大数据分析应该掌握哪些基础知识？

大数据分析需掌握哪些方面?~

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)
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
关于大数据分析需掌握哪些方面，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

每一个大数据的爱好者应该心目中都有一个数据分析师的梦吧，我们都知道数据分析师是一个非常神秘的职位，看着一堆数据就能洞悉全局，很神奇吧，今天来给大家送福利了，想提高你的数据分析能力吗，看下文吧。

1.Excel是否精钻？
除了常用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。
2.你需要更懂数据库
常用的数据库如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。
3.掌握数据整理、可视化和报表制作
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有Excel、R、Python等工具。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，方便业务方快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.
如果常用excel，那需要用PPT展示，这项技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之类的工具做数据可视化，FineBI有推送查看功能，也就是在企业上下建立一套系统，通过权限的分配让不同的人看到权限范围内的报表。
4.多学几项技能
大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。
现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。

Java基础语法

· 分支结构if/switch

· 循环结构for/while/do while

· 方法声明和调用

· 方法重载

· 数组的使用

· 命令行参数、可变参数

IDEA

· IDEA常用设置、常用快捷键

· 自定义模板

· 关联Tomcat

· Web项目案例实操

面向对象编程

· 封装、继承、多态、构造器、包

· 异常处理机制

· 抽象类、接口、内部类

· 常有基础API、集合List/Set/Map

· 泛型、线程的创建和启动

· 深入集合源码分析、常见数据结构解析

· 线程的安全、同步和通信、IO流体系

· 反射、类的加载机制、网络编程

Java8/9/10/11新特性

· Lambda表达式、方法引用

· 构造器引用、StreamAPI

· jShell(JShell)命令

· 接口的私有方法、Optional加强

· 局部变量的类型推断

· 更简化的编译运行程序等

MySQL

· DML语言、DDL语言、DCL语言

· 分组查询、Join查询、子查询、Union查询、函数

· 流程控制语句、事务的特点、事务的隔离级别等

JDBC

· 使用JDBC完成数据库增删改查操作

· 批处理的操作

· 数据库连接池的原理及应用

· 常见数据库连接池C3P0、DBCP、Druid等

Maven

· Maven环境搭建

· 本地仓库&中央仓库

· 创建Web工程

· 自动部署

· 持续继承

· 持续部署

Linux

· VI/VIM编辑器

· 系统管理操作&远程登录

· 常用命令

· 软件包管理&企业真题

Shell编程

· 自定义变量与特殊变量

· 运算符

· 条件判断

· 流程控制

· 系统函数&自定义函数

· 常用工具命令

· 面试真题

Hadoop

· Hadoop生态介绍

· Hadoop运行模式

· 源码编译

· HDFS文件系统底层详解

· DN&NN工作机制

· HDFS的API操作

· MapReduce框架原理

· 数据压缩

· Yarn工作机制

· MapReduce案例详解

· Hadoop参数调优

· HDFS存储多目录

· 多磁盘数据均衡

· LZO压缩

· Hadoop基准测试

Zookeeper

· Zookeeper数据结果

· 内部原理

· 选举机制

· Stat结构体

· 监听器

· 分布式安装部署

· API操作

· 实战案例

· 面试真题

· 启动停止脚本

HA+新特性

· HDFS-HA集群配置

Hive

· Hive架构原理

· 安装部署

· 远程连接

· 常见命令及基本数据类型

· DML数据操作

· 查询语句

· Join&排序

· 分桶&函数

· 压缩&存储

· 企业级调优

· 实战案例

· 面试真题

Flume

· Flume架构

· Agent内部原理

· 事务

· 安装部署

· 实战案例

· 自定义Source

· 自定义Sink

· Ganglia监控

Kafka

· 消息队列

· Kafka架构

· 集群部署

· 命令行操作

· 工作流程分析

· 分区分配策略

· 数据写入流程

· 存储策略

· 高阶API

· 低级API

· 拦截器

· 监控

· 高可靠性存储

· 数据可靠性和持久性保证

· ISR机制

· Kafka压测

· 机器数量计算

· 分区数计算

· 启动停止脚本

DataX

· 安装

· 原理

· 数据一致性

· 空值处理

· LZO压缩处理

Scala

· Scala基础入门

· 函数式编程

· 数据结构

· 面向对象编程

· 模式匹配

· 高阶函数

· 特质

· 注解&类型参数

· 隐式转换

· 高级类型

· 案例实操

Spark Core

· 安装部署

· RDD概述

· 编程模型

· 持久化&检查点机制

· DAG

· 算子详解

· RDD编程进阶

· 累加器&广播变量

Spark SQL

· SparkSQL

· DataFrame

· DataSet

· 自定义UDF&UDAF函数

Spark Streaming

· SparkStreaming

· 背压机制原理

· Receiver和Direct模式原理

· Window原理及案例实操

· 7x24 不间断运行&性能考量

Spark内核&优化

· 内核源码详解

· 优化详解

Hbase

· Hbase原理及架构

· 数据读写流程

· API使用

· 与Hive和Sqoop集成

· 企业级调优

Presto

· Presto的安装部署

· 使用Presto执行数仓项目的即席查询模块

Ranger2.0

· 权限管理工具Ranger的安装和使用

Azkaban3.0

· 任务调度工具Azkaban3.0的安装部署

· 使用Azkaban进行项目任务调度，实现电话邮件报警

Kylin3.0

· Kylin的安装部署

· Kylin核心思想

· 使用Kylin对接数据源构建模型

Atlas2.0

· 元数据管理工具Atlas的安装部署

Zabbix

