什麼是大數據核心步驟

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2. 大數據的核心是什麼

「大數據」的核心：整理、分析、預測、控制。重點並不是我們擁有了多少數據，而是我們拿數據去做了什麼。如果只是堆積在某個地方，數據是毫無用處的。它的價值在於「使用性」，而不是數量和存儲的地方。任何一種對數據的收集都與它最後的功能有關。如果不能體現出數據的功能，大數據的所有環節都是低效的，也是沒有生命力的。

3. 誰能回答我什麼叫大數據大數據的核心內容是什麼呢

大數據包含幾個方面的內涵吧
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。

隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

不同行業的數據有不同的自身特點，還需要結合自身的行業知識才能把大數據轉換為價值。

4. 大數據的核心技術是什麼怎麼學大數據比較合理

大數據技術的核心技術是：

在大數據產業中，主要的工作環節包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲和管理、大數據分析和大數據顯示和應用的挖掘（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全性等）。)簡單地說，三個是數據、數據、數據I.大數據數據的獲取和預處理大數據採集一般分為大數據智能感測層，主要包括數據感測系統、網路通信系統、感測適配系統、智能識別系統和軟硬體資源訪問系統，實現了結構化、半結構化和非結構化海量數據的智能識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等功能。基本支持層：提供虛擬伺服器、結構化、半結構化、非結構化數據資料庫和物聯網資源.大數據預處理：完成接收數據的初步識別、提取、清理等操作。通用相關技術：支持日誌系統中各種數據發送者定製的水槽NG實時日誌收集系統，用於採集數據，同時簡單處理數據，Logstore是開源伺服器端數據處理流水線，可以同時從多個源採集數據，數據被轉換，然後將數據發送給"存儲庫"；SQOP用於將關系資料庫和Hadoop中的數據傳送到Hadoop，Hadoop中的數據可以導入到關系資料庫中；Zookeeper是提供數據同步服務的分布式、開源分布式應用程序協調服務。

數學知識數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。分析工具對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。對於數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。編程語言對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。對於數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。業務理解業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數據可視化數據可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。對於初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。對於高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。對於數據挖掘工程師，了解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。協調溝通對於初級數據分析師，了解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。對於數據挖掘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。快速學習無論做數據分析的哪個方向，初級還是高級，都需要有快速學習的能力，學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容，需要大家有一顆時刻不忘學習的心。