越來(lái)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(zhǎng)的復(fù)雜性，所以，普開(kāi)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(shuō)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(cè)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(cè)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(cè)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(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)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(duì)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(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。 SemanticEngines(語(yǔ)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(lái)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(yǔ)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(lái)的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。 ?

python ?

如果說(shuō)R語(yǔ)言是一個(gè)神經(jīng)質(zhì)又可愛(ài)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(yǔ)言快速對(duì)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(yǔ)言，Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直觀的，并且比R語(yǔ)言更易于學(xué)習(xí)，以及它的生態(tài)系統(tǒng)近年來(lái)急劇增長(zhǎng)，使得它更能夠用于先前為R語(yǔ)言保留的統(tǒng)計(jì)分析。 ?

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

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(shì)，因?yàn)榭梢蕴峁┝舜罅康墓ぞ甙凸δ堋? ?

美國(guó)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)?！癙ython廣泛而靈活，因此人們趨之若鶩，”O(jiān)’Donnell說(shuō)。 ?

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

Flume(日志收集工具) ?

Cloudera開(kāi)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(xiě)入目標(biāo)的路徑的過(guò)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(duì)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理的能力，如過(guò)濾、格式轉(zhuǎn)換等。此外，F(xiàn)lume還具有能夠?qū)⑷罩緦?xiě)往各種數(shù)據(jù)目標(biāo)(可定制)的能力。 ?

總的來(lái)說(shuō)，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(kù)) ?

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(zhǎng)足的發(fā)展，現(xiàn)在是Apache的頂級(jí)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(kāi)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(guò)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(kù)、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(lái)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(wú)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(jí)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(jí)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(jí)動(dòng)畫(huà)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(mén)到上手實(shí)戰(zhàn) ?

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

如何成為一名初級(jí)數(shù)據(jù)分析師 ?

初級(jí)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(jìng)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(jí)數(shù)據(jù)分析師 ?

中級(jí)數(shù)據(jù)分析師硬性技能學(xué)習(xí)： ?

1. 數(shù)據(jù)庫(kù)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(shù)) ?

3.SPSS Modeler 數(shù)據(jù)挖掘 ?

0如何成為一名中級(jí)數(shù)據(jù)分析師 ?

中級(jí)數(shù)據(jù)分析加分技能學(xué)習(xí)： ?

1.Python 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù) ?

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

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

如何成為一名中級(jí)數(shù)據(jù)分析師 ?

高級(jí)數(shù)據(jù)分析師高端技能學(xué)習(xí)： ?

1.硬技能 - Java 語(yǔ)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(kāi)發(fā)技術(shù)(hadoop家族：Mapreduce，Spark，Storm等) ?