1，如何进行大数据分析及处理2，大数据分析前景好吗3，什么是大数据4，大数据分析学习什么内容好学吗5，如何用大数据分析创造商业价值1，如何进行大数据分析及处理
这个问题有点大哦这个可不是一两句话可以讲清楚明白的数据分析本身就已经挺复杂的了，要说大数据分析，那就更复杂了虽说只是多了一个“大”字，但是意义已经不同了大数据是一个非常系统的东西，大数据包含了很多的非机构化的数据比如说，图片、声音、视频，都属于大数据的原始数据，这些都要进行分析的那就涉及到了非机构化数据的结构化处理工作，是非常系统并负责的过程所以说，大数据分析和处理，是要经过学习，掌握了方法才能做到的
2，大数据分析前景好吗
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个v， 数据量大(volume)、速度快(velocity)、类型多(variety)、价值（value）、真实性(veracity)。大数据作为时下最火热的it行业的词汇大数据就业前景好不好大数据的行业已经大面积覆盖，纵观未来三十年都属于紧俏行业，目前我国对于大数据的就业人员需求很大，所以说大数据的就业前景非常乐观。伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。目前我国本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2016年教育部公布的新增专业。数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。大数据分析在业务中使用的流程分为数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。毕业生可以根据自己的兴趣和特长选择就业。互联网最热职位人才报告指出，产品研发工程师、产品经理，人力资源、市场营销、运营及数据分析是当下需求最旺盛的六类人才职位。数据分析包含不同的角度分工：第一类，侧重于网站分析的分析师，包括营销分析师、网站分析师、seo分析师等。第二类，侧重于业务分析师，包括运营分析师、数据分析师等。第三类，侧重于技术走向的，例如数据挖掘工程师、数据科学家、数据工程师等。从收入看，第一类最低，中间的次之，第三类最高。原因如下：1.中国普遍技术取向，涉及到it、编程、开发类的工资高;2.业务价值认知，网站分析类或业务类分析师的辅助对象一般都是业务部门，这些人的能力和视野决定了分析的价值落地型，因此限制较高。大数据分析作为it行业中的重要专业，前景无疑是很好的
3，什么是大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。什么是大数据大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据历史和当前考虑因素虽然术语“大数据”相对较新，但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。这个概念在 21 世纪初获得了动力，当时行业分析师 doug laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 v：1.卷，组织从各种来源收集数据，包括业务交易，社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息。在过去，存储它将是一个问题 – 但新技术（如 hadoop）减轻了负担。2.速度，数据以前所未有的速度流入，必须及时处理。rfid 标签，传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。3.品种，数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，电子邮件，视频，音频，股票报价数据和金融交易。在 sas，我们在大数据方面考虑两个额外的维度：1.变化性，除了速度和数据种类的增加之外，数据流还可能与周期性峰值高度不一致。社交媒体中有什么趋势吗？每日，季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理。非结构化数据更是如此。2.复杂，今天的数据来自多个来源，这使得难以跨系统链接，匹配，清理和转换数据。但是，有必要连接和关联关系，层次结构和多个数据链接，否则您的数据可能会迅速失控。为什么大数据很重要？大数据的重要性不在于您拥有多少数据，而在于您使用它做了多少。您可以从任何来源获取数据并进行分析，以找到能够降低成本，减少时间，新产品开发和优化产品，以及智能决策的答案。将大数据与高性能分析结合使用时，您可以完成与业务相关的任务，例如：1.近乎实时地确定故障，问题和缺陷的根本原因；2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券；3.在几分钟内重新计算整个风险组合；4.在欺诈行为影响您的组织之前检测它。5g大数据专业。5g时代已经来临，信息传播的速度更快，在这样的时代环境下，传播行业无疑是最好的发展行业，也最适合女生，因为相比于其他计算机专业，新媒体技术专业比较创意和策划，对于女生来说，这些都是强项。关于就业，毕业生可从事新闻出版行业书刊、杂志、报纸的数字化出版与传播工作或者是从事新媒体、网络与电子商务企业信息的采集、组织与印制工作等，这些工作岗位也是非常适合女生的。
4，大数据分析学习什么内容好学吗
大数据分析的五个基本方面1，可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2，数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3，预测性分析能力大数据的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4，语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。5，数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。如果你指的是大数据分析师岗位，那么不需要学习hadoop、spark等与大数据架构师相关的知识，何况这些知识体量很大学习流程长，楼上说的是有些误导性的。而且该岗位对编程能力要求较低，一般用的不是java而更多是r或python。一般需要数据分析师需要精通excel（注意不是会做表格这种低阶应用，而是要掌握数据透视表甚至vba）学习spss等常用统计分析软件，对数据库要有基本的认识，掌握sql语言等。具体需要哪些能力建议你针对想去的公司的招聘要求来学，只要肯花时间下功夫并不难学。不好对于大数据的学习，没有想象中的那么简单。首先在学习真正的大数据技术之前，你要熟练掌握一门编程语言，比如java等，在学习大数据期间你还会接触到其他的编程语言，比如说scala、python等编程语言，不过这些语言都是相通的，你掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术：hadoop、spark、storm等核心技术，如果去培训机构学习的话，一定要注意的是学习周期的分布，有的并不是真正的大数据课程，真正的大数据课程是用20-30%的部分讲解编程语言，剩下的就都是对大数据技术的学习，所以在学习之前还是要了解一些关于大数据的技术知识的。
5，如何用大数据分析创造商业价值
大数据分析探究业务运营和客户交互的精确细节，这些细节很少进入数据仓库或标准报告，因为此类信息中有越来越多的部分是无法采用整齐的行列表格形式收入仓库或进行分析的。此外，此类数据不断移动，因此其速度让当前的rdbms模型束手无策。在您追...法则15--大数据价值不在大，而在于挖掘能力维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候，要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为：1）需要全部数据样本而不是抽样；2）关注效率而不是精确度；3）关注相关性而不是因果关系。我们认为，大数据并不在大，而在于有用。大数据思维首先就是要能够充分理解数据的价值，并且知道如何利用大数据为企业经营决策提供依据，即通过数据处理创造商业价值。大数据思维核心是理解数据的价值，通过数据处理创造商业价值《哈佛商业周刊》指出：数据科学家是21世纪最性感的职业。在获取海量数据后，就要考虑如何去利用数据。数据科学家就是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。大数据时代正是凸显了数据科学家的重要性以及将数据分析和业务结