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大数据分析的三个技巧的讲解

2018-05-18 08:00 星期五 所属: 大数据教程 浏览:449

在众多学习中,文章也许不起眼,但是重要的下面我们就来讲解一下!!

数据分析的职位是由DJ Patil和Jeff Hammerbacher制定的,他们试图称呼数据组的同事们,而又不想因为称呼而限制他们的能力。(because of improper job title like business analyst or research scientist Building Data Science Teams)
随着大数据在驱动企业成功中越来越有决定性作用,数据分析也变得越来越受欢迎。然而,一些领导者对数据分析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了 解,就像很多时候领导者不知道怎么从大数据中抽取有用的信息,虽然很清楚的知道这些大数据是很可信的。他们的脚步落后了——他们的眼光在大数据的利用上其 实是模糊的。
大数据的性质是有他的三个特点(数据量大、种类多、处理速度快)决定的,数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。当数据分析作用于大数据时,大数据必须身兼数职。意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。
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大数据分析的三个技巧的讲解
为了解决数据量大的问题,大数据平台(例如:Apache Hadoop、LexisNexis HPPC)要求数据是被整理过的。数据分析员应该具有大数据平台应用的全方位知识,这样才能熟练的应用数据平台处理大数据。数据分析元应当具有以下知识:
1、了解大数据平台的框架,例如:DFS和MapReduce,他们的编程框架提供强大的应用程序设计。这就意味着数据分析员还要有软件构筑和设计的能力。
2、精通大数据平台支持的编程语言,例如:Java, Python, C++, or ECL, 等等.
3、具有熟练的数据库知识,特别是用到SQL语言的数据库,像:Hbase CouchDB, 等等。因为大数据平台经常需要数据库来存储和转换数据。
4、具有数学/统计学、机器学习、数据挖掘领域的专业知识。oracle视频教程

趋势一:数据的资源化
何为资源化,是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。
趋势二:与云计算的深度结合
大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三:科学理论的突破
随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。
趋势四:数据科学和数据联盟的成立
未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将Oracle培训设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。
趋势五:数据泄露泛滥
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%,除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说,在未来,每个财富500强企业都会面临数据攻击,无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业,无论规模大小,都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中,超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据,所有数据在创建之初便需要获得安全保障,而并非在数据保存的最后一个环节,仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
趋势六:数据管理成为核心竞争力
数据管理成为核心竞争力,直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后,企业对于数据管理便有了更清晰的界定,将数据管理作为企业核心竞争力,持续发展,战略性规划与运用数据资产,成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外,对于具有互联网思维的企业而言,数据资产竞争力所占比重为36.8%,数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

一个企业的成功不是由数据量决定的,而是由能否成功的从大数据中发现和抽取有用的知识模式和关系决定的,然后用这些有价值的信息创造出有价值的产 品。统计学、机器学习和数据挖掘可以很好的用于理解数据和发掘数据的价值。自然,为了成功数据分析者必须具备这些领域的专门知识。会使用一些数据挖掘工具 或者平台(例如:R, l SPSS and SAS)是最好的,可以《Top Analytics and big data software tools》这本书。
5、熟练应用自然语言处理的软件或工具。大数据的内容大都来自于文本文件、新闻、社交媒体和报告、建议书等等。因此了解和掌握至少一种自然语言处理软件或工具对于做一个成功的分析者起着决定性的作用。
6、应用至少一种数据可视化工具。为了更有效的演示数据存在的模式和关系,能应用好数据可视化工具无疑是对数据分析员的一个加分。这里有20款数据可视化工具的链接。
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随着数据变化速度的加快,经常也会有新的发现和问题出现,数据分析员应该对那些变化敏感、对新发现好奇,并且找出应对新问题的方法。他/她也要热情的及时相互沟通,从新问题中探索新产品的思路和解决方案,成为产品创新的驾驭者。
商业技能
首先,数据分析员多元化的性质决定了数据分析员要好很强的沟通能力,在企业里数据分析员必须和不同的人沟通,其中包括:沟通和理解业务需求、应用程 序的要求、把数据的模式和关系翻译给市场部、产品开发组和公司高管看。对于企业来说有效的沟通是及时采取行动应对大数据新发现的关键。数据分析员应该是能 联系所有,很好的沟通者。
第二、数据分析员要具有良好的规划和组织能力。这样他/她才能巧妙地处理多个任务、树立正确的优先顺序、保证按时完成任务。
第三,数据分析员应该具有说服力、**、和演讲能力。才能引导人们基于数据的发现做出正确的决定,让人们相信新发现的价值。数据分析员在某种意义上说是领导者,驱动产品创新。
所有这些大数据的性质决定了数据分析员该具备的技巧和他们在企业中扮演的角色。
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