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　　先来说一说普通人所理解的大数据，很多人所理解的大数据就是一份200兆的Excel文件，认为200兆的Excel文件就已经很大了，有些人所认为的大数据就是一本500万字书所对应的几百兆数据，甚至还有人认为自己刚刚买了车、买了房马上有不少人打电话过来，肯定是因为车行、房企收集了我的大数据，如此理解都存在着偏差。真正的大数据指的是量超过10GB的数据集，大数据分析分析的就是这些被获得的、不规整数据，以此来了解各个数据之间的联系。
 

　　数据分析由来已久，只是开始的数据采集方式简单，只依托线下问卷的调查，借助于一张张的问卷、通过现场询问方式来获得数据，如此方法已经传承了几百年时间，后来被推出的统计学、管理学理论都是在此基础上建立起来的，但是如此仅仅依托于人力方式来调查的做法非常耗人力、很耗时间，而且调查的结果准确率较低。

　　当下的大数据分析指的是依托于linux、java、hadoop等系统软件语言作为依托，按照数据获得、数据清洗、数据分层建模、数据可视化结论得出、数据预测等诸多模块去展开整个分析流程的，对已经从业多年的人士来说他们看大数据分析的从业过程就特别简单，只需要知道不同时间点用什么软件，在不同时间节点将软件打开、将数据存储、输入即可完成，操作难度系数很低。

　　因为大数据分析被应用于不同行业，所以分析侧重点不一样，就以淘宝、京东等购物平台作为例子分析一下，一般来说，从购物平台获得的数据，重点分析的都是用户的性别、年龄、职业、出生、年消费金额、购物次数等等，做这样的分析想要得到什么数据呢?想要知道未来这些用户有可能花钱在哪些商品的购买上，针对性就会在淘宝、京东等首页平台做推荐，这就是大数据分析在购物平台上的重点应用。

　　事实上大数据分析的内容远不止以上这些，如果想要系统学习还是应该找一个专门培训机构授课，在机构内讲师会就过去已经嚼烂了嚼透了的知识点做说明，将有用的、对后期从业有帮助的留下来做深度剖析，让大家在毕业时就能形成技能、具备从业的基础。