过分析用户留存情况来确认新功能是否有助于吸引和保留用户。
将拥有相似特点的用户归类成一组，以便对这部分人群采取有针对性的营销手段。比如，在线教育平台可以依据学生的学习进度来划分群体，然后为不同阶段的学员推送适合的学习资料。而用户画像则能更详尽地描绘出用户的个性特点。
通过统计分析的基本指标，我们可以掌握数据的根本属性。在生产部门统计员工产出产品数量时，平均数反映了整体的平均生产水平，比如某车间每位工人日均生产100件产品。众数揭示了数据中出现频率最高的数值，比如员工绩效评分中，若80分最为常见，这表明绩效评分的集中趋势。中位数则能准确衡量数据的中间状态，比如比较某一行业薪资的中位数与平均数，就能判断薪资分布是否均衡。
这些基础指标在多种场合下都至关重要。比如，在市场调研时，通过观察最大值和最小值，我们能掌握产品价格等信息的波动区间，这对企业制定价格策略大有裨益。
通过埋点技术，我们可以精确掌握用户在产品中的具体操作。在新闻类应用中，用户的阅读习惯尤为重要，这包括阅读文章的种类和持续时间。以网易新闻为例，通过分析用户对不同栏目文章的阅读情况，该应用能更有效地推送符合用户喜好的新闻内容。
用户的简单互动，比如点赞和留言，以及深入参与，比如转发和分享文章，这些活动都被单独记录和计算。这些信息揭示了用户对内容的喜爱程度。交易活动尤其受到关注，电商平台依据用户的购物行为来推荐商品，以此提升用户的复购概率。
大数据分析能让我们更深入地掌握用户需求。比如小米，它通过收集用户意见和运用大数据技术，掌握了用户对手机外观、性能等方面的具体需求，然后据此持续改进产品设计。这正是大数据分析在满足用户需求方面的具体应用。
大数据分析有助于提升企业运作效率。比如，某些公司运用大数据技术，对仓库库存进行精细化管理，精确预判市场需求，这样既降低了仓储费用，又能保证货物供应的及时性。而在制造业领域，企业通过分析生产流程中的大数据，成功提升了生产效率。
腾讯凭借庞大用户数据，预判社交领域的新动向，进而不断开发新功能。金融机构运用大数据分析市场走向，创新金融产品。
大数据分析在风险防控上扮演着关键角色。银行通过大数据分析来评估借款人的信用状况，从而识别潜在风险，降低坏账和呆账的可能性。保险公司也借助大数据技术，提前发现欺诈风险。
大数据分析对社会的进步产生了重大影响。交通管理部门借助大数据分析来优化城市交通状况，缓解交通堵塞问题。环保机构则运用这些数据来治理环境污染。