学好大数据需要什么用,大数据分析需要学习什么

大数据时代，大数据驱动了这个时代的科技发展，大数据的发展空间巨大。大数据的技术体系是以数据为基础，以数据价值化为核心，所有的大数据技术体系均围绕数据价值化来展开，大数据涉及到各行各业，可以说在未来社会中大数据将占据重要地位，随着大数据的不断发展，这个缺口可能会更大，所以目前学习大数据技术，就业机会比较多，待遇相对来说也比较高。

1、学习大数据有什么用？

大数据是我的研究方向之一，所以看到这个问题，一定要说一下我的看法。我认为目前学习大数据有以下几点主要优势：第一，目前是大数据时代，大数据驱动了这个时代的科技发展，大数据的发展空间巨大，大数据涉及到各行各业，可以说在未来社会中大数据将占据重要地位。第二，从政策层面给予大数据充分的认可和高度的关注，各级政府相继成立的大数据局为大数据的发展铺平了政策道路，

大数据是一个典型的政府搭台企业唱戏的局面，足见大数据对未来社会发展的重要程度。第三，目前处于大数据发展的初级阶段，人才缺口巨大，据行业内部保守估计人才缺口在百万级以上，随着大数据的不断发展，这个缺口可能会更大，所以目前学习大数据技术，就业机会比较多，待遇相对来说也比较高。第四，大数据涉及到的产业链比较长，涵盖了数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用，这就需要很多不同专业人才的参与，在大数据领域你总能找到适合自己发展的着力点，

2、大数据分析需要学习什么？

这个我有经验，我来答一下‍♂️目前在我们数据行业内的日常用语中，数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为同义词。虽然说两者它都包含数据分析的内容，但实际上还是有一定的细微差别，就比如说数据分析：它更多的强调的是一个逻辑思维能力，强调的是一个探索性的过程，通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性，因为这些答案并不总是容易得到的，

而数据可视化分析：它就在数据分析的基础上涉及到数据的可视化展示，从单个图表到全面的仪表盘。借助有效的可视化显著减少了受众处理信息和获取有价值见解所需的时间，加快了数据分析的效率，但是不是什么样的可视化都能达到我们的目的，还需要具备很多必要的条件。简单来说：数据分析其实就是通过你的逻辑思维能力在一张普通的白纸上把一道数学题解答了出来，而数据可视化分析在于你不但把这道题解答了出来，还通过一些可视化工具把这个答案呈现的比较好看以及让局外人更容易理解～虽然两者存在着天然的差别，

但这并不是说两者永远不会和谐共处或者离和谐很远。其实在实际处理数据时，分析应该先于可视化输出，而可视化分析可能是呈现有效分析结果的一种好方法，两者在应用中存在着关联，所以在这里我个人能够提供给题主的意见是：想入行数据分析师这个方向，必须学习数据可视化技能！多一项把数据分析用可视化工具展现出来的技能不好吗？反正都是分析师，技多不压身哦～竞争力会大一些，而且还是现如今这种追求美的社会背景下～好看的图表呈现的数据，还是要比一堆枯燥的数字，文字要吸引人的多！！！！！那么要入行数据可视化分析，你要会什么技能？对于数据可视化分析师来说，他应该是多才多艺的，具有良好的数据收集和分析复杂数据的能力是必备条件，无论是叙述还是统计。

具体的话应该掌握以下几点：强大的分析能力良好的沟通及人际交往能力，才能建立良好的工作关系要具备在技术/非技术人员面前解释事物的能力有能力自主工作，也可在团队工作具备时间管理技能项目管理技能，与利益相关者进行规划、组织和协调项目的方方面面有能力处理压力和解决问题的能力积极自我激励，快速学习和创新的人掌握一些列数据可视化分析工具「重点掌握」除了基本的数据分析能力，你还要会什么技能？如果要选择数据可视化分析方向，你一定要了解可以借助哪些工具来展示你的数据分析结果那么对于数据可视化分析来说，相关软件那么多，你如何选取最适合的工具才能做出最好的呈现效果，下面1.专业图表类（Excel、BI图表、PPT等）适用人群：面向有数据可视化需求的对象使用难度：中等特点：需要有一定的基础，比较专业，适合有针对性的图表制作2.开发工具类（Python、R语言等）适用人群：多为开发人员使用，技术方面有一定要求使用难度：较高特点：专业化可视化工具，会涉及到系统的编程开发，因为涉及到二次开发，所以个性化的程度比较高3.Saas版本在线工具（袋鼠云EasyV、阿里云DataV、腾讯Raydata等)适用人群：面向业务人员使用难度：简单特点：属于零编程类，操作简单，多面向业务人员，基于数据分析的一款可视化工具如何选择最合适的数据可视化工具？如果入职大型企业的数据可视化分析师后，你如果要进行数据分析，那肯定讲究的就是一个数据的时效性，所以数据可视化大屏分析工具的选用也是作为数据分析者也是必须掌握的一个技能之一。