为什么现在大数据技术能这么火?为什么现在很多公司都纷纷向数据型公司转型?为什么现在大数据技术人才的工资能高出其他行业的两到三倍?本文由千锋大数据培训的老师给大家分享，等你了解了大数据分析的超强魔力之后，你就知道原因了!

　　大数据分析，可以做到很多技术都做不到的事情：

　　1.描述型分析：发生了什么?

　　这是很常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

　　例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

　　2.诊断型分析：为什么会发生?

　　描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

　　良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

　　3.预测型分析：可能发生什么?

　　预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

　　预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

　　在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

　　4.指令型分析：需要做什么?

　　数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

　　当一门技术知道事情发生了什么?为什么会发生?接下来会发生什么?下一步该怎么办的时候，是不是所有的问题都能迎刃而解呢?面对原本一文不值的数据，在经过大数据技术的加工之后变成无价之宝，它的价值不仅仅是矿!

　　学习大数据开发，可以参考千锋提供的大数据学习路线，该学习路线提供完整的大数据开发知识体系，内容包含Linux&&Hadoop生态体系、大数据计算框架体系、云计算体系、机器学习&&深度学习。根据千锋提供的大数据学习路线图可以让你对学习大数据需要掌握的知识有个清晰的了解，并快速入门大数据开发。

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