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一、大數據分析的五個(ge) 基本方麵

1.可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專(zhuan) 家，同時還有普通用戶，但是他們(men) 二者對於(yu) 大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為(wei) 可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，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.數據挖掘算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基於(yu) 不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為(wei) 這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為(wei) 真理)才能深入數據內(nei) 部，挖掘出公認的價(jia) 值。另外一個(ge) 方麵也是因為(wei) 有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如果一個(ge) 算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價(jia) 值也就無從(cong) 說起了。

3.預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從(cong) 大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從(cong) 而預測未來的數據。

4.語義(yi) 引擎

大數據分析廣泛應用於(yu) 網絡數據挖掘，可從(cong) 用戶的搜索關(guan) 鍵詞、標簽關(guan) 鍵詞、或其他輸入語義(yi) ，分析，判斷用戶需求，從(cong) 而實現更好的用戶體(ti) 驗和廣告匹配。

5.數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業(ye) 應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價(jia) 值。 大數據分析的基礎就是以上五個(ge) 方麵，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專(zhuan) 業(ye) 的大數據分析方法。

二、如何選擇適合的數據分析工具

要明白分析什麽(me) 數據，大數據要分析的數據類型主要有四大類：

1.交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅(jin) 僅(jin) 包括POS或電子商務購物數據，還包括行為(wei) 交易數據，例如Web服務器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2.人為(wei) 數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於(yu) 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(ti) 產(chan) 生的數據流。這些數據為(wei) 使用文本分析功能進行分析提供了豐(feng) 富的數據源泉。

3.移動數據(mobiles DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從(cong) App內(nei) 的交易數據(如搜索產(chan) 品的記錄事件)到個(ge) 人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個(ge) 新的地理編碼)。

4.機器和傳(chuan) 感器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控製器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為(wei) 與(yu) 互聯網絡中的其他節點通信，還可以自動向中央服務器傳(chuan) 輸數據，這樣就可以對數據進行分析。機器和傳(chuan) 感器數據是來自新興(xing) 的物聯網(IoT)所產(chan) 生的主要例子。來自物聯網的數據可以用於(yu) 構建分析模型，連續監測預測性行為(wei) (如當傳(chuan) 感器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。

三、如何區分三個(ge) 大數據熱門職業(ye) ——數據科學家、數據工程師、數據分析師

隨著大數據的愈演愈熱，相關(guan) 大數據的職業(ye) 也成為(wei) 熱門，給人才發展帶來帶來了很多機會(hui) 。數據科學家、數據工程師、數據分析師已經成為(wei) 大數據行業(ye) 最熱門的職位。它們(men) 是如何定義(yi) 的?具體(ti) 是做什麽(me) 工作的?需要哪些技能?讓我們(men) 一起來看看吧。

這3個(ge) 職業(ye) 具體(ti) 有什麽(me) 職責

數據科學家的工作職責：數據科學家傾(qing) 向於(yu) 用探索數據的方式來看待周圍的世界。把大量散亂(luan) 的數據變成結構化的可供分析的數據，還要找出豐(feng) 富的數據源，整合其他可能不完整的數據源，並清理成結果數據集。新的競爭(zheng) 環境中，挑戰不斷地變化，新數據不斷地流入，數據科學家需要幫助決(jue) 策者穿梭於(yu) 各種分析，從(cong) 臨(lin) 時數據分析到持續的數據交互分析。當他們(men) 有所發現，便交流他們(men) 的發現，建議新的業(ye) 務方向。他們(men) 很有創造力的展示視覺化的信息，也讓找到的模式清晰而有說服力。把蘊含在數據中的規律建議給Boss，從(cong) 而影響產(chan) 品，流程和決(jue) 策。

數據工程師的工作職責：分析曆史、預測未來、優(you) 化選擇，這是大數據工程師在“玩數據”時最重要的三大任務。通過這三個(ge) 工作方向，他們(men) 幫助企業(ye) 做出更好的商業(ye) 決(jue) 策。

大數據工程師一個(ge) 很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特征。通過引入關(guan) 鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。在阿裏媽媽的營銷平台上，工程師正試圖通過引入氣象數據來幫助淘寶賣家做生意。比如今年夏天不熱，很可能某些產(chan) 品就沒有去年暢銷，除了空調、電扇，背心、遊泳衣等都可能會(hui) 受其影響。那麽(me) 我們(men) 就會(hui) 建立氣象數據和銷售數據之間的關(guan) 係，找到與(yu) 之相關(guan) 的品類，提前警示賣家周轉庫存。

根據不同企業(ye) 的業(ye) 務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。

與(yu) 傳(chuan) 統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師麵臨(lin) 的不是數據匱乏，而是數據過剩。因此，互聯網時代的數據分析師必須學會(hui) 借助技術手段進行高效的數據處理。更為(wei) 重要的是，互聯網時代的數據分析師要不斷在數據研究的方法論方麵進行創新和突破。

