大數據怎麼做

⑴ 大數據初學者應該怎麼學

大數據大家一定都不陌生，現在這個詞幾乎是紅遍了大江南北，不管是男女老幼幾乎都聽說過大數據。大數據作為一個火爆的行業，很多人都想從事這方面相關的工作，所以大家就開始加入了學習大數據的行列。

目前，市面上不僅是學習大數據的人數在增加，隨之而來的是大數據培訓機構數量的迅速上升。因為很多人認為這是一門難學的技術，只有經過培訓才能夠很好的學習到相關技術，最終完成就業的目的。其實，也並不都是這樣的，學習大數據的方法有很多，只有找到適合自己的就能夠達到目的。

那麼，大數據初學者應該怎麼學？

1、如果是零基礎的初學者，對於大數據不是很了解，也沒有任何基礎的話，學習能力弱，自律性差的建議選擇大數據培訓學習更有效；

2、有一定的基礎的學員，雖然對於大數據不是很了解，但有其它方面的編程開發經驗，可以嘗試去選擇自學的方式去學習，如果後期感覺需要大數據培訓的話再去報名學習；

3、就是要去了解大數據行業的相關工作都需要掌握哪些內容，然後根據了解的內容去選擇需要學習的大數據課程。

大數據學習路線圖：

⑵ 大數據可以做什麼

從大數據的技術體系來看，大數據涉及到數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用，這一系列操作的結果就是讓數據產生價值，也就是「數據價值化」，隨著未來更多的社會資源將進行數據化改造，大數據所能夠起到的作用也會越來越明顯。所以當前更多的企業對於大數據越來越關注，而掌握大數據技術的職場人也會有更多的發展機會。對於企業來說，利用大數據技術不僅能夠全面升級自身的運營方式，也能夠促進企業的管理，以及產品的創新。從這個角度來看，大數據的發展前途對於企業的發展前途有重要的影響，在當前產業結構升級的大背景下，大數據的發展前景還是非常廣闊的。當然，企業要想充分利用大數據，還需要逐漸完善大數據的應用體系，包括物聯網、雲計算、傳統信息系統等。對於職場人來說，掌握大數據技術會在一定程度上促進自身的崗位升級，而且也會打開更多新的就業渠道。目前大數據崗位比較集中在互聯網領域，這與互聯網行業自身的特點有關系，隨著大數據技術逐漸開始落地到傳統行業領域，整個傳統企業會釋放出大量的大數據崗位，而且這些崗位的附加值往往也比較高。

