大數據分析怎麼填

1. 如何進行大數據分析關鍵點是什麼

【導讀】大數據分析的結果可以給企業帶來決策影響，也同時關繫到企業的利益體現，大數據分析正在為企業帶來了新的變化，但是關於大數據分析中的可以和不可以，我們還是要注意的。那麼如何進行大數據分析?關鍵點是什麼呢?一起來看看吧!

1、不注重數據的精確

也有的一些相關的大數據文章說明不需要太在乎數據的精確度，或者說不準確最後形成報告可以改的心理，大數據分析基本要求就是嚴謹以及精確。

2、不能粗略計算

現階段進行大數據分析都是依託於相應的大數據分析工具，可以進行專業的數據分析，不能進行粗略的計算，也不會得到想要的結果。

3、數據越多越好

不是數據多就是好的，如果數據不是分析維度裡面需要的數據，反而會加大分析的難度和准確度。

數據分析的關鍵點是什麼?

數據的價值一直受到人類的關注，隱藏在海平面以下的數據冰山已成為越來越多人關注的焦點。大量的數據隱藏著商業價值。各種行業都在談論大數據，但很少有人關注數據質量問題。數據分析的質量高不高，一些沒有必要的錯誤會不會犯，確保數據質量是數據分析的關鍵。

第一、基本數據一定要可靠

不論是哪個企業，進行數據分析的目的都是為了可以給企業帶來更多的商業價值以及幫助企業規避或者減少風險帶來的損失，那麼如果數據本身就是錯誤的或者質量不好，那麼得出的數據分析的結果以及採取的問題解決方案都在質量上大打折扣，那麼誰還能說數據分析可以為企業解決問題。

第二、及時阻斷數據錯誤的重要性

進行數據處理的過程是一個復雜的過程，這個環節當中，從數據的收集到數據篩選、數據分析都有可能產生錯誤，因此我們需要在各個環節中對錯誤的數據進行甄別，特別是數據處理的階段，可以很好的對數據進行一個清理的過程。當然不僅僅是數據處理的過程，每一個環節都需要相關的技術人員通過一定合理性分析找出質量不高的數據，或者進行錯誤數據的判定，這不僅僅需要的是技術，也是對數據分析人員素質的考驗。

第三、數據處理平台的應用

對於數據質量的處理，也有相關的數據處理平台，一般大數據解決方案的相關企業也會提供應用，企業在選擇數據處理平台的時候，如果條件好一些的可以選擇一些在這方面技術比較成熟的應用企業，一般國內的大型企業主要會採用國外的數據處理軟體。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「如何進行大數據分析?關鍵點是什麼?」的相關內容，希望對大家有所幫助。那我們如何入門學習大數據呢，如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

2. 數據分析怎麼寫報告

數據分析怎麼寫報告

數據分析怎麼寫報告。現代社會是一個大數據的時代，很多東西都可以通過大數據分析一些基本的概況，職場上是需要我們寫數據分析報告的。接下來就由我帶大家了解數據分析怎麼寫報告的相關內容。

數據分析怎麼寫報告1

目錄

標題頁

目錄

前言

正文

結論與建議

附錄

在數據分析報告結構中，「總—分—總」結構的開篇部分包括標題頁、目錄和前言（主要包括分析背景、目的與思路）；正文部分主要包括具體分析過程與結果；結尾部分包括結論、建議及附錄。

一、標題頁

標題頁需要寫明報告的題目，題目要精簡干練，根據版面的要求在一兩行內完成。標題是一種語言藝術，好的標題不僅可以表現數據分析的主題，而且能夠激發讀者的閱讀興趣，因此需要重視標題的製作，以增強其藝術性的表現力。

（1）標題常用的類型

A.解釋基本觀點：往往用觀點句來表示，點明數據分析報告的基本觀點，如《不可忽視高價值客戶的保有》《語音業務是公司發展的重要支柱》等；

B.概括主要內容：重在敘述數據反映的基本事實，概括分析報告的主要內容，讓讀者能抓住全文的中心，如《我公司銷售額比去年增長30%》《2010年公司業務運營情況良好》等；

