如何做大數(shù)據(jù)分析

　　大數(shù)據(jù)分析自帶神秘的色彩，很多人并不了解到底大數(shù)據(jù)分析需要做什么、數(shù)據(jù)從哪里來(lái)、數(shù)據(jù)分析的執(zhí)行過(guò)程是如何展開(kāi)的。那么，如何做大數(shù)據(jù)分析?今天就幫大家解開(kāi)神秘的面紗，讓大家了解一下大數(shù)據(jù)分析從業(yè)的細(xì)化流程和操作。

　　大數(shù)據(jù)分析可以被分成4種不同類型：

　　一是對(duì)某類業(yè)務(wù)的現(xiàn)狀做分析，就可能出現(xiàn)的問(wèn)題做判斷。
 

　　二則是用戶畫像，就是了解不同用戶人群的特征、針對(duì)不同產(chǎn)品的購(gòu)買人群分析用戶行為間的差別。

　　三是競(jìng)品監(jiān)測(cè)——對(duì)市面上跟自己所在企業(yè)同一行業(yè)相關(guān)公司打造的相似產(chǎn)品功能、市場(chǎng)情況做對(duì)比性研究。四是經(jīng)營(yíng)管理類分析，指的是對(duì)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的重大決定做可行性分析。

　　不管是以上這4類中的哪一種，其實(shí)大數(shù)據(jù)從業(yè)的流程步驟都是差不多的：首先需要先結(jié)合業(yè)務(wù)獲得數(shù)據(jù)、然后再就無(wú)效數(shù)據(jù)做清洗、剔除，再將有效數(shù)據(jù)保留下來(lái)，通過(guò)多種算法套入摸索分層建模，再反向測(cè)算模型跟真實(shí)數(shù)據(jù)間的契合度，如果模型跟實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)不統(tǒng)一則需要剔除，然后就是得出可視化結(jié)論。

　　乍聽(tīng)大數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流還挺簡(jiǎn)單的，但其實(shí)在真實(shí)日常展開(kāi)過(guò)程中有很多注意事項(xiàng)和細(xì)節(jié)，比如說(shuō)數(shù)據(jù)的獲得有多種渠道，可以通過(guò)信息、網(wǎng)絡(luò)又或者pyhon爬蟲(chóng)來(lái)獲得，也可以通過(guò)線下問(wèn)卷調(diào)查方式取得，得精準(zhǔn)多元獲得被調(diào)查數(shù)據(jù)才能夠保證無(wú)效數(shù)據(jù)占比小，在獲得數(shù)據(jù)后還得將其中的重復(fù)項(xiàng)項(xiàng)、無(wú)效項(xiàng)、有可能導(dǎo)致分析結(jié)果偏差的那些剔除掉，接著得打開(kāi)系統(tǒng)、利用語(yǔ)言以及hadoop、spark、storm等系統(tǒng)、軟件展開(kāi)存儲(chǔ)以及分析操作的過(guò)程，真正執(zhí)行起來(lái)難度系數(shù)還是有一些的。

　　正是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析的真實(shí)從業(yè)執(zhí)行有難度，所以如果想要讓整個(gè)從業(yè)過(guò)程的體驗(yàn)和感覺(jué)更好一些，更好的選擇是在培訓(xùn)班系統(tǒng)的學(xué)習(xí)一段時(shí)間，在培訓(xùn)機(jī)構(gòu)內(nèi)講師會(huì)就所有跟從業(yè)相關(guān)的語(yǔ)言、軟件以及系統(tǒng)做詳細(xì)分享，再跟大家說(shuō)明一下大數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流，以過(guò)去已經(jīng)被分析、得到對(duì)應(yīng)結(jié)論的大數(shù)據(jù)做真實(shí)業(yè)務(wù)操作，讓大家走幾遍大數(shù)據(jù)分析從業(yè)全流程，如此就能知道到底每個(gè)環(huán)節(jié)、步驟要用到的系統(tǒng)軟件以及語(yǔ)言都有哪些，做到幾者完全融入統(tǒng)一，慢慢摸索一段時(shí)間后就可形成自己的思維，你就會(huì)成為一個(gè)優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)分析師。