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大数据预测分析方法有哪些?

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标签: 大数据 大数据预测分析方法
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1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。

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,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。

4、数据质量和数据管理

大数据分析离不开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在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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    大数据开发具体要怎样学习?
    梦老师 大数据工程师

    1、编程语言的学习

    对于零基础的同学,一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言,大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,JAVA等等。建议从Java入手,容易学而且很好用,Java只需理解一些基本的概念,就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。现在一般也都是从JAVA开始学起,这相当于也是一个基础。

    2、大数据相关技术的学习

    学完了编程语言之后,一般就可以进行大数据部分的学习了。一般来说,学习大数据部分的时间比学习Java的时间要更长,JAVA算作学习大数据要学习的一部分,除此之外学习大数据还需要学习其他相关类型的数据知识。大数据部分,包括Hadoop 、Spark、Storm开发、Hive 数据库、Linux 操作系统等知识,还要熟悉大数据处理和分析技术。如果要完整的学习大数据的话,这些都是必不可少的。

    3、项目实战阶段

    学习任何一门技术,除了理论知识,项目的实战训练也是非常重要的,进行一些实际项目的操作练手,可以帮助我们更好的理解所学的内容,同时对于相关知识也能加强记忆,在今后的运用中,也可以更快的上手,对于相关知识该怎么用也有了经验。在项目实战中,遇到问题最好积极动手记录下来,这样才能更好的去解决你遇到的问题。

    女生适合学大数据吗?
    梦老师 大数据工程师

    女生是适合学习大数据技术的,而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事,比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择,但是由于大数据的知识体系比较复杂,所以学习起来也具有一定的难度。具体原因如下:

    ①与男性相比,女性在沟通上更有优势

    众所周知,做大数据开发就是为了服务于客户,虽然说做出项目可以满足于客户需求,但是如何完整地表达出你所做的项目初衷,则是不少男性大数据工程师的硬伤。在这一点上,女性就显得更有优势的多。因为女性给人平易近人的感觉,在与客户的沟通中会给客户以好感,自然能够减少与客户的沟通障碍。

    ②外界对女性工程师的期望值不高

    虽说男女平等,但是由于生理原因,外界对女大数据开发工程师的要求,并不如男大数据开发工程师的期望高,因此对于女大数据开发工程师来说其压力也就相对小一些。你可能会觉得这样的环境不公平,但是需要提醒各位的是,在这样的环境下你将会更容易创作出不错的业绩,证明自身的实力,企业也将会格外重视你的发展,给你更多的空间。

    ③女性大数据开发工程师心细惹人爱

    绝大部分男大数据开发工程师性格大大咧咧,在工作中常常会有粗心大意的毛病。但是女工程师相对来说,就比较少,这正是因为女性的细心,女工程师的细心常常能够找到开发过程中的bug,因此很多公司非常乐于招聘女性大数据开发工程师。

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