学习大数据分析哪里好？大数据时代如何进行数据分析

本文目录

• 学习大数据分析哪里好
• 大数据时代如何进行数据分析
• 大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么
• 如何对大数据做出正确的分析与决策呢

学习大数据分析哪里好

大数据培训机构在北上广相对拉丝应该要多一些，在其他地区虽然也有大数据培训机构，不过相较来说都是一些比较小的机构，或者是一些其他大机构的分校。所以，建议大家在选择大数据培训机构的时候还是选择一线城市的比较靠谱一点。

这里要说明，选择学习的机构，因为互联网环境原因，北京或者上海等一线城市大数据发展的相对来说都比较好，技术也是比较前沿的，待遇也是很高，所以在大家实际条件如果允许的情况下，还是去一线城市学习大数据比较好，毕竟同样是花钱学习，一线城市的性价比可能更高，为什么不学习最新最全的大数据技术呢？

那么知道了大数据培训机构有哪些了，应该如何选择呢？我的建议是：

第一，课程质量课程的好坏直接决定了你学习的结果是好的还是坏的，一个完整的好的Java培训课程体系是至关重要的。

第二，师资力量好老师决定你是否可以学到知识或者学懂知识，一个好的老师是可以让学员学习到而且学会更多的知识。

第三，学员口碑培训机构的好坏是我们学习保障的前提，一个口碑好的Java培训学校，是通过大多数的学员的认证和实践的，是值得信任的。最后还是提醒一下，根据自己实际情况看一下自己是否能够学习大数据。

大数据时代如何进行数据分析

在如今的大数据时代，数据对于任何一个面向客户的企业来说都是必不可少的，例如在淘宝或短视频平台进行用户的偏好推荐等都是依靠大数据支撑。在企业中，企业的运营和决策也是离不开大数据的分析。一个好的企业对于数据的分析，根据数据的流动推演出未来的方案的实施是必不可少的。

我认为在数据分析过程中主要是分为六步，识别信息需求、收集数据、分析数据、数据分析的过程中进行改进、初步得出数据的分析结果、多次验证数据分析、降低误差。

1. 识别信息需求：在收集大数据的过程中首先就是要明确哪些是企业需要进行收集的数据，哪些是有用的，哪些是无用的，对于数据进行甄别和筛选是数据分析的基础也是最重要的一步。

2. 收集数据：在明确了信息的需求后就要进行数据的收集，可以根据指定用户的多次阅览，或对公司下客户的产品使用情况进行数据采集和整理，这种数据越多越好，越详细越好，只有更加的细致才会在分析的过程中减少误差。

3. 分析数据：在采集完数据后，需要找到公司内相关的专业人士，对实际进行分析和交流，明确数据反映出来的实际情况和未来的数据走向。

4. 数据分析的过程中进行改进：在分析的过程中，并不会一次性得出结论，需要在多次的会议中收集每个人的相关意见，进行归纳整理，并根据意见对分析结果进行调整和改进。

5. 初步得出数据的分析结果：在分析结束后，对于本次得出的结果并不会用于完全的使用，还需要对初步得出的结果数据进行实践操作，根据实际反映的情况对数据分析的结论进行调整和优化。

6. 多次验证数据分析、降低误差：初步分析结果出来后，并进行多次验证后，最终将完整并准确的数据结论进行整理，并根据结果反馈给用户。

在大数据时代，进行数据分析有助于实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器；有助于及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求，有助于为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。

数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。

大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么

对于很多人来讲，这几个概念经常分不清，我当初入门的时候也一样，只不过那时候没有大数据的概念，作为一个数据分析从业者，其实并不需要关注这些名字直接的本质区别，只要明白一件事，数据最终是为了决策服务。

鉴于大家对此还是有些好奇，这里我大概说说我的理解，希望和各位有所交流，不足之处还望大家指正。

先看看数据分析与数据挖掘的区别：

首先要搞懂，什么是数据，什么是信息，这两者本质的区别就是数据是存在的，不用人脑，而信息是需要人脑进行处理，上面意思呢？

比如你装修完了房子，打算开始买家具，那么第一件事就是用尺子量房屋各处的长度和宽度，这些都是可以主观的看到的，客观存在的，这就是数据，而信息则不同，例如你要去买沙发，你会说，我们放5米的沙发刚好，4米的有些短，看着不大气，6米的太大了，看着不美观，那这种就属于信息，是需要人们经过大脑去判断的，属于主观，判断的依据就是数据（客观存在）。

其次，数据分析是对客观存在的已知的数据，通过各类维度的分析，得出一个结论，例如我们发现用户注册量下降：

可以从:

