回答:谢谢邀请!数据分析师通常分成两种,一种是应用级数据分析师,另一种是研发级数据分析师,区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具,把业务模型映射到数据分析工具上,从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多,比如Excel就是一个传统的数据分析工具,另外还有Minitab、LINGO、JMP等,要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常...
回答:作为一个数据分析师来回答一下:我做这行两年多了,刚开始的时候用的多是MySQL数据库,当然,Oracle数据库也会用到,尤其是在金融行业或者国企都用Oracle,一般的公司使用MySQL数据库,可能是因为MySQL数据库免费吧。另外,在一家互联网公司,我遇到了mongodb,目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多,这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师,可能对数据库的使用一般是存取数据...
回答:一名合格的数据分析师应该掌握网页爬虫:Python或R数据存储:Excel或者Tableau、MangoDB等数据清洗:数据缺失处理等数据分析:线性回归等数据可视化:Python或R的可视化包进阶级数据分析师:统计知识运筹学知识机器学习知识掌握以上三个技能点便可称之为数据科学家至于面试要准备些啥?Simply按照上面技能点一一准备但是今天要说的是一项奇淫技巧那就是--写一篇数据分析的推文在这篇推文...
回答:大数据的技术大数据技术包括:1)数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2)数据存取: 关系数据库、NOSQL、SQL等。3)基础架构: 云存储、分布式文件存储等。4)数据处理: 自然语言处理(NLP,Natural Language Processin...
回答:数据分析的应用几乎是无行业和人群限制的。数据分析的魅力体现在数据的价值和创新的能力,运用数据的能力越来越成为基础的职业技能,因此任何有兴趣和需求的人士都可以进入这个领域。涉及到数据分析学习和工具的选择, 那么久可以从知识和应用的角度入门数据分析的路径。01SQL数据库语言作为数据分析师,我们首先要知道如何获取数据,其中最常用的就是从关系型数据库中取数。因此,你可以不会R,但不能不会SQL。大数据...
对于一家自身组织运行历史数十年的公司来说,数据仓库会是一种有效帮助其报告和理解相关操作的方式。在数据仓库出现之前,对来自不同系统的数据进行报告与收集是一项昂贵、耗时而且常常徒劳无功的尝试,而数据仓库保...
...迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验。 数据仓库作为企业提供决策支持而构建的集成化数据环境,本身并不产生或者消费数据,基本架构包含的是数据流入流出的过程,首先放上一张数据仓库的架构图。数据仓...
...由于资历尚浅,难免会有很多错误,望批评指正! 概述 数据仓库包含的内容很多,它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话,它可以包含下面的这些内容: 以Hadoop、Spark、Hive等组建为中心的数据架构体系。 各...
大数据热引发了人们对Hadoop的极大兴趣,同时也引来一些误解,认为既然Hadoop能帮助解决数据的处理和分析问题,它就可以替代传统的数据仓库。 数据仓库(数据库)与Hadoop(MapReduce)其实是两类有着很大区别的技...
云计算和数据仓库是合理的一对。云存储可以按需扩展,云可以将大量服务器贡献于某一具体任务。数据仓库通用功能是本地数据分析工具,受到计算和存储 资源的限制,同时也受到设计者考虑新数据源集成的能力的限制。如...
大数据正在彻底改变IT世界。那么,什么样的数据谈得上数据呢? 根据IDC的报告,未来十年全球大数据将增加50倍。仅在2011年,我们就将看到1.8ZB(也就是1.8万亿GB)的大数据创建产生。这相当于每位美国人每分钟写3条Tweet,而...
大数据正在彻底改变IT世界。那么,什么样的数据谈得上数据呢? 根据IDC的报告,未来十年全球大数据将增加50倍。仅在2011年,我们就将看到1.8ZB(也就是1.8万亿GB)的大数据创建产生。这相当于每位美国人每分钟写3条...
来自Wikibon社区的大数据宣言为公司提供有效的业务分析工具和技术是首席信息官的首要任务。有效的业务分析(从基本报告到高级的数据挖掘和预测分析)使得数据分析人员和业务人员都可以从数据中获得见解,当这些见解转...
...几次同样的对话场景:问:你是做什么的?答:最近在搞数据仓库。问:哦,你是传统行业的吧,我是搞大数据的。答:...... 发个牢骚,搞大数据的也得建设数据仓库吧。而且不管是传统行业还是现在的互联网公司,都需要对...
...概述,继续熏陶 Hadoop部分Hadoop的起源与背景知识 1.大数据的核心问题: (1)数据的存储:分布式文件系统(分布式存储) (2)数据的计算:分布式计算 2.概念:数据仓库(Data warehouse) (1)我们可以把H...
曾经有段时间,大概两年前,SQL-on-Hadoop就要打开Hadoop的数据访问。这是基于以下两个原因:SQL自有的那些特征,消除Hadoop/MapReduce专家对数据访问的排他性。是的,一些架构细节也是重要的,比如SQL引擎是否直接触及Hadoop集群的...
本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享。编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作。专注于数据仓库、任务流调度、元数据管理、...
为你的业务使用大数据技术是一个非常有吸引力的事情,现在Apache Hadoop使得它更加吸引人了。 Hadoop是一个大规模可伸缩的数据存储平台,被用作许多大数据项目的基础。Hadoop很强大,但是它有一个很陡峭的学习曲线,需要公...
云计算和数据仓库是合理的一对。云存储可以按需扩展,云可以将大量服务器贡献于某一具体任务。数据仓库通用功能是本地数据分析工具,受到计算和存储资源的限制,同时也受到设计者考虑新数据源集成的能力的限制。如...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程,现在仅需3步,就可以畅游帕鲁大陆!需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程,现在仅需1步,就可以畅游帕鲁大陆!也欢迎大...