C.交代分析主題：反映分析的對象、范圍、時間、內容等情況，並不點明分析師的看法和主張，如《發展公司業務的途徑》《2010年運營分析》《2010年部門業務對比分析》等；

D.提出問題：以設問的方式提出報告所要分析的問題，引起讀者的注意和思考，如《客戶流失到哪裡去了》《公司收入下降的關鍵何在》《1500萬利潤是怎樣獲得的》

（2）標題的製作要求

A.直接：數據分析報告是一種應用性較強的文體，它直接用來為決策者的決策和管理服務，所以標題必須用毫不含糊的語言，直截了當、開門見山地表達基本觀點，讓讀者一看標題就能明白數據分析報告的基本精神，加快對報告內容的理解。

B.確切：標題的撰寫要做到文題相符，寬窄適度，恰如其分地表現分析報告的內容和對象的特點。

C.簡潔：標題要直接反映出數據分析報告的主要內容和基本精神，就必須具有高度的概括性，用較少的文字集中、准確、簡潔地進行表述。

（3）標題的藝術性

標題的撰寫除了要符合直接、確切、簡潔三點基本要求，還應力求新鮮活潑、獨具特色、增強藝術性。要使標題具有藝術性，就要抓住對象的特徵展開聯想，適當運用修辭手法給予突出和強調，如《我的市場我做主》《我和客戶有個約會》等。有時，報告的作者也要在題目下方出現，或者在報告中要給出所在部門的名稱，為了將來方便參考，完成報告的日期也應當註明，這樣能夠體現出報告的時效性。

二、目錄

目錄可以幫助讀者快捷方便地找到所需的內容，因此，要在目錄中列出報告主要章節的名稱。如果是在Word中撰寫報告，在章節名稱後面還要加上對應的.頁碼，對於比較重要的二級目錄，也可以將其列出來。所以，從另外一個角度說，目錄也就相當於數據分析大綱，它可以體現出報告的分析思路。但是目錄也不要太過詳細，因為這樣閱讀起來讓人覺得冗長並且耗時。

此外，通常公司或企業的高層管理人員沒有時間閱讀完整的報告，他們僅對其中一些以圖表展示的分析結論會有興趣，因此，當書面報告中沒有大量圖表時，可以考慮將各章圖表單獨製作成目錄，以便日後更有效地使用。

三、前言

前言的寫作一定要經過深思熟慮、前沿內容是否正確，對最終報告是否能解決業務問題，能夠給決策者決策提供有效依據起決定性作用。前沿是分析報告的一個重要組成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：為何要開展此次分析？有何意義？通過此次分析要解決什麼問題？達到何種目的？如何開展此次分析，主要通過哪幾方面開展？

（1）分析背景

對數據分析背景進行說明主要是為了 讓報告閱讀這對整個分析研究的背景有所了解，主要闡述此項分析的主要原因、分析的意義、以及其他相關信息，如行業發展現狀等內容。

（2）分析目的

數據分析報告中陳述分析目的是為了讓報告的閱讀者了解開展此次分析能帶來何種效果，可以解決什麼問題。有時將研究背景和目的意義合二為一。

（3）分析思路

分析思路用來指導數據分析師如何進行一個完整的數據分析，即確定需要分析的內容或指標。這是分析方法論中的重點，也是很多人常常感到困惑的問題。只有在營銷、管理理論的指導下，才能確保數據分析維度的完整性，分析結果的有效性及正確性。

四、正文

正文是數據分析報告的核心部分，它將系統全面地表述數據分析的過程與結果。

撰寫正文報告時，根據之前分析思路中確定的每項分析內容，利用各種數據分析方法，一步步地展開分析，通過圖表及文字相結合的方式，形成報告正文，方便閱讀者理解。

正文通過展開論題，對論點進行分析論證，表達報告撰寫者的見解和研究成果的核心部分，因此正文佔分析報告的絕大部分篇幅。一篇報告只有想法和主張是不行的 ，必須經過科學嚴密的論證，才能確認觀點的合理性和真實性，才能使別人信服。因此，報告主題部分的論證是極為重要的。

