进行大数据分析-进行大数据分析的人可以轻松地看到

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于进行大数据分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍进行大数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据分析法是什么？
2. 如何让企业接受和认同舆情大数据分析，并转化成方案？
3. 大数据分析需要学习什么？
4. 如何搭建大数据分析平台？

大数据分析法是什么？

大数据分析法是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性。大数据分析方法主要有5种，分别是：数据质量和数据管理、预测性分析、数据挖掘算法、可视化分析、语义引擎。

如何让企业接受和认同舆情大数据分析，并转化成方案？

让企业接受和认同舆情大数据分析并转化成方案需要有现实的案例介绍，应对案例进行分析，还要结合企业的具体情况，分析企业因舆情问题可能会导致的损失，有理有据的让企业相信和接受舆情大数据分析结果。

大数据分析需要学习什么？

1、基础科学的能力

统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。

掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。

2、使用分析工具的能力

数据分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。

3、掌握编程语言的能力

不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。

4、逻辑思维的能力

逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。

大数据需要的语言

J***a、Scala、Python和Shell

分布式计算

分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

分布式存储

是将数据分散存储在多***立的设备上。***用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

分布式调度与管理

分布式的集群管理需要有个组件去分配调度***给各个节点，这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。

hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据***集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用等

忍不住要发言了，不要一直以一个打工者的心态去问问题，不要去问学什么，而要问自己你要干什么。大概从12年，大数据在中国有了爆发式增长，这就像坐马车的时代出现了汽车一样，你如果问汽车来了，我需要学习什么，答案很简单-“一本驾照”。所以正确的逻辑应该是，什么是大数据，大数据带来了什么，它能给我带来哪些改变，为了适应这种改变，我应该学习什么，所以学习是最后的一个问题，只有前面这些问题考虑清楚了，你的学习才有方向，才有意义，才有动力，到那时候你便知道自己要学什么。

要入门大数据的话，可关注我有个类似这问题的答案供参考，“做数据分析需要学什么”，除了业务知识，我首要建议你学好统计学，这个是大数据的“源”，总之不要把太多的时间花费在工具层面，这些都是有教程的，是用来提效的。如何与自己要做的事情结合，把业务问题转化为统计或者数学问题去解决，这个是需要花更多时间去思考的，也是你未来的竞争力所在。

任何一门新知识的学习，如同这个图像，螺旋式上升，前进过程有升有降。此图来自于Python可视化库pyecharts。

与大数据关系密切的岗位划分中，人才需求量比较大的岗位还包括大数据运维，运维岗位的职责是完成大数据平台的搭建、组件的部署、测试、管控、维护等内容，这些内容也并不需要非常强的逻辑思维能力，对于逻辑思维能力较差的人来说也是可以从事的。可以到这边看看哈，互联网it学校

如何搭建大数据分析平台？

随着大数据技术的发展，数据分析工具越来越多，但数据分析的流程是一样的。数据分析平台的搭建是一个系统工程，需要在充分了解业务需求的基础上，合理规划。 不同的工作岗位对数据分析平台的要求不同，如何搭建数据分析平台主要从三个方面入手：业务需求、需求整理、需求分析、技术选型。

搭建数据分析平台，对于企业来说，可以***用第三方的工具来使用，比如JVS的数据智仓。

这款私有化部署的数据分析工具，通过可视化配置的方式，可实现 5 分钟从数据抽取、数据加工、数据分析展示，形成可视化页面，并对数据进行快速的分析。通过可视化图表及强大的交互分析能力。数据智仓的核心定位，定位与业务人员，只需要通过界面上的操作，即可完成对系统内部已有数据进行加工，无需太专业的技术专业知识都可以操作，真正成为业务人员的***工具。

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数据智仓包含量大部分，一部分为界面化的ETL，一部分是基于数据的消费引擎，其中包括大屏、图表、与报表，并可以通过低代码的逻辑引擎把数据集通过接口输出出去。

数据智仓功能介绍（一）

数据智仓功能介绍（二）

数据智仓功能介绍（三）

数据智仓功能介绍（四）

到此，以上就是小编对于进行大数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于进行大数据分析的4点解答对大家有用。