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做好数据分析

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论坛元老

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发表于 2020-8-5 14:30:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
 数据分析的概念早已成为每个人的家常便饭,数据分析技能也成为求职者和职场人员的一大亮点。对于面对自身累积的庞大财务数据,业务数据和运营数据,流量数据及其他数据资产的公司,公司如何利用大数据并进行大数据分析?我们从以下几个方面来了解一下。
 一.什么是大数据分析?


  我们知道,数据分析是指通过某种统计分析方法对一定规模的数据进行分析,提取有用的数据并研究这些数据得出结论。与数据分析相比,大数据分析的最基本方面是处理数据量的差异。此数据级别超出了我们使用常规软件来处理,分析和管理数据的数据收集范围。因此,我们需要一种新型的处理方法来完成大数据分析。然后,公司还应该清楚其自身积累的数据量的情况?使用常规工具进行处理还是需要使用一些大数据分析工具进行处理。


  二.企业进行大数据分析需要哪些人员?


  企业知道需要做的大数据分析任务后,还需要一定的大数据分析人才配置,以达到最终目的。公司需要部署什么样的大数据分析人才?通常有数据开发工程师,数据架构师,数据分析师,数据挖掘工程师和数据可视化工程师。


  三.公司需要使用哪些工具来进行大数据分析?


  我们之前提到过,用于大数据分析的数据量已经超过了常规工具的处理能力。然后,公司需要使用一些专业的工具和软件进行大数据分析,以进行大数据分析。让我们看一下可以使用哪些专业工具。


  1、数据存储和管理:


  MySQL数据库:部门和Internet公司通常使用MySQL存储数据,优点是它是免费的,并且性能,稳定性和体系结构也都比较好。


  SQLServer:SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能,可为中小型企业提供数据管理,存储,数据报告和数据分析。


  DB2和Oracle数据库是大型数据库,适用于拥有大量数据资源的企业。


  2、数据清理类:


  EsDataClean是一种在线数据清理工具,不管是规则定义还是流程管理都无需编写sql或代码,通过图形化界面进行简单配置即可,使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。


  3、数据分析挖掘:


  豌豆DM更适合初学者。它易于操作且功能强大。它提供了完整的可视化建模过程,从训练数据集选择,分析索引字段设置,挖掘算法,参数配置,模型训练,模型评估,比较到模型发布都可以通过零编程和可视化配置操作,可以轻松简便地完成。


  4.数据可视化类:


  不仅是可视化工具,而且还是集数据分析、数据挖掘和报表可视化的一站式企业级大数据分析工具。
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