現在我們正處于一個信息時代，同時也是一個數據時代。目前，我們在互聯網上的所有行為每時每刻都在產生著數據。不管你現在做什么行業， 未來一切的生意都是數據的生意。
阿里巴巴創辦人馬云也在演講中提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。相比其他行業，會展業與大數據融合深度不夠，需要持續探索展前、展中、展后與大數據應用之間的結合，推進會展大數據發展進程。
大數據在現代社會的影響力
大數據概念本身，早已從現象成為常態，開始深刻影響我們的日常生活。很多公司也早已著手組建大數據部門或者數據團隊，試圖解決企業生死攸關的核心問題：打車軟件一直在尋求車輛和乘客的最佳匹配，網絡電商還在探索商品的最優價格和促銷方式，物流公司總是不斷地優化自身的路線系統——然而，在真實場景中，如何從海量數據中發掘有效信息、高效地用于指導決策過程，技術門檻卻遠比想象的高。
會展業在大數據上還處于初級階段
會展業仍處在大數據運用的初級階段。雖然會展業是最重視數據的行業之一，但是在從一般數據向大數據過渡的過程中，會展業仍處在探索的初級階段。對比其他諸多行業，會展業支配的數據量并不大。大數據之所以比數據多了個大字，是因為在數據的數量上、獲取數據的速度和方式上、包括對數據的分析處理上的差異。
大數據關于樣本=全部、重關聯不求因果的理念，更多的是基于海量數據的現實。由于我們的數據量并不是很大，而且一旦數據數量可控，人們自然會回到因果分析上來，從這個意義上來說，傳統數據庫通過因果分析實現精準營銷和精細化運營仍然是會展業的主要操作方式。
會展業要做好數據分析的工作
目前，會展業內有一種傾向，過度關注數據采集技術和大數據的意義，對于基礎的數據分析能力關注極少。對于大多數企業而言，不應該好高騖遠，應切實做好落實公司內部人員的數據化運營，做到重大決策都要有數據支撐。因為即便是踏踏實實地做好對基礎數據的分析，這也是個挑戰。
數據分析的方法及應用
那么我們應該怎樣做好數據分析呢，具體的方法又有哪些呢？
一確定問題，了解問題
要明確我們分析的問題是什么，是要做現狀分析，還是要做原因分析，還是要做預測分析等。如果要做原因分析，也要基于對業務的理解去先做一個假設，然后去不斷驗證和發現問題。假如沒有一個明確的問題或需求，那就會浪費很多時間，而且往往不是客戶或老板想要的內容。
二分析問題，尋找數據
在分析問題時，要想著怎樣去系統的描述這個問題，然后是用數據化去衡量它，進而來管理；就是要把目標具體化、細化、深入業務行為，找到與業務問題相關的數據目標。
然后就要去尋找對自己有用的數據，需要多少數據，數據必須包含哪些內容。
三分析數據，得出結論
分析數據的方法有很多，針對不同的問題，有著不同的分析方法：
1、現狀分析
主要分析內容：發生了什么。具體分為：經營狀況、業務的構成、發展及變化。基本方法為對比；具體數據分析方法：對比分析、平均分析和綜合評價分析等。
2、原因分析
主要分析內容：變動的原因。具體分為：原因分析，進一步確定?；痉椒ǎ杭毞?；具體數據分析方法：分組分析、結構分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗圖分析、矩陣關聯分析和聚類分析。
3、預測分析
主要分析內容：將來會發生。具體分為：為制訂運營目標及策略提供有效參考和決策依據?；痉椒ǎ侯A測；具體數據分析方法：回歸分析、時間序列、決策樹和神經網絡。
四針對問題，做出決策
針對提出的問題，根據數據分析的結果，我們一定要提出合理的建議，這也有助于公司及客戶做相關的決策。
結束語
大數據需要不斷地積累及嘗試才能推動其在會展業的積極作用。在沒有掌握足夠多的觀眾行為數據之前，我們會展人應做好現有基本數據的分析，這樣可以更好的了解客戶喜好和感興趣的產品，可以更優地對展覽項目進行調整，為客戶服務，為公司決策提供數據化支撐，避免拍腦袋的決策。
作者：現代會展數據服務部經理 陸贊贊