什么是數(shù)據(jù)分析？數(shù)據(jù)分析是在收集過程中的具體狀態(tài)的基礎(chǔ)上，用一定的方法對(duì)這些狀態(tài)進(jìn)行整理、總結(jié)和排序，并將其轉(zhuǎn)化為有用的數(shù)據(jù)，并能表達(dá)一些結(jié)論。數(shù)據(jù)分析可以用表格或圖形形式表示。數(shù)據(jù)分析工具通常包括：

什么是數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析是在收集過程中的具體狀態(tài)的基礎(chǔ)上，用一定的方法對(duì)這些狀態(tài)進(jìn)行整理、總結(jié)和排序，并將其轉(zhuǎn)化為有用的數(shù)據(jù)，并能表達(dá)一些結(jié)論。

數(shù)據(jù)分析可以用表格或圖形形式表示。

數(shù)據(jù)分析工具通常包括：因果圖、控制圖、柏拉圖圖、行走圖、直方圖、檢查表和層次結(jié)構(gòu)方法。

最簡(jiǎn)單和最實(shí)用的數(shù)據(jù)分析方法是頭腦風(fēng)暴。

數(shù)據(jù)分析是原因調(diào)查、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、工作規(guī)劃和管理決策的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)分析到底有多難？

根據(jù)具體場(chǎng)景，問題相當(dāng)廣泛。無論是站在求職者的角度還是企業(yè)管理的角度，前者在技術(shù)上問題不大，這是有借鑒意義的。難點(diǎn)在于如何結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景給出分析思路，建立分析系統(tǒng)，幾乎沒有參考價(jià)值。對(duì)于企業(yè)來說，數(shù)據(jù)治理通常是最大的問題，成本高且存在不確定因素。尤其是要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)，還有很長(zhǎng)的路要走，坑也不少。

想做大數(shù)據(jù)處理分析，該專注于學(xué)spark還是深度學(xué)習(xí)呢？

Spark是一種工具，而深度學(xué)習(xí)是一種解決問題的策略。如果做大數(shù)據(jù)分析，至少要熟練使用一種工具，深入了解常用的算法。對(duì)于大數(shù)據(jù)分析，您不需要在代碼級(jí)別和架構(gòu)級(jí)別熟悉spark。因?yàn)樗皇且粋€(gè)工具，你可以熟練地使用它。如果主題有很好的編程基礎(chǔ)，一個(gè)月就足夠?qū)W好SPARKSQL和SPARKML了。算法學(xué)習(xí)需要花費(fèi)更多的精力。但如果受試者想學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，則不建議學(xué)習(xí)spark。由于目前常用的CNN、RNN等模型通常使用GPU代替CPU進(jìn)行計(jì)算，而spark是一種內(nèi)存計(jì)算框架，主要在CPU上完成計(jì)算，因此計(jì)算效率不如GPU高。因此，如果將深度學(xué)習(xí)用于大數(shù)據(jù)分析，則可以使用tensorflow和其他框架。