大資料學習入門難，給初學者支招

大資料具體是怎樣的存在，不同的人，不同的立場有不同的看法。也可以抽象為大資料不僅僅是一種概念那麼簡單，更是一種方法。最終的目的就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的資料輔助服務決策。

很對人對於大資料沒有清晰的認識，大資料一方面是基於海量的資料，另一方面最為重要的最有就是能我們是生活變得更加方便，能夠依據個人喜好偏好，推薦為你有用的資訊，減少我們搜尋浪費的時間，也能提高工作效率，篩出無用資料。隨著IT網際網路的發展，資料資訊的不斷增加，資料的積累越來越多，處理速度也越來越快，對資料從不同維度運用不同模型進行分析處理，資料結果也更加準確，而最終使的資料為我們的決策服務。

同時依靠大資料企業和公司可以通過網際網路非常方便的蒐集資訊，然後進行篩選調研，問答然後做出更加完善的產品，產品的更新週期也會大大縮短，省去了之前花費大量人力財力去市場調查的繁瑣，同時這種結果也更加清晰準確。

大資料分析的五個基本方面：

1.大資料探勘

大資料最主要的就是資料探勘，這也是其核心所在。同時依據不同的格式和資料型別，使得資料呈現更加科學的技術特點，因為有這些資料探勘的演算法才能更快速的處理大資料。

2.大資料語擎

大資料分析廣泛應用於網路資料探勘，精準判斷使用者需求。

3.大資料預測性分析能力

從大資料中挖掘出特點，大資料分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的資料，從而預測未來的資料。

4.大資料管理

高質量的資料和有效的資料管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

5.大資料視覺化

視覺化分析能夠直觀的呈現大資料特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明瞭。

大資料可應用於各行各業，將人們收集到的龐大資料進行分析整理，實現資訊的有效利用。基於大資料龐大的資料量，大資料必然無法用人腦來推算、估測，或者用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式計算架構，依託雲端計算的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存和虛擬化技術，因此，大資料的挖掘和處理還需要依託雲技術才能實現。

大資料的前景和意義也就不言而喻了，未來，大資料能夠對大量、動態、能持續的資料，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。源於網際網路的發展，收集資料的門檻越來越低，收集資料變成一件簡單的事情，這些海量的資料中是含有無窮的資訊和價值的，如何更好的提煉出有價值的資訊，這就體現大資料的用途了。大資料學習資料分享群119599574 不管你是小白還是大牛，小編我都挺歡迎，每天晚上都有一節免費的直播教程，不定期分享乾貨，包括我自己整理的一份最新的適合2018年學習的大資料開發和零基礎入門教程，歡迎初學和進階中的小夥伴。