数据分析的方法(一)

至今,数据分析师的行业依然很火热,但是大部分人还是不清楚数据分析的目的是什么,分析的步骤、方法都有哪一些。数据分析主要就是为了从海量的数据中提取有用的信息和形成结论,从而对数据加以详细的研究和概括总结。

数据分析的步骤主要是以下几步:

1、确定数据的准确性

2、明确影响数据的因素

3、重视长期的数据检测

4、保持客观的视角

5、注意剔除干扰项

在分析过程中主要运用的方法有以下16种:

描述统计

描述统计主要是通过图表或者数学方法,对已有的数据资料进行整理、分析,把数据的分布状态、数字特征和随机变量三者之间的关系进行估计和描述呈现。描述统计主要集中在趋势分析、离中趋势分析和相关分析三个部分。

我们举一个简单的例子,环境会影响植物的生长,那么如何增加植物的增长高度呢?我们需要把不同的温度、湿度、光照时间、降水量等环境因素进行排列组合,然后把每一种环境作为实验单独进行处理,从而用因素分析法找出与植物增长的相关系数最高的环境因素。

二、假设检验

1、参数检验

2、非参数检验

假设检验一般分为三个步骤:建立假设,确定检验水平;选择检验方法,计算统计量大小;根据统计量确定P值,做出推断统计。假设检验的方法主要分为t-检验、z-检验和F-检验,与此相关的统计学知识也是数据分析师需要学习掌握的。

三、信度分析

数据分析中的信度分析主要多用于SPSS中,那其实就是信度检验和效度检验。这两种检验方式相互独立但是检验结果相辅相成。SPSS也是数据分析中一个非常重要的软件,信度分析是需要各位数据分析师好好掌握的一种分析方法。

四、列联表分析

列联表是指对一组观察对象分别观察其两种分类变量的表现,归纳成双向交叉排列的统计表,这一类统计表用的描述行变量和列变量之间的关系就叫做列联表或者交叉表。

五、相关分析

相关分析作为数据分析的一个基本的方法,常用语发现不用的变量之间的关联性,也就是相似性,从而可以帮助我们预测未来。

六、方差分析

方差分析也叫做单因素方差分析,一种因素是认为可以控制的测量出来的因素,另一种就是不可控的随机因素。而因素所在的状态则称为因素的水平,那么如果在试验的过程中,只有一个因素在改变,就称此实验为单因素试验。方差分析主要是用来验证两组及以上不同的样本中的样本均值是否有显著性的差异。

举个例子来首,一共有6台机器用来生产规格相同的铝合金铜板,铝合金铜板的厚度就是实验的指标,机器就是因素,不同的6台机器是因素的6个水平。那这个实验的目的就是考察每台机器生产出来的铝合金铜板的厚度是不是有非常明显的差异。

今天就先介绍上面6中数据分析的常见方法,剩下的几种我们下一篇再继续。

要成为数据分析师,你必须知道的8件事

总览

数据分析是一个非常有前景的职业

建立数据分析事业必须掌握的8件事

介绍

数据分析在业界已经流行了很长时间,我必须说这是最激动人心和最有意义的工作角色。数据分析家不仅享有很高的薪水规模,而且还获得了带来直接业务影响的机会。对于数据分析家而言,每天似乎都是一次冒险。

如今,数据分析的当前市场规模为380亿美元。预计2025年的市场规模将达到1400亿美元。这意味着我们可以预期,对tdata科学家的需求激增将持续数年!

根据Glassdoor的说法,数据分析家的平均薪级为Rs。中国每年90万人民币,而计算机程序员的平均工资为卢比。每年40万。您可能会猜到我要怎么做!

从零售和电子商务中的消费者行为分析到计算机视觉应用程序(例如对象和人类的检测和分类),数据分析在各个行业中都有应用程序。简而言之,数据分析现在无处不在,并且这个领域将成为未来十年中最令人兴奋的领域。我们仍处于数据和人工智能的新生阶段。

在本文中,我列出了在从事数据分析事业之前应了解的8项重要知识。这8个要点以及整个机器学习生命周期以及其他所有内容,都已在AI认证和ML BlackBelt +计划中得到了全面涵盖。这是一项旗舰计划,可让您为行业中的数据分析事业做好准备。

那么,关于数据分析的这八件事是什么?

1.什么是数据分析?

2.数据分析角色是什么样的?

3.数据分析家解决的问题

4.您必须知道的数据分析角色

5.如何开始?

6.您必须掌握的工具

7.软技能

8.如何获得招聘人员的认可?

什么是数据分析?

数据分析似乎确实令人兴奋,但首先,让我们弄清基础知识!数据分析到底是什么?我不会为您带来冗长的定义,所以这里有一个简短的解释:

数据分析是统计,计算机科学和特定领域知识的融合。

统计和计算机科学是可以通过学习和一点点实践来完善的通用基础知识。这是领域知识,需要时间,研究和努力来获取。

您无需精通每个垂直领域,但从长远来看,对所有垂直领域都有一定的了解会有所帮助。

数据分析本身就是一个很大的领域。它从简单的数据报告活动开始,到使用人工智能进行高级预测建模。从下面的数据分析领域可以看出,复杂性越高,其业务价值也就越高。

数据分析令人振奋!现在,让我们看一下数据分析家的实际角色。

数据分析家的角色是什么样的?

