从零开始学数据分析_光环大数据数据分析培训
从0到1搭建数据分析知识体系_光环大数据培训
从0到1搭建数据分析知识体系_光环大数据培训数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。
对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑：不知道从哪里获取数据;不知道用什么样的工具;不清楚分析的方法论和框架;大部分的数据分析流于形式;……其实，数据分析并没有大家想象的那么难，这篇文章总结了一套较为完整的数据分析知识体系，全文共6103个字，全部读完大约需要8分钟。
一、概念——数据和数据分析其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。
我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下面5个选项哪些属于“数据”概念的范围。
大部分人都知道把“4.报表”选上，但是很难有人会认为上面5个选项都是。
其实这反映了一个很普遍的现象：很多人都会先入为主，认为数据就是各种表格、各种数字，例如excel报表、各种数据库。
其实这是一个错误或者说有偏差的认识，它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。
①什么是数据数据(data)是描述事物的符号记录，是构成信息或者知识的原始材料。
这种哲学层次的定义，让数据的范围极大丰富，也符合目前“大数据”发展的需要。
试想一下，现在很多搜索引擎做的“图片识别”、“音频识别”难道不是数据分析的一部分吗?作为一名互联网企业的运营从业者，我们接触到的数据可能没有那么复杂，但是也有很多类别。
从数据的来源来看，可以分为企业外部数据和内部数据。
外部数据主要包括社会人口、宏观经济、新闻舆情和市场调研数据;内部数据包括用户行为数据、服务端日志数据、CRM与交易数据。
不同数据的获取途径、分析方法、分析目的都不经相同，不同行业、不同企业在实际分析中也都各有偏好。
那么我们常见的“信息”和“数据”有何不同?数据是信息的载体和表现形式;信息是数据的内涵，信息加载于数据之上。
以书本和知识为例，书本属于数据概念范畴，知识属于信息概念范畴;书本是知识的一种载体和表现形式，知识是书本的内涵和升华。
数据分析师入门的8个数据分析基本技巧_光环大数据培训
数据分析师入门的8个数据分析基本技巧_光环大数据培训学习数据分析会让人望而生畏，尤其是当你刚刚开始你的旅程的时候。
该学习什么软件呢，R还是Python？什么技巧需要重点关注？统计学的知识需要掌握多少？要不要学习编程？回答这些问题是你的数据分析之旅中的一部分。
这就是为什么我认为我应该写这篇指南的原因，我希望可以帮助那些刚刚开始学习数据分析的人。
我的初衷是写一篇简单易懂、篇幅不是很长的指南，来指导你们学习数据分析。
这篇指南会给你们建立一个框架，用以帮助你们度过这段困难时期。
只要遵循这些提示，你的职业生涯将会有一个好的开始。
那么，让我们开始吧！1. 选择正确的角色在数据科学行业有很多不同的角色。
比如：数据可视化专家，机器学习专家，数据科学家，数据工程师等。
根据不同的背景和工作经验，进入一个角色可能比另一个角色要容易的多。
举个例子，如果你是一个软件开发人员，对于你来说从事数据工程师就不是很困难的事情。
所以，如果你不清楚你要成为什么角色，那么如何开始和怎么提升技能对于你来说就更困难了。
如果你不清楚他们之间的差别或者你不确定自己可以成为什么时，应该怎么办呢？下面是我的几条建议：向行业内的人士了解每一个角色承担的工作是什么。
向别人请教。
向他们请求一点时间，并提出相关的问题，我相信没有人会拒绝一个需要帮助的人的。
找出你想要的和你擅长的，选择适合你的研究领域的角色。
在选择角色时要记住一点:不要盲目的进入一个角色。
你应该首先清楚地了解这个领域需要什么，并为之做好准备。
2. 完整地学习一门课程既然您已经决定了一个角色，接下来要做的事情就是投入精力去理解这个角色。
这意味着不仅仅是要完成角色的需求。
数据科学家具有巨大的需求，所以成千上万的课程和研究都在等着你去探索，你可以学习任何你想要的东西。
找到学习的材料并不是一件很难的事，但是如果你不为之付出努力的话，学习的过程可能会变得很困难。
你可以参加一个免费的MOOC课程，或者加入一个认证项目，这个项目会让你经历所有的曲折和转变。
大数据自学教程_光环大数据培训
大数据自学教程_光环大数据培训大数据自学教程，说起大数据，恐怕早已无人不知无人不晓了！大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。
大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。
现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。
“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。
简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。
借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。
这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。
后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。
如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。
在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。
职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。