就行業(ye) 而言，數據分析師的價(jia) 值與(yu) 此類似。就新聞出版行業(ye) 而言，無論在任何時代，媒體(ti) 運營者能否準確、詳細和及時地了解受眾(zhong) 狀況和變化趨勢，都是媒體(ti) 成敗的關(guan) 鍵。

此外，對於(yu) 新聞出版等內(nei) 容產(chan) 業(ye) 來說，更為(wei) 關(guan) 鍵的是，數據分析師可以發揮內(nei) 容消費者數據分析的職能，這是支撐新聞出版機構改善客戶服務的關(guan) 鍵職能。

大數據分析師需要掌握的技能

1.懂業(ye) 務。從(cong) 事數據分析工作的前提就會(hui) 需要懂業(ye) 務，即熟悉行業(ye) 知識、公司業(ye) 務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業(ye) 認知和公司業(ye) 務背景，分析的結果隻會(hui) 是脫了線的風箏，沒有太大的使用價(jia) 值。

2.懂管理。一方麵是搭建數據分析框架的要求，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，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方麵的作用是針對數據分析結論提出有指導意義(yi) 的分析建議。

3.懂分析。指掌握數據分析基本原理與(yu) 一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏鬥圖分析法、綜合評價(jia) 分析法、因素分析法、矩陣關(guan) 聯分析法等。高級的分析方法有：相關(guan) 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、對應分析法、時間序列等。

4.懂工具。指掌握數據分析相關(guan) 的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，麵對越來越龐大的數據，我們(men) 不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們(men) 完成數據分析工作。

5.懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

四、從(cong) 菜鳥成為(wei) 數據科學家的 9步養(yang) 成方案

首先，各個(ge) 公司對數據科學家的定義(yi) 各不相同，當前還沒有統一的定義(yi) 。但在一般情況下，一個(ge) 數據科學家結合了軟件工程師與(yu) 統計學家的技能，並且在他或者她希望工作的領域投入了大量行業(ye) 知識。

大約90%的數據科學家至少有大學教育經曆，甚至到博士以及獲得博士學位，當然，他們(men) 獲得的學位的領域非常廣泛。一些招聘者甚至發現人文專(zhuan) 業(ye) 的人們(men) 有所需的創造力，他們(men) 能教別人一些關(guan) 鍵技能。

因此，排除一個(ge) 數據科學的學位計劃(世界各地的著名大學雨後春筍般的出現著)，你需要采取什麽(me) 措施，成為(wei) 一個(ge) 數據科學家?

複習(xi) 你的數學和統計技能。一個(ge) 好的數據科學家必須能夠理解數據告訴你的內(nei) 容，做到這一點，你必須有紮實的基本線性代數，對算法和統計技能的理解。在某些特定場合可能需要高等數學，但這是一個(ge) 好的開始場合。

了解機器學習(xi) 的概念。機器學習(xi) 是下一個(ge) 新興(xing) 詞，卻和大數據有著千絲(si) 萬(wan) 縷的聯係。機器學習(xi) 使用人工智能算法將數據轉化為(wei) 價(jia) 值，並且無需顯式編程。

學習(xi) 代碼。數據科學家必須知道如何調整代碼，以便告訴計算機如何分析數據。從(cong) 一個(ge) 開放源碼的語言如python那裏開始吧。

了解數據庫、數據池及分布式存儲(chu) 。數據存儲(chu) 在數據庫、數據池或整個(ge) 分布式網絡中。以及如何建設這些數據的存儲(chu) 庫取決(jue) 於(yu) 你如何訪問、使用、並分析這些數據。如果當你建設你的數據存儲(chu) 時沒有整體(ti) 架構或者超前規劃，那後續對你的影響將十分深遠。

學習(xi) 數據修改和數據清洗技術。數據修改是將原始數據到另一種更容易訪問和分析的格式。數據清理有助於(yu) 消除重複和“壞”數據。兩(liang) 者都是數據科學家工具箱中的必備工具。

了解良好的數據可視化和報告的基本知識。你不必成為(wei) 一個(ge) 平麵設計師，但你確實需要深諳如何創建數據報告，便於(yu) 外行的人比如你的經理或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，是時候擴大你的數據科學工具箱了，包括Hadoop、R語言和Spark。這些工具的使用經驗和知識將讓你處於(yu) 大量數據科學求職者之上。

練習(xi) 。在你在新的領域有一個(ge) 工作之前，你如何練習(xi) 成為(wei) 數據科學家?使用開源代碼開發一個(ge) 你喜歡的項目、參加比賽、成為(wei) 網絡工作數據科學家、參加訓練營、誌願者或實習(xi) 生。最好的數據科學家在數據領域將擁有經驗和直覺，能夠展示自己的作品，以成為(wei) 應聘者。