⑶ 大數據如何入門

聽說你想要學大數據？你確定你搞清楚概念了嗎？我們來做個小測驗吧：
數據分析師在公司是干什麼的？
大數據和普通數據最大的區別是什麼？
你的日常工作中根本接觸不到大數據，你真正想學的是大數據嗎？
有點蒙圈了吧。魚君正是要幫你在最短的時間內理清這些概念，找准自己前進的方向。
大數據之「大」數據，大家會陌生嗎？不會。我們每天的日常生活都會接觸到數據。淘寶購物時貨比三家的價格，年終考核之後發給我們的獎金，發表在知乎上的文章的評論數量，這些都是數據。
從人們會計數開始，數據就有了，數據分析也是。那麼大數據呢？
說到大數據，你就繞不開互聯網。在互聯網出現之前，雖然政府部門和一些公共事業單位通過日積月累獲得了較大量的數據，但並沒有形成足夠的影響力。直到互聯網產品的出現，由於它收集用戶數據的便利性，通常在一天之內就能夠累計其他行業可能一年才能獲取的數據量。
數據量的升級造成演算法和硬體都必須要升級，操作起來的技術難度也就會提高很多。這個時候，就需要專業的技術和平台來完成存儲，處理和分析大數據的工作。比如說，大家都聽過的Hadoop平台，MapRece演算法。都是大數據時代的產物。
因此，我認為，大數據的核心，就在於大。
有一定規模的互聯網公司都會成立專門的大數據部門來管理自己產品所收集到的大數據。數據量越大，處理難度就越高，相應的，可能挖掘到的內涵也會更多。於是，大數據就成了一個產業，一個火熱的產業。
大數據圈子裡的人在大數據行業這個圈子裡，公司提供的職位大致分為三類：數據分析師，數據產品經理，數據工程師。他們緊密合作，共同驅動公司的數據決策文化。
那麼，著三種職位都是做什麼的？又該怎麼入行呢？
數據分析師
數據分析師，是使用大數據的人。核心是掌握各種數據分析工具和數據分析技能，目標是為公司管理層和產品團隊提供分析報告，幫助他們做決策。
實際工作中，數據會被處理成各種不同的類型提供給數據分析師使用，有比較原始的，有比較簡單好用的。因此，數據分析師需要掌握R, SQL，Excel, Python基礎編程等多種技能，以及熟練掌握常用的數據分析方法。
如果你立志於成為一個數據分析師甚至數據科學家，那麼我強烈建議你進行系統的學習。
數據產品經理
數據產品經理是設計數據產品的人。核心技能是數據需求分析和數據產品的設計，和其他的互聯網產品經理並沒有本質的不同。實際工作中，數據產品經理需要收集不同用戶的數據需求並且設計出好用的數據產品提供給大家，幫助他們「用數據做決定」。
怎麼入門呢？關於具體的進階流程，我希望你聽一下我在一塊聽聽上做的講座《4步讓你成為大數據產品經理》，會為你提供非常全面的介紹。
常見的推薦入門書籍有《人人都是產品經理》，《The DatawareHouse Toolkit》，《Lean Analytics》等等。
數據工程師
數據工程師，簡單分兩種，一類是數據挖掘工程師，另外一類是大數據平台工程師。工程師的基本技能當然是寫代碼，寫高質量的代碼。
數據挖掘工程師主要工作是開發大數據流水線以及和數據分析師一起完成數據挖掘項目，而數據平台工程師主要工作是維護大數據平台。
因此，理工科背景出身，掌握C, C#, Python等編程/腳本語言，熟悉各種基礎演算法即可以勝任。
如何用數據做決策
對於那些並不想轉行進入大數據圈子的人，我們要學的究竟是什麼？
我相信，在我們的日常工作中，特別是業績不佳，找不到突破口的時候，都曾想過能否用數據來幫助自己。因為我們都曾或多或少聽過一些牛逼的數據案例，比如紙尿布與啤酒之類。
舉一個簡單的例子，你經營的餐館現在狀況不佳。你可以自己拍腦袋想一堆的新點子來嘗試改善現狀。你也可以，收集整理數據，通過分析找出根本原因，並提出對應解決方案，從而扭轉局面。後者聽起來似乎更加靠譜一些。
那麼，你該收集什麼數據，做什麼分析，這就是你需要學習的：「如何用數據做決策」。從這個角度講，我認為：
人人都應該是數據分析師
學習系統的數據決策和數據分析思維，我們可以從這篇文章開始：從0到1搭建數據分析知識體系。我自己工作中常用的數據分析方法都被囊括在裡面，如果趨勢分析，多維分解，用戶分群，漏斗分析等等。請不要小看一篇文章，知識在精不在多。
你還可以從一本簡單好讀的《誰說菜鳥不會數據分析》開始搭建你的數據分析思維。
關於數據分析的書籍太多了，眾口難調，隨便一搜就有一大堆推薦。而其中所講的知識和理論其實都是類似的。最終要讓他們發揮作用，還是要和實踐結合起來。
因此，我認為，在自己的生意和工作中多實踐數據分析，多思考，遇到問題多在社群中提問和大家探討，是最好的學習辦法。我自己也一直是這樣踐行的。
帶著問題去學習，是最好的方式。
在這個過程中，隨著你對數據的深入了解，掌握更多的數據分析語言和工具。從Excel到SQL，甚至到R和Python。你所能使用的數據量也會越來越大。但你大可不必一開始就扎入這些工具的學習中，那樣會收效甚微。

⑷ 專業人士告訴你如何才能做好大數據分析

大數據，想必大家近幾年都有所耳聞或者已經如雷貫耳了，誠然，大數據的的火爆基本上可謂在大城市人盡皆知了，但是大家可能不知道的是，大數據分析得定義或概念到底是什麼。且不說新出的人工智慧，就大數據而言，我們一直在強調大數據的技術，大數據技術其實是我們的暢想而已，而且人工智慧也離不開大數據分析的支撐，但是大數據怎麼去分析呢，如何才能做好大數據分析？一般需要對數據進行獲取、打通、整合、找到規律，以及立即決策。
大數據定義是什麼
很多科學家對於大數據都有一定的定義，比如麥肯錫對於大數據的定義就是「一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。」其實就是將獲取的數據進行打通、整合、找尋規律、立即決策。這樣，通過大數據的分析去找到自己想要的信息。
一、如何進行數據獲取呢？

