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大数据分析需学哪些

时间:2021-10-19来源:www.aaa-cg.com.cn点击量:作者:admin
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       所谓大数据分析指的是就10tb以上数据集做分析的工作,大数据分析不像很多人所认为的很神秘、很难以被执行,实际上,现在许多在大数据分析岗中做到Top级的人、他们不过接受了三个月线下培训就出师了。那么,大数据分析需要学哪些?如何才能从零完成大数据分析师的蜕变?


 
       第一,区分问题到底是简单还是复杂的,只有先区分清楚问题本身的分析难度才能结合着数据量、分析难度设定数据分析的方案。什么是简单问题呢?比如说企业主想要知道每周产品的销售情况,这属于简单问题,只需要通过excel做分析就可以了。什么是复杂问题?比如说大众经常使用的淘宝、京东、拼多多等,其实它们是会根据用户历史购物习惯进一步做推荐的,它是怎么分析用户购物习惯做推荐的呢?其实就是利用分析得到可视化结果,然后就可视化结果的相关类型产品做推荐。
       第二,学软件学系统,主要包含的软件hadoop以及linux、spark等等,特别是hadoop一定要认真学,很多人现在喜欢以hadoop软件来直接替代大数据分析,它是一个能对大量数据进行分布式处理的软件框架,它具有着可靠性、高效性、可伸缩性等诸多特色。所谓可靠性指的是它能按位存储,而且处理数据的能力很强。所谓可扩展性指的是,它可以用计算机分配数据并且完成计算。所谓的高效性指的是它能在节点间动态移动数据,保证动态之间维持平衡的状态,所谓的高容错性指的是它能自动保存多个不同副本,将失败的任务重新做分配。
       第三,要做实践,了解问题的难易程度,设定分析的方案、时间周期,了解了诸多软件在不同大数据分析流程中的使用节点之后,得就过去已经得到结论的大数据做进一步分析,就数据做剔除、做清洗、分层建模、得到可视化结论,如此才能完成大数据分析的从业全流程。因为你所得到的大数据已经是过去别人分析过、有结果的,所以在大数据分析时可以尽可能多元切入,朝最终的方向去靠拢,这样就能因为实操过而得到更多。
       通过上面这部分内容的分享大家也都明白了,大数据分析涉及的课程模块主要有三大方面,一区分问题的难易程度,二学习系统、软件,三通过实践提升对理论的认知,做到理论和实操2合1。

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