1，如何進行大數(shù)據(jù)分析及處理2，大數(shù)據(jù)分析前景好嗎3，什么是大數(shù)據(jù)4，大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)什么內(nèi)容好學(xué)嗎5，如何用大數(shù)據(jù)分析創(chuàng)造商業(yè)價值1，如何進行大數(shù)據(jù)分析及處理
這個問題有點大哦這個可不是一兩句話可以講清楚明白的數(shù)據(jù)分析本身就已經(jīng)挺復(fù)雜的了，要說大數(shù)據(jù)分析，那就更復(fù)雜了雖說只是多了一個“大”字，但是意義已經(jīng)不同了大數(shù)據(jù)是一個非常系統(tǒng)的東西，大數(shù)據(jù)包含了很多的非機構(gòu)化的數(shù)據(jù)比如說，圖片、聲音、視頻，都屬于大數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)，這些都要進行分析的那就涉及到了非機構(gòu)化數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理工作，是非常系統(tǒng)并負責(zé)的過程所以說，大數(shù)據(jù)分析和處理，是要經(jīng)過學(xué)習(xí)，掌握了方法才能做到的
2，大數(shù)據(jù)分析前景好嗎
大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個v， 數(shù)據(jù)量大(volume)、速度快(velocity)、類型多(variety)、價值（value）、真實性(veracity)。大數(shù)據(jù)作為時下最火熱的it行業(yè)的詞匯大數(shù)據(jù)就業(yè)前景好不好大數(shù)據(jù)的行業(yè)已經(jīng)大面積覆蓋，縱觀未來三十年都屬于緊俏行業(yè)，目前我國對于大數(shù)據(jù)的就業(yè)人員需求很大，所以說大數(shù)據(jù)的就業(yè)前景非常樂觀。伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及和發(fā)展才剛剛開始，我們預(yù)計未來二十年，甚至更長一段時間都是大數(shù)據(jù)黃金發(fā)展階段，相關(guān)的行業(yè)將引來巨大的發(fā)展機遇。大部分行業(yè)都需要，市場、營銷、運營相關(guān)的需求很多。大數(shù)據(jù)不是職位，學(xué)完大數(shù)據(jù)認證后你可以從事大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜遥呒壭袠I(yè)分析師，大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)架構(gòu)師，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，大數(shù)據(jù)算法工程師，大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)運維工程師。不管是國內(nèi)還是國外，大數(shù)據(jù)相關(guān)的人才都是供不應(yīng)求的局面。目前市場急需運用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的大數(shù)據(jù)相關(guān)管理人才。目前我國本科專業(yè)中和大數(shù)據(jù)相對應(yīng)的是“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)，它是2016年教育部公布的新增專業(yè)。數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)是個交叉性很強的專業(yè)，很難說完全歸屬于哪個獨立的學(xué)科。所以，不同的學(xué)校有的是信息學(xué)院申報，有的是計算機學(xué)院牽頭申報，有的設(shè)在統(tǒng)計學(xué)院，還有的在經(jīng)管學(xué)院。大數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)中使用的流程分為數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲管理、數(shù)據(jù)分析建模、數(shù)據(jù)可視化。畢業(yè)生可以根據(jù)自己的興趣和特長選擇就業(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)最熱職位人才報告指出，產(chǎn)品研發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理，人力資源、市場營銷、運營及數(shù)據(jù)分析是當下需求最旺盛的六類人才職位。數(shù)據(jù)分析包含不同的角度分工：第一類，側(cè)重于網(wǎng)站分析的分析師，包括營銷分析師、網(wǎng)站分析師、seo分析師等。第二類，側(cè)重于業(yè)務(wù)分析師，包括運營分析師、數(shù)據(jù)分析師等。第三類，側(cè)重于技術(shù)走向的，例如數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師等。從收入看，第一類最低，中間的次之，第三類最高。原因如下：1.中國普遍技術(shù)取向，涉及到it、編程、開發(fā)類的工資高;2.業(yè)務(wù)價值認知，網(wǎng)站分析類或業(yè)務(wù)類分析師的輔助對象一般都是業(yè)務(wù)部門，這些人的能力和視野決定了分析的價值落地型，因此限制較高。大數(shù)據(jù)分析作為it行業(yè)中的重要專業(yè)，前景無疑是很好的
3，什么是大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)歷史和當前考慮因素雖然術(shù)語“大數(shù)據(jù)”相對較新，但收集和存儲大量信息以進行最終分析的行為已經(jīng)很久了。這個概念在 21 世紀初獲得了動力，當時行業(yè)分析師 doug laney 將現(xiàn)在主流的大數(shù)據(jù)定義表達為三個 v：1.卷，組織從各種來源收集數(shù)據(jù)，包括業(yè)務(wù)交易，社交媒體和來自傳感器或機器到機器數(shù)據(jù)的信息。在過去，存儲它將是一個問題 – 但新技術(shù)（如 hadoop）減輕了負擔。2.速度，數(shù)據(jù)以前所未有的速度流入，必須及時處理。rfid 標簽，傳感器和智能電表正在推動近乎實時處理數(shù)據(jù)的需求。3.品種，數(shù)據(jù)有各種格式 – 從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)字數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化文本文檔，電子郵件，視頻，音頻，股票報價數(shù)據(jù)和金融交易。在 sas，我們在大數(shù)據(jù)方面考慮兩個額外的維度：1.變化性，除了速度和數(shù)據(jù)種類的增加之外，數(shù)據(jù)流還可能與周期性峰值高度不一致。社交媒體中有什么趨勢嗎？每日，季節(jié)性和事件觸發(fā)的峰值數(shù)據(jù)負載可能難以管理。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更是如此。2.