大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)之路

大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)之路一、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(rèn)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(rèn)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)分析最終要的應(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(biāo)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(dāng)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。二、如何選擇適合的數(shù)據(jù)分析工具要明白分析什么數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)要分析的數(shù)據(jù)類型主要有四大類：1.交易數(shù)據(jù)（TRANSACTIONDATA）大數(shù)據(jù)平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)，這樣就可以對更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分析，不僅僅包括POS或電子商務(wù)購物數(shù)據(jù)，還包括行為交易數(shù)據(jù)，例如Web服務(wù)器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點擊流數(shù)據(jù)日志。2.人為數(shù)據(jù)（HUMAN-GENERATEDDATA）非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)為使用文本分析功能進(jìn)行分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源泉。3.移動數(shù)據(jù)（MOBILEDATA）時代的數(shù)據(jù)分析師要不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進(jìn)行創(chuàng)新和突破。就行業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析師的價值與此類似。就新聞出版行業(yè)而言，無論在任何時代，媒體運(yùn)營者能否準(zhǔn)確、詳細(xì)和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關(guān)鍵。此外，對于新聞出版等內(nèi)容產(chǎn)業(yè)來說，更為關(guān)鍵的是，數(shù)據(jù)分析師可以發(fā)揮內(nèi)容消費者數(shù)據(jù)分析的職能，這是支撐新聞出版機(jī)構(gòu)改善客戶服務(wù)的關(guān)鍵職能。大數(shù)據(jù)分析師需要掌握的技能1、懂業(yè)務(wù)。從事數(shù)據(jù)分析工作的前提就會需要懂業(yè)務(wù)，即熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務(wù)及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業(yè)認(rèn)知和公司業(yè)務(wù)背景，分析的結(jié)果只會是脫了線的風(fēng)箏，沒有太大的使用價值。2、懂管理。一方面是搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導(dǎo)，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數(shù)據(jù)分析的框架，后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也很難進(jìn)行。另一方面的作用是針對數(shù)據(jù)分析結(jié)論提出有指導(dǎo)意義的分析建議。3、懂分析。指掌握數(shù)據(jù)分析基本原理與一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活運(yùn)用到實踐工作中，以便有效的開展數(shù)據(jù)分析?；镜姆治龇椒ㄓ校簩Ρ确治龇?、分組分析法、交叉分析法、結(jié)構(gòu)分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。高級的分析方法有：相關(guān)分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應(yīng)分析法、時間序列等。4、懂工具。指掌握數(shù)據(jù)分析相關(guān)的常用工具。數(shù)據(jù)分析方法是理論，而數(shù)據(jù)分析工具就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數(shù)據(jù)，我們不能依靠計算器進(jìn)行分析，必須依靠強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具幫我們完成數(shù)據(jù)分析工作。5、懂設(shè)計。懂設(shè)計是指運(yùn)用圖表有效表達(dá)數(shù)據(jù)分析師的分析觀點，使分析結(jié)果一目了然。圖表的設(shè)計是門大學(xué)問，如圖形的選擇、版式的設(shè)計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設(shè)計原則。四、從菜鳥成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的9步養(yǎng)成方案首先，各個公司對數(shù)據(jù)科學(xué)家的定義各不相同，當(dāng)前還沒有統(tǒng)一的定義。但在一般情況下，一個數(shù)據(jù)科學(xué)家結(jié)合了軟件工程師與統(tǒng)計學(xué)家的技能，并且在他或者她希望工作的領(lǐng)域投入了大量行業(yè)知識。大約90%的數(shù)據(jù)科學(xué)家至少有大學(xué)教育經(jīng)歷，甚至到博士以及獲得博士學(xué)位，當(dāng)然，他們獲得的學(xué)位的領(lǐng)域非常廣泛。一些招聘者甚至發(fā)現(xiàn)人文專業(yè)的人們有所需的創(chuàng)造力，他們能教別人一些關(guān)鍵技能。因此，排除一個數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)位計劃(世界各地的著名大學(xué)雨后春筍般的出現(xiàn)著)，你需要采取什么措施，成為一個數(shù)據(jù)科學(xué)家?復(fù)習(xí)你的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計技能。一個好的數(shù)據(jù)科學(xué)家必須能夠理解數(shù)據(jù)告訴你的內(nèi)容，做到這一點，你必須有扎實的基本線性代數(shù)，對算法和統(tǒng)計技能的理解。在某些特定場合可能需要高等數(shù)學(xué)，但這是一個好的開始場合。了解機(jī)器學(xué)習(xí)的概念。機(jī)器學(xué)習(xí)是下一個新興詞，卻和大數(shù)據(jù)有著千絲萬縷的聯(lián)系。機(jī)器學(xué)習(xí)使用人工智能算法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值，并且無需顯式編程。學(xué)習(xí)代碼。數(shù)據(jù)科學(xué)家必須知道如何調(diào)整代碼，以便告訴計算機(jī)如何分析數(shù)據(jù)。從一個開放源碼的語言如python那里開始吧。了解數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)池及分布式存儲。數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)池或整個分布式網(wǎng)絡(luò)中。以及如何建設(shè)這些數(shù)據(jù)的存儲庫取決于你如何訪問、使用、并分析這些數(shù)據(jù)。如果當(dāng)你建設(shè)你的數(shù)據(jù)存儲時沒有整體架構(gòu)或者超前規(guī)劃，那后續(xù)對你的影響將十分深遠(yuǎn)。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)修改和數(shù)據(jù)清洗技術(shù)。數(shù)據(jù)修改是將原始數(shù)據(jù)到另一種更容易訪問和分析的格式。數(shù)據(jù)清理有助于消除重復(fù)和“壞”數(shù)據(jù)。兩者都是數(shù)據(jù)科學(xué)家工具箱中的必備工具。了解良好的數(shù)據(jù)可視化和報告的基本知識。你不必成為一個平面設(shè)計師，但你確實需要深諳如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)報告，便于外行的人比如你的經(jīng)理或CEO可以理解。添加更多的工具到您的工具箱。一旦你掌握了以上技巧，是時候擴(kuò)大你的數(shù)據(jù)科學(xué)工具箱了，包括Hadoop、R語言和Spark。這些工具的使用經(jīng)驗和知識將讓你處于大量數(shù)據(jù)科學(xué)求職者之上。練習(xí)。在你在新的領(lǐng)域有一個工作之前，你如何練習(xí)成為數(shù)據(jù)科學(xué)家?使用開源代碼開發(fā)一個你喜歡的項目、參加比賽、成為網(wǎng)絡(luò)工作數(shù)據(jù)科學(xué)家、參加訓(xùn)練營、志愿者或?qū)嵙?xí)生。最好的數(shù)據(jù)科學(xué)家在數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)碛薪?jīng)驗和直覺，能夠展示自己的作品，以成為應(yīng)聘者。成為社區(qū)的一員。跟著同行業(yè)中的思想領(lǐng)袖，閱讀行業(yè)博客和網(wǎng)站，參與，提出問題，并隨時了解時事新聞和理論。五、從入門到精通—快速學(xué)會大數(shù)據(jù)分析以大數(shù)據(jù)分析師為目標(biāo)，從數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、JAVA語言入門和linux操作系統(tǒng)入門知識學(xué)起，系統(tǒng)介紹Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理論