大数据方面核心技术有哪些?

按数据分析的流程即一个数据分析项目的实施步骤,来看所需掌握的技术。一般情况下需要学习的内容如下:

1. 数据获取:需要了解公开数据集的渠道,爬取网站数据。

2. 数据的存储、提取:SQL(数据库)实现数据存储、查询、提取;数据库的分组、聚合;SQL建立多表联系。

3. 数据预处理:用Python进行数据预处理。

4. 数据建模与分析:统计学基础数据;统计量的描述与展示;假设检验;常用的回归分析;基本的分类、聚类算法;提升分析精度:特征工程。

5. 数据可视化:用Python进行可视化分析;分析结果展示、数据报告撰写。

 

当然,这些是主要的,但并非必须立即掌握的.像学会查询提取SQl中数据、用Python进行数据清洗、可视化分析等等,都需要花费大量时间去学习,而借助Excel进行存储、分析,在应对万以内的数据时,一般没有问题,一旦数据量大,就会力不从心。因此,可以选择专业的数据分析工具——datafocus系统,使用者不需要代码和SQL语言基础,且其有独特的搜索式分析方式,操作简单易学。

应用该分析工具进行数据分析时,可将从各渠道获取的数据以文件形式存储到本地或数据库,再导入或连接datafocus系统,甚至在系统中创建。并在系统中直接完成数据的预处理、建模与分析,以及制作数据可视化大屏。使数据分析,省时、省力、省心。


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