大数据分析的方法有几种？

大数据分析的方法有几种？大数据分析六种方法：数字和趋势、维度分解、用户分群、转化漏斗、行为轨迹、留存分析。看数字及趋势是最基础进行展示相关数据管理信息的方法，对于谁符合一定的行为或背景资料，分类处理用户。

大数据分析方法如下：

一、数字和趋势
　　看数字、看趋势是最基础进行展示相关数据管理信息的方式。在数据分析中，教师可以同时通过直观的数字或趋势图表，迅速发展了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而更加直观的吸收数据管理信息，有助于提高决策的准确性和实时性。

二、维度分解
　　当单数或宏观趋势，也需要打破不同维度的数据，以获得更精确的数据洞察。在选择维度时，需要进行仔细思考其对于分析数据结果的影响。

三、用户分群
　　对于谁符合一定的行为或背景资料，分类处理的用户，经常谈到的是用户聚类的手段。也可以同时通过进行提炼某一群用户的特定环境信息，创建该群体对于用户的画像。
　　而对于用户群体，可以进一步观察他们的频率购买的产品，类别，时间，所以创建了用户群体的肖像——在数据分析中，往往可以针对特定行为、特定背景的用户信息进行有针对性的用户管理运营和产品结构优化，效果会更加具有明显。

四、转化漏斗
　　大多数企业的现金流，可以概括为一个漏斗。漏斗进行分析是最常见的数据技术分析研究手段方法之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。
　　通过漏斗进行分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析企业每一个转化节点的效率。其中，往往把重点放在三个要点：
　　1、从开始到结束，整体转换效率是多少?
　　2、每一步的转化率可以是多少?
　　3、这一步走到原因在什么地方的损失?流失的用户提供符合哪些行为特征?

五、行为轨迹
　　关注轨道的行为，以了解真实的用户行为。数据索引本身往往只是抽象的真实情况，如网络分析等指标，如果你看一下用户访问和页面浏览量量，是断然不会完全了解用户如何使用您的产品——通过大数据技术手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际生活体验、发现具体分析问题，根据不同用户可以使用习惯设计企业产品、投放内容。

六、留存分析
　　在人口红利的时代渐渐褪去，比获得一个新的用户远不如留住老客户的成本。每一款产品，每一项工作服务，都应该核心企业关注的留存，确保做实每一个不同客户。可以理解通过数据分析的情况下保留，通过分析用户的行为或行为组和回访之间的关联，想方设法提高保留。

猎聘大数据研究院发布了《2022未来人才就业趋势报告》

从排名来看，2022年1-4月各行业中高端人才平均年薪来看，人工智能行业中高端人才平均年薪最高，为31.04万元；金融行业中高端人才以27.69万元的平均年薪位居第二；通信、大数据行业中高端人才平均年薪分别为27.51万元、25.23万元，位列第三、第四；IT/互联网行业中高端人才平均年薪23.02万元，位列第七。

图表来源：《2022未来人才就业趋势报告》

如果你觉得很高，被平均了这样？那么打开Boss直聘，搜大数据工程师：

我们来做下数据分析：

薪资那一列都有一个最低薪资和最高薪资，我们通过不同城市来对比分析一下，发现北京的工资水平最高，最低为22k，最高为38k。

工作年限也是一个制约工资水平的很大因素，从图中可以看出，即使是刚毕业，也能达到一个11-20k的薪资范围。

而学历要求来说，大部分为本科，其次为大专和硕士，其他比较少，以至于在图中并没有显示出来。
企业对不同岗位的要求以3-5年的居多，企业当然是需要有一定工作经验的员工，但是在实际招聘中，如果你有项目经验，且理论知识没问题，企业也会放宽条件。

分析不同行业，我们发现，大数据岗位需求分布在各行各业，主要还是在计算机软件和互联网最多，也有可能是这个招聘软件决定的，毕竟Boss直聘还是以互联网行业为主。

来看看哪些公司在招聘大数据相关岗位，从这个超过15的数量来看，华为，腾讯，阿里，字节，这些大厂对这个岗位的需求量还是很大的。

那么这些岗位都需要什么技能呢？Spark，Hadoop，数据仓库，Python，SQL，Mapreduce，Hbase等等

根据国内的发展形势，大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年，三四线城市的人才需求也会大增。

在大数据领域，国内发展的比较晚，从 2016 年开始，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。
薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！

Python+大数据学习路线图详细介绍

第一阶段大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程

第二阶段大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程

第三阶段千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

第四阶段 PB内存计算

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台