眾所周知，大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)需要it當(dāng)今社會的行業(yè)熱潮，不斷突破人工智能時代，無論你是受教育程度低還是愛好者都能理解，大數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)什么？?。

1.大數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)什么？

大數(shù)據(jù)分析概念大數(shù)據(jù)分析是指對大數(shù)據(jù)的分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5V，?數(shù)據(jù)量大(Volume速度快()Velocity類型多()，類型多(Variety)、價值（Value真實性()，真實性()Veracity)。?大數(shù)據(jù)是目前最熱門的IT圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值，如數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等，逐漸成為業(yè)內(nèi)人士追求的利潤焦點。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，大數(shù)據(jù)分析也應(yīng)運而生。大數(shù)據(jù)分析工具介紹前端顯示前端開源工具，Pentaho,?Spagobi,?Openi,?Birt等等。?用于展示分析的商用分析工具tyle?、?Radoop、Cognos,?BO,?Microsoft?Power?BI,?Oracle,,QlikVie、?Tableau?。?國內(nèi)的有BDP，國云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)魔鏡)，思邁特，F(xiàn)ineBI等等。?數(shù)據(jù)倉庫有Teradata?AsterData,?EMC?GreenPlum,?HP?Vertica?等等。?Q數(shù)據(jù)市場likView、?Tableau?、Style?等等。大數(shù)據(jù)分析步驟大數(shù)據(jù)分析的六個基本方面.?Analytic?(可視化分析)???數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求，無論是數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶?？梢暬梢灾庇^地顯示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。.?Data?Mining?(數(shù)據(jù)挖掘算法)???可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機器看的。集群、分割、孤立點分析等算法讓我們深入數(shù)據(jù)，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的數(shù)量，還要處理大數(shù)據(jù)的速度。.??Analytic?(預(yù)測分析能力)???數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，預(yù)測分析可以讓分析師根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果做出一些預(yù)測性判斷。.?Semantic?Engines(語義引擎)???由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性，數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具來分析、提取和分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要從文檔中智能提取信息。?5.Data?Quality?and?Master?Data?（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的*實踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的過程和工具來處理數(shù)據(jù)可以確保預(yù)定義的高質(zhì)量分析結(jié)果。?如果大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)創(chuàng)新，我們*關(guān)注大數(shù)據(jù)的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。.數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫是根據(jù)特定模式存儲數(shù)據(jù)的多維分析和多角度顯示的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計中，數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL)，并根據(jù)主題查詢和訪問數(shù)據(jù)，為在線數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺。

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