大資料分析入門基礎知識學什麼？

　　要入門大資料分析，你需要掌握以下基礎知識：

　　資料分析基礎：瞭解資料分析的基本概念、流程和方法。學習統計學的基本概念，如均值、方差、機率分佈等。掌握資料視覺化的基本技術，如繪圖、圖表等。

　　資料處理和清洗：學習如何處理和清洗資料，包括資料清洗、資料轉換、資料合併等。掌握使用Python或R等程式語言進行資料處理的基本技術。

　　資料庫和SQL：瞭解關係型資料庫的基本概念和SQL語言的基本用法。學習如何使用SQL查詢和運算元據。

　　統計分析：學習如何使用統計方法對資料進行分析。掌握常見的統計分析技術，如假設檢驗、迴歸分析、聚類分析等。

　　機器學習：瞭解機器學習的基本概念和演演算法。學習如何使用機器學習演演算法對資料進行模型訓練和預測。

　　大資料技術：熟悉大資料技術的基本概念和工具。瞭解Hadoop、Spark等大資料處理框架的基本原理和使用方法。

　　資料視覺化：學習如何使用資料視覺化工具和技術，如Tableau、matplotlib等，將資料以圖表、圖形等形式展示出來。

　　以上是入門大資料分析所需的一些基礎知識。你可以透過閱讀相關書籍、參加線上課程或培訓、實踐專案等方式來學習和掌握這些知識。此外，持續學習和實踐是提高大資料分析能力的關鍵。