大数据时代，怎样才能快速挖掘到数据分析人才？

大数据的到来让企业越来越重视数据分析师的存在，然而，作为 个新兴的行业，要想在短期内找到合适的高质量数据分析师还是很难的。 方面，大家对这方面的发展了解不多，很多概念以及操作上的问题，企业都是 知半解。而另 方面，作为企业来讲，想要抓住优质数据分析师的心情可以理解，然而因为标准不明确，导致很多企业很头疼找人才的问题。那么，怎样才能挖掘数据分析人才呢?

一、在海量数据中，如何找到访问次数较多IP的那一天?

企业在分析的时候，往往需要较大数值和较低数值。而从海量数据中找到访问IP较多的那 天对于真正的数据分析人才来说并不是 件难事。先，在访问的日志当中，将访问的IP取出来，写入大文件当中，然后采用映射的方式将其进行映射成多个小文件，然后从小文件中找到频率比较高的IP日，然后再进行对比，这样反复几次，就能找到访问IP次数较多的那 天了。

二、搜索引擎记录的用户访问，如何去除重复
用户在每次检索的时候都会形成一个检索串，这个检索串有的是独立的，有的是重复的，重复的数据对于企业来讲，没有必要分析，因而在分析之前要先将这些数据剔除掉。举个例子，在某网站中有一千万个访问记录，去重之后可能只剩下三百多个，而重复率越高的词意味着用户搜索的越多，属于热门词，企业只需要从中找到十个查询串，就能找到对企业发展有利的数据。

三、约一万行的文件文本，每行一个词，如何统计出排名前十的词?思路是什么?

这个问题的提出目的是为了帮助企业找到思路更明确的数据分析人才。而解决这个问题的方法有两种：

第一 种、考虑时间效率，用trie树进行统计，然后找到出现频率较高的前十个词，这种虽然好用，但是花费的时间也比较长 点。

种、采用快速排序的方式，即每次分割的时候，考虑比轴大的数据，然后进行传统的排序，取前一百个。之后进行扫描，找到一个对比值，高于这个值的留下，低于这个值的删掉，这样反复进行，就能找到自己想要的数据。

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