大數據如今是IT行業最熱門的詞匯。數據倉庫的后續使用，數據安全性，數據分析，數據挖掘等圍繞大數據的商業價值已逐漸成為行業專業人員追求的利潤焦點。隨著大數據時代的到來，大數據分析也應運而生，大數據分析簡單的來說就是指對大型數據的分析。大數據分析也分為很多不同的類型。那么大數據分析分為哪些類型？大數據分析到底該怎么學？

　　大數據分析分為哪些類型？

　　1.描述型分析

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。最簡單的理解就是描述發生了一件什么事情。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

　　2.預測型分析

預測型分析主要用于進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。預測模型是怎么實現預測的呢？媽就是利用各種和預測結果有關的可變的數據。

　　3.診斷型分析

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鉆取到數據的核心。

　　4.指令型分析

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

　　大數據分析到底該怎么學？

　　1.數學和統計技能

大數據當然離不開數學和統計。所以在學習大數據分析的時候，也需要復習一下數學和統計，還有基本線性代數。指不定什么時候就可以用得上了。

　　2.學習代碼

大數據分析學習，要知道怎么調整代碼，以便告訴計算機怎么分析數據。

　　3.了解數據庫、數據池和分布式存儲

大數據分析之前，都是存儲在數據庫的，所以在學習的時候怎么可能不學習數據庫知識呢?建設這些數據的存儲庫取決于如何訪問、使用、并分析這些數據。如果當建設的數據存儲時沒有整體架構或者超前規劃，那后續對影響將十分深遠。

　　4.機器學習

機器學習和大數據在之后也會有大關系。機器學習使用人工智能算法將數據轉化為價值，并且無需顯式編程。

　　5.學習數據修改和數據清洗技術

數據修改就是把從原始數據變成更容易分析和訪問的一種方式。而數據清理當然就是去掉數據中沒有用的數據和重復的數據。

　　6.練習

不管是什么職業都離不開一點就是熟能生巧。大數據分析練習些什么呢?用開源代碼制作項目，做出自己的作品，增加操作經驗。

　　7.尋找社區

有著共同學習愛好的人在一起能互相促進。所以在學習期間尋找適合自己額大數據分析組織很重要。這樣有什么不懂得可以問，也可以互相交流學習經驗。

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