当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。
大数据经典教程_光环大数据培训
大数据经典教程_光环大数据培训大数据经典教程，随着大数据在不同的领域蔓延，安全方面受到越来越多的关注。
以前，我们使用具有中心控制的安全系统，但这并不足以保护你的应用程序免受入侵。
大数据带来了另外一些安全关切问题，与正常的应用程序有很大不同。
在当今世界，安全性相关的探索非常困难,前进方向也难以界定。
整个软件系统中实现合适的端至端安全系统是非常昂贵的。
总有一个突破安全防护的可能性存在，无论你遵循什么样的政策或制度都是一样。
企业进行大数据项目时应制定相应的计划，根据自己的预算和政策，采用现代化新式安全措施。
大数据Spark实战高手之路职业学习路线图内容介绍从零起步，分阶段无任何障碍逐步掌握大数据统一计算平台Spark，从Spark框架编写和开发语言Scala开始，到Spark企业级开发，再到Spark框架源码解析、Spark与Hadoop 的融合、商业案例和企业面试，一次性彻底掌握Spark，成为云计算大数据时代的幸运儿和弄潮儿，笑傲大数据职场和人生！学习目标1，掌握Scala；2，精通Spark企业及开发；3，精通Spark框架源码实现；4，掌握Spark 与Hadoop融合和商业案例；5，轻松加入任何类型和难度的Spark面试；下面举出光环大数据的大数据可视化教程的课纲供大家参考下：第一阶段本阶段为大数据可视化分析的基础技术，主要讲解了UI设计、HTML5、CSS、JavaScript、jQuery框架、bootstrap框架，此阶段课程虽然是基础课程，但是需要熟练掌握，学好CSS 是网页外观的重要一点，CSS可以帮助把网页外观做得更加美观。
学习JavaScript的基本语法，以及如何使用JavaScript编程将会提高开发人员的个人技能。
第二阶段本阶段为大数据可视化分析的基础技术，主要讲解常见数据库知识，大数据可视化呈现的就是数据，在海量的数据中获取高价值的核心数据，那么数据的链接显得尤为重要，数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，通过基础+项目，让零基础的同学也能学到真才实学。
光环大数据培训 大数据入门的四个必备常识
光环大数据培训大数据入门的四个必备常识一、大数据分析的五个基本方面1，可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2，数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3，预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4，语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5，数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、如何选择适合的数据分析工具要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：1.交易数据（TRANSACTIONDATA）大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2.人为数据（HUMAN-GENERATEDDATA）非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。
大数据分析培训 大数据分析必备技能_光环大数据培训
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光环大数据认为，近年来大数据发展如火如荼，大数据分析岗位的工作也越来越重要，备受企业重视，参加大数据分析培训成为快速转行的捷径。
大数据分析必备技能有哪些？光环大数据通过多年的大数据培训经验的总结，认为大数据分析师应该具备以下技能：熟悉业务流程从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
编程技能作为数据分析师，具有编程能力很重要。
使用编程的工具，能够做更深入、更高效的分析。
Python和R都是很好的入门编程语言。
机器学习技能用的监督学习和非监督学习的算法。
学习数据清洗在日常工作中，遇到的数据可能缺失数值、格式错误、或者输入错误等。
面对这样的情况，就需要利用数据清洗技能，将繁冗复杂的数据清理成干净、便于分析的数据。
可视化作为数据分析师，你的工作不仅要解释数据，还要同其他利益相关者高效交流你的发现，大数据魔镜拥有500多种可视化效果，可全面帮助做出数据决策。
分析方法掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。
基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、等。
高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法等。
分析工具掌握数据分析相关的常用工具。
数据分析方法是理论，而数据分析工具大数据魔镜就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
大数据分析培训哪家好？光环大数据大数据分析培训，聘请一线名师面授课程，讲师均为5年以上实战经验，教学经验丰富。
光环大数据成立于2001年，17年程序员培训经验，强大的教研团队根据企业需要的技术研发出新的实用的教程，为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资8K以上，学员反馈口碑非常好！大数据+时代，大数据分析培训，就选光环大数据！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
大数据分析的理论基础_光环大数据培训
大数据分析的理论基础_光环大数据培训大数据分析的理论基础_光环大数据培训。
