問答專欄Q & A COLUMN
這個我有經驗，我來答一下?????♂?
目前在我們數據行業內的日常用語中，數據分析和數據可視化這兩個術語似乎已成為同義詞。雖然說兩者它都包含數據分析的內容，但實際上還是有一定的細微差別。就比如說
數據分析：它更多的強調的是一個邏輯思維能力，強調的是一個探索性的過程，通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因為這些答案并不總是容易得到的。
而數據可視化分析：它就在數據分析的基礎上涉及到數據的可視化展示，從單個圖表到全面的儀表盤。借助有效的可視化顯著減少了受眾處理信息和獲取有價值見解所需的時間。加快了數據分析的效率，但是不是什么樣的可視化都能達到我們的目的，還需要具備很多必要的條件。
簡單來說：
數據分析其實就是通過你的邏輯思維能力在一張普通的白紙上把一道數學題解答了出來，而數據可視化分析在于你不但把這道題解答了出來，還通過一些可視化工具把這個答案呈現的比較好看以及讓局外人更容易理解～
雖然兩者存在著天然的差別。但這并不是說兩者永遠不會和諧共處或者離和諧很遠。其實在實際處理數據時，分析應該先于可視化輸出，而可視化分析可能是呈現有效分析結果的一種好方法，兩者在應用中存在著關聯。
想入行數據分析師這個方向，必須學習數據可視化技能！多一項把數據分析用可視化工具展現出來的技能不好嗎？反正都是分析師，技多不壓身哦～競爭力會大一些，而且還是現如今這種追求美的社會背景下～好看的圖表呈現的數據，還是要比一堆枯燥的數字，文字要吸引人的多?。。。。?/strong>
對于數據可視化分析師來說，他應該是多才多藝的，具有良好的數據收集和分析復雜數據的能力是必備條件，無論是敘述還是統計。具體的話應該掌握以下幾點：
如果要選擇數據可視化分析方向，你一定要了解可以借助哪些工具來展示你的數據分析結果????
那么對于數據可視化分析來說，相關軟件那么多，你如何選取最適合的工具才能做出最好的呈現效果，????下面????
1. 專業圖表類（Excel、BI圖表、PPT等）
適用人群：面向有數據可視化需求的對象
使用難度：中等
特點：需要有一定的基礎，比較專業，適合有針對性的圖表制作
2. 開發工具類（Python、R語言等）
適用人群：多為開發人員使用，技術方面有一定要求
使用難度：較高
特點：專業化可視化工具，會涉及到系統的編程開發，因為涉及到二次開發，所以個性化的程度比較高
3. Saas版本在線工具（袋鼠云EasyV、ucloud云DataV、ucloudRaydata等)
適用人群：面向業務人員
使用難度：簡單
特點：屬于零編程類，操作簡單，多面向業務人員，基于數據分析的一款可視化工具
如何選擇最合適的數據可視化工具？
如果入職大型企業的數據可視化分析師后，你如果要進行數據分析，那肯定講究的就是一個數據的時效性，所以數據可視化大屏分析工具的選用也是作為數據分析者也是必須掌握的一個技能之一。
所以在工具的選擇上，其實個人還是推薦大家使用saas版的在線工具類，學習難度小，花費的時間成本低，就比如拿袋鼠云的數據可視化EasyV這個工具來說「以下純屬個人的免費試用體驗」：
免費試用鏈接也可以分享給大家????，可以自己體驗看看效果如何：免費試用撮這里?????????https://easyv.dtstack.com/jiuqi
EasyV它是一款數據可視化應用平臺，使用者可以通過EasyV來更高效的實現數據可視化場景，而且它產品內有豐富的模版可以滿足85%的真實的可視化場景需求，包括還有一些海量的自定義組件，樣式精美，通過簡單的“拖拉拽”動作即可根據自己需求來替換模板的單個組件。除此之外還有很炫酷的3D地圖還原了真實的世界，這個EasyV產品還涉及了動態面板以及交互功能，讓靜態的大屏可以根據自己的創意靈動起來。我們可以自己設置手機終端遠程操作大屏，讓匯報、講解變得十分輕松。
從袋鼠云官網扒下來的官方介紹：????
EasyV - 袋鼠云 easyv.dtstack.com/jiuqi
EasyV產品優勢：EasyV內置豐富的場景模板，用戶可依據模板進行項目交付、用戶限制寬松、EasyV性價比更高
產品特點：純界面化操作、豐富的組件模板、多形態交互、多數據源支持、輕量易部署、自定義組件開發
當然國內還有很多其他優秀的數據可視化工具????，我之前都一一試用體驗過也寫過一篇總結性的文章，大家有興趣的話也可以去看看????
