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?；诖?，大數據分析的方法理論有哪些呢?以下是小編為你整理的如何學習大數據技術 ?

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?？梢暬梢灾庇^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?！癙ython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。 ?

智能對象設計

Navicat提供一個直觀和設計完善的用戶界面，用于創建、修改和管理資料庫的所有對象，例如表、視圖、函數或過程、索引、觸發器和序列。我們的表設計器幫助用戶創建和修改數據庫的表，讓設置高級選項，如關系、限制、觸發器和更多。 ?

簡化數據編輯

使用Navicat瀏覽和修改數據，插入、編輯、刪除數據或復制和粘貼記錄到數據表形式的數據編輯器，Navicat將運行相應的命令(例如 INSERT或UPDATE)，免除寫復雜的SQL。廣泛的數據編輯工具令編輯工作更為方便，例如外鍵查找、set/enum選擇器和記錄篩選。 ?

簡易SQL編輯

可以創建、編輯、運行查詢和檢視結果，自動完成代碼功能不僅幫助用戶完成輸入查詢，也可以保證快捷地輸入無錯誤的代碼。查詢創建工具使用戶創建和編輯查詢而不需要有SQL的知識。SQL美化功能旨在提高工作效率，創建格式整齊的查詢，提高查詢的可讀性。 ?

無縫數據遷移

Navicat具有廣泛的功能，配備了一套簡單、易于使用的用戶界面來管理和處理數據。數據同步：分析和遷移數據庫或模式之間的數據，這樣可以確保每個數據庫保存相同的信息。