警告:这些术语在行业中经常使用。确切的角色可能取决于组织在数据计划中的成熟度。

数据分析家的作用相当广泛,并且在很大程度上取决于您正在从事的项目的类型。在这里,我们将讨论数据分析项目的一般生命周期。

了解问题陈述–看起来很简单,对吧?相信我,事实并非如此。理解问题陈述将是整个项目过程中成败的情况。在这一阶段,数据分析家团队和有关团队将研究项目的目标和预期要求。此步骤需要良好的沟通技巧和涉众管理。一位出色的数据分析家会毫不犹豫地在此步骤上花费大量时间。一旦问题陈述明确,数据分析家就可以继续收集数据

收集数据– 一旦获得要求并形成假设,数据分析家便会继续挖掘所需的数据。数据源可能会有所不同,例如公司数据仓库,Web抓取等

数据清理–这是整个数据分析项目中最耗时的过程。这可能会占用您80%的时间。在这里,数据分析家将研究,操纵,整理数据。时间和精力是值得的,因为数据的健康状况将反映输出模型的健康状况。在此阶段,数据分析家将处理异常值,丢失数据值,更正数据类型以及许多其他操作。这不是最令人兴奋的步骤,而是最重要的步骤

探索性数据分析(EDA)–基本上,这是数据分析家获得数据“感觉”的步骤。在此阶段,您可以分析数据集中的每个要素或多个要素并检查其行为。您还可以分析功能与其他功能的关系。您可以期望在此阶段进行大量的数据可视化。在此阶段准备获取一些关键的见解,这些见解将在其他步骤中为您提供帮助

特征工程–特征工程不是那么重要,而是一门艺术。这是一个反复的过程,一个接一个地遍历所有功能并应用操作以提高模型的性能。例如,您可以组合一些强大的功能并尝试改进模型。这将需要大量的反复试验

模型构建– 模型构建本身是相对较快的步骤,但规划很重要。您要使用高精度模型还是可以返回特征重要性的模型?您将需要考虑并选择模型构建和评估策略

部署– 构建并评估模型后,终于可以在实际环境中部署它了。此步骤通常需要数据分析家与数据工程师或机器学习工程师合作

数据分析家解决的问题

正如我在上一节中讨论的那样,数据分析家的角色与所有领域和部门都相关,因此它的应用也是如此。在本节中,我将讨论数据分析家从事的几个问题陈述。

建立模型以预测哪个交易是欺诈性的。

需要对快速流动的数据做出实时决策。

复杂的问题,因为99%以上的交易不是欺诈。

它直接影响组织的底线。

使用了大量过去的客户行为数据。

使用事故中的车辆图像评估保险公司的损失程度

从图像中提取损坏信息是一项非常复杂的任务。

它需要任务的自动化

自动化将帮助当前的团队更好地评估损失。

需要大量的图像数据。

这些是一些问题陈述,并可能根据组织的数据成熟度而有所不同。

您必须知道的基于数据分析的角色

数据分析家–  研究复杂而具体的问题,以使公司实现非线性增长。例如,为银行业制定信用风险解决方案或使用车辆图像并自动评估保险公司的损失。

数据工程师–他/她将通过使用行业最佳实践来实现数据分析家在生产中得出的结果。例如,在银行软件上部署为信用风险建模而构建的机器学习模型。

业务分析师–通过协助管理层每天做出以数据为依据的决策,来帮助企业顺利运营。该角色将与IT端和业务端同时进行通信。

同样,数据分析领域还有许多其他角色,例如数据分析师,统计学家,数据分析经理,MIS专业BI专业人员等。请确保您在进入此领域之前进行了尽职调查。

我很兴奋!数据分析入门需要什么?

数据分析和Python入门: 成为数据分析家的旅程的开始!了解数据分析家的工作,与数据分析相关的各种术语,并开始熟悉Python编程语言

统计学和数学: 数据分析的支柱。您将介绍的一些关键概念是概率,推论统计量,并掌握了如何进行探索性数据分析(EDA)。这还将包括线性代数的基础知识(另一个核心机器学习主题)

机器学习基础知识: 欢迎来到机器学习的世界!本节旨在向您介绍基本的机器学习算法和技术,包括线性回归,逻辑回归,决策树,朴素贝叶斯,支持向量机(SVM)等

集成学习:是 时候深入研究高级机器学习主题了。了解什么是合奏,不同的合奏技术,并开始研究数据集以获得动手实践经验

正如我之前提到的,您可以在BlackBelt +计划的一部分中全面了解所有这些内容。

您必须掌握的数据分析工具

Microsoft Excel  – Excel是处理少量数据的最简单,最受欢迎的工具。它支持的最大行数仅为一百万以上,并且一张纸一次最多只能处理16,380列。当数据量很大时,这些数字根本不够用。