要想入行某一個行業，必須要學會行業的專業基本技能，這樣你才有自己的核心競爭力，在職場上所向披靡。
更多數據可視化相關知識，大家關注我呀關注我關注我就有很多免費知識可以學習啦??！
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忍不住要發言了，不要一直以一個打工者的心態去問問題，不要去問學什么，而要問自己你要干什么。大概從12年，大數據在中國有了爆發式增長，這就像坐馬車的時代出現了汽車一樣，你如果問汽車來了，我需要學習什么，答案很簡單-“一本駕照”。所以正確的邏輯應該是，什么是大數據，大數據帶來了什么，它能給我帶來哪些改變，為了適應這種改變，我應該學習什么，所以學習是最后的一個問題，只有前面這些問題考慮清楚了，你的學習才有方向，才有意義，才有動力，到那時候你便知道自己要學什么。
要入門大數據的話，可關注我有個類似這問題的答案供參考，“做數據分析需要學什么”，除了業務知識，我首要建議你學好統計學，這個是大數據的“源”，總之不要把太多的時間花費在工具層面，這些都是有教程的，是用來提效的。如何與自己要做的事情結合，把業務問題轉化為統計或者數學問題去解決，這個是需要花更多時間去思考的，也是你未來的競爭力所在。
任何一門新知識的學習，如同這個圖像，螺旋式上升，前進過程有升有降。此圖來自于Python可視化庫pyecharts。
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大數據分析概念?
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V，?數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性(Veracity)。?
大數據作為時下最火熱的IT行業的詞匯，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。
大數據分析工具介紹?
前端展現?
用于展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho,?Spagobi,?Openi,?Birt等等。?用于展現分析商用分析工具有Style?Intelligence、RapidMiner?Radoop、Cognos,?BO,?Microsoft?Power?BI,?Oracle,Microstrategy,QlikVie、?Tableau?。?
國內的有BDP，國云數據（大數據魔鏡），思邁特，FineBI等等。?
數據倉庫?
有Teradata?AsterData,?EMC?GreenPlum,?HP?Vertica?等等。?
數據集市?
有QlikView、?Tableau?、Style?Intelligence等等。
大數據分析步驟?
大數據分析的六個基本方面?
1.?Analytic?Visualizations（可視化分析）?
??不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2.?Data?Mining?Algorithms（數據挖掘算法）?
??可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3.?Predictive?Analytic?Capabilities（預測性分析能力）?
??數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4.?Semantic?Engines（語義引擎）?
??我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
?5.Data?Quality?and?Master?Data?Management（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。?
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
6.數據存儲，數據倉庫?
數據倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數據庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和加載(ETL)，并按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平臺。
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1、基礎科學的能力
統計學，數學，邏輯學是數據分析的基礎，是數據分析師的內功，內功不扎實，學再多都是徒勞。
掌握統計學，我們才能知道每一種數據分析的模型，什么樣的輸入，什么樣的輸出，有什么樣的作用，開始我們并不一定要把每個算法都弄懂。
如果我們要做數據挖掘師，數據能力是我們吃飯的飯碗。如果你沒有數學能力，用現成的模型也好，模塊也好，也能做，但一定會影響你的技術提升，當然更影響你的職位晉升。
2、使用分析工具的能力
數據分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必須掌握并且會應用，畢竟企業需要的不是學者而是應用型人才。
3、掌握編程語言的能力
不會Python、不會R，說你懂數據分析誰都不信。
4、邏輯思維的能力
邏輯思維對于數據分析來說特別重要，不單單是數理邏輯這塊，還要有邏輯學的知識。反映商業數據里，大家可以理解為去搭建商業框架或者說是故事線，有邏輯的推進，結果才會另人信服。
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大數據需要的語言
Java、Scala、Python和Shell
分布式計算
分布式計算研究的是如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然后把這些部分分配給許多服務器進行處理，最后把這些計算結果綜合起來得到最終的結果。
分布式存儲
是將數據分散存儲在多臺獨立的設備上。采用的是可擴展的系統結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。
分布式調度與管理
分布式的集群管理需要有個組件去分配調度資源給各個節點，這個東西叫yarn; 需要有個組件來解決在分布式環境下"鎖"的問題，這個東西叫zookeeper; 需要有個組件來記錄任務的依賴關系并定時調度任務，這個東西叫azkaban。
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hbase、hive、sqoop。大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。大數據數據采集階段：Python、Scala。大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用等
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目前在我們數據行業內的日常用語中，數據分析和數據可視化這兩個術語似乎已成為同義詞。雖然說兩者它都包含數據分析的內容，但實際上還是有一定的細微差別。就比如說
數據分析：它更多的強調的是一個邏輯思維能力，強調的是一個探索性的過程，通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因為這些答案并不總是容易得到的。
而數據可視化分析：它就在數據分析的基礎上涉及到數據的可視化展示，從單個圖表到全面的儀表盤。借助有效的可視化顯著減少了受眾處理信息和獲取有價值見解所需的時間。加快了數據分析的效率，但是不是什么樣的可視化都能達到我們的目的，還需要具備很多必要的條件。
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大數據開發：Ja-va、大數據基礎、HDFS分布式文件系統、MapReduce分布式計算模型、 Yarn分布式資源管理器、Zookeeper分布式協調服務、Hbase分布式數據庫、Hive分布式數據倉庫、 FlumeNG分布式數據采集系統、Sqoop大數據遷移系統、Scala大數據黃金語言、 kafka分布式總線系統、Spark體系...
數據分析與挖掘：Python基礎、關系型數據庫MySQL、文檔數據庫MongoDB、內存數據庫Redis、網絡爬蟲、數據分析、數據處理、數據分析處理進階等
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