報告正文具有以下幾個特點：是報告最長的主題部分、包含所有數據分析事實和觀點、通過數據圖表和相關的文字結合分析、正文各部分具有邏輯關系。

我們通常通過金字塔原理來組織報告邏輯，整個報告的核心觀點是什麼，又由哪些子觀點構建，支持每個子觀點的數據是什麼，如圖所示：

五、結論與建議

結論是以數據分析結果為依據得出的分析結果，通常以綜述性文字來說明。它不是分析結果的簡單重復，而是結合公司實際業務，經過綜合分析、邏輯推理形成的總體論點。結論是去粗取精、由表及裡而抽象出的共同、本質的規律，它與正文緊密銜接，與前言相呼應，使分析報告首尾呼應。結論應該措辭嚴謹、准確、鮮明。

建議是根據數據分析結論對企業或業務等所面臨的問題而提出的改進方法，建議主要關注在保持有時候及改進劣勢等方面。因為分析人員所給出的建議主要是基於數據分析結果而得到的。會存在局限性，因此必須結合公司的具體業務才能得出切實可行的建議。

六、附錄

附錄是數據分析報告的一個重要組成部分。一般來說，附錄提供正文中涉及而未予闡述的有關資料，有時也含有正文中提及的資料，從而向讀者提供一條深入數據分析報告的途徑。它主要包括報告中涉及的專業名詞解釋、計算方法、重要原始數據、地圖等內容。每個內容都需要編號，以備查詢。

當然並不是要求每篇報告都有附錄，附錄是數據分析報告的補充，並不是必需的，應該根據各自的情況再決定是否需要在報告結尾處添加附錄。

注意事項

1、分析結論要明確，要精，要有邏輯

如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了意義，因為我們是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果；

如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個分析能發現一個重大問題，就達到目的了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱讀者接受，減少重要閱讀者（通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那麼多）的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，讀不下去，一百個結論也等於零；

不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了。

2、數據分析報告盡量圖表化，風格統一

用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從；

數據分析報告本身是一個很嚴肅的東西，跟樣式、美觀程度也有一定關系，不是說做的花銷，而是基本的美觀度要保證，風格要統一。

例如一些常識性的配色：

餐飲類（暖色調，例如橘色、紅色、黃色）；

國際貿易類（藍色、灰色、霧藍色、灰綠色等）；

社會人文類（按照感情顏色進行配色，例如較嚴峻的社會問題，要用灰色、深藍；較喜慶的，使用紅色、綠色、黃色；具體可按需搭配對比色和互補色等）。

3、好的分析一定要基於可靠的數據源，同時具有可讀性

其實很多時候收集數據會占據更多的時間，包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員提取正確的數據或者建立良好的數據體系平台，最後才在收集的正確數據基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那麼就要保證收集到的數據的正確性， 否則一切都將變成為了誤導別人的努力；

除此之外，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西總會按照自己的思維邏輯來寫，別人不一定了解，要知道閱讀者往往只會花10分鍾以內的時間來閱讀，所以要考慮你的報告閱讀者是誰？他們最關心什麼？必須站在讀者的角度去寫分析報告。

數據分析怎麼寫報告2

一般來說，數據分析報告有很多的類型，這是很多數據分析師都知道的，數據報告的對象、內容、時間和方法是不同的，對於數據分析報告的內容不同需要有不同形式的報告類型，一般來說，數據分析報告有專題分析報告、綜合分析報告和日常數據通報等內容。

