数据分析工具 mongodb千万级别的数据分析怎么做？
mongodb千万级别的数据分析怎么做？
统计，然后使用相关分析功能，一般这一级的数据倾向于做报表显示。如果不能满足要求，就编写分布式计算的代码？目前这两个专业很有前途，关键看个人兴趣和是否能在大学里真正学到东西。首先，让我简单介绍一下大数据和软件工程。
大数据是指传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。
目前大数据专业主要分为两个方向，一个是大数据开发，另一个是数据分析与挖掘。
1. 大数据开发：JA VA、大数据基础、Hadoop系统、Scala、卡夫卡、SCAP等；2。数据分析与挖掘：Python、关系数据库mysql、文档数据库mongodb、内存数据库redis、数据处理、数据分析等，软件工程以计算机科学技术为基础，强调软件开发的工程性。在掌握计算机科学与技术知识和技能的基础上，掌握软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护和软件项目管理所需的基本知识、基本方法和基本技能，培养学生的专业知识和技能，培养能够从事软件开发、测试、维护和软件项目管理的高级专门人才。
在我看来，两者都是好的，因为它们都涉及到计算机核心理论体系的构建。大数据是近年来出现的一个新的技术方向，因此在理论上应该略逊于软件工程。毕竟，国内很多大学在这个专业有足够的经验。就工作而言，两者都有各自的需要。由于国内体制原因，双向人才缺口较大。因此，不存在谁比谁好或比谁坏的概念。
大数据比软件工程好吗？
首先，商务数据分析与应用专业主要培养电子商务领域的技能型人才，而大数据专业的培养目标是培养大数据领域的各类人才（包括大专以上学历）。从课程设置来看，大数据专业涵盖的内容较多，涉及数据采集、整理、存储、分析、呈现等业务数据分析与应用专业侧重于数据分析与呈现。
从就业角度看，大数据专业的毕业生可以从事大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，而商业数据分析和应用专业的毕业生往往集中在数据分析岗位（电子商务运营等），因此从工作适应性角度看，大数据专业更具优势。
大数据专业是一门典型的交叉学科，涉及数学、统计学、计算机等多个学科，不同的高校会根据自身的教育资源配置设置具体的课程。比如有的高校将以计算机专业为基础建设大数据专业，有的高校（财经类）将以统计学专业大数据专业为基础建设大数据专业，但整体课程体系相对统一，注重学生技能的培养。
商务数据分析与应用专业通常建立在电子商务专业的基础上。也可以说是电子商务专业为适应大数据时代而打造的一个新专业。课程内容包括统计学、计算机和电子商务，以及一些管理课程。就业方面，该专业仍主要与电子商务领域相关，但加强了数据分析能力。在大数据时代，一些基于数据分析的岗位会在电子商务领域发布，而这些岗位往往适合商务数据分析专业的毕业生。
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