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大数据分析三个技巧

：03来源：CIO时代网

【文章摘要】大数据性质是有她三个特点（数据量大、种类多、解决速度快）决定，数据分析角色和作用理所固然是由大数据性质决定。当数据分析作用于大数据时，大数据必要身兼数职。意思就是数据分析在一种组织中扮演着各种角色和肩负着多重责任。

数据分析职位是由DJPatil和JeffHammerbacher制定，她们试图称呼数据组同事们，而又不想由于称呼而限制她们能力。（becauseofimproperjobtitlelikebusinessanalystorresearchscientistBuildingDataScienceTeams）

随着大数据在驱动公司成功中越来越有决定性作用，数据分析也变得越来越受欢迎。然而，某些领导者对数据分析扮演角色和它所起作用依然不是很了解，就像诸多时候领导者不懂得怎么从大数据中抽取有用信息，虽然很清晰懂得这些大数据是很可信。她们脚步落后了——她们眼光在大数据运用上其实是模糊。

大数据性质是有她三个特点（数据量大、种类多、解决速度快）决定，数据分析角色和作用理所固然是由大数据性质决定。当数据分析作用于大数据时，大数据必要身兼数职。意思就是数据分析在一种组织中扮演着各种角色和肩负着多重责任。

各种知识掌握

为理解决数据量大问题，大数据平台（例如：ApacheHadoop、LexisNexisHPPC）规定数据是被整顿过。数据分析员应当具备大数据平台应用全方位知识，这样才干纯熟应用数据平台解决大数据。数据分析元应当具备如下知识：

1、理解大数据平台框架，例如：DFS和MapReduce，她们编程框架提供强大应用程序设计。这就意味着数据分析员还要有软件构筑和设计能力。

2、精通大数据平台支持编程语言，例如：Java，Python，C++，orECL，等等。

3、具备纯熟数据库知识，特别是用到SQL语言数据库，像：HBase，CouchDB，等等。由于大数据平台经常需要数据库来存储和转换数据。

4、具备数学/记录学、机器学习、数据挖掘领域专业知识。

一种公司成功不是由数据量决定，而是由能否成功从大数据中发现和抽取有用知识模式和关系决定，然后用这些有价值信息创造出有价值产品。记录学、机器学习和数据挖掘可以较好用于理解数据和发掘数据价值。自然，为了成功数据分析者必要具备这些领域专门知识。会使用某些数据挖掘工具或者平台（例如：R，Excel，SPSSandSAS）是最佳，可以《TopAnalyticsandbigdatasoftwaretools》这本书。

5、纯熟应用自然语言解决软件或工具。大数据内容大都来自于文本文献、新闻、社交媒体和报告、建议书等等。因而理解和掌握至少一种自然语言解决软件或工具对于做一种成功分析者起着决定性作用。

6、应用至少一种数据可视化工具。为了更有效演示数据存在模式和关系，能应用好数据可视化工具无疑是对数据分析员一种加分。这里有20款数据可视化工具链接。

创新——好奇

随着数据变化速度加快，经常也会有新发现和问题浮现，数据分析员应当对那些变化敏感、对新发现好奇，并且找出应对新问题办法。她/她也要热情及时互相沟通，从新问题中摸索新产品思路和解决方案，成为产品创新驾驭者。

商业技能

一方面，数据分析员多元化性质决定了数据分析员要好很强沟通能力，在公司里数据分析员必要和不同人沟通，其中涉及：沟通和理解业务需求、应用程序规定、把数据模式和关系翻译给市场部、产品开发组和公司高管看。对于公司来说有效沟通是及时采用行动应对大数据新发现核心。数据分析员应当是能联系所有，较好沟通者。

第二、数据分析员要具备良好规划和组织能力。这样她/她才干巧妙地解决各种任务、树立对的优先顺序、保证准时完毕任务。

第三，数据分析员应当具备说服力、激情、和演讲能力。才干引导人们基于数据发现做出对的决定，让人们相信新发现价值。数据分析员在某种意义上说是领导者，驱动产品创新。

所有这些大数据性质决定了数据分析员该具备技巧和她们在公司中扮演角色。

盘点大数据分析十二大杀手锏

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