大数据主要就是那些数据量大、速度快、有很多的类型以及并不是所有的数据都是有价值的，怎么对大数据进行分析，是计算机行业的难题，也是现在比较人们的话题，数据的价值性、安全性等问题受到越来越多人的重视，那么现在都是基于什么基础对大数据进行分析的。
大数据分析的理论基础第一、看图说话就是利用一些图表类型，将一些数据通过不同的指标和基数进行比较，大数据不是只有做大数据分析的人员才会看到，网友作为普通的用户也是可以看到的，所以要求对大数据的分析也要被普通的用户所接受，直观的、可视化的大数据分析很快就可以让更多的使用者读懂。
第二、数据统计方法即使是最后的图表也都是要依据数据统计的分析方法，通过各种的数据算法，大数据才能根据不同的类型呈现出不同的数据特点，才会进行统计，得出数据深层次的价值，并且大数据因为数据量大，如果是一些简单的算法，或者认同统计是不可能很快实现，通过数据挖掘算法可以很快得到数据的特征以及数据的价值。
第三、预测分析这也是大数据分析的使用价值之一，通过现有的数据分析，预测未来的数据发展趋势，更好的为行业的发展提供预测性数据，预测分析主要就是通过挖掘数据的特点，建立科学的数据模型，带入新的数据，得出新的预测结果，作为发展过程中的参考。
第四、语义引擎大数据因为其价值分布密度低的特点，要从庞大的数据系统中提取不同数据的价值以及特点是一件具有挑战性的工作，并且因为数据的结构并不是都是相同的，以及有规律的，这时候利用一些分析工具去分析数据，就需要通过一些关键的词句或者有代表性的句子，从大数据中提取相应的有价值的数据进行归类。
第五、高效的数据管理数据的质量怎么样，大数据的分析结果是不是和真实反应的数据情况一致，这也是要考验大数据分析结果的重要方面，也决定了数据真正是不是有价值，能不能提取出高质量的数据，这就需要有效的数据的管理。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
数据分析培训班 数据分析都需要学习哪些内容_光环大数据
数据分析培训班数据分析都需要学习哪些内容_光环大数据数据分析培训班_数据分析都需要学习哪些内容？光环大数据了解到，大数据分析师岗位的需求非常的大，待遇也很不错，随着大数据如火如荼的发展，数据分析岗位的重要性越来越重要，因此很多人报名参加数据分析培训班提升自己技能。
那么数据分析培训班一般会讲哪些数据分析技能呢？1、Echarts数据分析学习内容：Echarts数据分析学习目标：熟练使用Echarts进行开发设计、可视化开发、Echarts大数据可视化分析完成项目：全国各省旅游局投诉分析项目、某市智慧城市分析项目。
2、D3大数据分析学习内容：D3数据分析学习目标：熟练掌握D3进行项目开发，全面掌握D3数据分析。
完成项目：某地产销售大数据可视化分析项目、大数据可视化职位分析项目。
3、BI平台大数据分析学习内容：BI平台大数据分析学习目标：熟练掌握平台基本应用，能够用平台搭建项目大数据可视化分析。
完成项目：某网络视频播放热度，全网电视大盘大数据分析。
4、SmartBI大数据分析学习内容：SmartBI大数据分析学习目标：掌握数据源链接及数据编写、资源权限、功能及数据权限、熟练实现大数据分析完成项目：某公司呼叫中心实时可视化分析项目、某市共享单车可视化分析项目5、Tableau大数据分析学习内容：Tableau大数据分析学习目标：能够熟练查询DSL、掌握底层索引控制、索引段统计与故障处理。
完成项目：某汽车厂商数据可视化分析项目、某品牌汽车用户管理大数据可6、大数据可视化分析项目实战学习内容：大数据可视化分析项目实战学习目标：能够综合运用所学知识熟练进行真实企业项目实战、完成大数据可视化分析。
完成项目：大型电商大数据可视化分析项目、汽车行业大数据可视化分析项目等十大企业实战项目。
光环大数据的数据分析培训班的课程自成立起，只专注大数据就业培训，紧跟行业发展趋势和企业需求，每2-3月升级完善课程，定期访问名企及已就业学员，确保课程前沿、专业、实用！为顺应时代发展，光环大数据联合阿里云大学，启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
光环国际教育 光环国际大数据培训_光环大数据培训
光环国际教育光环国际大数据培训_光环大数据培训光环国际教育,光环国际大数据培训。
光环大数据隶属于光环国际，是国内较早做大数据培训的机构之一，光环大数据成立于2001年，十几年的IT培训经验，积累了优质的讲师团队、课程研发团队和就业合作企业。
光环国际教育，开设多种培训课程，其中大数据培训、人工智能培训是近几年就业非常好的培训课程。
光环大数据是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。
光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。
学员参加培训班的目的就是为了毕业找到满意的工作，所以培训机构要有强光环大数据为了保障学员就业，为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资8K以上，学员反馈口碑非常好！同时，光环大数据不定期举办专场招聘会，邀请众多企业来这里寻找大数据、人工智能人才。
大数据发展已经踏上新时代的新征程，前景必将更加灿烂辉煌，我们诚挚的欢迎大家都来拥抱贵州这片热土，与我们一道耕耘，共同谱写新时代大数据融合发展的新篇章。
在信息技术更新层出不穷的今天，推动大数据产业创新发展，必须要突破核心技术，推动形成一套包括政策、人才等资源要素聚集的数据驱动型创新体系，为顺应时代发展，光环大数据联合阿里云大学，启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
作为国内大数据和人工智能培训的领军企业，光环大数据将与阿里云大学在人工智能和大数据领域深度合作。
未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的专业人才，构建中国的人工智能人才优势。
