简介：本文的首席执行官注释将介绍有关大数据分析的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
1. Hadoop
Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop以可靠，高效和可伸缩的方式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储失败，因此它维护了多个工作的副本数据以确保可以为失败的节点重新分布。hadoop是有效的，因为它可以通过并行处理并行和加速处理速度。HADOOP仍然可以扩展，并且可以处理PB -Level数据。服务器，因此其成本相对较低，任何人都可以使用它。
Hadoop有一个用Java语言编写的框架，因此在Linux Production Platform上运行是理想的。Hadoop上的应用程序也可以用其他语言（例如C ++）编写。
2. HPCC
HPCC，高性能计算和通信缩写。在1993年，美国科学，工程和技术联合会协调委员会提交了“重大挑战项目：高性能计算和交流”的报告，这也被称为HPCC计划，即美国总统科学战略项目。目的是加强研究和发展以解决重要的科学和技术挑战的问题。HPCC是一项计划在美国实施信息高速公路的计划。该计划的实施将耗资100亿美元。开发可扩展的计算系统和相关软件以支持Taizi网络传输性能，开发数千千万秒网络技术，扩展研究和教育机构以及网络连接功能的主要目标。
三，风暴
Storm是一种免费的开源软件，是一种分布式的，故障 - 耐受的真实时间计算系统。STORM可以处理巨大的数据流，非常可靠，可靠地处理Hadoop的处理批处理数据。STORM非常简单，支持许多编程语言，这非常有趣，对于非常有趣的语言，很有趣使用。STORM来自Twitter开源。其他著名的应用公司包括Groupon，Taobao，Alipay，Alibaba，Le Element，Admaster等。
Storm有许多应用程序：实时分析，在线机器学习，不间断的计算，分布式RPC（远程流程调用协议，ETL的缩写之一（通过网络通过网络启动的提取 - 转换形式形式，一个通过网络，Etlthat是，数据提取，转换和加载）等等。STORM的处理速度令人惊讶：测试后，每个节点每秒都可以处理100万个数据集。STORM可扩展，可扩展性，容易设置和易于设置和操作。
第四，Apache钻头
为了帮助企业用户找到更有效和加速的Hadoop数据查询方法，Apache Software Foundation最近启动了一个名为“ Dill”的开源项目。ApacheDrill实现了Google的Dremel。该项目将创建一个开放式 - 源版Google Dremel版本Hadoop（Google使用此工具来加快Hadoop数据分析工具的Internet应用程序）。“钻机”将帮助Hadoop用户实现更快地查询大量数据集的目的。
通过开发“钻头” Apache开源项目，将期望组织建立API接口和灵活而强大的钻头体系结构，以帮助支持广泛的数据源，数据格式和查询语言。
5. RapidMiner
Rapidmine是世界领先的数据挖掘解决方案，该解决方案在很大程度上具有先进的技术。数据挖掘任务涉及广泛的数据，包括各种数据艺术，可以简化数据挖掘过程的设计和评估。
6. Pentaho Bi
Pentaho BI平台与传统BI产品不同。这是一个以过程为中心的框架。目的是集成一系列企业 - 级别的BI产品，开源软件，API和其他组件，以促进商业智能应用程序的开发。它的外观允许一系列独立商业智能的产品，例如JFREE，Quartz等，它们可以集成在一起以形成复杂而完整的商业智能解决方案。
Pentaho BI平台建立在服务器，发动机和组件的基础上。它们提供系统的J2EE服务器，安全性，门户网站，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件中的大多数基于标准，可以用其他产品代替。
大数据分析是一门实用科学。因此，“学到的”是很好地学习它。
许多人说，大数据分析应该学习各种数据分析方法和数据挖掘模型。尽管事实上，大数据分析的核心价值仍然是 - 深度洞察力和对业务的理解，然后提供业务解决方案商业用途。
因此，如果您想进行数据分析，则不仅需要 - 深度数学和统计背景，而且还需要对业务有深刻的了解。在学习时，您需要专注于与业务分析有关的许多知识，例如经济学和心理学，例如经济学和心理学，市场营销，甚至在金融和公司管理方面的学科。
优秀的数据分析师通常来自对业务的观察，思考和理解，以及产品的意识，观点和判断。这些是无法量化的事情。这就是我们经常说的“从业务到业务”。
