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大数据分析的常用方法有哪些？
1.分析可视化(视觉分析)
数据可视化是数据分析工具对数据分析**和普通用户zui基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2.数据挖掘算法(数据挖掘算法)
可视化是为了人，数据挖掘是为了机器。聚类、分割、离群点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据量，还要处理大数据的速度。
3.预测分析能力(预测分析能力)
数据挖掘可以帮助分析师更好地理解数据，而预测分析可以帮助分析师基于可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4.语义引擎
由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，需要一系列工具来分析、提取和分析数据。语义引擎需要设计成智能地从“文档”中提取信息。
5.数据质量和主数据管理(数据质量和数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理实践。通过标准化流程和工具处理数据可以增加预定义的高质量分析结果。
大数据产业面临人才大量稀缺的现状，企业均不遗余力的招贤纳士，众多IT从业者关注到转型大数据，也让更多其他行业从业者跃跃欲试，纷纷考虑转型大数据行业。那么，作为从未接触过IT领域或经验尚浅的者，该如何学习大数据呢？
一、系统化的大数据课程，夯实技术基础
想要转型大数据，需要学习的内容有很多，如JavaSE、MySQL、hive、kafka、scala、ELK、flink等，作为基础差学习者，建议先从基础的java、linux学起，或是先从python知识开始学习，之后再循序渐进。如此，系统化的课程方能帮助学习者夯实基础技术知识，扎实的掌握要领，扎实的基本功才能令个人能力系统正向的发展。
二、导师传授大数据经验，突破进阶
牛人拥有丰富的行业从业经验，企业真实大数据项目的从业技术，聆听这些讲师的讲解，能够带来的学习，他们能带领学生准确掌握知识点，及时发现学习中的难点，帮助学习者领悟课程要领。这不仅能学习大数据相关理论知识，还能学习企业真实项目经验，从而帮助自身突破进阶蜕变成长。
三、实境实操项目训练，积累大数据实战能力
学习大数据技术，不仅要懂理论知识，更要理论实践相结合。完备的硬件条件，真实的集群服务器环境，了解真实的互联网流量数据，实操真实企业级训练项目，如资讯APP分布式内容爬取系统、购物网站相似物品推荐系统等，更能令学习精益求精，有利于贴合行业企业的用人需求，也更利于在今后在实际工作中上手，灵活应用，发挥所学。
大数据时代，行业正在持续高速发展，充满机遇和发展机会，想要转型大数据的朋友们，能否抓住时代，抓住机遇，全看个人努力了。尽快开始学习充电，提升自我，尽早进入大数据行业，才能跟上时代的步伐。
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