大数据分析培训_大数据分析之元数据_光环大数据培训
大数据分析培训_大数据分析之元数据_光环大数据培训光环大数据的数据分析培训，是国内非常专业的培训课程，讲师均为实战专家，具备10年以上软件开发培训经验，五年以上大数据实战经验，行业口碑好。
比如，杨老师，是前全球十大咨询公司ESG亚太区分析师，对云计算、大数据有深入研究，曾为IBM、DELL、HP、EMC等厂商提供产品测评报告，并为国内企业华为、联想、浪潮、曙光等企业的业务现状和发展方向提供战略咨询服务。
大数据+时代，数据分析培训，就选光环大数据！数据现在是非常重要的一种东西，其用处之大以至于被很多巨头公司视为战略核心资源。
大数据是数据作用体现的一种形式。
其实元数据也是，只是很多外行人员并不清楚。
今天来简单讲述下。
什么是元数据元数据是一个咱们必须首要了解的概念。
其实概念很简单，就是一个对数据自身进行描绘的数据。
简单点说，就是你想上网网购，买一件衣服，那么衣服就是数据，而你挑选你想要的衣服所介意的色彩、尺寸、做工、样式等等就是它的元数据。
你平常玩游戏的时候，判别一件配备是否强力，配备上显现的力气、灵敏、智力等等一系列的信息，这些也是元数据，他们的效果就是给你判别这个配备数据给你所带来的感觉，而配备自身这个数据却不是你选择的要害，由于其他的配备也是数据，但你是靠元数据去选择和判别的。
就像碰到一个只见过一面的人，但你对他有必定的形象，那么这个形象就是这个人的一个元数据。
在蜜蜂帮帮中，也是经过类似于元数据这种细分化的数据形象方式，来达成一个服务所能给特定的人群带来优质体会的，因而经过渠道对用户的一个大数据分析然后达到严选的精准匹配。
元数据的价值元数据的价值十分的大，咱们日常的日子遇到的人或事根本都是经过元数据去进行一个判别。
它的两个价值：一是能从旁边面描绘目标;二是能够做到结构化和信息化。
举个比如，咱们要判别一幅画值不值钱，除了找专家判定，还能够经过元数据来判别。
比如，这幅画是名家的仍是二流画家的?这幅画是画家鼎盛时期的著作，仍是年轻时的著作?这幅画是不是画家拿手的范畴?经过这些信息，咱们大概也能估量出这幅画的价值，尽管可能有差错，但这种办法是很科学的。
数据分析基础知识_光环大数据培训
数据分析基础知识_光环大数据培训当今设计师还不了解数据，自身价值也将会越来越低第1则-前言数据分析是一块知识领域，是一门学科性很强的科目，想要短时间内吃透并不简单，在进入这个领域之前，我们需要学习一些基本的业务常识，结合业务来理解效果会更好。
我把数据分析的业务流程整理成一张图帮助大家理解，大致分为「获取数据」、「处理数据」、「数据结果」、「分析原因」、「业务提炼」五大模块。
今天着重聊一聊前三个模块，后两个模块会在后面的文段中穿插阐述。
第2则-数据库的来源数据库（可以从公司内部的数据库抓取想要的数据）数据平台（神策，MTA，talkingdata，诸葛io等等，需要接入自身产品）自建数据平台（大厂或资本较雄厚的公司会有自己的数据平台，另外也有一些开源的可以免费使用，例如「superset」fromairbnb）爬虫（这是最常见的一种方式，需要一定的编程基础。
一般来说就是技术人员写代码爬取用户，竞对的数据，相应的，也会有反爬虫技术。
）市场调研（问卷调查，电话访谈，实地调查）第3则-方法论数据分析大致可以分为：数理性分析和营销（管理）性分析。
前者相较于后者更加简便，易上手。
后者想要做到精通且灵活运用，则需要大量时间与精力浸淫在工作中，用经验来堆砌功力。
数理性数据分析主要针对类似新增用户数，日活月活，留存率，转化率，埋点数据等等进行分析，它又分为：常规分析法，统计模型分析法，自建模型分析法。
为了帮助各位系统的学习数据分析，我把这些理论知识用结构图来表示关系。
为了呼应文章的基础性，今天我们就一起来学习「常规分析法」。
常规的数据分析法一般都可以分为：趋势分析，对比分析和细分分析。
接下来我们将用「同环比分析法」「ABC分析法」和「漏斗分析法」来对应说明。
同比拿某个周期的时间段与上一个周期的相同时间段做比较。
例如今年的3月比去年的3月，本周的周三比上周的周一等等。
同比增长率=（本期数-同期数）/同期数x100%。
大数据入门手册_光环大数据培训
大数据入门手册_光环大数据培训大数据入门手册，大家都知道大数据与云计算是分割不开的关系。
云计算是一种商业计算模型。
它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。
将文件划分为若干块（Chunk）存储每个块固定大小（64M）通过冗余来提高可靠性每个数据块至少在3个数据块服务器上冗余数据块损坏概率？通过单个master来协调数据访问、元数据存储结构简单，容易保持元数据一致性无缓存Why?跳过有问题的记录一些特定的输入数据常导致Map/Reduce无法运行最好的解决方法是调试或者修改不一定可行~ 可能需要第三方库或源码在每个worker里运行一个信号处理程序，捕获map或reduce任务崩溃时发出的信号，一旦捕获，就会向master报告，同时报告输入记录的编号信息。
如果master看到一条记录有两次崩溃信息，那么就会对该记录进行标记，下次运行的时候，跳过该记录。
具有广泛的适应性支持Google系列产品的存储需求具有很强的可扩展性根据需要随时加入或撤销服务器应对不断增多的访问请求高可用性单个节点易损，但要确保几乎所有的情况下系统都可用简单性简单的底层系统可减少系统出错概率，为上层开发带来便利。
大数据培训、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专大数据领域尖端技能的精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。
通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。
【报名方式】光环大数据官方网站报名：/手机报名链接：http:// /mobile/。
大数据培训有前景吗？O基础学大数据难吗_光环大数据培训