SQL  – SQL是自1970年代以来最流行的数据管理系统之一。几十年来,它一直是主要的数据库解决方案。SQL仍然很流行,但是有一个缺点–随着数据库的不断增长,很难对其进行扩展。

Python  –由于它的易用性,灵活性和开放源代码性质,它是当今行业数据分析中最主要的语言之一。它已在ML社区中迅速获得普及和接受。

Tableau  –它是当今市场上最受欢迎的数据可视化工具之一。它能够处理大量数据,甚至提供类似于Excel的计算功能和参数。Tableau因其整洁的仪表板和故事界面而倍受赞誉。

数据分析软技能

解决问题的能力–可以通过学习获得统计学和计算机科学的知识,但是领域知识和解决问题的能力将帮助您长远发展。大多数公司都通过解决问题的测试开始他们的数据分析招聘。您无需精通此技巧,但好奇的头脑会帮助您形成这项技能。

结构化思维-构造思想并规划出每个思想的能力无疑是必不可少的技能。在项目的最初步骤中使用结构化思维,其中要制定问题陈述和假设。

讲故事技能–所有数据分析和分析专业人士必须具备的一项关键技能就是以利益相关者可以理解的格式表达数据的能力-一个故事。这是需要创造力和人类技能的步骤。

我在学。但是如何获得数据分析招聘人员的认可?

建立您的GitHub个人资料– Github是您保存项目的地方。其他人可以浏览您的项目,添加改进等。这是一个获得重要人士认可并与他们建立联系的好地方。启动您的项目并将其上传到Github。这将帮助您建立牢固的基础。

不断更新您的简历–人类追求完美主义是一种自然的趋势,但这可能是有害的。建议您不要在简历中以半熟的知识将Python,机器学习和SQL结合在一起,而是建议在完善后逐一添加技能。例如,在您熟悉Python之后再添加它,然后再继续进行机器学习

参加竞赛–数据分析竞赛是提高您作为数据分析家的绩效的可靠途径。尽管可能需要一段时间才能适应,但从长远来看会有所帮助。您可以继续使用DataHack平台,选择所需的问题说明并开始使用。招聘人员喜欢通过实际应用积累知识的应聘者。

开始撰写文章–如果您对数据分析具有一定的技巧并且对写作充满热情,那么与撰写文章相比,有什么更好的表达自己的方式?文章写作可帮助您学习所有困难的技术概念,并将它们转变为易于掌握的主题。撰写文章是帮助您吸引潜在招聘者的另一种好方法。

奖励秘诀–寻找导师并个性化您的目标

最后,让我们深入研究在开始数据分析之旅之前必须牢记的事项。我们每个人都是独特的,来自不同的背景。必须以个性化的方式应用以上所有要点,以获得最大的收益。

例如,假设您在IT部门工作了5年,并且希望内部迁移到新组建的数据分析团队。事实证明,数据分析团队主要在NLP方面工作。您将如何处理?您将需要制定自己的个人目标。

整个过程听起来似乎很容易以线性方式实现–学习Python->机器学习->深度学习等,但是在实际情况下并非如此,您需要最后的难题来掌握数据分析–导师。

导师可以自定义您的目标和学习路径,并确保您获得与自己相关的行业知识。这就是Analytics Vidhya的旗舰课程– BlackBelt +的制作方式。

BlackBelt +包含所有您需要掌握数据分析艺术的课程,从基本的Python,SQL,Excel到先进的机器学习和深度学习技术。最好的部分是什么?您将始终与导师保持联系。指导者将根据您自己的目标和学习目标设计一条学习路径。

采用这种方法不仅可以帮助您学习,而且可以成为行业领先的专业人员,被称为“ 21世纪最勤奋的工作”。

尾注

数据分析的发展日新月异,这正是使数据分析家的角色如此激动人心的原因。在这篇文章中。在讨论这个令人振奋的职业之前,我们讨论了您必须知道的一些关键点。我希望您在阅读完所有部分后能对角色有更多的了解。

通过完善基础知识开始您的旅程,然后开始进行高级活动,同时同时建立您的个人资料,以便能够被潜在招聘者认可。确保找到合适的导师,以指导您走正确的道路。如果您想成为行业专家,可以作为旗舰课程BlackBelt +的一部分与Analytics Vidhya的导师联系。

说说数据分析中的数据建模

计算机系统出现以后,人类面临的一个问题,就是将现实世界当中的实体对象或者无形的事件记录到计算机系统当中。随着数据量的不断增加,人们必然面对注入数据定义、数据处理、数据存储、数据安全等各种复杂问题,那么自然而然地数据库这个概念就应运而生了。大数据时代环境下,大数据分析中越来越用到数据建模的应用操作,那数据建模的步骤又是怎么样的呢?首先我们先讲一下什么叫数据库

  当我们在讲大数据库的时候,涉及了大数据库的三个基本的概念:

  数据(Date):现实世界对象或事物的数字化抽象

  数据库(Database):数据的有组织的集合

  数据库管理系统(DBMS):是定义、处理、存储数据库的软件,它还有保证数据安全和数据一致性的功能,并且它为用户使用数据库提供了一系列简单的借口,降低了用户使用数据库的难度。

  实际上,人们平常讲到数据库的时候,指的是上面三者构成的整体。

  数据库建设可分为7个阶段

  1、规划阶段

  2、需求分析阶段

  3、概念设计阶段

  4、逻辑设计阶段

  5、屋里设计阶段

  6、数据库实施阶段

  7、数据库运行维护阶段

规划阶段的主要任务是分析建立数据库的必要性和可行性。

需求分析阶段过程主要包含:收集与大数据库相关的信息需求和操作需求,做需求分析、写出规格说明书。其中的信息需求 指的是定义未来系统所用到的所有信息,操作需求指的是定义未来系统所用到的数据处理操作,包括操作执行的频率、时间、操作与大数据的联系(与功能分析不同)。

那分析完需求之后,就到了概念设计的阶段,概念设计的任务是通过用户的需求(信息需求)进行综合、归纳与抽象,形成一个独立于具体大数据库管理系统的概念模型,而概念模型要求开发人员和用户都能够理解。概念设计也是整个大数据库设计的关键。

那逻辑设计的任务是将概念模型转换为某个数据团里系统所支持的大数据模型,并对其进行优化,逻辑设计还要考虑到大数据的各种完整性约束、业务规则和安全性要求等。

物理设计是根据具体大数据库管理系统的特点,设计出数据库的存储结构、索引、存取路径,设置各种参数。

设计出来后就是大数据库实施阶段,根据逻辑设计和无力设计的结果建立数据库模型,并组织数据入库。

日常的数据库运行维护阶段也是需要有专业的运维人员去负责的,在大数据库系统的运行过程中必须不断的对其进行评价、调整与修改。

把以上的步骤整理成图就是下面这样:

数据库概念设计和概念模型,大数据库设计的第一个步骤就是概念设计,即用概念数据模型对应用体现现实世界进行建模。而概念模型是对现实世界基本数据概念的抽象,能充分体现现实世界,易于理解,易于修改,易于向各种数据模型转换,以便于生成相应的逻辑模型是其特点并且概念模型还是一种独立于具体的数据模型。在大数据分析的领域中数据建模应用的越来越广泛,对于大数据建模的方法和具体步骤大家一定要掌握,如果有什么不清楚的可以去九道门了解更多信息。

资深数据分析师给新手入门的几点建议

作为经验丰富的数据分析师,以下是一些初级数据分析师的名言:

数据分析是以项目为主导

深度学习是惊人的和革命性的。在某些计算机视觉和自然语言处理任务中,正确地将其视为最佳建模技术。但这绝对不是针对每种情况和每种数据集的最佳技术。

例如,我经常处理用于市场营销,定价,欺诈和类似目的的消费者行为数据。在这个领域,深度学习似乎并没有超越传统方法甚至简单的神经网络。可能是因为该域中的数据往往相对嘈杂,或者可能是因为该数据不具有您在图像/声音/文本数据中看到的同类重复模式。无论出于何种原因,深度学习在消费者行为应用中并未取得很多进展。

然而,尽管经验丰富的从业人员提出警告,但初级数据分析师还是会进来并立即希望尝试深度学习。而且,如果他们不能立即获得良好的结果,他们将尝试寻找不同的体系结构或花费更多时间调整参数,以期获得良好的结果。只有经过几次令人失望的结果项目,他们才最终欣赏“无免费午餐”定理。

“统计数据已经死了,现在一切都与机器学习有关”

充分披露之后,我在职业生涯的早期就犯了同样的错误。在新闻中听到了很多关于机器学习的知识后,我错误地认为统计学不再重要,尽管我的硕士学位是统计学。但是,现在已经从事多个数据科学工作,我逐渐意识到统计数据非常活跃且相关。实际上,我在每一项工作中使用的统计技术至少与机器学习技术一样多。

此外,统计数据倾向于强调推论和因果关系,这对于非技术利益相关者通常非常重要。大多数机器学习模型的仅预测重点可以成为某些客户的突破点。现在,甚至机器学习社区中的许多人也开始意识到这一现实,并更加关注因果关系和解释。

“我需要大数据来建立好的模型”

尽管拥有大量数据可能会有所帮助,但这并不意味着较小的数据集是无用的。我们中那些研究过统计,经济学和类似领域的人都理解这一点,因为我们经常被降级到很小的数据集,但却设法提供了有见地的结果。

即使您有大量数据,您仍可能会遇到诸如偏差和不一致之类的问题。还有很多数据可能是浪费的,因为您可能会丢弃90%的数据,但仍会得到相同的结果。

不幸的是,一些初级数据分析师的心态根深蒂固,每个模型都需要“大数据”,否则就没有意义了。

“为什么要在功能设计上浪费时间?我宁愿花时间在建模上”

