发布时间:2023-02-03 10:28:55来源：励普教育综合
数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。数据分析可以帮助企业对业务进行优化、帮助业务发现机遇、创造新的商业价值、以及发现企业自身的问题和预测企业的未来。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。这种类型描述过去，不做推断，只做展示。通常是以报告的形式呈现。
通过建模，统计分析，机器学习，人工智能等工具，对未来进行预测。
这种类型的分析是针对过去已发生事情，并且对该事件产生的原因进行分析。
指在发生问题之后，根据问题诊断性分析之后，结合预测性分析，做出相应的优化建议和行动。
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博为峰教育大数据分析就业班
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大数据开发工程师应掌握的技术：
SSM
SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。
Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过海杜普的并行加载机制来结合线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息。大数据需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。
大数据学习内容：
1、Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础，主流的大数据开源框架，其编程都离不开Java。
2、Linux命令
大数据开发通常是在Linux环境下进行的，Linux基础操作命令以及Shell编程，也是大数据学习的重要组成部分。
3、大数据相关框架和组件
常用的大数据开发框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等，开发框架搭建应用架构前需要先弄明白其原理和应用场景，这是基本的要求。
Hadoop，已几乎与大数据划上了等号，超过20个生态圈组件，共同完成面向高度扩展的分布式计算。
Spark，作为MapReduce之外的一种选择，后来居上，成为MapReduce的替代者，受到行业主流的欢迎。
Storm，提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify等头部企业。
Flink，流式处理系统，新兴热门框架，近几年在国内的发展很好。
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