大数据培训有前景吗？O基础学大数据难吗_光环大数据培训目前互联网大数据人才紧缺，不少人都想通过外面培训进入到大数据行业，那么就有人会问，大数据培训难不难学?O基础学大数据难不难? 当然了这得看个人坚持学习的毅力。
O基础参加大数据培训当然是没问题的了，目前许多大数据培训机构都开设了O基础培训班。
针对O基础学员制定相应学习计划，教员们会根据个人学习情况制定措施，多勤加练习，直到掌握大数据技术为止。
当O经验进入时，肯定需要工作技巧、行业背景知识等多方面的输入，如果沟通能力强，可以很好的把人际关系维护好的话，会更容易得到支持。
不过O基础也不用太担忧，光环大数据是一家专业的大数据数据培训平台，最有名的就是他们的课程的制定非常合理化。
里面的课程根据每位学员自身的基础不同，制定学习计划和课程，分班的时候也会根据这个O基础和有基础划分开来，这样更好的保障了每位学员都能学到东西，根据企业制定实训计划，学习完之后考试过关了就会有老师给你推荐就业。
光环大数据初步大数据学习阶段1.了解大数据理论要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。
对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。
所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。
2.计算机编程语言的学习。
对于O基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。
因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。
目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。
他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java 很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。
光环大数据培训 大数据培训课程介绍汇总_光环大数据培训
光环大数据培训大数据培训课程介绍汇总_光环大数据培训光环大数据培训课程包括哪些内容？【光环大数据培训官网：】光环大数据了解到，随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。
各大企业纷纷成立大数据研究部门、大数据研究院、大数据分析室、大数据实验室、大数据研究中心等等，并且砸下重金争取占领大数据的前沿阵地。
大数据人才需求剧增，因此参加光环大数据培训课程、转行大数据行业是非常明智的选择。
光环大数据培训课程包括哪些内容？光环大数据培训课程分为13大阶段90大模块课程+6大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，光环大数据培训课程从简单到专业一步一步带领学生走进大数据开发的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！第一阶段：java核心学习学习内容：Java核心内容第二阶段:JavaEE课程大纲学习内容：JavaEE核心内容第三阶段：Linux精讲学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed 第四阶段：Hadoop生态体系学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie 第五阶段：Storm实时开发学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据第六阶段：Spark生态体系学习内容：Scala函数、SparkSQL、机器学习第七阶段：大数据项目实战学习内容：大型综合性大数据项目以上就是光环大数据培训课程的简单介绍，具体详细课程，请查看光环大数据官网的光环大数据培训课程介绍或直接咨询在线客服。
大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。
从资源视角来看，大数据是新资源，体现了一种全新的资源观。
从技术视角看，大数据代表了新一代数据管理与分析技术。
传统的数据管理与分析技术以结构化数据为管理对象、在小数据集上进行分析、以集中式架构为主，成本高昂。
与“贵族化”的数据分析技术相比，源于互联网的，面向多源异构数据、在超大规模数据集(PB量级)上进行分析、以分布式架构为主的新一代数据管理技术，与开源软件潮流叠加，在大幅提高处理效率的同时(数据分析从T+1到T+0甚至实时)，成百倍的降低了数据应用成本。
光环大数据培训_大数据开发培训课程内容概览
光环大数据培训_大数据开发培训课程内容概览大数据开发培训课程内容概览。
光环大数据认为，大数据时代的到来，使得大叔开发人才的需求量日益增加。
国内高校并没有太多开设关于大数据的课程，因此大数据人才需求量近几年仍然会继续攀升。
光环大数据本着为企业培养更多大数据人才的原则，面向计算机、统计学、等理工科学员招生，以快速提升学员的技能并安排就业。
大数据开发培训课程内容概览：第一阶段：java核心学习学习内容：Java核心内容第二阶段:JavaEE课程大纲学习内容：JavaEE核心内容第三阶段：Linux精讲学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed 第四阶段：Hadoop生态体系学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie 第五阶段：Storm实时开发学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据第六阶段：Spark生态体系学习内容：Scala函数、SparkSQL、机器学习第七阶段：大数据项目实战学习内容：大型综合性大数据项目大数据作为一门新兴的IT技术，正在社会治理和企业决策中起到不容忽视的作用，国家和企业对于大数据人才也越来越重视。
