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大數(shù)據(jù)分析學(xué)到了什么
時(shí)間：2021-08-17來源：m.5wd995.cn點(diǎn)擊量：次作者：admin
時(shí)間：2021-08-17點(diǎn)擊量：次作者：admin
大數(shù)據(jù)分析對(duì)許多人而言熟悉又陌生，熟悉是因?yàn)榻?jīng)常在報(bào)刊雜志上看到“根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示”這樣的說法，陌生是因?yàn)椴恢赖降资窃趺捶治龅?，是如何完成?shù)據(jù)清晰、都用哪些算法和分析思維建模、怎樣反向驗(yàn)證模型的正確性、結(jié)論怎么實(shí)現(xiàn)可視化，這些對(duì)于非科班出身人士都屬于知識(shí)盲點(diǎn)。
大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)高大上的詞匯，大數(shù)據(jù)分析被應(yīng)用于各行各業(yè)，它被運(yùn)用于醫(yī)療、城市管理、零售等行業(yè)，為企業(yè)發(fā)展指明方向。優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)分析師乃是諸多企業(yè)爭(zhēng)相搶奪的香餑餑，薪酬高、企業(yè)地位高、發(fā)展?jié)摿薮螅@也是為什么許多人哪怕0基礎(chǔ)也想朝大數(shù)據(jù)分析崗位發(fā)展的原因所在。
大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)學(xué)什么？
1、數(shù)據(jù)收集，針對(duì)數(shù)據(jù)收集的方式有以下這幾種，第三方開放數(shù)據(jù)集、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、服務(wù)日志、行為上報(bào)數(shù)據(jù)，大家比較常見的還是爬蟲方式，它屬于第三方公開數(shù)據(jù)其中之一，現(xiàn)在爬蟲已經(jīng)成為了一個(gè)單獨(dú)的體系，越來越多的企業(yè)都十分認(rèn)可。
2、數(shù)據(jù)處理，所謂的大數(shù)據(jù)指的是量在10TB以上的數(shù)據(jù)集，在如此大量的數(shù)據(jù)中肯定會(huì)有一些無效數(shù)據(jù)，如何剔除無效數(shù)據(jù)、保留有效數(shù)據(jù)是這個(gè)階段的學(xué)習(xí)重點(diǎn)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)化統(tǒng)一處理的時(shí)候需要用到數(shù)據(jù)遷移，就是從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)中遷移諸如hadoop生態(tài)系統(tǒng)，像sqoop、sql以及l(fā)inux、python等都需要懂，只有系統(tǒng)掌握才能做好數(shù)據(jù)分析。
3、數(shù)據(jù)傳輸，獲得的數(shù)據(jù)大家一般都不會(huì)立刻落地，畢竟涉及的效率不同，如果在峰值波動(dòng)的情況下立馬落地會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的宕機(jī)，所以要利用各種軟件工具（如ActiveMQ、阿里的RocketMQ等）完成傳輸。
4、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，在存儲(chǔ)生態(tài)中最核心的為HDFA，它能支撐hadoop進(jìn)行大批量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處理，具備很好的橫向擴(kuò)展能力，此外像hive、HBase、ES、Solr也屬于必學(xué)內(nèi)容。
5、數(shù)據(jù)再加工，基于hadoop的mr框架、spark做數(shù)據(jù)的分布式框架處理。
6、數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值輸出，前面的所有環(huán)節(jié)都是為了最后的價(jià)值輸出做鋪墊的，收集、傳輸、存儲(chǔ)只是手段，目的是為了得到可視化分析結(jié)果。如基于統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)做決策以此提升運(yùn)營(yíng)效率，利用數(shù)據(jù)做畫像體系，基于數(shù)據(jù)化、智能化做搜索等等。
以上所說都是大數(shù)據(jù)分析課程涉及的內(nèi)容，掌握知識(shí)點(diǎn)形成體系就能助力自己轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析師。另外，數(shù)據(jù)分析師的邏輯思維能力很強(qiáng)，對(duì)日常生活決策的處理也是有幫助的。
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