大数据必备常识，不会你敢说自己在做大数据？

在大数据时代,仅仅掌握一些基础知识是远远不够的,要真正成为大数据从业者,需要对大数据分析的各个方面有深入的了解。本文将从大数据分析的5个基本方面,以及如何选择合适的分析工具,以及如何区分三种热门的大数据职业(数据科学家、数据工程师、数据分析师),为你全面解析大数据必备的核心知识。

一、大数据分析的五个基本方面

1. 可视化分析

大数据分析的使用者既包括大数据分析专家,也包括普通用户。他们都希望通过可视化分析,直观地呈现大数据的特点,并能够被读者轻易理解。

2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。不同的数据类型和格式需要采用不同的统计方法,才能更好地呈现数据本身的特点。这些统计方法是大家公认的"真理",可以帮助深入数据内部,挖掘出有价值的信息。同时,数据挖掘算法也可以提高大数据的处理速度,让大数据的价值得以体现。

3. 预测性分析能力

大数据分析最重要的应用之一就是预测性分析。通过从大数据中挖掘特点,建立科学的模型,就可以使用新数据带入模型,预测未来的数据趋势。

4. 语义引擎

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可以从用户的搜索关键词、标签关键词等输入语义,分析和判断用户需求,提升用户体验和广告匹配效果。

5. 数据质量和数据管理

高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是商业应用领域,都能够保证分析结果的真实性和价值。

二、如何选择适合的数据分析工具

要选择合适的数据分析工具,需要先明确要分析的数据类型。大数据主要包括4类:

1. 交易数据(TRANSACTION DATA)

2. 人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

3. 移动数据(MOBILE DATA)

4. 机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

针对不同的数据类型,选择数据分析工具需要考虑以下几个方面:

1. 能否应用高级的分析算法和模型,提供大数据平台引擎支持的分析。

2. 是否能适用于多种数据源的结构化和非结构化数据。

3. 随着分析模型所需数据的增加,是否能实现模型的扩展。

4. 是否与可视化工具集成,方便展现分析结果。

5. 是否包含必备的功能,如集群分析、分类、回归、关联分析等。

三、如何区分三个大数据热门职业

随着大数据的发展,数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。那么这3个职业分别是什么样的?具体做什么工作?需要掌握哪些技能?

1. 数据科学家

数据科学家是指能采用科学方法,运用数据挖掘工具,对复杂多量的数字、符号、文字等信息进行数字化分析和认识,发现新的数据洞见的专家。

2. 数据工程师

数据工程师被定义为"深刻理解统计学科的明星软件工程师"。他们的主要工作包括:分析历史数据、预测未来趋势、优化业务决策。

3. 数据分析师

数据分析师是指专门从事行业数据搜集、整理、分析,并提出行业研究、评估和预测的专业人员。他们善于提出正确的问题,擅长数据分析、可视化和呈现。

想要从事这3个职业,需要掌握以下技能:

数据科学家:计算机科学、数学、统计、数据挖掘、可视化等

• 数据工程师:统计学、编程、大数据处理、特定行业知识

• 数据分析师:业务知识、管理理论、数据分析方法、分析工具

四、从菜鸟成为数据科学家的9步养成方案

成为一名出色的数据科学家需要一定的路径和方法。从零基础逐步成长,你可以参考以下9个步骤:

1. 复习数学和统计技能

2. 了解机器学习的概念

3. 学习编程技能

4. 掌握数据存储和管理知识

5. 学习数据修改和清洗技术

6. 学习数据可视化和报告技能

7. 拓展更多数据分析工具

8. 主动实践和积累经验

9. 参与行业社区,保持学习

只有通过系统的学习和实践,你才能从一个大数据"菜鸟",成长为一名真正的数据科学家。相信只要你坚持不懈,终有一天可以成为行业内的专家。