越來越多的應用涉及到大數(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)不斷增長的復雜性，所以，普開大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；诖耍髷?shù)據(jù)分析的方法理論有哪些呢?以下是小編為你整理的如何學習大數(shù)據(jù)技術 ?

大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面 ?

PredictiveAnalyticCapabilities(預測性分析能力) ?

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)挖掘的結果做出一些預測性的判斷。 ?

DataQualityandMasterDataManagement(數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理)

數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的*實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。 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。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結果。 SemanticEngines(語義引擎) ?

我們知道由于非結構化數(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)。語義引擎需要被設計成能夠從“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)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內部，挖掘價值。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)真的是下一個重要的技術革新的話，我們*把精力關注在大數(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語言是一個神經(jīng)質又可愛的高手，那么Python是它隨和又靈活的表兄弟。作為一種結合了R語言快速對復雜數(shù)據(jù)進行挖掘的能力并構建產品的更實用語言，Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直觀的，并且比R語言更易于學習，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)計分析。 ?

“這是這個行業(yè)的進步。在過去的兩年時間中，從R語言到Python已經(jīng)發(fā)生了非常明顯的轉變，”Butler說。 ?

在數(shù)據(jù)處理中，在規(guī)模和復雜性之間往往會有一個權衡，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)處理的強大工具。豐富的數(shù)據(jù)社區(qū)，也是Python的優(yōu)勢，因為可以提供了大量的工具包和功能。 ?

美國銀行使用Python在銀行的基礎架構中構建新的產品和接口，同時也用Python處理財務數(shù)據(jù)?！癙ython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)模的核心基礎設施，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、易于定制和擴展的特點。 ?

它將數(shù)據(jù)從產生、傳輸、處理并最終寫入目標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，F(xiàn)lume數(shù)據(jù)流提供對日志數(shù)據(jù)進行簡單處理的能力，如過濾、格式轉換等。此外，F(xiàn)lume還具有能夠將日志寫往各種數(shù)據(jù)目標(可定制)的能力。 ?

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

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Mahout(數(shù)據(jù)挖掘算法庫) ?

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

Mahout的主要目標是創(chuàng)建一些可擴展的機器學習領域經(jīng)典算法的實現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應用程序。 ?

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。 ?

Oozie(工作流調度器) ?

Oozie是一個可擴展的工作體系，集成于Hadoop的堆棧，用于協(xié)調多個MapReduce作業(yè)的執(zhí)行。它能夠管理一個復雜的系統(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)中的一組動作(例如，Hadoop的Map/Reduce作業(yè)、Pig作業(yè)等)，其中指定了動作執(zhí)行的順序。 ?

智能對象設計

Navicat提供一個直觀和設計完善的用戶界面，用于創(chuàng)建、修改和管理資料庫的所有對象，例如表、視圖、函數(shù)或過程、索引、觸發(fā)器和序列。我們的表設計器幫助用戶創(chuàng)建和修改數(shù)據(jù)庫的表，讓設置高級選項，如關系、限制、觸發(fā)器和更多。 ?

簡化數(shù)據(jù)編輯

使用Navicat瀏覽和修改數(shù)據(jù)，插入、編輯、刪除數(shù)據(jù)或復制和粘貼記錄到數(shù)據(jù)表形式的數(shù)據(jù)編輯器，Navicat將運行相應的命令(例如 INSERT或UPDATE)，免除寫復雜的SQL。廣泛的數(shù)據(jù)編輯工具令編輯工作更為方便，例如外鍵查找、set/enum選擇器和記錄篩選。 ?

簡易SQL編輯

可以創(chuàng)建、編輯、運行查詢和檢視結果，自動完成代碼功能不僅幫助用戶完成輸入查詢，也可以保證快捷地輸入無錯誤的代碼。查詢創(chuàng)建工具使用戶創(chuàng)建和編輯查詢而不需要有SQL的知識。SQL美化功能旨在提高工作效率，創(chuàng)建格式整齊的查詢，提高查詢的可讀性。 ?

無縫數(shù)據(jù)遷移

Navicat具有廣泛的功能，配備了一套簡單、易于使用的用戶界面來管理和處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)同步：分析和遷移數(shù)據(jù)庫或模式之間的數(shù)據(jù)，這樣可以確保每個數(shù)據(jù)庫保存相同的信息。