现在我们正处于一个信息时代，同时也是一个数据时代。目前，我们在互联网上的所有行为每时每刻都在产生着数据。不管你现在做什么行业， 未来一切的生意都是数据的生意。

阿里巴巴创办人马云也在演讲中提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。相比其他行业，会展业与大数据融合深度不够，需要持续探索展前、展中、展后与大数据应用之间的结合，推进会展大数据发展进程。

大数据在现代社会的影响力

大数据概念本身，早已从现象成为常态，开始深刻影响我们的日常生活。很多公司也早已着手组建大数据部门或者数据团队，试图解决企业生死攸关的核心问题：打车软件一直在寻求车辆和乘客的最佳匹配，网络电商还在探索商品的最优价格和促销方式，物流公司总是不断地优化自身的路线系统——然而，在真实场景中，如何从海量数据中发掘有效信息、高效地用于指导决策过程，技术门槛却远比想象的高。

会展业在大数据上还处于初级阶段

会展业仍处在大数据运用的初级阶段。虽然会展业是最重视数据的行业之一，但是在从一般数据向大数据过渡的过程中，会展业仍处在探索的初级阶段。对比其他诸多行业，会展业支配的数据量并不大。大数据之所以比数据多了个大字，是因为在数据的数量上、获取数据的速度和方式上、包括对数据的分析处理上的差异。

大数据关于样本=全部、重关联不求因果的理念，更多的是基于海量数据的现实。由于我们的数据量并不是很大，而且一旦数据数量可控，人们自然会回到因果分析上来，从这个意义上来说，传统数据库通过因果分析实现精准营销和精细化运营仍然是会展业的主要操作方式。

会展业要做好数据分析的工作

目前，会展业内有一种倾向，过度关注数据采集技术和大数据的意义，对于基础的数据分析能力关注极少。对于大多数企业而言，不应该好高骛远，应切实做好落实公司内部人员的数据化运营，做到重大决策都要有数据支撑。因为即便是踏踏实实地做好对基础数据的分析，这也是个挑战。

数据分析的方法及应用

那么我们应该怎样做好数据分析呢，具体的方法又有哪些呢？

一确定问题，了解问题    

要明确我们分析的问题是什么，是要做现状分析，还是要做原因分析，还是要做预测分析等。如果要做原因分析，也要基于对业务的理解去先做一个假设，然后去不断验证和发现问题。假如没有一个明确的问题或需求，那就会浪费很多时间，而且往往不是客户或老板想要的内容。

二分析问题，寻找数据    

在分析问题时，要想着怎样去系统的描述这个问题，然后是用数据化去衡量它，进而来管理；就是要把目标具体化、细化、深入业务行为，找到与业务问题相关的数据目标。

然后就要去寻找对自己有用的数据，需要多少数据，数据必须包含哪些内容。

三分析数据，得出结论     

分析数据的方法有很多，针对不同的问题，有着不同的分析方法：

1、现状分析

主要分析内容：发生了什么。具体分为：经营状况、业务的构成、发展及变化。基本方法为对比；具体数据分析方法：对比分析、平均分析和综合评价分析等。

2、原因分析

主要分析内容：变动的原因。具体分为：原因分析，进一步确定。基本方法：细分；具体数据分析方法：分组分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析、矩阵关联分析和聚类分析。

3、预测分析

主要分析内容：将来会发生。具体分为：为制订运营目标及策略提供有效参考和决策依据。基本方法：预测；具体数据分析方法：回归分析、时间序列、决策树和神经网络。

四针对问题，做出决策    

针对提出的问题，根据数据分析的结果，我们一定要提出合理的建议，这也有助于公司及客户做相关的决策。

结束语

大数据需要不断地积累及尝试才能推动其在会展业的积极作用。在没有掌握足够多的观众行为数据之前，我们会展人应做好现有基本数据的分析，这样可以更好的了解客户喜好和感兴趣的产品，可以更优地对展览项目进行调整，为客户服务，为公司决策提供数据化支撑，避免拍脑袋的决策。

作者：现代会展数据服务部经理 陆赞赞