數據的獲取一般需要找到數據源。一般來說，數據源可分類三類：
1.通過廣告投放來獲得數據
很多的數據都是通過廣告來獲得的，從廣告獲取數據的途徑有很多，比如廣告的展示量，活動頁的點擊率，廣告的來源等方面。很多的公司企業將這些通過廣告獲得的數據作為第三方數據，也存在有些廣告監測公司會這些此數據和人群數據進行整合，通過構建自己的資料庫去給別人進行分析，這樣的公司一般被稱為第三方公司。
2.通過用戶的行為獲取數據
很多用戶的行為也可以從中提取出一些數據，比如某個用戶在購買的理財產品的時候，通過記錄購買的時間、姓名、電話等數據，大體就能夠掌握某一個群體的行為習慣，這些數據可以叫做用戶行為數據。這些數據經常被搜集並且備用。從而為大數據分析提供很多不錯的，有價值的數據。
3.公開數據
公開數據就是我們能夠從各種渠道直接獲取的數據，例如行業協會的數據，或者互聯網行為數據。

二、數據的打通
數據的打通就是利用數據的重要部位的採集整合數據。一般來說，可以通過手機號將一方和三方數據整合，或者利用cookie，或者imei號等將各個方面的數據整合。不過由於現在監管制度對手機號敏感數據的控制，使得很多數據之間的打通存在很大的挑戰。
三、從數據中找尋規律
從數據中找尋規律的目的就是數據清理。清理數據就能夠板數據中的骯臟數據進行清除，從而凈化數據環境，一般來講，把非結構化數據變成結構化數據，這樣方便統計，在數據探索中找尋規律，形成數據分析報告觀點。
四、從數據分析中立即決策
將數據分析報告中的觀點系統化或產品化，目前而言，大部分公司還是會依靠人工決策。
很多人有會問，為什麼需要大數據分析？看上去大數據分析似乎按照這些步驟來，但是從第一步的數據源來說，其實已經反應了大數據的特點，就是雜亂無章，那麼怎麼從這些數據找尋規律，分析的內容和目標是否對應上，就是我們研究分析大數據的意義。對於大數據的分析主題步驟就是上述提到的數據獲取、數據打通、在數據中找尋規律、最後做出決策。希望這篇文章能夠幫助大家更好的了解大數據。

