大数据分析 张雪峰谈大数据专业

各位老铁们好，相信很多人对大数据分析都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于大数据分析以及张雪峰谈大数据专业的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

一、大数据分析有什么作用

1、很多人都拥有很强的商业分析能力，而这个很强的商业分析能力之所以强大是因为他们拥有足够强大的数据分析能力，学会分析数据不仅有助于增强商业领域的分析能力，也将有助于其它领域的分析能力。那数据分析到底拥有哪些作用呢?

2、当在工作中碰到几千个甚至几万个数据的时候，不仅需要耗费大量的时间以及精力对其进行分类归纳，还需要分类归纳的数据中找出数据与数据之间的内在关系，是变量与变量之间的关系，还是变量与定量之间的关系，这个关系的寻找就需在借助数据分析的作用。有了数据分析，可以将数据之间的关系可以其它方式表现出来，比如通过图表的变化关系来阐述数据之间的关系;通过数据分析工具来找到数据之间的内在规律。这样就可以大大节省工作的时间，从而提高工作的效率。

3、二、可以使分析工作进行的更有条理

4、庞大的数据库一般是杂乱无章的，从表面上也看不出数据之间到底有何联系，人们在工作过程中也很难一下子记住那么多的数据，因为这种种困难将会大大阻碍工作进程，同时也会造成工作处理进程上的混乱。而通过数据分析让数据变得可视化，更利于工作人员记住，更益于工作人员进行分类，这样就会使各项工作进行得更加清晰有条理。

5、当数据量非常庞大时，单用眼睛看，用脑袋记就会很容易出现混乱，计算的结果也会容易出错，有可能还会造成大量错误，有了数据分析后无论是条理上还是在层次上都会更加明了清晰，可以有效地确保分析结果的准确无误。

6、现今各行各业一般都自带数据分析工具或者软件，正是因为它的作用在各项工作中必不可缺，故而人们只能借助数据分析的力量让自己的工作开展得更顺利，更快地完成相应的工作。这也许就是数据分析在现实生活中的独特魅力吧？

二、数据分析和大数据有什么区别

1、从概念上看数据分析、大数据分析和大数据，大数据是海量数据的存在，而数据分析是基于大数据存在的基础上才能对数据进行分析管理，并依据数据分析为企业经营决策提供依据。

2、数据分析：指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

3、大数据分析：是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

4、大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

5、1）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

6、2）麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

7、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

8、从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

9、随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

10、大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

三、大数据分析是指的什么

1、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

2、对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等：

3、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析等。

4、数据挖掘：分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinitygroupingorassociationrules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、DescriptionandVisualization)、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)。

5、随着大数据的发展，大数据分析广泛应用在各行各业，其中金融与零售行业应用较为广泛。

6、大数据挖掘：定义目标，并分析问题

7、开始大数据处理前，应该定好处理数据的目标，然后才能开始数据挖掘。

8、大数据挖掘：建立模型，采集数据

9、可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。

10、在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，

11、通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。

12、处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。

13、大数据分析目标：产生可视化报告，便于人工分析

14、通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。

15、通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。