1樓：上海獻峰網路
上海獻峰網路認為資料分析也好，統計分析也好，資料探勘也好、商業智慧也好都需要在學習的時候掌握各種分析手段和技能，特別是要掌握分析軟體工具！學習資料分析，一般是先學軟體開始，再去應用，再學會理論和原理！沒有軟體的方法就不去學了，因為學了也不能做，除非你自己會程式設計序。
主意x和y軸看：
第一維度：資料儲存層——>資料包表層——>資料分析層——>資料展現層
第二維度：使用者級——>部門級——>企業級——bi級
首先.儲存層：
1.access2003、access07等：最基本的個人資料庫；
2.mysql資料庫；
3.sql server 2005或更高版本；
4. db2，oracle；
5. bi級（實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，這個主要是資料
庫的企業應用級了，一般這個時候的資料庫都叫資料倉儲了，data warehouse
，建立在dw級上的資料儲存基本上都是商業智慧平臺，或許整合了各種資料分析，報表、分析和展現！）
第二：報表層
推薦石頭最喜歡的兩款。
1.crystal report水晶報表bill報表
2. tableau軟體
第三：資料分析層
1.excel軟體（有能力把excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體）；
2.spss軟體：從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了**
分析軟體。
3.clementine軟體。
大資料專業主要學什麼課程
2樓：加米穀大資料科技
大資料專業全稱：資料科學與大資料技術，強調交叉學科特點，以大資料分析為核心，以統計學、電腦科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次應用需求的複合型人才。
開設課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與資訊科學概論、資料結構、資料科學導論、程式設計導論、程式設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、資料計算智慧、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與程式設計、非結構化大資料分析等。
3樓：雲南萬通汽車學校
1、學科知識：從資料分析涉及到的專業知識點上看，主要是
這些：（1）統計學：引數檢驗、非參檢驗、迴歸分析等
（2）數學：線性代數、微積分等
（3）社會學：主要是一些社會學量化統計的知識，如問卷調查與統計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對於從事營銷類的資料分析人員比較有幫助
（4）經濟金融：如果是從事這個行業的資料分析人員，經濟金融知識是必須的，這裡就不多說了
（5）計算機：從事資料分析工作的人必須瞭解你使用的資料是怎麼處理出來的，要了解資料庫的結構和基本原理，同時如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從資料庫裡提取你需要的資料（比如使用sql進行查詢），這種提取資料分析原材料的能力是每個資料從業者必備的。此外，如果要想走的更遠，還要能掌握一些程式設計能力，從而借住一些專業的資料分析工具，幫助你完成工作。
……好好學習，雖然累，但是要堅持！
2、軟體相關：從事資料分析方面的工作必備的工具是什麼
（1）資料分析報告類：microsoft office軟體等，如果連excel**基本的處理操作都不會，連ppt報告都不會做，那我只好說離資料分析的崗位還差的很遠。現在的資料呈現不再單單只是**的形式，而是更多需要以視覺化圖表去展示你的資料結果，因此資料視覺化軟體就不能少，bdp個人版、echarts等這些必備的，就看你自己怎麼選了。
（2）專業資料分析軟體：office並不是全部，要從在資料分析方面做的比較好，你必須會用（至少要了解）一些比較常用的專業資料分析軟體工具，比如spss、sas、matlab等等，這些軟體可以很好地幫助我們完成專業性的演算法或模型分析，還有高階的python、r等。
（3）資料庫：hive、hadoop、impala等資料庫相關的知識可以學習；
（3）輔助工具：比如思維導圖軟體（如mindmanager、mindnode pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。
