大数据分析需要学习什么？( 二 )

从袋鼠云官网扒下来的官方介绍：
EasyV - 袋鼠云 easyv.dtstack.com/jiuqi
EasyV产品优势：EasyV内置丰富的场景模板。用户可依据模板进行项目交付、用户限制宽松、EasyV性价比更高
产品特点：纯界面化操作、丰富的组件模板、多形态交互、多数据源支持、轻量易部署、自定义组件开发
当然国内还有很多其他优秀的数据可视化工具。我之前都一一试用体验过也写过一篇总结性的文章。大家有兴趣的话也可以去看看
2020年最好用的十大数据可视化平台。你值得拥有

文章插图
最后想给大家分享一句话
要想入行某一个行业。必须要学会行业的专业基本技能。这样你才有自己的核心竞争力。在职场上所向披靡。
「欲善其工必先利其器」
更多数据可视化相关知识。大家关注我呀关注我关注我就有很多免费知识可以学习啦！！

文章插图
其他观点：
忍不住要发言了。不要一直以一个打工者的心态去问问题。不要去问学什么。而要问自己你要干什么。大概从12年。大数据在中国有了爆发式增长。这就像坐马车的时代出现了汽车一样。你如果问汽车来了。我需要学习什么。答案很简单-“一本驾照” 。所以正确的逻辑应该是。什么是大数据。大数据带来了什么。它能给我带来哪些改变。为了适应这种改变。我应该学习什么。所以学习是最后的一个问题。只有前面这些问题考虑清楚了。你的学习才有方向。才有意义。才有动力。到那时候你便知道自己要学什么。
要入门大数据的话。可关注我有个类似这问题的答案供参考。“做数据分析需要学什么” 。除了业务知识。我首要建议你学好统计学。这个是大数据的“源” 。总之不要把太多的时间花费在工具层面。这些都是有教程的。是用来提效的。如何与自己要做的事情结合。把业务问题转化为统计或者数学问题去解决。这个是需要花更多时间去思考的。也是你未来的竞争力所在。

文章插图
任何一门新知识的学习。如同这个图像。螺旋式上升。前进过程有升有降。此图来自于Python可视化库pyecharts 。
其他观点：
大数据分析概念?
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) 。?
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。
大数据分析工具介绍?
前端展现?
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft 。Pentaho,?Spagobi,?Openi,?Birt等等。?用于展现分析商用分析工具有Style?Intelligence、RapidMiner?Radoop、Cognos,?BO,?Microsoft?Power?BI,?Oracle,Microstrategy,QlikVie、?Tableau? 。?
国内的有BDP 。国云数据（大数据魔镜）。思迈特。FineBI等等。?
数据仓库?
有Teradata?AsterData,?EMC?GreenPlum,?HP?Vertica?等等。?
数据集市?
有QlikView、?Tableau?、Style?Intelligence等等。
大数据分析步骤?
大数据分析的六个基本方面?
1.?Analytic?Visualizations（可视化分析）?
??不管是对数据分析专家还是普通用户。数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据。让数据自己说话。让观众听到结果。
2.?Data?Mining?Algorithms（数据挖掘算法）?
??可视化是给人看的。数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部。挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量。也要处理大数据的速度。
3.?Predictive?Analytic?Capabilities（预测性分析能力）?
??数据挖掘可以让分析员更好的理解数据。而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4.?Semantic?Engines（语义引擎）?
??我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战。我们需要一系列的工具去解析。提取。分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
?5.Data?Quality?and?Master?Data?Management（数据质量和数据管理）