許多人還沒有弄清楚PC是什么，Internet已經來了，可當我們還沒有弄清楚移動互聯時代又到了，大數據時代即將來臨。“這是馬云的卸任演講。大數據已被應用于各行各業，發揮了不可替代的作用，創造了不可估量的價值。但隨著時代潮流的大踏步前進，數據分析人才在市場上的缺口已經很大，據調查，目前近60%的企業已設立了數據分析相關部門，超過三分之一的企業已將大數據分析應用于日常經營和銷售。到底什么才是大數據分析？下面就由小編為您帶來大數據數據分析要學什么的相關介紹。

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一、大數據分析的特性

   大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V， 數據量大（Volume）、速度快（Velocity）、類型多（Variety）、價值（Value）。

   大數據作為時下最火熱的IT行業的詞匯，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。

   大數據分析可以分為大數據和分析兩個方面。大數據與大數據分析并不是同一概念。假如沒有數據分析，再多的數據都只能是一堆儲存維護成本高而毫無用處的IT庫存。而目前很多企業對大數據的理解有失偏頗，盲目注重于大數據的采集而未能對收集到的數據有效利用，或許只是簡單的畫個圖表得出表層結論而已，難以對數據的深層價值進行深入挖掘。

二、關于大數據分析具體含義

1、大數據分析可以讓人們對數據產生更加優質的詮釋，而具有預知意義的分析可以讓分析員根據可視化分析和數據分析后的結果做出一些預測性的推斷。

2、大數據的分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的最佳實踐。通過特定流程和工具對數據進行分析可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

3、不管使用者是數據分析領域中的專家，還是普通的用戶，可作為數據分析工具的始終只能是數據可視化。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶得到理想的結果。

4、大數據已經不像前些年給人一種虛無縹緲的感覺，而當下最重要的是對大數據進行分析，只有經過分析的數據，才能對用戶產生最重要的價值。

三、大數據分析目前存在以下三個問題

   數據存儲問題：隨著技術不斷發展，數據量從TB上升至PB，EB量級，如果還用傳統的數據存儲方式，必將給大數據分析造成諸多不便，這就需要借助數據的動態處理技術，即隨著數據的規律性變更和顯示需求，對數據進行非定期的處理。

   同時，數量極大的數據不能直接使用傳統的結構化數據庫進行存儲，人們需要探索一種適合大數據的數據儲存模式，也是當下應該著力解決的一大難題。

   分析資源調度問題：大數據產生的時間點，數據量都是很難計算的，這就是大數據的一大特點，不確定性。所以我們需要確立一種動態響應機制，對有限的計算、存儲資源進行合理的配置及調度。另外，如何以最小的成本獲得最理想的分析結果也是一個需要考慮的問題。

   專業的分析工具：在發展數據分析技術的同時，傳統的軟件工具不再適用，需要適合海量數據的訂制化的專門工具來適配大數據分析的需求。

   如若不能對這些問題做出處理，在不久的將來大數據的發展就會進入瓶頸，甚至有可能出現一段時間的滯留期，難以持續起到促進經濟發展的作用。 以上就是小編為您介紹的大數據數據分析要學什么，希望對您有所幫助。