大数据爱好者2017/10/11         
随着近几年大数据的飞速发展,这方面的人才需求也越来越大,导致大数据相关的工作薪酬一直在涨!数据分析作为大数据的成员,就业前景也是很不错的。大讲台老师建议对大数据有兴趣的朋友一定要抓住现在的机会。如果实力不足的话,可以考虑大讲台的大数据培训课程,我们会让你最短时间掌握大数据知识技能。为什么特别强调“时间”这块?正因为现在人才缺口大,面试难度自然大大降低,这样的机会真的很难得!
越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。那么大讲台的数据分析都讲什么呢?
(1)可视化分析
数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
(2)数据挖掘算法
数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。
(3)预测性分析
数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。
(4)语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
(5)数据质量和数据管理
数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。
数据分析的基础就是以上五个方面,当然除了这些基础,还有更加深入的、更加专业的数据分析知识,这次就不细说了。
听完大讲台老师的讲解,你是否对大讲台的数据分析更有信心了么?不管你是否有大数据培训的需求,只要你对大数据有兴趣,都可以来大讲台看看,这里有大数据的最新动态和学习资料,全是免费的哦!