Kaggle竞赛中最有用的见解之一是,好的要素工程通常是模型改进的最大驱动因素。如果有的话,在Kaggle中要素工程的效果可能被低估了,因为许多比赛都将数据匿名化,这限制了真正理解要素的能力。

但是,初级数据分析师常常会在忽视原始数据本身的同时陷入模型的困境。他们最终尝试将不同的建模技术与不同的超参数设置进行无休止的结合,以期找到更好的结果。是的,建模可以很酷,有趣和有趣。但是,仅靠良好的建模通常无法获得最佳结果。

“ R比Python更好”或“ Python比R更好”

老实说,即使是经验丰富的专业人士也可能陷入这种琐碎的争论。R和Python都是用于高级分析的非常有用的语言。R更适合统计和社会科学界,而Python更适合机器学习和人工智能界。两者在本质上都不比另一个更好,并且两者之间存在明显的重叠。最终,一个好的数据分析师应该会同时使用两种语言。

数据分析之精细化操作!

很多小白刚进入运营这个行业的时候,都不可避免的会碰到数据分析这一关,有些人会觉得我是做运营的那数据分析跟我有什么关系,那数据分析和数据运营的区别和联系我已经在之前的文章中介绍过,今天就说数据分析在运营工作中最常见的精细化操作。

精细化数据分析能够将目标导向更加明确,提升思维方式,不仅仅是对新媒体运营有所帮助,包括对电商、金融、证券、医疗等各大行业的运营、产品线的工作都是有帮助的,更不用提数据分析师本职岗位了。

举个例子,对电商行业来讲,很多时候在分析用户群体的时候,那数据分析精细化对用户的价值进行分析处理,用户价值作为用户关系管理的核心基础,分析之后如何找出具有价值的用户,高价值用户和低价值用户的应对策略是否需要区分,评估其收益与成本从而采用恰当的营销手段,这点对于卖家来说也是至关重要的一点。

对于公司产品来说,必须是以用户需求做导向的,必须从用户的角度出发,用户的诉求的你在对一个产品进行精准定位的时候是不可或缺的关键性因素,同时,就算在分析用户需求的时候,也要分现实需求和潜在需求来进行精细化分析,不是每个浏览过的用户都是有价值的,此时如果只是对用户数据和浏览量进行初步分析,那这个工作运营人员也可以完成,体现不出来数据分析的价值所在。

数据分析的基本原则其实简单来说就是要把一切数据分析都围绕着核心的业务流程和分析目的来展开,自重找出关键数据指标是其中最重要的指标。其次拆解关键数据指标,然后找出关键数据指标的影响因素从而把数据发生变化之后的现象能够精准定位出来。

数据分析小白学习指南

数据分析 它已成为各种与商业智能(BI)和应用程序相关的计划的统称。对于某些人来说,这是分析来自特定域的信息的过程,例如网站分析。对于其他公司,它正在将BI功能的广度应用于特定的内容区域(例如,销售,服务,供应链等)。特别是,BI供应商使用“分析”绰号将其产品与竞争对手区分开。越来越多地使用“分析”来描述统计和数据分析,以进行聚类,细分,评分并预测最有可能发生的情况。无论用例如何,“分析”都已深入到业务领域。

因此,从本质上讲,从事此领域工作的人称为数据分析师/数据科学家。要成为一名成功的数据科学家,需要具备以下技能:

技术能力

统计方法和软件包(例如,SPSS)

R和/或SAS语言

数据仓库和商业智能平台

SQL数据库和数据库查询语言

编程(例如XML,Javascript或ETL框架)

数据库设计

数据挖掘

数据清理和处理

数据可视化和报告技术

Hadoop和MapReduce的工作知识

机器学习技术

商业技巧

分析解决问题的能力:采用最佳实践来分析大量数据,同时保持对细节的高度关注。

有效的沟通:使用报告和演示文稿向外行听众解释复杂的技术思想和方法。

创造性思维:质疑已建立的业务实践并集思广益,探索新的数据分析方法。

行业知识:了解驱动你选择的行业的因素以及数据如何为公司/组织战略的成功做出贡献。

一个人可以采取两条路线来获得这些技能:

1.报名参加提供数据科学或分析课程的机构。(推荐九道门数据分析实训)

2.通过kaggle&天池大赛和其他在线资源进行自我学习。

对于自学,你可以报名参加kaggle&天池大赛,同时,数据科学家工具箱(Coursera):一系列全面的课程,可帮助你了解数据科学的各个方面:数据科学与分析机器学习(edX)、数据科学与分析(edX)的统计思维、数据科学和机器学习基础(edX)、关于Udacity和Coursera的其他各种课程。

除了这些课程,你还可以访问九道门商业数据分析学院并参加项目实训营的各种项目实操你的数据分析技能。它提供了各种现实情况,以不断挑战你获取有关数据分析的新知识。

Python与Java哪个更适合大数据分析?

当下最火热的行业莫过于大数据分析行业了,那么对于大数据分析师来说,掌握哪种语言,对他们的日常工作效率最高呢?

