众所周知，大数据分析培训需要it当今社会的行业热潮，不断突破人工智能时代，无论你是受教育程度低还是爱好者都能理解，大数据分析需要学习什么？?。

大数据分析概念大数据分析是指对大数据的分析。大数据可以概括为5V，?数据量大(Volume速度快()Velocity类型多()，类型多(Variety)、价值（Value真实性()，真实性()Veracity)。?大数据是目前最热门的IT围绕大数据的商业价值，如数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等，逐渐成为业内人士追求的利润焦点。随着大数据时代的到来，大数据分析也应运而生。大数据分析工具介绍前端显示前端开源工具，Pentaho,?Spagobi,?Openi,?Birt等等。?用于展示分析的商用分析工具tyle?、?Radoop、Cognos,?BO,?Microsoft?Power?BI,?Oracle,,QlikVie、?Tableau?。?国内的有BDP，国云数据(大数据魔镜)，思迈特，FineBI等等。?数据仓库有Teradata?AsterData,?EMC?GreenPlum,?HP?Vertica?等等。?Q数据市场likView、?Tableau?、Style?等等。大数据分析步骤大数据分析的六个基本方面.?Analytic?(可视化分析)???数据可视化是数据分析工具最基本的要求，无论是数据分析专家还是普通用户。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。.?Data?Mining?(数据挖掘算法)???可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。集群、分割、孤立点分析等算法让我们深入数据，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的数量，还要处理大数据的速度。.??Analytic?(预测分析能力)???数据挖掘可以让分析师更好地理解数据，预测分析可以让分析师根据可视化分析和数据挖掘结果做出一些预测性判断。.?Semantic?Engines(语义引擎)???由于非结构化数据的多样性，数据分析带来了新的挑战，我们需要一系列的工具来分析、提取和分析数据。语义引擎需要从文档中智能提取信息。??Quality?and?Master?Data?（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的*实践。通过标准化的过程和工具来处理数据可以确保预定义的高质量分析结果。?如果大数据真的是下一个重要的技术创新，我们*关注大数据的好处，而不仅仅是挑战。.数据存储、数据仓库数据仓库是根据特定模式存储数据的多维分析和多角度显示的关系数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的建设是关键，是商业智能系统的基础，承担业务系统数据集成的任务，为商业智能系统提供数据提取、转换和加载（ETL)，并根据主题查询和访问数据，为在线数据分析和数据挖掘提供数据平台。