越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以，普開大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；诖?，大數(shù)據(jù)分析的方法理論有哪些呢?以下是小編為你整理的怎樣學(xué)大數(shù)據(jù) ?

大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本方面 ?

PredictiveAnalyticCapabilities(預(yù)測性分析能力) ?

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。 ?

DataQualityandMasterDataManagement(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的*實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。 AnalyticVisualizations(可視化分析) ?

不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。 SemanticEngines(語義引擎) ?

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。 ?

DataMiningAlgorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法) ?

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。 ?

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話，我們*把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。 ?

python ?

如果說R語言是一個(gè)神經(jīng)質(zhì)又可愛的高手，那么Python是它隨和又靈活的表兄弟。作為一種結(jié)合了R語言快速對復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的能力并構(gòu)建產(chǎn)品的更實(shí)用語言，Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直觀的，并且比R語言更易于學(xué)習(xí)，以及它的生態(tài)系統(tǒng)近年來急劇增長，使得它更能夠用于先前為R語言保留的統(tǒng)計(jì)分析。 ?

“這是這個(gè)行業(yè)的進(jìn)步。在過去的兩年時(shí)間中，從R語言到Python已經(jīng)發(fā)生了非常明顯的轉(zhuǎn)變，”Butler說。 ?

在數(shù)據(jù)處理中，在規(guī)模和復(fù)雜性之間往往會(huì)有一個(gè)權(quán)衡，于是Python成為了一種折中方案。IPython notebook和NumPy可以用作輕便工作的一種暫存器，而Python可以作為中等規(guī)模數(shù)據(jù)處理的強(qiáng)大工具。豐富的數(shù)據(jù)社區(qū)，也是Python的優(yōu)勢，因?yàn)榭梢蕴峁┝舜罅康墓ぞ甙凸δ堋? ?

美國銀行使用Python在銀行的基礎(chǔ)架構(gòu)中構(gòu)建新的產(chǎn)品和接口，同時(shí)也用Python處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。“Python廣泛而靈活，因此人們趨之若鶩，”O(jiān)’Donnell說。 ?

不過，它并非*性能的語言，只能偶爾用于大規(guī)模的核心基礎(chǔ)設(shè)施，Driscoll這樣說道。 ?

Flume(日志收集工具) ?

Cloudera開源的日志收集系統(tǒng)，具有分布式、高可靠、高容錯(cuò)、易于定制和擴(kuò)展的特點(diǎn)。 ?

它將數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、傳輸、處理并最終寫入目標(biāo)的路徑的過程抽象為數(shù)據(jù)流，在具體的數(shù)據(jù)流中，數(shù)據(jù)源支持在Flume中定制數(shù)據(jù)發(fā)送方，從而支持收集各種不同協(xié)議數(shù)據(jù)。 ?

同時(shí)，F(xiàn)lume數(shù)據(jù)流提供對日志數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理的能力，如過濾、格式轉(zhuǎn)換等。此外，F(xiàn)lume還具有能夠?qū)⑷罩緦懲鞣N數(shù)據(jù)目標(biāo)(可定制)的能力。 ?

總的來說，F(xiàn)lume是一個(gè)可擴(kuò)展、適合復(fù)雜環(huán)境的海量日志收集系統(tǒng)。當(dāng)然也可以用于收集其他類型數(shù)據(jù)

?

Mahout(數(shù)據(jù)挖掘算法庫) ?

Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子項(xiàng)目，它在極短的時(shí)間內(nèi)取得了長足的發(fā)展，現(xiàn)在是Apache的頂級項(xiàng)目。 ?

Mahout的主要目標(biāo)是創(chuàng)建一些可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。 ?

Mahout現(xiàn)在已經(jīng)包含了聚類、分類、推薦引擎(協(xié)同過濾)和頻繁集挖掘等廣泛使用的數(shù)據(jù)挖掘方法。 ?

除了算法，Mahout還包含數(shù)據(jù)的輸入/輸出工具、與其他存儲(chǔ)系統(tǒng)(如數(shù)據(jù)庫、MongoDB 或Cassandra)集成等數(shù)據(jù)挖掘支持架構(gòu)。 ?

Oozie(工作流調(diào)度器) ?

Oozie是一個(gè)可擴(kuò)展的工作體系，集成于Hadoop的堆棧，用于協(xié)調(diào)多個(gè)MapReduce作業(yè)的執(zhí)行。它能夠管理一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，基于外部事件來執(zhí)行，外部事件包括數(shù)據(jù)的定時(shí)和數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。 ?

Oozie工作流是放置在控制依賴DAG(有向無環(huán)圖 Direct Acyclic Graph)中的一組動(dòng)作(例如，Hadoop的Map/Reduce作業(yè)、Pig作業(yè)等)，其中指定了動(dòng)作執(zhí)行的順序。 ?

初級數(shù)據(jù)分析師基礎(chǔ)技能(包括工具)學(xué)習(xí) ?

1主要有 Excel，Visio，Xmind，PPT的涉及圖表數(shù)據(jù)分析方面的高級技巧，包括但不限于：數(shù)據(jù)透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項(xiàng)目計(jì)劃導(dǎo)圖演練、PPT高級動(dòng)畫技巧等! ?

2.Tableau 商業(yè)智能與可視化應(yīng)用實(shí)戰(zhàn) ?

3. Echarts 從入門到上手實(shí)戰(zhàn) ?

4.數(shù)據(jù)分析工具初級應(yīng)用(Excel、Oracle、SPSS 初步) ?

如何成為一名初級數(shù)據(jù)分析師 ?

初級數(shù)據(jù)分析師軟技能學(xué)習(xí)： ?

1.數(shù)據(jù)分析分析思路以及步驟 ?

2.需求分析思路(BRD，PRD，MRD) ?

3.競品分析思路 ?

4.產(chǎn)品規(guī)劃與設(shè)計(jì)思路 ?

如何成為一名初級數(shù)據(jù)分析師 ?

中級數(shù)據(jù)分析師硬性技能學(xué)習(xí)： ?

1. 數(shù)據(jù)庫技術(shù)(mysql，redis，excel) ?

2.大數(shù)據(jù)挖掘算法、(Apriori 算法、Tanagra 工具、決策樹) ?

3.SPSS Modeler 數(shù)據(jù)挖掘 ?

0如何成為一名中級數(shù)據(jù)分析師 ?

中級數(shù)據(jù)分析加分技能學(xué)習(xí)： ?

1.Python 網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù) ?

2.機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)展深入(Python 語言、算法、Numpy 庫、MatplotLib) ?

3.人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)(Python高級數(shù)據(jù)分析庫) ?

如何成為一名中級數(shù)據(jù)分析師 ?

高級數(shù)據(jù)分析師高端技能學(xué)習(xí)： ?

1.硬技能 - Java 語言基礎(chǔ) ?

2.大數(shù)據(jù)必備的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法 ?

3.硬技能 - Linux 必知必會(huì) ?

4.Hadoop 大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)(hadoop家族：Mapreduce，Spark，Storm等) ?