1、分析现状
分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何。
我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容，分析自己的现状和分析竞争对手的现状。
2、分析原因
分析原因是数据运营者用得比较多的了，做运营的人，在具体的业务中，不光要知道怎么了，还需要知道为什么如此。在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。
3、预测未来
数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。
作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。
扩展资料：
大数据要分析的数据类型主要有四大类：
1、交易数据(TRANSACTION DATA)
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3、移动数据(MOBILE DATA)
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)
这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。
机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。
参考资料来源：百度百科—大数据
大数据分析涉及多个步骤和方面，以下是大数据分析的主要工作内容：
数据采集：从各种数据源中收集和整理数据，包括结构化数据、非结构化数据等。
数据清洗：去除重复、无效或错误的数据，保证数据的质量和准确性。
数据转换：将不同格式和类型的数据进行转换和整合，以便后续的分析和处理。
数据挖掘：通过各种算法和模型，从大量数据中发现隐藏的模式和规律，如关联规则、聚类分析等。
机器学习：利用机器学习算法对数据进行自动化分析和预测，如分类、回归、自然语言处理等。
统计和分析：运用统计学原理和方法对数据进行描述、推断和预测，如假设检验、方差分析等。
数据可视化：将数据以图形、图像、动画等方式呈现，以便更直观地展示数据的特点和规律。
可视化工具：提供各种可视化工具和软件，帮助用户快速生成和展示数据可视化结果。
结果输出和应用：将分析结果以报告、图表等形式输出，以便用户进行阅读和应用。
结果应用：根据分析结果制定相应的决策和措施，实现数据的价值转化。
总之，大数据分析需要综合考虑多个方面，包括数据采集、清洗、转换、挖掘、机器学习、统计分析、可视化呈现以及结果输出和应用等。这些步骤相互关联，共同构成了大数据分析的全过程。