在這個大數據互聯網時代里，無論是互聯網巨頭企業，還是中小型企業，對大數據的人才都是非常匱乏的。現在僅僅是大數據起步階段，大數據人才就有這么大的缺口，想象一下，如果是在數據驅動的未來呢？大數據人才市場勢必會越來越緊張，所以現在入行正是好時機。那么大數據分析方法分為哪些類型？學習大數據都包含哪些知識？

　　大數據分析方法分為哪些類型？

　　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。

　　學習大數據都包含哪些知識？

　　1、學習大數據首先要學習Java基礎

怎樣進行大數據學習的快速入門？學大數據課程之前要先學習一種計算機編程語言。Java是大數據學習需要的編程語言基礎，因為大數據的開發基于常用的高級語言。而且不論是學習hadoop，還是數據挖掘，都需要有編程語言作為基礎。因此，如果想學習大數據開發，掌握Java基礎是必不可少的。

　　2、學習大數據必須學習大數據核心知識

Hadoop生態系統；HDFS技術；HBASE技術；Sqoop使用流程；數據倉庫工具HIVE；大數據離線分析Spark、Python語言；數據實時分析Storm；消息訂閱分發系統Kafka等。

如果把大數據比作容器，那么這個容器的容量無限大，什么都能往里裝，大數據離不開物聯網，移動互聯網，大數據還和人工智能、云計算和機器學習有著千絲萬縷的關系，大數據海量數據存儲要高擴展就離不開云計算，大數據計算分析采用傳統的機器學習、數據挖掘技術會比較慢，需要做并行計算和分布式計算擴展。

　　3、學習大數據需要具備的能力

數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對于數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型算法。而對于數據挖掘工程師來說，各類算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

編程語言，對于想學大數據的你來說，至少需要具備一門編程語言，比如SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。

　　4、學習大數據可以應用的領域

大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。

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