如今數(shù)據(jù)的時(shí)代和人工智能的熱潮，相信很多人都會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生很大的興趣。其實(shí)數(shù)據(jù)分析師是一種Datician，指的是不同的行業(yè)，專(zhuān)攻行業(yè)。很多人都學(xué)過(guò)數(shù)據(jù)分析的知識(shí)，但是真正接觸到項(xiàng)目的時(shí)候卻不知道如何分析。造成這種情況的主要原因是他們沒(méi)有自己的分析框架和合理的分析步驟。

大眾公認(rèn)的數(shù)據(jù)的分析步驟分為六步。只有我們有了合理的分析框架，在面對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù) analysis的項(xiàng)目時(shí)，才不會(huì)無(wú)所適從。無(wú)論我們做什么，首先我們做的時(shí)候都有明確的目的。數(shù)據(jù)分析也不例外。我們?cè)谶M(jìn)行一個(gè)數(shù)據(jù)分析的項(xiàng)目時(shí)，首先要思考為什么要進(jìn)行這個(gè)項(xiàng)目，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是為了解決什么問(wèn)題。只有明確了數(shù)據(jù)分析的目的，才不會(huì)走錯(cuò)方向，否則就會(huì)得到-2。

“Da數(shù)據(jù)”是指以多種形式從多個(gè)來(lái)源收集的龐大的數(shù)據(jù)群，往往是實(shí)時(shí)的。在企業(yè)對(duì)企業(yè)銷(xiāo)售的情況下，這些數(shù)據(jù)可能來(lái)自社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)網(wǎng)站、客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)記錄以及許多其他來(lái)源。這些數(shù)據(jù)都不是企業(yè)客戶(hù)關(guān)系管理數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)組的常態(tài)。Da 數(shù)據(jù)的應(yīng)用早已滲透到人們生活的方方面面:亞馬遜用Da 數(shù)據(jù)向客戶(hù)推薦產(chǎn)品信息，阿里用Da 數(shù)據(jù)組建小微金融服務(wù)集團(tuán)，谷歌計(jì)劃用Da 數(shù)據(jù)接管世界？

“大-2”時(shí)代不僅處理大量的數(shù)據(jù)，還加工，傳播和分享它們。不知不覺(jué)中，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)遍布我們的生活，畢竟普通用戶(hù)往往更關(guān)心結(jié)果的展示。去年年底，百度地圖利用LBS定位春運(yùn)熱潮的可視化尺度數(shù)據(jù)，引起了學(xué)術(shù)界對(duì)新聞創(chuàng)新與尺度數(shù)據(jù)可視化的熱議。Big 數(shù)據(jù)是一種信息資產(chǎn)，需要更新其處理模式，以具有更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力，以適應(yīng)大規(guī)模、高增長(zhǎng)率和多樣化。

我是技術(shù)員數(shù)據(jù)，可以和題主分享一些經(jīng)驗(yàn):其實(shí)題主需要搞清楚以下幾個(gè)問(wèn)題，問(wèn)題的答案其實(shí)是有的:1。要不要從個(gè)人學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的角度，搭建一個(gè)自學(xué)的平臺(tái)？還是現(xiàn)在的公司需要big 數(shù)據(jù) technology進(jìn)行分析？從個(gè)人學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的角度，建議根據(jù)Hadoop或者Spark的官網(wǎng)教程直接安裝，建議看官網(wǎng)(英文)。在“Big-2”這個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，掌握英語(yǔ)是非常重要的，因?yàn)樗婕暗浇M件選型、未來(lái)的安裝、部署和運(yùn)維，所有的任務(wù)操作信息和錯(cuò)誤信息都是英文的，包括遇到問(wèn)題的回答，所以還是非常重要的。

要解決什么業(yè)務(wù)問(wèn)題？需要什么樣的分析？數(shù)據(jù)數(shù)量是多少？是否需要實(shí)時(shí)分析？對(duì)BI報(bào)告有需求嗎？下面是一個(gè)典型的場(chǎng)景:公司用Oracle或者M(jìn)ySQL搭建了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，有簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，也可能是購(gòu)買(mǎi)了BI系統(tǒng)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)直接支持，現(xiàn)在用-

進(jìn)入新的歷史時(shí)期以來(lái)，收集更豐富的數(shù)據(jù)是所有企業(yè)的主要任務(wù)。一旦企業(yè)不能收集更多的信息，他們就容易在管理決策中犯更多的錯(cuò)誤。企業(yè)應(yīng)重視內(nèi)部數(shù)據(jù)信息管理，確保當(dāng)前數(shù)據(jù)管理符合時(shí)代特征。第一，進(jìn)入“Da-2”時(shí)代以來(lái)，眾多的數(shù)據(jù)信息不斷涌現(xiàn)，因此傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息管理技術(shù)如果不能及時(shí)改變，極有可能影響“Da-2”的應(yīng)用，因此要求當(dāng)前企業(yè)必須及時(shí)引進(jìn)先進(jìn)的信息。

很多企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到了信息的重要性數(shù)據(jù)，但是各種數(shù)據(jù)信息卻因?yàn)闆](méi)有先進(jìn)的技術(shù)措施而無(wú)法發(fā)揮應(yīng)有的作用。三、在企業(yè)管理和決策過(guò)程中，雖然大數(shù)據(jù)起著不可替代的作用，但也需要注意數(shù)據(jù)碎片化的作用。一個(gè)企業(yè)要想成功，必須重視二數(shù)據(jù)的應(yīng)用，才能做出二。

Da 數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵不是掌握數(shù)據(jù)的龐大信息，而是提高加工的能力。沒(méi)錯(cuò)?！按?2”技術(shù)的意義真的不在于掌握巨大的數(shù)據(jù)信息，而在于智能處理這些數(shù)據(jù)并從中分析挖掘有價(jià)值的信息，但前提是有大量的數(shù)據(jù)，所以說(shuō)它大。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取出人們事先不知道的、但卻是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程:定義問(wèn)題:明確定義業(yè)務(wù)問(wèn)題，確定數(shù)據(jù)挖掘目的，數(shù)據(jù)編制:數(shù)據(jù)編制包括:選擇數(shù)據(jù)-提取自大數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目標(biāo)。數(shù)據(jù)預(yù)處理-執(zhí)行數(shù)據(jù)再次加工，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)的一致性，去除噪聲，填充缺失字段和刪除無(wú)效字段。