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大数据分析应该掌握哪些基础知识
大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。1、统计概率理论基础这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。2、软件操作结合分析模型进行实际运用关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。3、数据挖掘或者数据分析方向性选择其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。4、数据分析业务应用这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要。扩展资料分析工作内容1、搜索引擎分析师(Search Engine Optimization Strategy Analyst，简称SEO分析师)是一项新兴信息技术职业，主要关注搜索引擎动态，修建网站，拓展网络营销渠道，网站内部优化，流量数据分析，策划外链执行方案，负责竞价推广。2、SEO分析师需要精通商业搜索引擎相关知识与市场运作。通过编程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立网站进行各种以用户体验为主同时带给公司盈利但可能失败的项目尝试。
大数据基础期末考试是干嘛的
1、 Docker 中镜像、容器和数据卷的概念镜像：类似虚拟机中的快照，更轻量，只读，静态的。 容器：是独立运行的一个或一组应用，以及他们的运行态环境，是轻量级的，功能 非常强悍，可读写，动态的。数据卷：是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录，多个容器可共享同一个 Volume ，实现数据共享。2、 大数据平台中将物理节点转化成虚拟节点的优缺点 优点：解决物理节点维护繁琐的瓶颈，虚拟化具有备份、快照、双机热备等多种功 能。第 1 页缺点：功能很多是以牺牲硬件性能为代价的。3、 分布式大数据与经典关系数据库的对比 经典数据库的数据大小是字节类型，支持交互式得批处理，支持多次读多次写 得功能，创建得是静态表，有较高得完整性，在规模上是非线性得，并且可以迅速 得做出反应分布式数据库存储数据大小是 Pb 级别的，支持批处理但是没有很好的交互性 能，一次写多次读， 建立的数据库是动态的， 有较低的完整性， 数据存储是线性的， 不能做出及时的反馈信息。展开全文限免导长图分享发送至微信下载文档北京百度网讯科技有限公司 版本号8.0.70 隐私政策 权限说明版权说明：本文档由用户提供并上传，收益专属归内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领。页数说明：当前展示页数为百度文库重新排版后结果，原始文档共9页。第 2 页相关文档大数据处理期末考试题库浏览量1069行业好评大数据导论期末考试试卷浏览量1.1W为你优选精选大数据期末考试...会员文档741篇精选文档大数据考试答案分析1346人阅读大数据考试题含答案1681人阅读大数据期末考试题库-多选部分2696人阅读大数据分析基础试卷2627人阅读开通VIP解锁全部免费资源最新大数据分析基础试卷浏览量1208大数据考试题及答案汇编浏览量1085大数据期末考试资料文件夹APP精选《大数据概论》期末试卷含答案 - 百度文库1776人阅读大数据期末考试题库 - 百度文库2755人阅读大数据期末考试资料 - 百度文库3189人阅读国家开放大学大数据预处理期末考试复习资料汇编 - 百度文库2000人阅读前往APP一键获取全部合集大数据考试题含答案浏览量2597大数据考试试题及答案浏览量1337大数据考试题含答案浏览量1269大数据分析基础试卷浏览量2796大数据考试题含答案浏览量2372大数据考试题含答案浏览量2760大数据考试题含答案浏览量2627大数据分析基础试卷浏览量8633大数据考试题资料浏览量1557大数据期末题汇总1浏览量4860大数据考试答案分析浏览量2653查看更多APP打开推荐文档集（25篇）
大数据的基础技术有哪些_大数据技术基础知识
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理：
FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2、数据存储：
Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。
HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗：MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算
4、数据查询分析：
Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。
Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
