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如何搭建大数据分析平台？
随着各个企业的不断发展，企业的数据量不断的增加。企业的竞争压力也在不断的加大，利用数据分析平台来增加企业的竞争力，已经成为各个企业的信息化建设的核心环节。数据分析，我认为其含义就是从数据中提取信息创造价值。因为数据本身的价值是无法直接可见的，但是通过各种数据计算和分析，可以将人们无法注意到的信息从数据中提取出来，创造价值。那么具体如何搭建数据分析平台呢？我认为应从一下几个方面：
1.分析价值：明确数据分析的价值，通过大数据的分析，能够快速地发现消费者的需求变化和市场发展趋势，从而帮助企业及时做出正确的决策，从而使企业在市场上拥有更强的竞争力和不断创新的能力。
2.数据源头：有可供数据分析进行数据获取的平台。当今的IT信息化系统都在不断的建设当中，在数据分析时需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源有可能是系统内部的日志数据，也有可能是来源于其他接口的数据等等。
3.数据处理：从数据源中采集各种符合企业需求的数据，经过验证、清洗、并转化为所需格式后，储存到一个合适的持久化储存层中。
4.数据展现：将各个不同分析算法处理过的结果进行可视化展示。将数据从预先计算汇总的结果数据中读取出来，并用一种友好界面或者表格的形式展示出来，这样便于企业内部非专业人员对数据分析结果的理解。
大数据分析需要学习什么？
忍不住要发言了，不要一直以一个打工者的心态去问问题，不要去问学什么，而要问自己你要干什么。大概从12年，大数据在中国有了爆发式增长，这就像坐马车的时代出现了汽车一样，你如果问汽车来了，我需要学习什么，答案很简单-“一本驾照”。所以正确的逻辑应该是，什么是大数据，大数据带来了什么，它能给我带来哪些改变，为了适应这种改变，我应该学习什么，所以学习是最后的一个问题，只有前面这些问题考虑清楚了，你的学习才有方向，才有意义，才有动力，到那时候你便知道自己要学什么。
要入门大数据的话，可关注我有个类似这问题的答案供参考，“做数据分析需要学什么”，除了业务知识，我首要建议你学好统计学，这个是大数据的“源”，总之不要把太多的时间花费在工具层面，这些都是有教程的，是用来提效的。如何与自己要做的事情结合，把业务问题转化为统计或者数学问题去解决，这个是需要花更多时间去思考的，也是你未来的竞争力所在。
任何一门新知识的学习，如同这个图像，螺旋式上升，前进过程有升有降。此图来自于Python可视化库pyecharts。
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