大数据分析的技巧有哪些
大数据的性质取决于大数据的三个特点(数据量大、种类多、处理速度快)。大数据分析的作用和功能自然取决于大数据的性质。当数据分析作用于大数据时，大数据必须有多个角色，这意味着数据分析在一个组织中扮演着多种角色，承担着多重责任。那么大数据分析该如何分析？
一、多种知识的掌握
为了解决数据量大的问题，大数据平台（例如：Apache Hadoop、LexisNexis HPPC）要求数据是被整理过的。数据分析员应该具有大数据平台应用的全方位知识，这样才能熟练的应用数据平台处理大数据。数据分析元应当具有以下知识：
1、了解大数据平台的框架，例如：DFS和MapReduce，他们的编程框架提供强大的应用程序设计。这就意味着数据分析员还要有软件构筑和设计的能力。
2、精通大数据平台支持的编程语言，例如：Java,Python,C++,or ECL,等等.
3、具有熟练的数据库知识，特别是用到SQL语言的数据库，像：HBase,CouchDB,等等。因为大数据平台经常需要数据库来存储和转换数据。
4、具有数学/统计学、机器学习、数据挖掘领域的专业知识。
一个企业的成功不是由数据量决定的，而是由能否成功的从大数据中发现和抽取有用的知识模式和关系决定的，然后用这些有价值的信息创造出有价值的产品。统计学、机器学习和数据挖掘可以很好的用于理解数据和发掘数据的价值。自然，为了成功数据分析者必须具备这些领域的专门知识。会使用一些数据挖掘工具或者平台（例如：R,Excel,SPSS and SAS）是最好的，可以《Top Analytics and big data software tools》这本书。
5、熟练应用自然语言处理的软件或工具。大数据的内容大都来自于文本文件、新闻、社交媒体和报告、建议书等等。因此了解和掌握至少一种自然语言处理软件或工具对于做一个成功的分析者起着决定性的作用。
6、应用至少一种数据可视化工具。为了更有效的演示数据存在的模式和关系，能应用好数据可视化工具无疑是对数据分析员的一个加分。这里有20款数据可视化工具的链接。
二、创新——好奇
随着数据变化速度的加快，经常也会有新的发现和问题出现，数据分析员应该对那些变化敏感、对新发现好奇，并且找出应对新问题的方法。他/她也要热情的及时相互沟通，从新问题中探索新产品的思路和解决方案，成为产品创新的驾驭者。
三、商业技能
首先，数据分析员多元化的性质决定了数据分析员要好很强的沟通能力，在企业里数据分析员必须和不同的人沟通，其中包括：沟通和理解业务需求、应用程序的要求、把数据的模式和关系翻译给市场部、产品开发组和公司高管看。对于企业来说有效的沟通是及时采取行动应对大数据新发现的关键。数据分析员应该是能联系所有，很好的沟通者。
第二、数据分析员要具有良好的规划和组织能力。这样他/她才能巧妙地处理多个任务、树立正确的优先顺序、保证按时完成任务。
第三，数据分析员应该具有说服力、激情、和演讲能力。才能引导人们基于数据的发现做出正确的决定，让人们相信新发现的价值。数据分析员在某种意义上说是领导者，驱动产品创新。
使用大数据处理问题，通常是一些需要大量数据支持的理论研究、一些科学技术研究和一些社会研究。通过学习大数据处理常用的方法有哪些，可以帮助我们处理这些问题。
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