大数据分析

1、 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。 对大数据bigdata进行采集、清洗、掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与掘技术等。 大数据分析目标：语义引擎处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支语音引擎功能。

3、 大数据分析方法：1、描述型分析：这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 例如，每月的营收和损失账单。 数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。 了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。 利用可化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

4、 大数据分析方法有对比分析、漏斗分析、用户分析、指标分析、埋点分析。 1、对比分析 对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。

2、 学习大数据分析需要掌握以下方面：1. 数据处理和管理：学习使用大数据处理工具和技术，如Hadoop、Spark等，了解数据采集、数据清洗、数据存储和数据管理等方面的知识。 2. 数据建模和统计学：学习如何对大数据进行建模和分析，包括统计学方法、数据掘技术和机器学习算法等，掌握常用的数据分析方法和工具。