復(fù)雜，今天的數(shù)據(jù)來自多個來源，這使得難以跨系統(tǒng)鏈接，匹配，清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。但是，有必要連接和關(guān)聯(lián)關(guān)系，層次結(jié)構(gòu)和多個數(shù)據(jù)鏈接，否則您的數(shù)據(jù)可能會迅速失控。為什么大數(shù)據(jù)很重要？大數(shù)據(jù)的重要性不在于您擁有多少數(shù)據(jù)，而在于您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數(shù)據(jù)并進行分析，以找到能夠降低成本，減少時間，新產(chǎn)品開發(fā)和優(yōu)化產(chǎn)品，以及智能決策的答案。將大數(shù)據(jù)與高性能分析結(jié)合使用時，您可以完成與業(yè)務(wù)相關(guān)的任務(wù)，例如：1.近乎實時地確定故障，問題和缺陷的根本原因；2.根據(jù)客戶的購買習(xí)慣在銷售點生成優(yōu)惠券；3.在幾分鐘內(nèi)重新計算整個風(fēng)險組合；4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。5g大數(shù)據(jù)專業(yè)。5g時代已經(jīng)來臨，信息傳播的速度更快，在這樣的時代環(huán)境下，傳播行業(yè)無疑是最好的發(fā)展行業(yè)，也最適合女生，因為相比于其他計算機專業(yè)，新媒體技術(shù)專業(yè)比較創(chuàng)意和策劃，對于女生來說，這些都是強項。關(guān)于就業(yè)，畢業(yè)生可從事新聞出版行業(yè)書刊、雜志、報紙的數(shù)字化出版與傳播工作或者是從事新媒體、網(wǎng)絡(luò)與電子商務(wù)企業(yè)信息的采集、組織與印制工作等，這些工作崗位也是非常適合女生的。
4，大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)什么內(nèi)容好學(xué)嗎
大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面1，可視化分析大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2，數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家所公認的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。3，預(yù)測性分析能力大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。4，語義引擎大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘，可從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標簽關(guān)鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。5，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實和有價值。 大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。如果你指的是大數(shù)據(jù)分析師崗位，那么不需要學(xué)習(xí)hadoop、spark等與大數(shù)據(jù)架構(gòu)師相關(guān)的知識，何況這些知識體量很大學(xué)習(xí)流程長，樓上說的是有些誤導(dǎo)性的。而且該崗位對編程能力要求較低，一般用的不是java而更多是r或python。一般需要數(shù)據(jù)分析師需要精通excel（注意不是會做表格這種低階應(yīng)用，而是要掌握數(shù)據(jù)透視表甚至vba）學(xué)習(xí)spss等常用統(tǒng)計分析軟件，對數(shù)據(jù)庫要有基本的認識，掌握sql語言等。具體需要哪些能力建議你針對想去的公司的招聘要求來學(xué)，只要肯花時間下功夫并不難學(xué)。不好對于大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，沒有想象中的那么簡單。首先在學(xué)習(xí)真正的大數(shù)據(jù)技術(shù)之前，你要熟練掌握一門編程語言，比如java等，在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)期間你還會接觸到其他的編程語言，比如說scala、python等編程語言，不過這些語言都是相通的，你掌握了一門編程語言其他的就很好學(xué)習(xí)了。大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)需要掌握以下技術(shù)：hadoop、spark、storm等核心技術(shù)，如果去培訓(xùn)機構(gòu)學(xué)習(xí)的話，一定要注意的是學(xué)習(xí)周期的分布，有的并不是真正的大數(shù)據(jù)課程，真正的大數(shù)據(jù)課程是用20-30%的部分講解編程語言，剩下的就都是對大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)習(xí)，所以在學(xué)習(xí)之前還是要了解一些關(guān)于大數(shù)據(jù)的技術(shù)知識的。
5，如何用大數(shù)據(jù)分析創(chuàng)造商業(yè)價值
大數(shù)據(jù)分析探究業(yè)務(wù)運營和客戶交互的精確細節(jié)，這些細節(jié)很少進入數(shù)據(jù)倉庫或標準報告，因為此類信息中有越來越多的部分是無法采用整齊的行列表格形式收入倉庫或進行分析的。此外，此類數(shù)據(jù)不斷移動，因此其速度讓當前的rdbms模型束手無策。在您追...法則15--大數(shù)據(jù)價值不在大，而在于挖掘能力維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來的時候，要用大數(shù)據(jù)思維去發(fā)掘大數(shù)據(jù)的潛在價值。什么是大數(shù)據(jù)思維？維克托·邁爾-舍恩伯格認為：1）需要全部數(shù)據(jù)樣本而不是抽樣；2）關(guān)注效率而不是精確度；3）關(guān)注相關(guān)性而不是因果關(guān)系。我們認為，大數(shù)據(jù)并不在大，而在于有用。大數(shù)據(jù)思維首先就是要能夠充分理解數(shù)據(jù)的價值，并且知道如何利用大數(shù)據(jù)為企業(yè)經(jīng)營決策提供依據(jù)，即通過數(shù)據(jù)處理創(chuàng)造商業(yè)價值。大數(shù)據(jù)思維核心是理解數(shù)據(jù)的價值，通過數(shù)據(jù)處理創(chuàng)造商業(yè)價值《哈佛商業(yè)周刊》指出：數(shù)據(jù)科學(xué)家是21世紀最性感的職業(yè)。在獲取海量數(shù)據(jù)后，就要考慮如何去利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)科學(xué)家就是采用科學(xué)方法、運用數(shù)據(jù)挖掘工具尋找新的數(shù)據(jù)洞察的工程師。大數(shù)據(jù)時代正是凸顯了數(shù)據(jù)科學(xué)家的重要性以及將數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)結(jié)