大数据分析的费用受多种因素影响，主要包括：

项目复杂度：

涉及的技术和资源越多，成本越高。

数据量：

处理的数据量越大，所需的存储和计算资源越多，成本上升。

服务类型：

不同的服务如数据清洗、数据可视化、预测分析等，收费标准不同。

技术平台：

使用的技术和工具，如FineBI，可能影响定价。

定制化需求：

根据客户需求定制的分析报告费用较高。

持续支持：

项目后续的维护和支持也会产生额外费用。

分析师的经验和技能水平：

经验丰富、技能娴熟的分析师可能收费更高。

行业经验：

特定行业的分析可能需要额外的专业知识，从而影响费用。

举例来说，线下大数据课程费用大约在25,000元左右，而线上课程费用大约只有一半。对于大数据分析报告，简单的报告可能几千元，而复杂的分析可能高达数十万元。