大數(shù)據(jù)能做什么？獲取大數(shù)據(jù)后，利用這些數(shù)據(jù)去做:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。大數(shù)據(jù)的核心功能是數(shù)據(jù)價值。簡單來說，大數(shù)據(jù)讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生各種“價值”。這個數(shù)據(jù)價值的過程才是大數(shù)據(jù)應該做的主要事情。簡單來說，大數(shù)據(jù)能做的就是記錄一切，描述一切，預測一切大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不是掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而是對這些有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)的處理。

在大數(shù)據(jù)、云計算、工業(yè)4.0、物聯(lián)網(wǎng)等概念的時代，每天給我推送我感興趣的東西，現(xiàn)在已經(jīng)成了一個寶。這說明數(shù)據(jù)和技術正在緩慢而深刻地改變我們的生活。隨著時代的發(fā)展，每個企業(yè)的內(nèi)部決策模式也發(fā)生了巨大的變化，縮短內(nèi)部決策時間，提高決策效率是每個企業(yè)追求的目標。

就強大的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品而言，hadoop對大數(shù)據(jù)的實時處理相對較弱，達不到秒級響應，不適合做實時分析產(chǎn)品。可以刷掉很多產(chǎn)品。企業(yè)交付的大數(shù)據(jù)開放平臺阿雷葉，在國內(nèi)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品中實時分析能力很強。Spark作為一種實時分析技術，可以用來分析TB級的數(shù)據(jù)實時分析，將數(shù)據(jù)流與數(shù)據(jù)挖掘算法相結合，抽象成一個可以通過定義完成收集、分析和訓練的自動化過程。

很多人都知道大數(shù)據(jù)發(fā)展的前景和空間都很好，適合發(fā)展自己的事業(yè)，導致很多零基礎的想投身大數(shù)據(jù)的學習。首先，從一門編程語言開始。我建議如果你想發(fā)展大數(shù)據(jù)，學Java，學數(shù)據(jù)分析或者數(shù)據(jù)挖掘，那就選Python。為什么一開始就需要學習編程？這就好比問你為什么要學握筆，為什么要學音樂，為什么要練發(fā)聲，因為這是基礎！

不學語言，就無法和計算機對話，無法讓計算機處理數(shù)據(jù)，也無法證明自己想法和算法的有效性和準確性。既然編程是基礎，重要性就不用我多說了。你必須學好它。0基礎學習大數(shù)據(jù)需要Java基礎Java:要求最高的編程語言之一，可以從事網(wǎng)站開發(fā)、桌面編程、游戲開發(fā)、Android后臺開發(fā)、全棧開發(fā)等等。

簡介:第一章:了解Hadoop第二章:更高效的字數(shù)第三章:在Hadoop上從其他地方獲取數(shù)據(jù)第四章:從Hadoop上獲取數(shù)據(jù)到其他地方第五章:快點，我的SQL第六章:一夫多妻第七章:越來越多的分析任務第八章:我的數(shù)據(jù)要實時。第9章:我的數(shù)據(jù)應該是外部的。第十章:高性能平臺上的機器學習。新手經(jīng)常會問，如果想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，應該學習哪些技術？學習路線是什么？我覺得大數(shù)據(jù)很吃香，就業(yè)很好，工資很高。首先，如果你決定要向這個方向發(fā)展，

大數(shù)據(jù)需要收集大量數(shù)據(jù)，越詳細越好。有時候為了追求數(shù)據(jù)量，真的有沒用的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的分析結果也不一定準確，只是一個概率統(tǒng)計。第一，用戶行為和特征分析。顯然，只要積累了足夠多的用戶數(shù)據(jù)，就可以分析出用戶的喜好和購買習慣，甚至“比用戶更懂用戶”。有了這個，才是很多大數(shù)據(jù)營銷的前提和出發(fā)點。無論如何，那些曾經(jīng)以“一切以客戶為中心”為口號的企業(yè)可以考慮一下了。過去真的能及時全面的了解客戶的需求和想法嗎？

第二，精準的營銷信息推送支持。這幾年，精準營銷總是被很多公司提起，但是做的很少，反而是垃圾信息泛濫，主要原因是過去名義上的精準營銷并不是很精準，因為缺乏用戶特征數(shù)據(jù)的支撐和細致精準的分析。相對而言，RTB廣告等應用現(xiàn)在向我們展示了比以前更好的準確性，其背后是大數(shù)據(jù)的支持，第三，引導產(chǎn)品和營銷活動符合用戶喜好。