首先說說日常數據通報。一般來說，日常數據通報需要按日、周、月、季等時間階段定期進行的，因此也叫定期分析報告。日常數據通報需要對進度、規范、時效設置高標准。首先說說規范性。日常數據分析報告需要有規范的結構形式，也就是反映計劃執行的基本情況、分析完成和未完成的原因、總結計劃執行中的成績和經驗，找出存在的問題、提出措施和建議。而時效性就是由日常數據通報的性質和任務決定，這是時效性最強的一種分析報告，這是幫助決策者掌握企業的最新動態，一般來說，這些報告主要通過微軟的word、Excel和PPT來表現。而進度性由於日常數據通報主要反映計劃的執行情況，因此必須把執行進度和時間的進展結合分析，觀察比較兩者是否一致，從而判斷計劃完成的好壞。

然後說說專題分析報告吧，專題分析報告是對社會經濟現象的某一方面或某一個問題進行專門研究的一種數據分析報告，它的主要作用是為決策者制定某項政策、解決某個問題提供決策參考和依據。專題分析報告需要注意兩個地方，第一個就是注意專題分析的單一性。專題分析不要求反映事務的全貌，主要針對某一方面或者某一問題進行分析，如用戶流失分析、提升用戶轉化率等分析。第二個就是需要注意深入性。有的分析報告由於內容單一，重點突出，因此要集中精力解決主要的問題，包括對問題的具體描述，原因分析和提出可行的解決辦法。這需要對公司業務有足夠的認識。

最後說說綜合分析報告，一般來說綜合分析報告是全面評價一個地區、單位、部門業務或其他方面發展情況的一種數據分析報告。綜合分析報告需要注意很多的內容，比如需要注意的是數據分析報告的全面性。這就需要站在全局高度反映總體特徵，做出總體評價。其次需要注意的是聯系性。綜合分析報告要把互相關聯的一些現象、問題綜合其他進行系統的分析。這種分析不系統地分析指標體系的基礎上，考察現象之間的內部聯系和外部聯系。做到了這些就是一個合適的綜合分析報告。

房地產市場數據分析報告

8月份商品房市場出現供應量、成交量雙高位情況。成交量較7月份相比，變化情況不大，成交量走勢略微上升。供應量變化較大，環比增長近一倍。本月全市商品房供應量為148.03萬平方米，與去年同期相比減少18.5%，但環比上升95.99%。8月份商品房成交量為139.7萬平，成交量環比增長3.7%，與7月份基本持平。8月份商品住宅成交量121.6萬平，環比增長4.6%，商品住宅成交量較上月無明顯變化,但同比增長64.8%。

商品房供應量分析

本月全市商品房供應量為310.4萬平方米，環比增長109.68%,供應套數為33269套。其中商品住宅供應面積為287.6萬平方米，占總供應量92.66%，商品住宅供應套數為30518套，商業用房供應面積為19.8萬平方米，占總供應量6.38%，供應套數為1452套。

商品房供應量走勢

由於秋季房交會的推動作用，全市2009年9月份的商品房供應面積達到310.4萬平，供應套數為33269套，超越2008年9月份的供應量，成為近一年來的新高。從整體上看，2009年以來，商品房供應量呈持續上升的態勢，房地產開發商對市場普遍看好。隨著房交會的結束，預計10月份商品房供應量相比9月份將會出現下降，但作為傳統的銷售旺季，不會改變整體上升的趨勢。

本月各區供應量分布情況

本月和平區和沈北新區的商品房供應量排在首位，所佔比例分別為21.2%和21.1%，供應量分別為65.4萬平和65.1萬平。鐵西區商品房供應量排第三位，供應面積為45.5萬平，所佔比例為14.9%。

商品房成交走勢分析

受秋季房交會的影響，全市2009年9月份的商品房的成交面積達到195.6萬平米，超越6月份夏季房交會的成交量，成為今年的新高。從整體上看，2009年以來，全市的商品房的成交量呈持續上升的態勢，市場信心較足。隨著房交會的結束，預計10月份區內商品住宅交易量相比9月份也將會出現下降，但作為傳統的銷售旺季，不會改變整體上升的趨勢。