从2015年起，国家不断出台各种法令，扶持和规划大数据产业走上正轨，鼓励培养大数据人才；而企业也不断的增加大数据人才的薪资待遇，渴望吸收到更加多的大数据人才。
大数据开发培训机构仍然是现在学习大数据的主流方式，也是最快捷有效的方式，只要能找到一家专业的大数据开发培训机构，相信找到一份高薪的大数据工作很简单。
光环大数据是一家从事IT行业多年的培训机构，无论是从课程、师资还是项目都深得学员们的信任，口碑和实力都是业内公认的。
作为一家专业级大数据开发培训机构，光环大数据已经孕育出成千上万的高薪学员，成为许多学员圆梦的开始。
大数据前景这么这么好，想要学习大数据的朋友也越来越多，大数据开发培训，就选光环大数据！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
如何在业余时学数据分析_光环大数据培训
如何在业余时学数据分析_光环大数据培训想要培养数据分析的能力，我认为可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。
那么该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？而且数据分析一定是不能脱离业务的，所以从业务的角度，我把我之前的两篇文章整理下，和大家分享一下这些问题。
Part1|数据分析方法论&知识体系1.数据分析体系：道、术、器「道」是指价值观。
要想做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。
一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
「术」是指正确的方法论。
现在新兴的「GrowthHacker」（增长黑客）概念，从AARRR框架(获取、激活、留存、变现与推荐五个环节）入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。
「器」则是指数据分析工具。
一个好的数据分析工具应该能帮助大家进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作，节省时间和精力，帮助更好理解用户、更好优化产品。
2.数据分析的价值数据分析不能为了分析而分析，而要将落脚点放到业务、产品和用户上。
以产品经理为例，数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。
当我们上线了一个新的产品（product）或者功能时，需要对其进行数据监控和衡量（measure）。
然后从监控中采集到产品的用户行为数据（data），并对这些数据进行分析和总结（learn）。
最后从分析中得出结论和观点（idea），如果数据证明我们的新产品/功能是优秀的，那么可以大力推广；如果数据说明我们的产品还存在问题，就需要对产品进行新一轮的优化（build）。
在「产品——数据——结论」的不断循环中，我们不断用数据来优化我们的产品，加快产品迭代的步伐、提升用户体验。
3.数据分析的方法（1）流量分析a.访问/下载来源，搜索词网站的访问来源，App的下载渠道，以及各搜索引擎的搜索关键词，通过数据分析平台都可以很方便的进行统计和分析，分析平台通过归因模型判断流量来源，产品经理在分析这些流量时，只需要用自建或者第三方的数据平台追踪流量变化即可，第三方平台如GoogleAnalytics、GrowingIO等；b.自主投放追踪平时我们在微信等外部渠道投放文章、H5等，许多产品都会很苦恼无法追踪数据。
数据分析培训怎么样 光环大数据分析师的学习经验总结
数据分析培训怎么样光环大数据分析师的学习经验总结写在开头的话，在写这篇文章之前已经计划了很久，只是由于学习任务比较繁重，且没有工作经验没有说服力，所以计划一推再推。
现在学完了全部课程并工作了一段时间后，终于有时间有经验给大家分享一下我的心得。
希望我的感悟心得能给喜欢数据分析或想做这一份工作的读者有一定帮助。
我的知识背景并不复杂，理工科出身、计算机专业，在校期间最喜爱的专业课是数据库和数据结构，虽然最终没有成为一个程序猿，但也曾经通宵奋战写代码，除此之外，和大部分大学生一样，普通的高等数据基础、学过概率统计，简而言之，我的基础和大部分同学一样；在我看来编程的核心是数据库，而数据库的核心是数据，在一次数据库方面的讲座中偶然听到了一个新的词汇“数据挖掘”，而数据挖掘的作用是挖掘蕴藏在大型数据库海量数据中潜在应用价值的信息或规则；面对日益庞大的数据量，我们需要的不正是去粗取精吗？我被如此新颖和实用的技术深深的吸引了，这一年是2014年底；在之后的一长段时间中，我在生产企业中工作过，在生产企业中我接触到了精益六西格玛，而在这种管理方法体系中恰恰最看重的就是数据；之后在管理咨询公司工作的经历让我体会到，各行各业已经开始重视数据在工作中的作用，开始根据看得到的数据来进行日常的管理工作和安排将来的工作计划，这让我看到了数据的潜力，也让我坚定了将“数据”作为我的工作技能的决心，但数据分析培训好学吗？怎样才能成为一个专业的数据人？对此我一无所知。
为了在不浪费时间和精力的前提下更快更好地进入数据领域，我当时参加了光环大数据的数据分析师培训，这一次培训的内容包括几个大的方面：战略管理、数据分析基础、量化经营、量化投资，在培训期间学习了很多在管理咨询公司接触过的知识，如：PEST分析、波特五力模型、SWOT分析、波士顿矩阵、GE矩阵，让我对这些工具有了更深层次的体会和理解；课程中除了讲到了数据分析行业的前景等预备知识还有数据采集、数据录入、数据清洗、数据分析前加工，也讲了我感兴趣的回归分析、时间序列分析，并且都由老师带领同学使用Excel进行操作，但是苦于我并非财会专业毕业，并没有学习过财务管理、市场营销等课程，在量化投资部分学习起来感觉比较吃力；经过培训之后让我对数据的作用有了更直观的认识，也熟悉了数据分析项目的步骤和工作内容，更让我感受了如何站在一个决策者的角度利用总投资估算表、总成本费用估算表、收益估算表、现金流量表的数据进行准确的投资决策。