区域上看，某区域的注册量下降了x%

渠道方面，搜索引擎带来的注册了下降了X%

年龄来看，20岁~30岁的注册量下降了X%

等等，这样不同的业务类型去看过去一段时间发展的趋势来做结论判断。

数据挖掘则更注重洞察数据本身的关系，从而获得一些非显型的结论，这是我们从数据分析中无法得到了，例如关联分析可以知道啤酒与尿布的关系、决策树可以知道你购买的概率、聚类分析可以知道你和谁类似，等等，重在从各个维度去发现数据之间的内在联系

因此两者的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。举个例子来理解一下：

比如一个分析师一直单身，想去找一个女朋友，他可以很迅速的知道这个女孩的身高、收入、学历等，但无法从这些数据中获知这个女孩是不是适合自己、她的性格如何，这时我们就需要从一些日常行为的数据进行推断，一种是主观的推断，我觉得、我估计、我认为，不可能在一起

另一种是客观+主观的推断，比如整合微博数据（可以知道微博的内容、发送行为、关注的领域等），和自己的行为进行数据挖掘，来看看数据内在的匹配度有多高，这时候，你会说，我们在一起的概率有90%，从而建立信心，开始行动.....

当然统计学上讲，100%的概率都未必发生，0%的概率都未必不发生，这只是小概率事件，不要让这个成为你脱单的绊脚石。

最后，思考的方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。

我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的IF else

分析框架（假设）+客观问题（数据分析）=结论（主观判断）

而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确

什么变量都要，先从模型的意义上选变量（大而全，多而精），之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选，最后全扔到模型里面，最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。

以上就是我认为的三个区别，其实不论数据分析还是数据挖掘，能抓住老鼠的就是好猫，真的没必要纠结他们之前的区别，难道你给领导汇报时，第一部分是数据分析得出，第二部分是数据挖掘得出？他们只关注你分析的逻辑、呈现的方式。

下来说说我理解的大数据，常常有人问我，感觉现在的大数据分析培训和讲解，都是把之前的各类数据分析资料，前面加了了“大”，然后变成了大数据分析培训....,其实想一想这位兄弟说的真TM对。

大数据对我的感觉并不是数据量大，也不是数据复杂，这些都可以用工具和技术去处理，而是它可以做到千人千面，而且是实时判断规则

例如定向广告的推送，就是大数据，它根据你以往的浏览行为，可以准确的给你推相关的信息，基本做到了你一个人就是一个数据库，而不是一条数据。但我们所作的数据分析更多是针对群体的，而非针对每个个人。

要做到千人前面，侵犯你隐私数据是避免不了的，或多或少都有知道一些，而做到千人千面的大数据不就是要更多的了解你，引导你、杀你、留住你吗？为了达到这类手段，就要不断的去完善自家数据，甚至要购买数据来360度的让你在数据下裸奔，从而解决数据孤岛的问题

所以大数据时代也显露出了各类问题，数据的隐私、数据杀熟、数据孤岛等，这也许就是我们目前看到大数据分析更看重的是技术、手段的原因，它其实是一门纯技术，但有时候确实可能需要艺术。

文源自：小邓种草

如何对大数据做出正确的分析与决策呢

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

大数据技术经过多年的发展已经趋于成熟并且形成了一个初步的产业链，涉及到数据采集、存储、安全、分析和应用等，其中大数据分析是大数据产业链的重要环节，也是大数据实现数据价值化的核心步骤，所以大数据分析的相关研究也是大数据技术领域的热点方向。

大数据的分析有两种主要的方式，一种是基于统计学的分析方式，另一种是基于机器学习的分析方式，不论哪种方式都需要研发人员具备扎实的数学基础。

要想提高大数据分析的准确性，需要注意以下几个环节：

第一：注重算法的设计和实现。大数据分析与人工智能具有紧密的联系，在技术手段上也有很多相似的地方，比如都需要进行模型的设计，建模对于大数据分析同样非常重要。建模的核心是算法的设计和实现，这个过程还是具有一定难度的。

第二：注重训练过程。基于机器学习的数据分析方式需要进行大量的算法训练，算法训练需要大量的数据支撑，所以在云计算时代，机器学习随着算力的增强以及数据量的提升，在实用性方面得到了较大的增强，尤其是深度学习领域的发展。

第三：注重落地应用。大数据分析一定要结合实际的应用场景，场景大数据分析也是目前进行大数据分析的主要方式，不同的应用场景往往需要采用不同的数据分析方式，同时在数据维度的定义上也会有所变化。对于分析人员来说，要想提升大数据的落地应用价值，一定要具备一定的行业知识。

大数据的决策环节是大数据的出口，目前的决策者通常有两个角色，一个是传统的人力岗位，另一个是人工智能产品。随着人工智能的发展，未来将有更多的智能体会参与到决策中来，从而全面提升系统的运行效率。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！