如何利用大數據做好數據分析

　　數據分析的概念早已成爲每個人的家常便飯，數據分析技能也成爲求職者和職場人員的一大亮點。對於面對自身累積的龐大財務數據，業務數據和運營數據，流量數據及其他數據資產的公司，公司如何利用大數據並進行大數據分析？我們從以下幾個方面來了解一下。



　　一.什麼是大數據分析？


　　我們知道，數據分析是指通過某種統計分析方法對一定規模的數據進行分析，提取有用的數據並研究這些數據得出結論。與數據分析相比，大數據分析的最基本方面是處理數據量的差異。此數據級別超出了我們使用常規軟件來處理，分析和管理數據的數據收集範圍。因此，我們需要一種新型的處理方法來完成大數據分析。然後，公司還應該清楚其自身積累的數據量的情況？使用常規工具進行處理還是需要使用一些大數據分析工具進行處理。


　　二.企業進行大數據分析需要哪些人員？


　　企業知道需要做的大數據分析任務後，還需要一定的大數據分析人才配置，以達到最終目的。公司需要部署什麼樣的大數據分析人才？通常有數據開發工程師，數據架構師，數據分析師，數據挖掘工程師和數據可視化工程師。


　　三.公司需要使用哪些工具來進行大數據分析？


　　我們之前提到過，用於大數據分析的數據量已經超過了常規工具的處理能力。然後，公司需要使用一些專業的工具和軟件進行大數據分析，以進行大數據分析。讓我們看一下可以使用哪些專業工具。


　　1、數據存儲和管理：


　　MySQL數據庫：部門和Internet公司通常使用MySQL存儲數據，優點是它是免費的，並且性能，穩定性和體系結構也都比較好。


　　SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商業智能功能，可爲中小型企業提供數據管理，存儲，數據報告和數據分析。


　　DB2和Oracle數據庫是大型數據庫，適用於擁有大量數據資源的企業。


　　2、數據清理類：


　　EsDataClean是一種在線數據清理工具，不管是規則定義還是流程管理都無需編寫sql或代碼，通過圖形化界面進行簡單配置即可，使得非技術用戶也能對定義過程和定義結果一目瞭然。


　　3、數據分析挖掘：


　　豌豆DM更適合初學者。它易於操作且功能強大。它提供了完整的可視化建模過程，從訓練數據集選擇，分析索引字段設置，挖掘算法，參數配置，模型訓練，模型評估，比較到模型發佈都可以通過零編程和可視化配置操作，可以輕鬆簡便地完成。


　　4.數據可視化類：


　　不僅是可視化工具，而且還是集數據分析、數據挖掘和報表可視化的一站式企業級大數據分析工具。


　　大數據是一個寶貴的資源，要實現其價值，需要做大量的工作，但更重要的是，企業需要轉變觀念，認識到數據連接的重要性。