· 集群监控工具Zabbix的安装部署

DolphinScheduler

· 任务调度工具DolphinScheduler的安装部署

· 实现数仓项目任务的自动化调度、配置邮件报警

Superset

· 使用SuperSet对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Echarts

· 使用Echarts对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Redis

· Redis安装部署

· 五大数据类型

· 总体配置

· 持久化

· 事务

· 发布订阅

· 主从复制

Canal

· 使用Canal实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

Flink

· 运行时架构

· 数据源Source

· Window API

· Water Mark

· 状态编程

· CEP复杂事件处理

Flink SQL

· Flink SQL和Table API详细解读

Flink 内核

· Flink内核源码讲解

· 经典面试题讲解

Git&GitHub

· 安装配置

· 本地库搭建

· 基本操作

· 工作流

· 集中式

ClickHouse

· ClickHouse的安装部署

· 读写机制

· 数据类型

· 执行引擎

DataV

· 使用DataV对实时项目需求计算结果进行可视化展示

sugar

· 结合Springboot对接百度sugar实现数据可视化大屏展示

Maxwell

· 使用Maxwell实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

ElasticSearch

· ElasticSearch索引基本操作、案例实操

Kibana

· 通过Kibana配置可视化分析

Springboot

· 利用Springboot开发可视化接口程序

如果是分析师方向，那么建议最基础的sql需要熟练掌握，另外需要掌握一些大数据组件的使用，比如hive,spark sql,presto等等，当然了，excel的常用透视等等也是基本功。对于分析人员来说，思维能力的训练尤其重要

1，计算机语言：python语言，Java语言二选一。！提示（想要处理千万级别的数据量，还是得会Java语言）

2，基本的高数知识，线性代数知识，概率论知识。
3，对常用的数据类型要能进行灵活转换，数据结构是基础。
4，数据处理，万级数据量，可以选择使用Excel。十万级数据量可以使用python。更大数据量使用Java处理。
5，可视化，有Excel，echarts，pyecharts，html这些方式，根据数据量的大小来自行选择。
6，最后，希望我的回复能对您有所帮助，祝你成功！

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双清区18049534572： 大数据分析应该掌握哪些基础知识?？
仇伯合尔： 1,计算机语言:python语言,Java语言二选一.!提示(想要处理千万级别的数据量,还是得会Java语言)2,基本的高数知识,线性代数知识,概率论知识.3,对常用的数据类型要能进行灵活转换,数据结构是基础.4,数据处理,万级数据量,可以选择使用Excel.十万级数据量可以使用python.更大数据量使用Java处理.5,可视化,有Excel,echarts,pyecharts,html这些方式,根据数据量的大小来自行选择.

双清区18049534572： 大数据分析学习什么内容,好学吗? - ？
仇伯合尔： 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...

双清区18049534572： 数据分析需要掌握哪些知识?？
仇伯合尔： 首先,从知识体系的角度来看,当前学习数据分析需要学习三大块知识,其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识.数学和统计学是数据分析的基础,在大数据时代,要想在数据分析领域走得更远,一定要重视数学和统计...

双清区18049534572： 学习大数据分析要用到哪些知识? - ？
仇伯合尔： 1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景.2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门.3、至少能够用Acess等进行数据库开发;4、至少掌握一门数学软件:matalab,mathmatics进行新模型的构建.5、至少掌握一门编程语言;6,当然还要其他应用领域方面的知识,比如市场营销、经济统计学等,因为这是数据分析的主要应用领域.

双清区18049534572： 大数据都需要学什么?？
仇伯合尔： (1)统计学:参数检验、非参检验、回归分析等. (2)数学:线性代数、微积分等. (3)社会学:主要是一些社会学量化统计的知识,如问卷调查与统计分析;还有就是一些社会学的知识,这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助. (4)经济...

双清区18049534572： 大数据分析需要什么基础 - ？
仇伯合尔： 1. Hadoop相关的项目(如基于HDFS的各种NoSQL),YARN,MR/Storm等计算框架.2. 好书可以在豆瓣上找,也要看作者的经历吧.

双清区18049534572： 数据分析需要掌握些什么知识?？
仇伯合尔： 数据分析需要掌握的知识:1.python、SQL、R语言这些都是最基础的工具,python都是最好的数据入门语言,而R语言倾向于统计分析、绘图等,SQL是数据库.既然是数据分析,平时更多的时间就是与数据分析打交道,数据采集、数据清洗、...

双清区18049534572： 数据分析需要掌握哪些知识呢?？
仇伯合尔： 数据分析所需要掌握的知识:数学知识对于初级数据分析师来说,则需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等.当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计.而对于高级数据分析师,必须具备统计模型...

双清区18049534572： 数据分析需要掌握哪些知识? - ？
仇伯合尔： 首先你要知道成为一名数据分析师所需要具备的技能: 数学知识对于初级数据分析师来说,则需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等.当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计.而对于高级数据分...

双清区18049534572： 数据分析需要掌握些什么知识?？
仇伯合尔： 数据分析所需要掌握的知识:数学知识对于初级数据分析师来说,则需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等.当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计.而对于高级数据分析师,必须具备统计模型...