随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，其爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。
然而，大数据时代是到来，那么大数据意味着什么，它到底会改变什么?如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。仅仅从技术角度回答，已不足以解惑。如果来个必须，大数据只是宾语，那么离开了人这个主语，它再大也没有意义。所以我们需要把大数据放在人的背景中加以透视，理解它作为时代变革的力量。
作为通用的一种分析手段，我们不妨把这个主语化成“涂料行业”，分析大数据对涂料行业的影响，解读为何大数据分析能为涂料行业带来时代变革的力量。
涂料大数据应用案例
数据时代下 涂料行业的大数据分析
之一：油水之争
近两年，涂料行业讨论最激烈的问题就是水性漆将代替油性漆的时代已经到来了。涂料行业发展到今天已经算得上是成熟的行业，传统的油性涂料和现代创新性的水性涂料，究竟谁的优势强，亦或者有界别于两者的一种特殊涂料的存在，符合人们的时代发展需求。大数据分析的优势是可以通过收集起来的数据，预测未来涂料行业发展的大趋势，通过这些预测，涂料企业便可以进行有效的改革创新。
之二：电商领域的涂料企业
越来越多的涂料企业开始涉足大数据平台，利用大数据精准的分析能力，和海量的信息库，对市场的需求方向进行整体把握。对于涉足电商领域的涂料企业而言，大数据存在的意义是，它能通过网络平台反映的顾客“大数据”信息，使互联网企业可以更加准确地对用户进行行为分析、需求挖掘。通过大数据提供分析，涂料企业便会对关注度高的产品进一步加大推广投入。借鉴服装行业"打爆款"的策略思路，将一个单品做出一个成规模的量级，这对于企业来说将是极大的利好。
之三：涂料企业的品牌宣传
作为社会上一个不较为人所了解的领域，涂料行业一直都是在“摸着国外的石头过河”，其中，国外的石头就是指立邦、多乐士、威士伯等国际著名涂料品牌。在中国，由于相关媒体或机构对涂料行业的关注度一直都不高，所有，涂料行业很多数据价值一直都被人们所忽视，消失在历史的轮转中。过去，涂料企业对数据的认知也局限于一些宏观数据，例如年产量、年增长率、月产量等宏观信息，对消费者的认知一般只是通过线下调查问卷的方式来摄取。
知识普及：
大数据分析的五阶段：
1.Sample：抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。
2.Explore：通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计报告、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。
3.Modify：以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。
4.Model：为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。
5.Assess：评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。
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