问：
大数据如何影响传统的分析工作流程？
A：对业务分析或其他分析过程的追求差异很大，应根据具体情况进行评估。 但是，使用大数据集的一些常规方法已经改变了专业人员处理分析项目的方式。
大数据影响分析的最重要方式可能就是数据存储的分析方式。 在进行大数据之前，通常对数据存储进行线性，一对一的分析。 在计算机之前，这是手工完成的。 然后，Excel电子表格和其他工具允许对分析进行更有效的线性分析。 例如，电子表格可以将不同的顾客及其购买历史记录成表格，而用户则可以建立关于平均购买的报告，逐行处理并考虑每条记录。 在大数据出现之前，这是进行分析的主要方法。
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在大数据世界中，分析通常是通过广泛的算法和模式排序来完成的。 通常不会手工完成，因为这会花费很长时间并且需要太多资源。 此外，大数据附带的结构性工具意味着不必手动进行分析。 启发式或概率工作的出现正在兴起，它可以基于模式识别和取代传统统计分析过程的其他策略来进行更有效的分析。
为此，现代企业正在迅速投资于各种硬件和软件工具，以使用这些更复杂的数据挖掘方法。 大数据极大地影响了我们分析几乎所有内容的方式，从科学项目到业务流程。 简而言之，软件工具可以处理数据并通过自动化和接近人工智能的方式对其进行排序。