光环大数据培训机构分析 大数据初学者好学吗_光环大数据培训
光环大数据培训机构分析大数据初学者好学吗_光环大数据培训光环大数据大数据培训机构，很多人都知道大数据很火，就业很好，薪资很高，想往大数据方向发展。
但该学哪些技术，学习路线是什么样的呢?用不用参加大数据培训呢?如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么光环大数据老师就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么?是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣?是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣?还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。
其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。
请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。
先说一下大数据的4V特征：数据量大，TB->PB数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等;商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来;处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。
现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，再列举一些常见的：文件存储：hadoopHDFS、Tachyon、KFS离线计算：HadoopMapReduce、Spark流式、实时计算：Storm、SparkStreaming、S4、HeronK-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB资源管理：YARN、Mesos日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid分布式协调服务：Zookeeper集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、ClouderaManager数据挖掘、机器学习：Mahout、SparkMLLib数据同步：Sqoop任务调度：Oozie……眼花了吧，上面的有30多种吧，别说精通了，全部都会使用的，估计也没几个。
数据分析入门如何训练数据分析思维_光环大数据培训
数据分析入门如何训练数据分析思维_光环大数据培训我们在生活中，会经常听说两种推理模式，一种是归纳一种是演绎，这两种思维模式能够帮助数据分析师完成原始的业务逻辑积累，在此基础上快速定位业务问题，提升分析效率，但是对于刚入门的数据分析师，在项目经验不足的前提下，如何快速完成项目的分析报告？这里引进一种外展推理的思维模式，方便入门分析师的完成日常的工作。
那什么是外展推理模式呢？在麦肯锡思维模式中它将人的推理过程涉及的实体分为三个部分：规则，情况以及结果。
规则:通常是对这个世界的看法；情况：就是这个世界存在的已知事实；结果：将规则用于情况，预期要发生的事儿。
这三个任何一个实体都可以作为推理的起点，然而起点不同意味着，推理的方法也有所差异。
以规则为起点的推理方法可以称之为演绎推理。
举个例子，如果平时不努力，考试成绩将不及格(规则)；现实中a平时不努力(情况)；所以a考试不及格(结果)。
以情况为起点的推理方法就是归纳推理。
a平时不努力(情况)；a考试不及格(结果)；所以a考试不及格的原因可能是平时不努力。
以结果为起点的推理方法就是外展型思维方法。
a考试不及格(结果)，考试不及格通常是由于平时不努力(规则)，检查是否平时不努力(情况)。
从日常工作中，我们可以发现，外展推理的思维模式十分切合日常数据分析师的多维分析定位原因的工作模式，是数据分析师尤其是入门数据分析师最应该具备的一种思维逻辑，那如何进行外展推理呢？外展推理用大白话来说就是强迫自己思考产生问题的各种可能原因，之后的重点就是收集资料，以证明是这些原因或不是这些原因。
在工作过程中MECE结构化分解是主要手段，按日常的工作可以简化如下三个流程：将所思考的问题的相关因素全部罗列出来。
对所有相关的因素进行层级和相关性比较，分离不同层级的因素，合并同一层级中相同的因素，确保各因素的独立性。
按照正确的逻辑关系，把各因素进行排列组合。
如下图：我们可以将问题进行分解，分解的原则为各部分之间相互独立（MutuallyExclusive）所有部分完全穷尽（CollectivelyExhaustive）在此基础上按层级进行数据分析定位，找到最细的原因。
小白学数据分析_光环大数据培训
小白学数据分析_光环大数据培训罗列一下工作中数据分析工作会遇到的软件以及学习方法。
对于入门小白，建议从excel工具入手—打好报表基础学习Excel也是一个循序渐进的过程基础的：简单的表格数据处理打印、查询、筛选、排序函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function 可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件数据透视表、VBA程序开发按照我习惯的方法，先过一遍基础，知道什么是什么，然后找几个case练习。
多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，善用插件，还有记得保存。
函数和数据透视表是两个重点，结合业务场景来学习，可参考《谁说菜鸟不会数据分析》。
制作数据模板必须掌握的excel函数日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum。