最重要的是：理論知識+軟體工具+資料思維=資料分析基礎，最後要把這些資料分析基礎運用到實際的工作業務中，好好理解業務邏輯，真正用資料分析驅動**運營、業務管理，真正發揮資料的價值。
4樓：山西新華電腦學校
大資料專業bai的職業發du展主要分為zhi3個方向：
1、大資料開dao發方向; 所涉及版的職業崗位為：大數權據工程師、大資料維護工程師、大資料研發工程師、大資料架構師等；
2、資料探勘、資料分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大資料分析師、大資料高階工程師、大資料分析師專家、大資料探勘師、大資料演算法師等；
3、大資料運維和雲端計算方向；對應崗位：大資料運維工程師；
以最基礎的大資料開發為例，入門最低薪資可達8k-1w，且該行業的薪資增長率極高。據某求職**薪資顯示，資深大資料工程師的平均在50k/月，可謂非常有「錢景」了。
5樓：韓琦
大資料專業主要學的課程就是資料庫資料的建立，資料的應用之類的。
6樓：淋薇
microsoft office軟體等，如果連excel**基本的處理操作都不會，連ppt報告都不會做，那我只好說離資料
分析的崗位還差的很遠。現在的資料呈現不再單單只是**的形式，而是更多需要以視覺化圖表去展示你的資料結果，因此資料視覺化軟體就不能少，bdp個人版、echarts等這些必備的，就看你自己怎麼選了。
7樓：北京_華信智原
大資料儲存階段：hbase、hive、sqoop。大資料架構設計階段：
flume分散式、zookeeper、kafka。大資料實時計算階段：mahout、spark、storm。
大資料資料採集階段：python、scala。大資料商業實戰階段：
實操企業大資料處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
8樓：匿名使用者
很多初入大資料領域或者轉行進入大資料領域的朋友，需要了解的第一件事不是說各種元件框架生態相關的東西，也不是各種程式語言基礎。大資料分析要學什麼
而是，瞭解清楚以下幾個問題：
1)大資料領域到底包含了哪些東西，解決了哪些問題?
2)自己的實際基礎是什麼，如何結合自己的基礎以及興趣愛好，在整個大資料領域鏈路中，找到最好的切入點。只有解決了上面兩個問題，才能給自己最精確的定位，找準方向深入下去。大資料分析培訓課程大綱
第一個問題，大資料領域的範圍。
現在一說起大資料分析，簡單起來就是一個詞，但其實這個方向已經可以形成一個技術領域了，包含了方方面面的技術點，也提供了各種不同的技術崗位。所以，不同的崗位，對應的需求，工作內容都是不同的。轉行大資料分析師後悔了
我們可以根據資料從下到上，從無到有，到產生價值整個資料業務流程來拆解，並且與此同時，來看看每個環節我們需要的技術儲備以及能做的事有哪些。大資料分析的幾大基本業務流程：
9樓：嫩森大叔
對。你們說的都對。大資料主要有gojg. wkt. taja. nukaqadmtptom.tafmjguw.等等
金融大資料分析前景，軟體開發 大資料分析 網際網路金融哪個好
中科聚信 scai 信貸工廠能夠協助銀行建立業務發展和風險計量技術水平的評分模型系統，並進行流程改造，通過評分模型系統的推廣應用 大資料可以挖掘和分析金融資訊深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。正在來臨的大資料時代，金融機構之間的競爭將在網路資訊平臺上全面，說到底就是 資料為王 誰掌握...
資料分析挖掘的作用和意義,資料分析與資料探勘到底有什麼用
資料分析和資料探勘還不完全是一回事。資料分析 的重點是通過分析資料直接得出一些結論 而 資料探勘 的重點不是直接得出結論,而是挖掘出知識,就是規則,在用挖掘出來的知識規則去指導你分析資料。顯然,資料探勘 比 資料分析 更加深一些,而 分析 有些淺表。資料分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的資料中...
有比EXCEL好點的資料分析軟體嗎
m m foxtable 比excel要好一點,集合了access的功能,有資料庫功能.比excel更高階的資料分析工具有推薦嗎？太多了，比如數囊協同 有沒有比excel更好用的資料填報分析工具？有，數囊協同，是一個以excel為介面的二次開發平臺。現在有很多比excel更好用資料填報工具啦，exc...