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大数据分析学起来会不会很累
时间:2021-05-19来源:www.aaa-cg.com.cn点击量:作者:day
时间:2021-05-19点击量:作者:day

  大数据分析作为目前互联网火热的行业,随着大数据分析应运而生,大数据分析在如今的求职场上越来越重要,然而让很多人们困扰的是零基础小白如果想学习大数据分析,能学会吗?大数据分析学起来会不会很累?该怎样学习大数据分析呢?

  其实在学习大数据分析之前,应该清楚大数据分析要分析的是什么数据,对大数据分析有了明确的了解之后,再去学习大数据分析会更简单些。

  大数据分析要分析什么数据呢?
 

大数据分析学起来会不会很累

 

  大数据分析的数据类型主要有四大类:

  1.交易数据

  大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

  2.人为数据

  非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过博客。尤其是社交媒体产生的数据流,这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

  3.移动数据

  智能手机和平板很普遍,这些移动设备上的APP能够追踪无数事件,从交易数据到个人信息资料或状态报告事件。

  4.机器和传感器数据

  这种包括功能设备创建或生成的数据,例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信,还可以自动向中央服务器传输数据,这样就可以对数据进行分析。

  零基础小白入门大数据分析指南

  第一阶段:Excel数据分析

  Excel是每一位数据分析师都经常用到的工具,如果不考虑性能和数据量,它可以应付绝大部分分析工作。

  第二阶段:SQL数据库语言

  作为数据分析人员,我们首先要知道如何去获取数据,其中常见的就是从关系型数据库中取数。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题,但是往小处说,但凡产品有一点规模,数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。

  主要了解数据库查询语言,where,group by,orderby,having,like,count,sum,min,max,distinct,if,join,left join,limit,and和or的逻辑,时间转换函数等。

  第三阶段:数据可视化&商业智能

  数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。可视化工作几乎是你正式进行数据分析的第一步,通过SQL拿到数据之后,我们需要使用可视化方法探索和发现数据中的模式规律。

  数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析就是监控数据和观察数据。
 

大数据分析学起来会不会很累
 

  第四阶段:数理统计学

  统计学是数据分析重要的基础之一,是数据分析的基石和方法论。从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发,到基本的统计分析,到商业常用的模型(回归分析、方差分析等),学习数据分析背后的逻辑,掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题。

  第五阶段:数据分析与软件应用

  SPSS是统计分析入门软件,如果你想快速入门而又不想学习编程,我推荐使用SPSS。

  SPSS软件是世界三大统计分析软件之一,以其易于操作、易于入门,结果易于阅读的优点,一直备受数据分析人员的青睐,一般经过短期学习即可用SPSS 做简单的数据分析,包括绘制图表、简单回归、相关分析等等。

  对于工具,这一阶段,建议选择一门编程语言来学习。

  Python或者R语言,这一点是必备项也是加分项,在数据挖掘方向是必备项,语言相比较工具更加灵活也更加实用。Python的主要功能是编程,除了单纯的数据分析,在很多领域还有广泛利用,所以就业市场上对Python的需求是远大于R。

  大数据分析学习起来累不累,需要学习的内容有很多,零基础小白可参加培训班跟着老师系统的学习下,学习效率会很好,一步步的学从基础到入门再到精通,只要踏实的学其实很简单,会者不难,难者不会,只要肯努力总是可以学会的。目前大数据分析行业前景很好,学会大数据分析对自身的发展也是很好的,薪资可观,认真学功夫不负有心人。

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