日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。
数学函数：product，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproduct统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs。
统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。
查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata。
这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。
文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len。
这几个函数多半用在数据整理阶段使用。
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从零开始学数据分析_光环大数据数据分析培训
基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。
一、第一阶段（一般岗位叫数据专员）
基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。
这样很多传统公司的数据专员已经可以做了
二、第二阶段（数据专员~数据分析师）
这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。
大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。
三、第三阶段（数据分析师）
统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT 和excel一定要溜。
这些技术就够了，能应付大多数传统公司业务和互联网业务。
四、第四阶段（分裂）
数据分析师（数据科学家）、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。
可视化工程师：这部分国内比较少，其实偏重前端，会highcharts，d3.js,echarts.js。
技术发展路线可以独立，不在这四阶段，可能前端转行更好。
ETL工程师：顾名思义，做ETL的。
大数据工程师：熟悉大数据技术，hadoop系二代。
数据工程师（一部分和数据挖掘工程师重合）：机器学习精通级别（往往是几种，不用担心不是全部，和数据分析师侧重点不同，更需要了解组合模型，理论基础），会组合模型形成数据产品；计算机基本知识（包括linux知识、软件工程等）；各类数据库（RDBMS、NoSQL(4大类)）
数据挖掘：和上基本相同。
爬虫工程师：顾名思义，最好http协议、tcp/ip协议熟悉。
技术发展路线可以独立，不在这四阶段
发现回答的有点文不对题额，不过大致是所有从底层数据工作者往上发展的基本路径。
往数据发展的基本学习路径可以概括为以下内容：
1.EXCEL、PPT（必须精通）
数据工作者的基本姿态，话说本人技术并不是很好，但是起码会操作；要会大胆秀自己，和业务部门交流需求，展示分析结果。
技术上回VBA和数据透视就到顶了。
2.数据库类（必须学）
初级只要会RDBMS就行了，看公司用哪个，用哪个学哪个。
没进公司就学MySQL吧。
NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。
基本的NoSQL血MongoDB和Redis （缓存，严格意义上不算数据库），然后（选学）可以了解各类NoSQL，基于图的数据库Neo4j，基于Column的数据库BigTable，基于key-value的数据库redis/cassendra，基于collection的数据库MongoDB。
3.统计学（必须学）
如果要学统计学，重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归（特别是广义线性回归）、主成分分析。
这些个用的比较多。
也有学时间序列、bootstrap、非参之类的，这个看自己的意愿。
其他数学知识：线性代数常用（是很多后面的基础），微积分不常用，动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。
4.机器学习（数据分析师要求会选、用、调）
常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯；不常用的也稍微了解一下；深度学习视情况学习。
5.大数据（选学，有公司要求的话会用即可，不要求会搭环境）
hadoop基础，包括hdfs、map-reduce、hive之类；后面接触spark和storm 再说了。
6.文本类（选学，有公司要求的话会用即可）
这部分不熟，基本要知道次感化、分词、情感分析啥的。
7.工具类
语言：非大数据类R、Python最多（比较geek的也有用julia的，不差钱和某些公司要求的用SAS、Matlab）；大数据可能还会用到scala和java。
可视化（选学）：tableau、http://plot.ly、d3.js、echarts.js，R里面的ggplot、ggvis，Python里的bokeh、matplotlib、seaborn都不错数据库语言：看你自己用啥学啥
其他框架、类库（选学）：爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy)，日志分析（常见elk）。
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
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