如何利用大数据做好数据分析

　　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。


　　大数据是一个宝贵的资源，要实现其价值，需要做大量的工作，但更重要的是，企业需要转变观念，认识到数据连接的重要性。