今天先比较Java和Python的特点及优势。

Java作为近10年来计算机软件发展过程中的传奇,在众多的开发者心中的地位不可谓不高,其他计算机语言随着时间的流逝影响逐渐减弱,java随着时间的推移反而变得强大。

第一,java是一种面向对象的语言,它对对象中的类、对象、封装、接口等均有很好的支持。那为了简单起见,Java只支持类之间的单继承,但是可以使用接口来实现多继承。使用java语言开发程序,需要采用面向对象的思想涉及程序和编写代码。

第二,java的平台无关性的具体表现在于java是一次编写、到处运行的语言,因此采用java语言编写的程序具有很好可移植性,而保证这一点的正是java的虚拟机机制。在引入虚拟机之后,java语言在不同的平台上运行不需要重新编译。

Java语言使用java虚拟机机制屏蔽了具体平台的相关信息,使得java语言编译的程序只需要生成虚拟机上的目标代码,就可以在多种平台上不加修改的运行。

第三,Java 语言的语法与 C 语言和 C++ 语言很相近,使得很多程序员学起来很容易。对 Java 来说,它舍弃了很多 C++ 中难以理解的特性,如操作符的重载和多继承等,而且 Java 语言不使用指针,加入了垃圾回收机制,解决了程序员需要管理内存的问题,使编程变得更加简单,在大数据分析领域中也有诸多应用。

第四,Java 程序在 Java 平台运行时会被编译成字节码文件,然后可以在有 Java 环境的操作系统上运行。在运行文件时,Java 的解释器对这些字节码进行解释执行,执行过程中需要加入的类在连接阶段被载入到运行环境中。

第五,Java 语言是多线程的,这也是 Java 语言的一大特性,它必须由 Thread 类和它的子类来创建。Java 支持多个线程同时执行,并提供多线程之间的同步机制。任何一个线程都有自己的 run() 方法,要执行的方法就写在 run() 方法体内。

第六,Java 语言支持 Internet 应用的开发,在 Java 的基本应用编程接口中就有一个网络应用编程接口,它提供了网络应用编程的类库,包括 URL、URLConnection、Socket 等。Java 的 RIM 机制也是大数据分析、开发分布式应用的重要手段。

第七,Java 的强类型机制、异常处理、垃圾回收机制等都是 Java 健壮性的重要保证。对指针的丢弃是 Java 的一大进步。另外,Java 的异常机制也是健壮性的一大体现。

第八,Java 的高性能主要是相对其他高级脚本语言来说的,随着 JIT(Just in Time)的发展,Java 的运行速度也越来越高,那运行速度越快,在大数据分析过程中是非常有优势的,也是提高大数据分析人员工作效率的一个重要的指标。

第九,Java 通常被用在网络环境中,为此,Java 提供了一个安全机制以防止恶意代码的攻击。除了 Java 语言具有许多的安全特性以外,Java 还对通过网络下载的类增加一个安全防范机制,分配不同的名字空间以防替代本地的同名类,并包含安全管理机制。

Java 语言的众多特性使其在众多的编程语言中占有较大的市场份额,,大数据分析当下尤其火热,国内大数据分析人才缺口达到1千万,所以2016年起国内各大高校开始开设大数据专业。Java 语言对对象的支持和强大的 API 使得编程工作变得更加容易和快捷,大大降低了程序的开发成本。Java 的“一次编写,到处执行”正是它吸引众多商家和编程人员采用其来进行大数据分析的一大优势。

那说完Java再来说说Python,Python是一种面向对象的、解释型的、通用的、开源的脚本编程语言,它之所以在大数据分析领域非常流行、非常适合于大数据分析工作,我认为主要有三点原因:

1.Python 简单易用,学习成本低,看起来非常优雅干净;

2.Python 标准库和第三库众多,功能强大,既可以开发小工具,也可以开发企业级应用;

3.Python 站在了人工智能和大数据的风口上,站在风口上,猪都能飞起来。

Python的有点主要有以下几点:

语法简单

Python和传统的C/C++、Java、C#等语言相比,Python对代码格式的要求没有那么严格,这种宽松使得用户在编写代码时比较舒服,不用再细枝末节上花费太大的力气,那在大数据分析实操过程中,面对海量的大数据,就不会增加大数据分析人员的难度系数。

开源性:

Python的开源体现在两方面:

 程序员使用 Python 编写的代码是开源的。

比如我们开发了一个 BBS 系统,放在互联网上让用户下载,那么用户下载到的就是该系统的所有源代码,并且可以随意修改。这也是解释型语言本身的特性,想要运行程序就必须有源代码,那如果有足够多的源代码,来进行大数据分析就会方便很多,效率也会高很多。

② Python 解释器和模块是开源的。

官方将 Python 解释器和模块的代码开源,是希望所有 Python 用户都参与进来,一起改进 Python 的性能,弥补 Python 的漏洞,代码被研究的越多就越健壮,大数据分析的工作过程也将会被不断优化。

