大数据分析基础-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据分析基础的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据分析基础的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据需要什么基础？
2. 现如今的大数据分析平台的性能指标是什么样的？

大数据需要什么基础？

第一：计算机基础知识。计算机基础知识涉及到三大块内容，包括操作系统、编程语言和计算机网络，其中操作系统要重点学习一下Linux操作系统，编程语言可以选择J***a或者Python。如果要从事大数据开发，应该重点关注一下J***a语言，而如果要从事大数据分析，可以重点关注一下Python语言。计算机网络知识对于大数据从业者来说也比较重要，要了解基本的网络通信过程，涉及到网络通信层次结构和安全的相关内容。

第二：数据库知识。数据库知识是学习大数据相关技术的重要基础，大数据的技术体系有两大基础，一部分是分布式存储，另一部分是分布式计算，所以存储对于大数据技术体系有重要的意义。初学者可以从Sql语言开始学起，掌握关系型数据库知识对于学习大数据存储依然有比较重要的意义。另外，在大数据时代，关系型数据库依然有大量的应用场景。

第三：数学和统计学知识。从学科的角度来看，大数据涉及到三大学科基础，分别是数学、统计学和计算机，所以数学和统计学知识对于大数据从业者还是比较重要的。从大数据岗位的要求来看，大数据分析岗位（算法）对于数学和统计学知识的要求程度比较高，大数据开发和大数据运维则稍微差一些，所以对于数学基础比较薄弱的初学者来说，可以考虑向大数据开发和大数据运维方向发展。

大数据建模需要以下基础：

1. 数据收集：需要收集大量的数据，以便进行建模；

2. 数据清洗：需要对收集的数据进行清洗，以确保数据的准确性；

3. 数据分析：需要对收集的数据进行分析，以确定数据的规律；

4. 模型建立：需要根据分析的结果建立模型，以便进行预测；

5. 模型评估：需要对建立的模型进行评估，以确定模型的准确性。

要理解和应用大数据，需要以下基础知识：
1. 数据存储和管理：了解不同类型的数据存储技术，如关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等，并了解它们的优缺点和适用场景。
2. 数据处理和分析：熟悉数据处理和分析的方法和工具，如数据清洗、数据转换、数据挖掘、机器学习等。
3. 编程和软件开发：具备一定的编程能力，熟悉至少一种编程语言（如Python、J***a或R），并了解软件开发的基本原理和流程。
4. 统计学和数学基础：具备一定的统计学和数学知识，如概率论、线性代数、统计推断等，可以帮助在数据分析和建模过程中理解相关概念和方法。
5. 网络和分布式计算：了解网络原理、分布式计算架构和技术，如Hadoop、Spark等，以便在处理和分析大数据时能够充分利用分布式计算的优势。
6. 数据可视化和沟通能力：具备数据可视化和沟通能力，能够有效地将分析结果和洞见传达给非技术人员。
此外，对于特定领域的大数据应用，还需要具备相关领域的专业知识，以便能够更好地理解和分析数据。

现如今的大数据分析平台的性能指标是什么样的？

大数据分析的基础有五个方面：

1、可视化分析：可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。

3、预测性分析：从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，从而预测未来的数据。

4、语义引擎：需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5、数据质量和数据管理：能够保证分析结果的真实性

到此，以上就是小编对于大数据分析基础的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据分析基础的2点解答对大家有用。