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　　大数据分析主要依托是云计算、计算机软件，如果要说非常复杂一些人可能未必会理解，直白一些来说，以前人们也会分析数据，但是分析的数据量不大，因为量少所以简单的通过纸笔、脑力计算就能得到精确结论，但大数据有着超过10tb的量，且数据跟数据之间的关系很复杂，数据的凌乱性决定了无法用人力来进行分析，正是因为如此，所以需要各类软件语言工具的帮忙才行。有了工具之后，大数据分析师只要从不同可能角度出发去思考数据分析的可能性，再具体切入、套入算法和工具做分层建模，然后打造出跟实际数据一致的模型，利用模型测算未来某一个时间节点的可能性，如此就能得到可视化结论了。

　　除此之外大数据分析还跟数学、概率学、等相关，它是一个跨学科的复合型岗位，它的原理依托还包含概率学等。什么意思?就是在几个变量会影响某个数值产生的情况下，如果变化时间变量，其他都被固定，那未来的数据是可以被预估的。这是大数据分析的重要理论依托。以过去作为参考预测好未来，让企业在设定预算金额、kpi等的时候有更好的参照对象，为企业设定未来10年规划带去帮助，更好评估机会和威胁，更好识别大数据的资源和差距。

　　虽然大数据分析的应用场景广泛，价值深远却未必人人都可做到该岗位。大数据分析的真实从业流程是这样的：熟悉业务指向、获得有效数据、数据存储分析、建模、得到可视化结论。为了走好从业流需要懂得像java、linux、hadoop、python、spark、storm等诸多软件的用法，要对数学、统计学有一定认知，要形成耐心的工作态度，确保在分析时要用到哪个软件就能用起来，要确保在分析结论不够靠谱的情况下能快速切换思维重新开始。

　　包含大数据分析原理在内的所有课程对从业都很重要，如果其中一个核心点出现偏差遗漏，从业就会遇到不少瓶颈麻烦，为了避免学不全的问题出现在自己身上，建议还是得找个专业的培训机构接受系统教学，如此能更快形成体系、顺利出师。