商品住宅市場綜述

9月份商品房市場延續了供應量、成交量雙高位情況。受秋季房交會的影響，商品房供應量大幅度增長，銷售量達到了2009年的新高，市場表現良好；但供求比相對下降，商品房的市場將趨於平穩，隨著房交會的結束，預計10月份商品房的供應量和成交量將出現下降。

商品住宅供應量分析

由於秋季房交會的推動作用，全市2009年9月份的商品住宅供應面積達到287.6萬平，供應套數為30518套，超越2008年9月份的供應量，成為近一年來的新高。從整體上看，2009年以來，商品住宅供應量呈持續上升的態勢，房地產開發商對市場普遍看好。隨著房交會的結束，預計10月份商品住宅供應量相比9月份將會出現下降，但不會改變整體上升的趨勢。

成交量分析

受秋季房交會的影響，全市2009年9月份的商品住宅的成交面積達到192.2萬平米，超越6月份夏季房交會的成交量，成為今年的新高。從整體上看，2009年以來，全市的商品住宅的成交量呈持續上升的態勢，市場信心較足。隨著房交會的結束，預計10月份區內商品住宅交易量相比9月份也將會出現下降，但作為傳統的銷售旺季，不會改變整體上升的趨勢。

各區商品住宅成交情況分析

9月份商品住宅成交量排在首位的仍為鐵西區，成交面積46.7萬平，成交套數5375套。於洪區成交情況位居第二，成交面積38.4萬平，成交套數4327套。瀋河區成交量最少，成交面積42.9萬平米，成交套數469套。

商業用房市場綜述

9月份商品住宅市場延續了供應量、成交量雙高位情況。受秋季房交會的影響，商品住宅供應量大幅度增長，銷售量達到了2009年的新高，市場表現良好；但供求比相對下降，商品住宅市場將趨於平穩，隨著房交會的結束，預計10月份商品住宅的供應量和成交量將出現下降。

供應量分析

9月份商業用房供求比為0.79，供求比相對上升，但仍處低位，商業用房的供應出現小幅下降，成交情況出現小幅上升。從2009年以來整體上看，商業用房市場供求相對平衡，市場趨於穩定。

成交量分析

9月份商業用房市場成交情況較為平穩，本月成交面積15.7萬平米，成交量小幅上升，並達到了2009年的最高值，市場接受度較高。從整體上來看，2009年商業用房市場是穩中有升，市場情況較為平穩。

各區商業用房成交情況分析

9月份商業用房成交量排在首位的仍為鐵西區，成交面積4.88萬平，成交套數320套。於洪區成交情況位居第二，成交面積4.22萬平，成交套數275套。大東區和渾南新區成交量次之，分別為1.92和1.9萬平米。

商業用房市場綜述

9月份商品住宅市場延續了供應量、成交量雙高位情況。受秋季房交會的影響，商品住宅供應量大幅度增長，銷售量達到了2009年的新高，市場表現良好；但供求比相對下降，商品住宅市場將趨於平穩，隨著房交會的結束，預計10月份商品住宅的供應量和成交量將出現下降。

3. 如何大數據分析

大數據分析可以在excel表格上方找到【Power Pivot】並點擊打開，點擊【管理】。再找到操作提示，導入大量的數據源。

工具／原料：

華碩Redolbook14

Windows 10

excel2019

1、打開excel表格，在上方找到【Power Pivot】並點擊打開，點擊【管理】。再找到操作提示，導入大量的數據源。

4. 如何大數據分析

1、可視化分析

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。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這謹陸些被全世界統計學家所公認的各種統計方法才能深入數據做銀內部，挖掘出公認的價值。

3、預測性分析能力

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。

4、語義引擎

由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，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「文祥胡頃檔」中智能提取信息。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

5. 如何進行大數據分析及處理

大數據的分析從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，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。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？1. 可視化分析。大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數據挖掘演算法。大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3. 預測性分析。大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4. 語義引擎。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。大數據的技術數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。數據挖掘：分類（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。大數據的處理1. 大數據處理之一：採集大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。2. 大數據處理之二：導入/預處理雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。3. 大數據處理之三：統計/分析統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。4. 大數據處理之四：挖掘與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。End.

