大数据分析是指的什么？

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

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：

数据处理：自然语言处理技术。

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。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行采集、存储、管理和分析。大数据主要分为可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据管理、数据质量、数据存储和数据仓库六个基本方面。

首先企业需要制定一套完善的数据治理标准，来简化数据的清洗工作，将内外部的基础数据进行统一治理整合，解决数据不精确、不完整、不一致的问题。通过数据来发现问题、然后将发现的问题进行反馈，通过一些数学算法深入挖掘数据的价值从而获取黄金数据，保证数据的一致性、完整性、准确性，实现数据的价值。

然后可以通过构建大数据分析平台对数据进行处理和分析，其中大数据分析平台具备数据采集、数据存储、数据交换、数据分析与处理、数据展示等功能。在企业已有数据的基础上构建数据仓库，然后将数据使用ETL进行抽取到中间库，在中间库对数据进行处理后再储存到数仓之中，接着对处理后的数据进行分析和预测判断。

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。[1] 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。[1] 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。[1] 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。[1] 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。[1] 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。[1] 6.数据存储，数据仓库数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。[2]

干数据这行的小伙伴们是不是经常听到数据分析与数据挖掘这两个词？有没有觉得一头雾水？那么他们之间有什么区别与联系呢？今天就为你一 一道来。

数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。

我们可以从定义、目的、方法、结果这四个角度来了解对比数据分析（狭义）与数据挖掘之间的区别与联系。

我觉得对于大数据分析，你首先要弄明白大数据分析的目的是什么，无论用什么工具分析和处理数据，最终输出的结果都是为了：1.得到有价值的结论（对应分析报告）；2.得到有价值的决策过程（对应机器学习模型）。

它包括以下几个步骤：1.提出假设；2.用统计方法验证假设；3.选取数据（excel/Hive/Spark）；3.清洗和整理数据（R）;4.可视化（excel）；5.显示给其他人（PPT）。

所以在学习过程中，要学会提取数据（很多数据都不是一手的，要学会提取有效有用数据），清洗数据（去除噪声和无关数据）处理数据（用软件处理数据），分析数据（要能看懂数据得到有价值的结论），可视化（将数据转为图像或图形）。也要学会数据库需要，必要的编程等。

这是一个慢慢进阶的过程，需要多学习，多实践，多坚持。

前几天刚听了斯坦福学长关于DS的课程，把课程里面的核心内容整理了一下，贴在这里，希望能给对大数据感兴趣和考虑申请DS硕士的同学一下帮助。

以下内容是我翻译过来的，水平不高，大家多多包涵。

大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。

对此，我们要理解大数据的大的准确含义。大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是采用所有数据的方法。大数据中的大绝非绝对意义的大，指全体数据，有时并非真的“大”。

如果在网上看不明白可以去一些培训公司了解一下更佳直观快速，我知道的杭州华信智原应该不错有开设大数据。教课是阿里云大学赵博士，具有一定的认可度。讲起来应该更简单透彻

首先是大数据，它是关于某一种东西的所有的知识的一个整合，他会在算法是设计下根据要求自动分析生成一些数据，简单的讲，就是像以前是市场调查一样，分析出该东西的共性，只是大数据分析速度比较快，结果比较精准。

简单来说就是统计在我们看来随机的很难事件，利用每个人每件事每个习惯总结出来的一些数据，这些数据可以从我们浏览的网页，发的朋友圈，购物的习惯，出行的交通方式……这些统计具有动态性。

统计后分析它在实际生活中的可行性，去应用，比如说，我在今日口条经常浏览娱乐八卦，那大数据分析后，知道你喜欢这方面的东西，就会推送类似的娱乐新闻给你。

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4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。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。

　　大数据分析师有两种岗位定位：

　　1、大数据科学家，Data Scientist，DS

　　2、大数据工程师，Data Engineer，DE