在互联网公司中，您通常可以看到“了解技术和业务”的大数据分析才能。这主要是因为互联网公司当前的数据数量非常大。它不依赖编程甚至分布式编程，这些编程无法有效地处理数据。
大数据分析方法：
1.描述分析：
该方法为数据分析师提供了重要的指标和业务衡量标准。例如，每月收入和损失账单。DATA分析师可以通过这些账单获得大量客户数据。理解客户的地理信息是“描述性分析”方法之一使用可视化工具来有效增强描述性分析提供的信息。
2.诊断分析：
描述性数据分析的下一步是诊断数据分析。通过评估描述数据，诊断分析工具允许数据分析人员深入分析数据并获得数据的核心。
3.预测分析：
事件的可能性，预测可量化的价值或可以通过预测模型来完成估计事件的时间点。在不确定的环境中，预测可以帮助做出更好的决策。预测模型也是许多领域的重要方法。
4.指导分析：
数据价值和复杂性分析的下一步是指导分析。指导模型基于对“发生的事情”，“为什么发生”和“发生的事情”和“发生的事情”的分析，以帮助用户决定应采取哪些措施。
大数据分析的优势：
（1）及时分析故障，问题和缺陷的根。
（2）计划数千辆快速车辆的实际时间运输路线，以避免阻塞。
（3）分析所有SKU，定价和清洁库存，以最大利润的目标。
（4）按照客户的购买习惯推动他可能感兴趣的优先信息。
（5）快速从大量客户中识别金牌客户。
您需要掌握数据分析的知识：
数学知识
对于主要数据分析师，您需要了解统计，公式计算，统计模型等的基本内容。在获得数据集时，您需要首先了解数据集的质量并描述统计信息。
对于高级数据分析师，我们必须具有统计模型的能力，而线性代数也必须具有一定的理解。
分析工具
对于分析工具，必须知道SQL，并且必须熟悉Excel数据透视表和公式的使用。R应至少使用其中一种，而其他分析工具（例如MATLAB）可能取决于情况。
编程语言
数据分析领域中两种最受欢迎的语言是R和Python。涉及各种统计功能和工具的呼叫无疑具有优势。但是，大数据量不足，学习曲线很陡。Pypython具有强大的适用性并且可以制作分析过程脚本。因此，如果您想在此领域中发展，也有必要学习Python。
当然，其他编程语言也需要掌握。为了将数据转换为自己的能力，SQL是最基本的。您必须使用SQL查询数据并快速编写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。如果您想更深入地分析问题，您也可以使用：探索分析技能，优化，仿真，机器学习，数据挖掘，建模等。
商业理解
对业务的理解是数据分析师，数据采集方案，指标选择以及最终结论中的见解的基础，这取决于数据分析师对业务本身的理解。
对于主要数据分析师，主要任务是提取数据并制作一些简单的图表以及少量的见解结论。它具有对业务的基本理解。对于高级数据分析师，我们需要对业务有深刻的了解，能够根据数据来完善有效的观点，并帮助实际业务。对于数据挖掘工程师，您可以拥有一个对业务的基本理解。重点仍然放在您自己的技术能力上。
逻辑思维
对于主要数据分析师，逻辑思维主要反映在数据分析过程中的每个步骤中。它知道您需要哪种方法以及您需要什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要反映在建立完整有效的分析框架中，了解分析对象之间的关系，清除每个指标的原因和后果更改以及对业务的影响。对于数据挖掘工程师，除了对业务相关的分析分析外，Lu Ji的思维还包括算法逻辑，程序逻辑等，因此逻辑思维的要求也最高。
数据可视化
数据可视化主要使用图形手段清晰有效地传达和传达信息。听起来很高，实际上，该范围很广。将数据图放入PPT中也可以被视为数据可视化。
对于主要数据分析师，我们可以使用Excel和PPT制作基本图表和报告，并清楚地显示数据并实现目标。对于稍微 - 级别的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具来制造或简单或根据实际需求变得复杂，但是可以看到适合观众的数据。
协调
数据分析师不仅需要能够破译数据，而且通常需要向项目经理和部门主任提供有关某些数据点的建议。因此，您需要强大的沟通能力。
对于高级数据分析师，您需要独立从项目或与产品合作开始。因此，除了沟通技巧外，还需要一些项目协调能力。
大数据分析是指大规模数据的分析。 -BIG数据可以总结为5 V，大数据，大数据，快速（速度），品种（品种），值和真实性。BIG数据，作为最热的IT当前IT行业的行业遵循数据仓库，数据安全，数据分析，数据挖掘等。大数据商业价值的使用已逐渐成为行业人士的利润重点。随着时代的出现在大数据中，大数据分析开始
结论：以上是首席CTO的相关内容的相关内容，请注意每个人都需要多少数据分析。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?