6. 大數據技術組織環境分析怎麼寫

大數據技術組織環境分析可以這樣寫：
1、識別與認識機會與挑戰。
2、正確地認識與把握管衫桐段理者的任務與目標。
3、准確把握問題的或譽現狀與趨勢。
4、把握組織的條件和環境。
5、明確解決問題的方向輪燃與思路。
6、組織環境是一個范圍很廣的概念，包括企業以外的一切事物、現象，如文化、法律、社會、自然等，也包括企業的供應、顧客、競爭對手、其他相關行業與企業、政府機構、社區和公眾等，它是企業生存、成長、衰退、退化的基礎和決定性因素。

7. 調研報告大數據分析怎麼做

1、明確思路

明確數據分析的目的以及思路是確保數據分析過程有效進行的首要條件。它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。

2、收集數據

收集數據是按照確定的數據分析框架收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據，第一手數據主要指可直接獲取的數據，第二手數據主要指經過加工整理後得到的數據。

3、處理數據

處理數據是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中，抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法。

4、分析數據

分析數據是指用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。由於數據分析多是通過軟體來完成的，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉數據分析軟體的操作。而數據挖掘其實是一種高級的數據分析方法，就是從大量的數據中挖掘出有用的信息，它是根據用戶的特定要求，從浩如煙海的數據中找出所需的信息，以滿足用戶的特定需求。

5、展現數據

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，我們常說用圖表說話就是這個意思。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形。

6、撰寫報告

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，供決策者參考。一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。另外，數據分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為我們最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。最後，好的分析報告一定要有建議或解決方案。

8. 大數據分析的5個方面

1、可視化分析。大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，襲物晌因可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據螞陵挖掘演算法。大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類拍鋒型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點。
3、預測性分析能力。大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、語義引擎。大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
5、數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

9. 大數據分析的具體內容有哪些

大數據分析的具體內容可以分為這幾個步驟，具體如下：

1.數據獲取：需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界陵大皮定問題後，再進行數據採集。這樣，就需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。
2.數據處理：仿世數據的處理需要掌握有效率的工具，例如：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的；其次是Oracle和SQL sever。這是企業大數據分析不可缺少的技能；還有Hadoop之類的分布式資料庫，也應該掌握。
3.分析數據：分析數據需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。達內教育大數據雲計算尺差課程體系，內容較全，技術深，涉及JavaEE架構級技術，分布式高並發技術，雲計算架構技術，雲計算技術，雲計算架構技術等。
4.數據呈現：可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。

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10. 如何編寫大數據分析師簡歷

大數據分析簡歷的一個主要目標是-說服僱主邀請您參加面試，那麼如何編寫大數據分析師簡歷？

作為一名經驗豐富的專業人員，您已經在整個職業生涯中發送了大量的簡歷。

但是，如果您的工作經歷與大數據分析無關，但您願意遷移到該領域，則應考慮根據情況調整方法。

最佳的簡歷選擇是什麼-基於技能的，按時間順序的或組合的大數據分析簡歷?

如果您要轉而使用不同行業的大數據分析，按時間順序排列的簡歷將使您看起來像是做錯工作的人。在您的情況下，應選擇基於技能的簡歷或綜合簡歷。

我什至會更進一步地建議，並鼓勵您繼續進行大數據分析技能的簡歷。

為什麼?

因為基於技能的大數據分析簡歷旨在幫助像您這樣的專業人員，即那些沒有相關工作經驗的專業人員。這是此簡歷格式的典型代表：

1、廣泛的客觀陳述;

2、簡歷中更詳細的技能部分，強調目標職位所需的技能。

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