这个世界上总有那么一小撮人,他们或者不慕名利,或者为了达到某种目的,会不断地加强和改善 Python,如此大数据分析也会逐渐变得更加优化和顺畅。千万不要认为所有人都是只图眼前利益的,总有一些精英会放长线钓大鱼,总有一些极客会做一些炫酷的事情。开源性这个特点使其在大数据分析中得到了充分的运用。

 Python 是免费的

开源并不等于免费,开源软件和免费软件是两个概念,只不过大多数的开源软件也是免费软件;Python 就是这样一种语言,它既开源又免费。

Python 是高级语言

那我所说的高级,是指 Python 封装较深,屏蔽了很多底层细节,比如 Python 会自动管理内存(需要时自动分配,不需要时自动释放)。而在大数据分析的过程中采用这样一种高级语言则会令操作人员非常的方便与高效。

高级语言的优点是使用方便,不用顾虑细枝末节;缺点是容易让人浅尝辄止,知其然不知其所以然。所以有一部分人在学习大数据分析的时候也会选择从R入手,但是Python还是比较多的人的第一选择。

Python 是解释型语言,能跨平台

解释型语言一般都是跨平台的(可移植性好),Python 也不例外。那大数据分析也是注重跨平台协作的一个领域。

 Python 是面向对象的编程语言

面向对象是现代编程语言一般都具备的特性,否则在开发中大型程序时会捉襟见肘。

Python 支持面向对象,但它不强制使用面向对象。Java 是典型的面向对象的编程语言,但是它强制必须以类和对象的形式来组织代码。

 Python 功能强大(模块众多)

Python 的模块众多,基本实现了所有的常见的功能,从简单的字符串处理,到复杂的 3D 图形绘制,借助 Python 模块都可以轻松完成。

Python 社区发展良好,除了 Python 官方提供的核心模块,很多第三方机构也会参与进来开发模块,这其中就有 Google、Facebook、Microsoft 等软件巨头。即使是一些小众的功能,Python 往往也有对应的开源模块,甚至有可能不止一个模块。在大数据分析的过程中不同的模块有不用的作用。

 Python 可扩展性强

Python 的可扩展性体现在它的模块,Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库,这些类库覆盖了文件 I/O、GUI、网络编程、数据库访问、文本操作等绝大部分应用场景。

这些类库的底层代码不一定都是 Python,还有很多 C/C++ 的身影。当需要一段

键代码运行速度更快时,就可以使用 C/C++ 语言实现,然后在 Python 中调用它们。Python 能把其它语言“粘”在一起,所以被称为“胶水语言”。在大数据分析过程中,涉及到的数据量非常大

Python 依靠其良好的扩展性,在一定程度上弥补了运行效率慢的缺点。

那从当前的技术体系来看,目前常见的数据分析方式有两种,一种是统计学的方式,一种是机器学习方式,这两种方式都离不开程序设计,而数据分析任务通常都基于平台来展开,比如Hadoop、Spark就是比较常见的数据分析平台,在这些平台上,采用Java和Python都可以,同时也可以采用Scala和R等编程语言,不同的开发人员可以根据自己的知识体系和技能树来选择具体的编程语言,那对于转行的人或者小白来说,选择Python语言来入门大数据分析是一门非常不错的语言。

程序员眼中的“1”和“0”

前几天听到一句话很有意思,是这么说的“对大数据程序员来说,看透生死远远没有操作0和1那么简单”。

那我们都知道,在计算机的世界里,编程就是0与1的交替,规则很简单,但是逻辑稍许复杂,几千几万行的代码说到底底层逻辑不过是二进制、八进制、十六进制之间的那些事,什么问题解决不了的话,机器语言先来一圈儿。CPU是计算机的核心,遵循着非常简单的原则,它只能识别0与1,所以,0与1在数学中也许是两个再普通不过的数字,但是在计算机的领域确实至关重要的两个因素。

我们可以从一道关于大数据的信息竞赛题目中窥得一丝:加入提供一个M*N的矩阵,其中每一个格子中的数不是1就是0,最初开始时每一个格子的值为0,我们可以修改这个矩阵中的数字,每次给出矩阵的左上角坐标(x1,y1),以及右下角的坐标(x2,y2),并且将矩阵中的数字全部取反。每次还可以实现查询第x行第y列的格子中的数字是什么。

这里不过多介绍这道题的解法和逻辑思路,感兴趣的小伙伴可以自己去查一查,这么多的大数据最后归结到0和1上面来还是很有意思的。也是体现了现在的大数据其实并没有我们想象的那么高大上和难精深。

 在高级技术人员看来,在一个复杂的项目应用中,不管手下的大数据程序员们用的是java、C、python还是其他的语言,都是二进制0和1的影子,虽然我们在大数据领域的其他地方可能用十六进制、八进制会更方便,但是在大数据领域中计算机还是比较吃二进制的。

