越來越多的應用涉及到大數據，這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以，普開大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基于此，大數據分析的方法理論有哪些呢?以下是小編為你整理的怎樣學大數據 ?
大數據分析的五個基本方面 ?
PredictiveAnalyticCapabilities(預測性分析能力) ?
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。 ?
DataQualityandMasterDataManagement(數據質量和數據管理)
數據質量和數據管理是一些管理方面的*實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。 AnalyticVisualizations(可視化分析) ?
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。 SemanticEngines(語義引擎) ?
我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。 ?
DataMiningAlgorithms(數據挖掘算法) ?
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。 ?
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們*把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。 ?
python ?
如果說R語言是一個神經質又可愛的高手，那么Python是它隨和又靈活的表兄弟。作為一種結合了R語言快速對復雜數據進行挖掘的能力并構建產品的更實用語言，Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直觀的，并且比R語言更易于學習，以及它的生態系統近年來急劇增長，使得它更能夠用于先前為R語言保留的統計分析。 ?
“這是這個行業的進步。在過去的兩年時間中，從R語言到Python已經發生了非常明顯的轉變，”Butler說。 ?
在數據處理中，在規模和復雜性之間往往會有一個權衡，于是Python成為了一種折中方案。IPython notebook和NumPy可以用作輕便工作的一種暫存器，而Python可以作為中等規模數據處理的強大工具。豐富的數據社區，也是Python的優勢，因為可以提供了大量的工具包和功能。 ?
美國銀行使用Python在銀行的基礎架構中構建新的產品和接口，同時也用Python處理財務數據。“Python廣泛而靈活，因此人們趨之若鶩，”O’Donnell說。 ?
不過，它并非*性能的語言，只能偶爾用于大規模的核心基礎設施，Driscoll這樣說道。 ?
Flume(日志收集工具) ?
Cloudera開源的日志收集系統，具有分布式、高可靠、高容錯、易于定制和擴展的特點。 ?
它將數據從產生、傳輸、處理并最終寫入目標的路徑的過程抽象為數據流，在具體的數據流中，數據源支持在Flume中定制數據發送方，從而支持收集各種不同協議數據。 ?
同時，Flume數據流提供對日志數據進行簡單處理的能力，如過濾、格式轉換等。此外，Flume還具有能夠將日志寫往各種數據目標(可定制)的能力。 ?
總的來說，Flume是一個可擴展、適合復雜環境的海量日志收集系統。當然也可以用于收集其他類型數據
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Mahout(數據挖掘算法庫) ?
Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子項目，它在極短的時間內取得了長足的發展，現在是Apache的頂級項目。 ?
Mahout的主要目標是創建一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。 ?
Mahout現在已經包含了聚類、分類、推薦引擎(協同過濾)和頻繁集挖掘等廣泛使用的數據挖掘方法。 ?
除了算法，Mahout還包含數據的輸入/輸出工具、與其他存儲系統(如數據庫、MongoDB 或Cassandra)集成等數據挖掘支持架構。 ?
Oozie(工作流調度器) ?
Oozie是一個可擴展的工作體系，集成于Hadoop的堆棧，用于協調多個MapReduce作業的執行。它能夠管理一個復雜的系統，基于外部事件來執行，外部事件包括數據的定時和數據的出現。 ?
Oozie工作流是放置在控制依賴DAG(有向無環圖 Direct Acyclic Graph)中的一組動作(例如，Hadoop的Map/Reduce作業、Pig作業等)，其中指定了動作執行的順序。 ?
初級數據分析師基礎技能(包括工具)學習 ?
1主要有 Excel，Visio，Xmind，PPT的涉及圖表數據分析方面的高級技巧，包括但不限于：數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等! ?
2.Tableau 商業智能與可視化應用實戰 ?
3. Echarts 從入門到上手實戰 ?
4.數據分析工具初級應用(Excel、Oracle、SPSS 初步) ?
如何成為一名初級數據分析師 ?
初級數據分析師軟技能學習： ?
1.數據分析分析思路以及步驟 ?
2.需求分析思路(BRD，PRD，MRD) ?
3.競品分析思路 ?
4.產品規劃與設計思路 ?
如何成為一名初級數據分析師 ?
中級數據分析師硬性技能學習： ?
1. 數據庫技術(mysql，redis，excel) ?
2.大數據挖掘算法、(Apriori 算法、Tanagra 工具、決策樹) ?
3.SPSS Modeler 數據挖掘 ?
0如何成為一名中級數據分析師 ?
中級數據分析加分技能學習： ?
1.Python 網絡爬蟲技術 ?
2.機器學習擴展深入(Python 語言、算法、Numpy 庫、MatplotLib) ?
3.人工智能之機器學習(Python高級數據分析庫) ?
如何成為一名中級數據分析師 ?
高級數據分析師高端技能學習： ?
1.硬技能 - Java 語言基礎 ?
2.大數據必備的數據結構與算法 ?
3.硬技能 - Linux 必知必會 ?
4.Hadoop 大數據開發技術(hadoop家族：Mapreduce，Spark，Storm等) ?
