大数据分析技术培训：大数据分析要掌握哪些技术

要从海量的数据当中去获得有用的价值线索，大数据分析技术在其中始终起着关键性的作用，而专职的大数据分析师岗位，也由此衍生。作为大数据分析师，掌握大数据分析师技术是基本要求。今天的大数据分析技术培训分享，我们来聊聊大数据分析要掌握哪些技术？

大数据的典型特征，包括来源广泛、类型多样、规模量级大等，这使得大数据分析的任务复杂度也在增加，也就需要更加强大的技术来解决。


具体来讲，大数据处理的基本流程可以分为数据抽取与集成、数据分析和数据解释等步骤。

数据抽取与集成：

数据抽取和集成技术并不是一项全新的技术，在传统数据库领域此问题就已经得到了比较成熟的研究。随着新的数据源的涌现，数据集成方法也在不断的发展之中。

从数据集成模型来看，现有的数据抽取与集成方式可以大致分为4种类型：基于物化或ETL方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎，以及基于搜索引擎的方法。

数据分析：

数据分析是整个大数据处理流程的核心，大数据的价值产生于分析过程。从异构数据源抽取和集成的数据构成了数据分析的原始数据。根据不同应用的需求可以从这些数据中选择全部或部分进行分析。

小数据时代的分析技术，如统计分析、数据挖掘和机器学习等，并不能适应大数据时代数据分析的需求，必须做出调整。

数据解释：

数据分析是大数据处理的核心，但是用户往往更关心对结果的解释。如果分析的结果正确，但是没有采用适当的方法进行解释，则所得到的结果很可能让用户难以理解，极端情况下甚至会引起用户的误解。

大数据时代下的数据解释，引入大数据可视化技术，通过将分析结果以可视化的方式向用户展示，可以使用户更易理解和接受。常见的可视化技术有标签云、历史流、空间信息流等。

关于大数据分析技术培训，大数据分析要掌握哪些技术，以上就为大家做了一个大致的解释了。大数据分析，面临更大规模更复杂的任务，大数据分析技术也在不断更新迭代，大数据分析师需要保持学习能力。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据分析师培训班，本月正在招生中，课程大纲及试学视频，可联系客服领取！