⑸ 互聯網公司是如何做大數據的

互聯網公司是如何做大數據的
大數據」炙手可熱，很多企業都不會錯失機會，谷歌已經從一個網頁索引發展成為一個實時數據中心樞紐，可以估量任何可以測量的數據，將輸入的查詢與所有可用數據相匹配，確定用戶查找的信息;對臉譜網來說大數據就是「人」，公司也利用這一點在十幾年之內成為世界上最大的公司之一。
亞馬遜通過分析用戶習慣，將用戶與其他可能符合用戶需求的產品和建議相匹配;領英幫助求職者根據自己的技能和經驗來匹配空缺職位，幫助招聘人員找到與特定資料相匹配的人才，這些都是大數據應用的典型例子，但也只是其中一部分，越來越多的數據易獲得，復雜工具也會隨之涌現，大數據的利用可以改變我們個人生活和商業活動。
當下，每個人都聽說過人們如何利用大數據治癒癌症、終結恐怖主義和養活飢餓人口來改變世界。
當然，也很明顯，有些人正利用它來賺大錢——據估計，到2030年，世界經濟將增加15萬億美元。
很多人可能會想「那太好了，但實際上和我沒什麼關系。」只有擁有數百萬美元資產的大型科技公司才會真正受益。那你需要大量的數據才能開始一項新的研究嗎?
其實並不是這樣的。事實上，利用近年在數據收集、分析上的巨大突破，很容易改善我們的個人和商業生活。很多人先前可能沒有認識到這點。
以下是大數據作為日常生活工具和服務的一部分的一些細節。
谷歌——語義分析與用戶畫像
盡管谷歌並沒有把自己標榜成數據公司，但實際上它的確是數據寶庫和處理問題的工具。它已經從一個網頁索引發展成為一個實時數據中心樞紐，幾乎可以估量任何可以測量的數據（比如：天氣信息、旅行延遲、股票和股份、購物……以及其他很多事情）。
大數據分析——也就是說，當我們進行搜索時大數據就會起作用，可以使用工具來對數據分類和理解。谷歌計算程序運行復雜的演算法，旨在將輸入的查詢與所有可用數據相匹配。它將嘗試確定你是否正在尋找新聞、事實、人物或統計信息，並從適當的資料庫中提取數據。
對於更復雜的操作，例如翻譯，谷歌會調用其他基於大數據的內置演算法。谷歌的翻譯服務研究了數以百萬計的翻譯文本或演講稿，旨在為顧客提供最准確的解釋。
經常利用大數據分析的對象從最大的企業到單人樂隊，當他們通過谷歌的Adwords進行廣告宣傳時就是對大數據的利用。通過分析我們瀏覽的網頁(很明顯能看出我們喜歡什麼網頁)，谷歌可以向我們展示我們可能感興趣的產品和服務的廣告。廣告商使用Adwords和谷歌分析等其他服務，以吸引符合其客戶資料的人員到其網站和商店時，廣告商就利用了大數據分析。
臉譜網——圖像識別與「人」的大數據
盡管臉譜網與谷歌在市場營銷上差異巨大，但實際上它們的業務和數據模式非常相似。眾所周知，兩個公司都選擇將自己的企業形象定位重點放在大數據方面。
對谷歌來說，大數據是在線信息、數據和事實。對臉譜網來說大數據就是「人」。臉譜網讓我們與朋友和家人保持聯系越來越方便，利用這個巨大的吸引力，該公司在十幾年之內成為世界上最大的公司之一。這也意味著他們收集了大量的數據，同時我們也可以自己使用這些大數據。當我們搜索老朋友時，大數據就會發揮作用，將我們的搜索結果與我們最有可能聯系的人進行匹配。
由臉譜網開創的先進技術包括圖像識別——一種大數據技術，通過利用數百萬種其他圖像進行訓練，能教會機器識別圖片或視頻中的主題或細節。在我們告訴它圖片中的人是誰之前，機器可以通過標簽來識別圖片中的人。這也是為什麼，當我們的朋友分享或給圖片「點贊」時，如果它發現我們喜歡看例如嬰兒或貓的圖片，在我們的信息流中就會看到更多這種類型的圖片。
對人們興趣及其利益的詳細了解也使臉譜網能夠向任何企業出售極具針對性的廣告。臉譜網可以幫助企業根據詳細的人口統計數據和興趣數據找到潛在客戶，或者可以僅僅讓他們通過查找與企業已有客戶相似的其他客戶來完成他們的大數據「魔術」。
亞馬遜——基於大數據的推薦引擎
亞馬遜作為世界上最大的在線商店，也是世界上最大的數據驅動型組織之一。亞馬遜和本文提到的其他互聯網巨頭之間的差別很大程度上取決於市場營銷。與谷歌和一樣，亞馬遜提供了廣泛的在線服務，包括信息搜索、關注朋友和家人的賬號以及廣告，但其品牌建立在最初以購物聞名的服務上。
亞馬遜將我們瀏覽和購買的產品與全球數百萬其他客戶進行比較。通過分析我們的習慣，可以將我們與其他可能符合我們需求的產品和建議相匹配。大數據技術在亞馬遜的應用就是推薦引擎，而亞馬遜是推薦引擎的鼻祖，其也是最復雜的。除了購物，亞馬遜還讓客戶利用自己的平台賺錢。任何在自己的平台上建立交易的人都會受益於數據驅動的推薦，從理論上講，這將吸引合適的客戶來購買產品。
領英——被篩選過的精準大數據
如果你是一名僱主，或是正在找工作的人，領英會提供一些可以幫助你的大數據。
求職者可以根據自己的技能和經驗來匹配空缺職位，甚至可以找到與公司其他員工以及其他可能競爭該職位的員工的數據。
對招聘人員來說，領英的大數據可以找到與特定資料相匹配的人才，例如現任員工或前雇員。
領英對其數據採取了「圍牆的花園」方式（註：「圍牆花園」是相對於「完全開放」的互聯網，把用戶限制在一個特定的范圍內，允許用戶訪問指定的內容），當你選擇在何處尋找和使用大數據時，這個不同之處值得考慮。領英的招聘人員和申請人的服務都是由公司內部和由服務本身控制的數據進行的，而谷歌是(在美國也提供招聘信息)從大量外部資源中獲取收數據。領英的方法提供了潛在的更高質量的信息，而另一方面，它可能不全面。谷歌的方法提供了更大容量的數據，但這些數據可能是你想要的，也可能不是。
這些只是應用大數據的幾種方式——遠非資源豐富的公司和技術精英的工具，而是我們大部分人在日常生活中已經從中受益的東西。隨著越來越多的數據變得容易獲取，越來越復雜的工具涌現出來，從中獲得價值，肯定會有更多的數據產生。