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大数据分析是利用流程和技术来结合和分析海量数据集,目的是识别模式和开发可操作的见解。


大数据分析的主要步骤是目标定义、数据收集、数据集成和管理、数据分析和结果共享。


现代大数据分析包括使用人工智能(AI)和机器学习来自动化流程,提供洞察性建议,执行预测分析并允许自然语言交互。实时大数据分析包括在数据到达时处理数据,这可以进一步加快决策或触发行动或通知。


大数据分析师要学什么?


1、统计概率理论基础:统计不仅是对思维的统计,更是对方法的统计


2、软件操作:从容易到困难的软件有excel,spss,以及SAS


3、数据挖掘:在开始阶段,数据挖掘类似于数据分析,属于数据分析的一种。但是到了工作后期,就会细分到挖掘的方向以及分析的方向,两者就会有明显的区别


4、数据分析:是大数据分析师学习过程中比较难的一个环节,行业不同的话,业务就会有所区别,业务不同,需要运用到的分析方法就会有区别

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