大数据的5个方面 - 大数据分析到底需要多少种工具_大数据分析总结

应采取的大数据分析策略

建立大数据分析平台时，选择实现若干种有代表性的方法即可。当然，不仅要考虑预测的准确率，还有考虑学习效率、开发成本、模型可读性等其他因素。大数据分析平台固然重要，同时需要有一批能够深入理解应用问题，自如使用分析工具的工程师和分析人员。

只有善工利器，大数据分析才能真正发挥威力。

在工具学习上，入门工具推荐两类：SQL（Structured Query Language）、Microsoft Office Excel，进阶工具推荐：SPSS Clementine/Python。

1、SQL

SQL是数据提取工具，大中型企业都会建立自己的数据库系统，常用数据会建立数据报表系统（常说的BI系统，即business intelligence），供业务人员使用。但深入业务分析需要更多的底层数据，报表系统里没有呈现的数据，这时就需要使用SQL工具提取数据库系统数据。

SQL工具很多，有oracle、mysql、sqlserver、hive等，除了细微差异，大多数SQL语句都通用。

SQL工具学习很容易，真正需要下功夫的是对数据库表结构的了解。从常用数据表了解，摸清数据指标及含义，建立起表结构间关系，完成日常工作数据提取工作为要。有精力的童鞋可以再去探索非常用数据表。

2、Microsoft Office Excel

Excel应该是所有数据分析师的入门工具。除了一些常用功能使用外，就是使用数据透视表和多学习内嵌函数，能省去不少工作量。除了数据量级处理有限外，Excel功能强大不能仅仅用强大来形容。高阶Excel学习，可以继续了解宏使用。

3、SPSS Clementine/Python

在数据分析进阶路上，还有一类工具是：数据建模工具，如SPSS Clementine、R、Python等。大数据时代，数据维度过于丰富，数据量级过于庞大，对于未知数据探索，手动计算发现数据关系的工作量已经过于繁重，交给这些数据模型工具就简单多了。其内嵌了大量精细的数据算法，我们需要做的就是掌握统计理论，掌握算法原理，输入规范的数据，等待模型的结果。当然，对模型的掌握，结论的解读，业务的理解，都是使用建模工具必须要学习的

下面我总结了分析大数据的5个方面。

1. Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。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. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines（语义引擎）

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好关注大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。