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这两年大数据火了，企业也认识到了数据分析的重要，所以目前市场上大数据分析相关人才，迎来了新一波的发展。目前大数据分析人才，因为大数据的原因，发展前景较好，薪资待遇也不错。
所以很多人想要进入大数据行业发展，但是对于新人来说不知道该怎么做，关于数据分析,最重要的是思路和方法论,无论是什么工具,最终的输出无非就是:
有价值的结论(对应分析报告)
有价值的决策过程(对应机器学习横型)
从提出问题入手,例如流量、留存率、新增用户为什么发生变化,练习如何解决问题:
你会提出哪些假设?
如何验证这些假设?(统计方法)
如何取数?(SQL/Hiwe/spark)
如何清洗和整理数据?(R/Pyton Pandas/pyspatk)
如何可视化?(Excel/FinBI/R ggplot2/python matplotlib/spark zeppelin/)
以怎样的方式展示给非技术人员?(PowerPoint/Tabeau/FnB/ithon Notebook/RMarkdown)
1、大数据入门方法——如何提出假设?
问题的发现常常是基于常理或者过往经验,所以提出假设的方式大多也是从经验事实出发。比如根据你研宄问题的需要,你需要验证哪个需求结论,以及你自己也可以提出基于事实层面上的基本假设,例如用户(U)上升,但是流是反而减少,U般是跟随看流是成正相关的所以这里不是流是这块除了问题就是用户这边出现新情况。
假设是流昰的问题,流昰来源于渠道,是否是减少了某些效果差的渠道而专注于一坐优质渠道,带来了这样好的结果。
如果是用户问题,用户数的增长是新用户还是老用户带来的,如果都有,各占多少分成.
当然,还得排除一些技术问题,是否是统计口径出现了问题
2、大数据入门方法——如何验证这些假设?
将每一种假设都列举在纸上,每一条都细分,根据主题的类似性做出分类,同一类型的假设照可能性依次排列,建立金字塔模型。同一层级划分维度,比如时间、地区等其他属性,构建模型.
3、大数据入门方法——如何取数?
sql是最基本的数据库语言,无论从什么数据库、数据仓库、大数据平台取数,都需要掌据,Hive和Spark都是基于大数据的,Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计。
对于这些大数据入门方法，没有给出具体的操作方法，对于新手的意义在于，能对于大数据分析工作有一个完整的认知，心中有一个框架，这样后期再具体的学习使用中，心中会有一个大概的方向，成长起来也会比较快。
以上就是对大数据入门方法的讲解，从文章中我们就可以看出大数据工程师之类的行业有多么受欢迎，所以想从事大数据行业的小伙伴们就要好好理解小编为大家整理的文章内容了，我们会从各种方面分析大数据行业的内容，环球网校小编希望大家的学习之路顺利。想了解更多大数据工程师的知识，可以点击下方资料下载链接。