学电气的小姐妹告诉我说0与1简直是她的噩梦,模拟电子与数字电子电路中的是与非,或非逻辑电路折磨了她整整大学4年,于是在毕业考研的时候果断跨考大数据,但还是没有脱离了0与1的掌控。更不用说还有代表高电平、低电平的,开与关的,有与无的……

在马克思主义里面竟然还能涉及到普通性和特殊性,这点我确实是比较惊讶的,由此可见,简简单单一个0和一个1,在生活中、工作中涉及方方面面,以后就不再是程序员的专利了。

在现阶段,大数据行业发展的如火如荼,国内仅大数据分析师就有将近1千万的人才缺口,那么很多小伙伴其实可以考虑一下在大学期间就选择相关大数据的专业,或者在考研的阶段选择一些关于大数据分析的研究方向和导师,这样在日后就业过程中也会更有优势。

细数数据分析师与数据工程师的区别

好的数据分析师也做类似数据工程师的工作。唯一的区别在于熟练掌握技能。如果我们对两个角色的熟练程度(P0-> P5,其中P5最高)进行评分,则其如下:

数据分析师(1-3年的经验)

1.SQL:P2 / P3级别

2.R:P1

3.Python:是否为P0

4.统计:P1

5.数据可视化-Tableau:P2

6.商业知识:P2

7.项目多样性:P2

数据工程师(3至7年的经验)

1.SQL:P3级

2.R:P4

3.Python:P3

4.统计:P4

5.数据可视化-Tableau:P3

6.商业知识:P2

7.项目多样性:P4

以下是使数据分析师达到真正的数据工程师水平的步骤:

通过实践可以很容易地增加SQL知识。尝试编写嵌套查询而不是创建多个表。它将提高你的编码能力。

R / Python /统计信息是相互关联的-为了提高对此的熟练度,你需要通过在示例项目上进行工作或在工作中进行实际项目来投入时间。R&Python知识可以通过在Coursera上接受培训,并通过编码来处理示例项目来提高。

接下来是在Analytics(分析)的应用程序中建立知识-这不仅会培养R / Python中的技能,而且还会培养项目的多样性。请记住,对于数据工程师而言,你的项目多样性至关重要。例如,数据工程师期望的一些示例项目是:

·聚类-K表示

·因子分析

·使用线性回归,ARIMA,乘法模型进行预测

·使用Logistic回归的客户流失/损耗预测模型

·购物车/查德

·网页抓取

·在R中创建热图

·情绪分析

·市场篮分析

·建立推荐算法

·监督学习和无监督学习项目

你需要同时具有上述项目的R / Python统计信息和编码知识。还要根据你的行业来积累知识。假设你申请了Google Analytics(分析)零售/电子商务公司的职位。集思广益,研究有关Analytics(分析)在零售/电子商务中的应用。

下面的示例:

需求预测是零售中非常重要的应用-请对其进行研究。下载样本数据集并在R中创建线性回归/ ARIMA模型以预测需求:客户细分-研究和应用诸如K-means聚类的技术以了解其概念;定价分析-你会在互联网上找到很多示例项目。

如果非要说出区别的话,数据分析师更有发展而工程师未来可被替代性更强。

浅谈:2016年之后的大数据

2016年1月21日,中国IDC圈报道:“这是一个人人都在谈大数据的时代,但只有极少数人在用大数据。”阿里巴巴首席技术官(CTO)王坚在1月21日的云栖大会上预言,2016年才是真正意义上的大数据元年。“我们将迈入大数据的一个新时代,敏捷、准确、低成本的数据分析和预测将成为现实”。

“过去六年,阿里巴巴巨大的战略投资就是放在云计算和大数据服务上。我们相信,人类已经从IT时代步入DT时代。”马云在《2015年致投资者公开信》中表示,“我们必须在数据技术上不惜一切地投入和发展,我们正在努力让数据和计算能力成为普惠经济的基础。”现今社会已然进入大数据时代,以往还停留在人们口中的敏捷、准确、低成本的数据分析和预测将成为现实,而数据分析师在国内的需求超过了1千万的缺口。

云计算从2010年开始逐渐进入企业,作为一种新型的计算模式,已经在企业的发展战略中,成为一种趋势,在互联网的基础上通过动态可伸缩的虚拟化资源来进行计算,虚拟化、规模化的整合、高可靠性、高可扩展性、按需服务、低成本成为它的主要特点,而这些特点也为数据分析发展提供了便利与契机。

未来大数据产业发展的趋势之一:与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。

未来大数据产业发展的趋势之二:针对制造业的大数据解决方案不断升级,助力智能制造。

同时,大数据的价值也将更多的体现在与商业结合之后。

主要体现在以下几个方面:

情感分析、舆情分析

社会化网络分析

社交网络分析、微博营销、电商营销

客户特征、交叉销售等

算法教育、欺诈检测

国内的数据分析师缺口巨大,由此吸引了一大批年轻人纷纷报考大数据专业,应用统计、统计数学专业的也不在少数,但是数据分析最重要的还是分析思路和分析方法,工具只基础,数据分析即将在各个行业内遍地开花。