大数据分析有哪些方法

　　许多人认为大数据分析岗从业困难，但真正在大数据分析岗从业多年的人却认为大数据分析是一个可流程化的岗位，只要弄懂关于数据分析的相关系统软件，知道大数据分析的流程，足够有耐心，完全能在0基础的情况下做好大数据分析。

　　那么，大数据分析有哪些方法?主要的方法有4种，一是描述性分析，就是告诉我们发生了什么，二是诊断型分析，分析这些数据为什么会出现，出现这些数据的原因是怎样，就是对紊乱的数据信息进行分离处理。三是预测型分析，也就是说结合着现有已知数据去大胆预测未来有可能发生什么，它是使用算法确保历史模型能用于未来特定预测结果的方式。四是指令型分析，就是我已经结合着这些数据知道了诱发原因、预估了未来可能会出现的一些问题，现在我要结合着未来的可能提前做好对应预案，这叫做指令型分析。
 

　　以上所说的四大方法其实囊括了大数据分析的最常见切入角度和可能性，在得到大数据之后你可以按照4个角度出发去考虑一下这些数据证明了什么，这些数据的出现代表着什么，这些数据能预测怎样的未来，这些数据能给未来问题的解决带去怎样的帮助，从4个角度出发去切入往往能快速套用大数据分析的算法模式得到精准切入点，只要走一遍无效数据剔除、数据存储、数据建模、数据分析、可视化结论得出的整个全流程，就能得到可视化结果，为未来起到指引。

　　不管你开始所选择的大数据分析方法是哪一种，想要完成大数据分析的从业流程都必须要完全掌握所有系统和软件，比如说Linux系统，大多数软件都会在Linux系统中被打开，所以该系统用得好，对于后期像spark、storm等软件的使用将会带去极大帮助，这一个环节不可忽略。另外关于storm以及spark等诸多软件的学习也要做到灵活运用，要能在不同存储、分析软件内点击对应界面，让数据被存储、被提取、做建模。

　　通过分析大家也都明白了，大数据分析方法的学习只是大数据分析课程的一个基础，除了应该了解方法之外还要学习不同系统软件的运用，还要强化自我的抗压能力，因为大数据分析是一个漫长的过程，哪怕是有时效性的数据，一般从获得到分析得出结论，整个团队不同员工不停加班也都需要好几天时间，而且几天工作结束之后、得到的结果未必跟真实情况一致，很可能需要从头再来，所以一定要提升自我抗压能力，如此才能接受分析许久没有结果的可能。