大數(shù)據(jù)分析怎么樣

　　大數(shù)據(jù)分析怎么樣?隨著目前互聯(lián)網(wǎng)的極速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析受到廣大人們的重視，然而大數(shù)據(jù)在企業(yè)中生根發(fā)芽，開花結(jié)果。未來三至五年，市場需要180萬數(shù)據(jù)人才，但目前只有約30萬人。到2020年，企業(yè)基于大數(shù)據(jù)計(jì)算分析存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，市場大數(shù)據(jù)人才緊缺。因此大數(shù)據(jù)分析前景十分看好。

　　大數(shù)據(jù)分析怎么做?

　　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)地呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速地處理大數(shù)據(jù)，如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無從說起了。
 

　　數(shù)據(jù)分析過程的主要活動(dòng)由識(shí)別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評價(jià)并改進(jìn)數(shù)據(jù)分析的有效性組成。識(shí)別信息需求是確保數(shù)據(jù)分析過程有效性的首要條件，可以為收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)提供清晰的目標(biāo)。識(shí)別信息需求是管理者的職責(zé)管理者應(yīng)根據(jù)決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。就過程控制而言，管理者應(yīng)識(shí)別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動(dòng)的優(yōu)化方案和過程異常變異的發(fā)現(xiàn)。

　　大數(shù)據(jù)處理的第一步是對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和集成，從中提取出關(guān)系和實(shí)體，經(jīng)過關(guān)聯(lián)和聚合等操作，按照統(tǒng)一定義的格式對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。

　　數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理流程的核心步驟，通過數(shù)據(jù)抽取和集成環(huán)節(jié)，我們已經(jīng)從異構(gòu)的數(shù)據(jù)源中獲得了用于大數(shù)據(jù)處理的原始數(shù)據(jù)，用戶可以根據(jù)自己的需求對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，比如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等，數(shù)據(jù)分析可以用于決策支持、商業(yè)智能、推薦系統(tǒng)、預(yù)測系統(tǒng)等。通過數(shù)據(jù)分析能掌握數(shù)據(jù)中的信息。

　　大數(shù)據(jù)分析平均需求量也是在持續(xù)上漲，可見大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師在市場上備受歡迎。大數(shù)據(jù)分析怎么樣？大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)是典型的網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)是其發(fā)展的原動(dòng)力，新興技術(shù)間的融合創(chuàng)新更是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主基調(diào)。所以轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)分析是不錯(cuò)的選擇。對大數(shù)據(jù)分析感興趣，想轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)分析的人群，可參加培訓(xùn)班系統(tǒng)的學(xué)習(xí)培訓(xùn)課程，從小白逐步走向大數(shù)據(jù)分析大神。
 

　　轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)分析適合的人群

　　1、Java

　　Java，以及基于Java的框架，如果你移動(dòng)到過去的原型制作并需要建立大型系統(tǒng)，Java往往是你的較佳選擇。

　　2、Python

　　Python往往在大數(shù)據(jù)處理框架中得到支持。

　　3、R

　　R語言已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)科學(xué)的寵兒。

　　4、Hadoop和Hive

　　Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的準(zhǔn)確，因此被廣泛用于后端分析。從技術(shù)層面來說，其實(shí)只要有點(diǎn)基礎(chǔ)的程序員轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)都有天然進(jìn)階優(yōu)勢，即使你沒有學(xué)過以上語言上手Hadoop也是可以的。