大数据分析已经被广泛应用于许多领域，并且在不断扩大其影响。大数据分析旨在构建由分析师选择的因素之间的相关性。大数据分析有很多优点和一些弱点，而它的优劣势决定了其对不同公司的不同使用性。
我想先谈谈大数据分析的优势。大数据分析可以为超市使用通过收集到的大数据来研究消费者的习惯，根据分析结果更合理地摆放商品地位置以增加销售量，从而为公司带来更高的利润。此外，保险公司和银行可以使用客户的数据来研究消费者的风险，并对他们收取正确的费用。 IT公司使用数据来收集用户的信息，并将根据分析他们的偏好来更加针对性地投放广告和推送最相关的信息。因此，我们可以看到，使用大数据主要集中在研究现有的消费者（包括非频繁客户）的习惯。这种分析方法很好地识别消费者的特征和群体，从而节省广告费用并且增加利润，因为它可以允许公司在了解客户偏好的情况下修改其营销策略以最佳地匹配消费者的偏好，并直接向与当前消费者具有相似特征的潜在消费者投放广告。
然而，这种分析方法是在提供结果的准确性上是有弱点。首先，不可能准确地模拟任何社会现象，因为现实世界是非常复杂的，我们很有可能在我们的模型中省略一些重要因素。其次，由于样本未被随机选择（仅对当前用户和消费者进行分析），因此更有可能找出可能决定导致成为公司用户或消费者的因素，而不能准确找出导致其他人不接触该公司的原因（没有接触就不能够提供准确的信息）。例如，在军队基地附近有一家商店。过了一会儿，店里发现它的大部分消费者都是士兵，只有一小部分消费者是当地居民。如果商店没有关于当地居民人口的信息，就不能断定是否是一名士兵是决定这个人更有可能在这家商店购物的因素，因为造成这一情况也可能只是因为军队基地中人口的规模远大于当地居民人口规模。因此，由于公司缺乏全体人口的信息，特别是那些不是客户的信息，他们无法准确地找到更多的潜在消费者，特别是当公司刚开始进行业务扩大没有得到更多人群信息的时候。而且，个人的行为可能随着时间的推移而改变，上一时间点完成的市场研究对未来的营销策略并不一定有用。外部变化是无数的，都可以导致消费者行为改变，这给企业更早地发现消费者行为变化带来了更多的困难。此外，数据库可以有许多不同的特征，包括变量类型，样本大小等;针对具有不同特征的数据库必须使用不同的分析模型以保持模型的准确性和适用性。有时候，当数据库发生很微小的变化时，分析模型必须有一个 剧烈的变化。没有任何模型可以永远准确地得到满意的结果。频繁的更新模型是一个非常昂贵的举动;然而，如果没有根据现实世界的变化来更新模型，模型就无法提供理想的结果。
总的来说，我认为，数据分析可以更有效地维持现有的客户，并增加来自这些客户的收入，而不是从从数据不可用的人群中找到潜在客户。因此，在垄断市场，大数据分析可以发挥出其最佳的能力，因为市场上所有客户的数据都是可用。此外，建模中发生的技术问题也会影响这种大数据分析的可靠性，并且公司往往需要根据外部因素变化频繁更新分析模型，这是非常昂贵的。这也为大公司提供了比小公司更多的竞争力，因为大型公司在使用大数据分析方面更具有成本效益。所以，大数据分析是大型公司保持自己市场地位的利器，而小公司往往不能在大数据分析获得与大公司相同的效益。
