大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
你悄然出现，我紧紧拥抱，你说了一句不会走，我竟开心了好一阵子。
大数据分析与数据分析这几年一直都是个高频词很多人都开始纷纷转行到这个领域也有不少人开始跃跃欲试想找准时机进到大数据或数据分析领域如今大数据分析和数据分析火爆要说时机可谓处处都是时机关键要明了的一点是大数据分析和数据分析两者的根本区别在哪里只有真正了解了才会知晓更加适合自己的领域是大数据分析师还是数据分析师毕竟职场如战场时间就是生活不容儿戏更不容怠慢下面我来好好告诉大家两者的本质区别到底是什么
大数据分析指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉管理和处理的数据集合是需要新处理模式才能具有更强的决策力洞察发现力和流程优化能力的海量高增长率和多样化的信息资产
在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》 中大数据分析指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径而采用所有数据进行分析处理因此不用考虑数据的分布状态（抽样数据是需要考虑样本分布是否有偏是否与总体一致）也不用考虑假设检验这点也是大数据分析与一般数据分析的一个区别
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程
大数据分析与数据分析最核心的区别是处理的数据规模不同由此导致两个方向从业者的技能也是不同的在CDA人才能力标准中从理论基础软件工具分析方法业务分析可视化五个方面对数据分析师与大数据分析师进行了定义
数据分析师的理论要求统计学概率论和数理统计多元统计分析时间序列数据挖掘
工具要求必要ExcelSQL可选SPSS MODELERRPythonSAS等
分析方法要求除掌握基本数据处理及分析方法以外还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法贝叶斯神经网络决策树聚类分析法关联规则时间序列支持向量机集成学习等）和可视化技术
业务分析能力可以将业务目标转化为数据分析目标熟悉常用算法和数据结构熟悉企业数据库构架建设针对不同分析主体可以熟练的进行维度分析能够从海量数据中搜集并提取信息通过相关数据分析方法结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析
结果展现能力报告体现数据挖掘的整体流程层层阐述信息的收集模型的构建结果的验证和解读对行业进行评估优化和决策
理论要求统计学概率论和数据库数据挖掘JAVA基础Linux基础
工具要求必要 SQLHadoopHDFSMapreduceMahoutHiveSpark可选RHadoopHbaseZooKeeper等
分析方法要求熟练掌握hadoop集群搭建熟悉nosql数据库的原理及特征并会运用在相关的场景熟练运用mahoutspark提供的进行大数据分析的数据挖掘算法包括聚类（kmeans算法canopy算法）分类（贝叶斯算法随机森林算法）主题推荐（基于物品的推荐基于用户的推荐）等算法的原理和使用范围
业务分析能力熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlibSparkSQL的功能与应用场景根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善
结果展现能力报告能体现大数据分析的优势能清楚地阐述数据采集大数据处理过程及最终结果的解读同时提出模型的优化和改进之处以利于提升大数据分析的商业价值
综上大数据分析与数据分析的根本区别就是分析的思维与分析所用的工具不同大家在求职或转行过程认清自己对两者的偏好和自己的兴趣所在以及自己的能力更适合在哪个领域发挥还有自己所在城市对两者的职业需求综合天时地利人和三个条件我们才能做出更理智更客观更科学的抉择
（1）面授利用连续三周的周末时间（具体时间请到中国CPDA[2]数据分析师网站查询），为学员安排为期六天的面授课程，具有丰富实践经验的老师将全面讲解项目数据分析知识，讲解与案例教学、互动教学、头脑风暴、深度讨论相结合，使学员深刻理解和掌握所学知识。（2）远程学习时间为一年整，在此……阅读全文 >>
1.根据现行的就业现状而言，数据分析师就业形势属于良好。2.分析师的能力差距还挺大的，待遇差距也是很大，应该说找一个不难，待遇好平台好，还是需要看个人能力的。3.数据分析师这份直接的需求主要集中于北上广等一线城市，杭州亦是一个不错的选择。在求职时可以广泛的考虑这三个区域，对于其他……阅读全文 >>
爬取一个月内4600份大数据领域职位需求，生成一份大数据市场需求报告。为了探索这个问题，我从几个主流招聘网站爬取了大数据相关的职位信息，最终生成一份《大数据职位需求报告》，主要从两个方面进行阐述：整体大局概述：主要从大数据领域的技术细分方向、薪酬分布、城市分布、学历分布、经验影响……阅读全文 >>
1、懂业务。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。2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导……阅读全文 >>
搜索引擎分析师(SearchEngineOptimizationStrategyAnalyst，简称SEO分析师)是一项新兴信息技术职业，主要关注搜索引擎动态，修建网站，拓展网络营销渠道，网站内部优化，流量数据分析，策划外链执行方案，负责竞价推广。SEO分析师需要精通商业搜索引擎……阅读全文 >>
为什么数据前面加个大？不加大你不点，不加大不时髦，不加大不够大！先从一个故事讲起，某养猪场厂长告诉A分析尸，我要看几个数据，你提取一下，一周后给我看看。A分析尸列出：猪总数10000、收入500万、净利润180万。猪场老板一看，说：做的不错，A君好好干。同样的问题，猪场老板给了B……阅读全文 >>
不管公司多大，获取数据都是非常重要的基础。那么大数据分析师如何获取完整、连续、有价值的数据呢？1、系统日志采集许多公司的业务平台每天都会产生大量的日志数据。日志收集系统要做的事情就是收集业务日志数据供离线和在线的分析系统使用。高可用性、高可靠性、可扩展性是日志收集系统所具有的基本……阅读全文 >>
1.懂业务：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。2.懂管理：一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导……阅读全文 >>
1、考察对数据的敏感度。面试的时候，数据部门经理问一些生活中的数据的问题，一个优秀的数据分析师对数据有很强的敏感度，生活中常见的数据，你直观的感受往往能反应出你的资质。2、数学基本概念和统计学方法。遇到的有排列组合的问题的，还有指数衰减的定义等等。或者直接给一个问题或者数据，问问……阅读全文 >>
1、理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。2、工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、word、脑图）等。3、业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题，只有理解了商业问题，……阅读全文 >>