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大数据分析需要学习什么？
我忍不住要说。不要总是以员工的心态问问题。不要问你学到了什么，而要问你自己想做什么。从大约12年前开始，大数据在中国呈现爆炸式增长。就像马车时代汽车的出现。如果你问我车来的时候需要学什么，答案很简单——“驾照”。所以正确的逻辑应该是，什么是大数据，大数据带来了什么，它能给我带来什么变化，我应该学习什么才能适应这种变化。所以学习是最后一个问题。只有把这些问题考虑清楚了，你的学习才能有方向、有意义、有动力，你才能知道自己想学什么。
如果您想从大数据入手，可以关注我对类似问题的回答，以供参考，“做数据分析需要学什么？”除了商业知识，我首先建议你学好统计学。这是大数据的“源头”。简而言之，不要在工具上花费太多时间。这些都是教程，用于提高效率。你需要花更多的时间来思考如何结合你想做的事情，将商业问题转化为统计或数学问题，这也是你未来竞争力所在。
任何新知识的学习，像这个图像，螺旋上升和下降。此图来自pyecharts，一个python可视化库。
刚上大一，报的计科，学了一年的c和JAVA，都说计算机和数学关系紧密，可为啥没有感觉到？感到迷茫？
呵呵，你才刚一年级，刚刚学了一点语言。甚至不是初学者。毫不夸张地说，学习电脑就是拼数学。光靠学几门语言你什么都做不了。特别是在编程实现某些函数时，如果数学学得不好，就不能设计出合适的算法。数学建模非常重要。我劝你不要想当然。让我们来看看傅立叶变换，这是最常见的一个高数字。利用傅立叶变换设计低通滤波器是图像处理中最常用的基本功能之一。
同样，机器语言本身是一个二进制矩阵。图像的本质也是由像素组成的矩阵。然后你就会知道线性代数的重要性。然后对各种图像、信号进行放大和缩小，需要用到各种插值，那么你会后悔离散数学没学过。当你学习信息论和通信原理时，你会后悔没有理解复变函数和概率。。。。。
即使是大二专业基础课使用的数据结构，堆栈、列、排序、二叉树、哈希图、递归等。。。。都是数学模型。。。
如果你真的想学好编程，你必须彻底地学习数学。至于编程语言，这完全是语法结构的问题。是一样的。编程侧重于算法。至于用什么语言，是肤浅和肤浅的。就像写一本书，一部经典，把它翻译成任何语言。如厕读物，如果你用八种语言写的话，也是如厕读物。
制作数据分析报告的工具都有哪些？
1、Hadoop]Hadoop是一个可以分布式处理大量数据的软件框架。但是Hadoop是以可靠、高效和可伸缩的方式处理的。另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以它的成本相对较低，任何人都可以使用它。
2、SPSS统计软件
它使用Windows窗口模式显示各种数据管理和分析方法的功能，并使用对话框显示各种功能选项。只要掌握一定的windows操作技巧，了解统计分析的原理，就可以利用该软件进行各种数据分析，为实际工作服务。
3、Stata统计软件由计算机资源中心于1985年开发。它具有指令操作、程序容量小、统计分析方法完备、计算结果输出形式简单、图形精美等特点。缺点是数据兼容性差，存储空间大，数据管理功能有待加强。
4、Excel电子表格及统计功能
Excel电子表格是微软公司推出的office系列产品之一，是一款功能强大的电子表格软件。具有强大的表格管理和统计制表功能，操作方便。Excel的数据分析插件Xlstat也可以进行数据统计分析，但缺点是运算速度慢，统计方法不完整。
5、SAS统计软件]SAS系统是一个具有30多个功能模块的模块化软件系统。SAS是用汇编语言编写的，通常使用SAS需要编写程序，这更适合统计专业人员，但非统计专业人员学习SAS比较困难。SAS具有比较完整的数据访问、数据管理、数据分析和数据表示等一系列功能。尤其是其首创产品统计分析系统，由于其强大的数据分析能力，一直是业界著名的应用软件。在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际标准软件和最权威的优秀统计软件包。SAS系统提供的主要分析功能包括统计分析、计量经济分析、统计分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理等统计分析工具。
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