大数据分析

优秀的解决问题能力，扎实的数字技能，精通Excel，分析人员还需要熟悉至少一种查询语言，数据可视化方面的专业知识,最后还需要良好的沟通能力。

大数据分析是检查包含各种类型数据的大型数据集的过程，获取有用的隐藏模式和信息，如市场趋势，客户偏好和未知相关性。获得无数的好处，如有效运营，获取新的收入机会，获得竞争优势，采用激励性的营销活动以及做出明智的业务决策。

大数据（big data）是描述大量数据（包括结构化和非结构化数据）的术语，它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量，而是对重要数据的处理方式，可以洞察分析大数据，从而获得更好的决策和战略性业务变动。

开源大数据分析工具有：Superset、Redash、Metabase、CBoard、Davinci、SpagoBI、Pentaho等；商业大数据分析工具有：FineBI、QlikView、Tableau、Power BI、SmartBI、QuickBI等。

大数据的作用是可帮助企业根据广泛收集的信息做出决策，以多种不同的方式使用，但有一些常见的和基本的方式，商业世界利用大数据集来通知和指导业务流程。

大数据是指传统数据挖掘和处理技术无法揭示底层数据的见解和含义时使用的过程，关系数据库引擎无法处理非结构化或时间敏感或非常大的数据。

大数据是收集，组织，处理和收集大型数据集洞察所需的非传统策略和技术的总称。虽然处理超过单个计算机的计算能力或存储的数据的问题并不新鲜，但近年来这种类型的计算的普遍性，规模和价值已经大大扩展。

大数据有问题，用户可以尝试申请不查大数据的贷款，这样即使大数据有问题也不会影响到贷款审核结果。而用户申请的贷款需要查大数据，用户就必须让大数据恢复正常，只有大数据正常了，用户才可以申请这类贷款。申请次数过多，可以选择控制申请贷款的频率。

大数据和开源软件程序Hadoop之间的区别是一个独特的基础。前者是一种资产，通常是一种复杂而模糊的资产，而后者则是一种实现处理该资产的一系列目标和目标的计划。

开源BI工具有：Superset、Redash、Metabase、CBoard、Davinci、SpagoBI、Pentaho等等；商业BI工具有：FineBI、QlikView、Tableau、Power BI、SmartBI、QuickBI等等。

大数据分析的学习路径其目标是以数字形式表示现实世界的元素，以便机器可以帮助我们大规模地理解和管理。那么就需要学习数学和统计学、分布式系统和数据库、机器学习，NLP和深度学习。