北京十大值得推荐的数据分析师培训机构汇总一览

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　　什么是大数据分析？

　　大数据分析其实就体现在“大”这个特点上，即对规模巨大的数据进行分析。比较经典也比较广为接受的对大数据概念的定义为IBM提出的“5V”特征：

　　1.数据量大(Volume，数据存量大，待处理分析的数据)；

　　2.速度快(Velocity，不仅是存量大，数据的增长速度也快，这就对及时的大数据处理也提出了要求)；

　　3.类型多(Variety，数据类型可以归为结构化、半结构化、非结构化，但具体的形式却千差万别，尽管较后都会转化为数据流，但不同形式的数据处理的方法和难度并不相同)；

　　4.价值（Value，大数据的处理成本大，于是我们需要常常思考，我们分析大数据的价值是什么，而我个人的观点是：数据是客观现实的一个反馈，我们分析数据其实是在分析过去，它一定是有价值，只不过这个价值的挖掘难易程度不尽相同）；

　　5.真实性（Veracity，数据量大一定会伴随这数据的失真，部分数据不确定的情况，所以在分析过程中还要考虑数据的真实性问题，这决定了从中挖掘出的数据价值的难易）。

　　这只是众多定义中的一种，其他的定义也是一样的，总的来说就是，“大数据”首先的特点是量大，这就导致了处理难度的升高，那这件事这么费劲会什么要做呢？就得了解到大数据的潜在价值。当然，我个人觉得，现在的大数据处理的价值在于可以通过中央平台去同时处理海量的数据，节省空间和成本，大家应该会有感触，就是很多公司会建立自己的数据中台，输出各种数据、图表和报告，相当于一个大的数据池，但是具体的分析为什么还是要落实到各个业务线呢，就是因为实际中的东西千差万别，很难用一套既定的方法或模式走太远，所以需要结合各个业务部门对实际的客户需求的理解、对实际数据的理解进行再加工。推荐大家可以去看本书：《痛点》，它是大数据分析下的一股清流，专注于小数据分析，从小数据中挖掘出价值。