大数据分析学习内容：理解入门、数据预处理、数据挖掘、数据建模、机器学习、大数据平台技术、项目实战 (大数据分析学的东西)

目录

• 大数据分析的五个基本方面
• 大数据都需要学什么？

大数据分析的五个基本方面

大数据分析需要掌握五个基本方面：

1. 可视化分析

   将大数据以可视化方式呈现，直观地展示数据特征，便于理解。

2. 数据挖掘算法

   根据不同数据类型和格式，使用科学的统计方法深入数据内部，挖掘有价值的信息。

3. 预测性分析能力

   从大数据中挖掘特征，建立模型，通过新数据预测未来趋势。

4. 语义引擎

   从用户输入的语义（如关键词）中分析用户需求，改善用户体验和广告匹配。

5. 数据质量和数据管理

   高质量的数据和有效的数据管理确保分析结果的真实性和价值。

大数据都需要学什么？

学习大数据技术需要掌握以下知识：

1. 基础阶段

   • Linux、Docker、KVM
   • MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、Redis
   • Hadoop（Hadoop概念、HDFS工作原理、YARN介绍和组件介绍）

2. 大数据存储阶段

   • HBase、Hive、Sqoop

3. 大数据架构设计阶段

   • Flume分布式、Zookeeper、Kafka

4. 大数据实时计算阶段

   • Mahout、Spark、Storm
5. 

   大数据数据采集阶段

   • Python、Scala

6. 大数据商业实战阶段

   • 分析需求、解决方案实施
   • 综合技术实战应用

扩展材料：大数据的5V特点

大数据具有以下5V特点：

• Volume（大量）： 数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。
• Velocity（高速）： 数据产生和变化速度极快。
• Variety（多样）： 数据类型繁多，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等。
• Value（价值密度）： 数据中包含大量有价值的信息。
• Veracity（真实性）： 保证数据的真实性和可信度。