一、开发数据技术可以提高生产力数据技术已经成为企业中非常成功的案例，很多应用开发者和大公司都在使用数据技术拓展数据。大数据大数据的优缺点分析参考大数据的分析，企业大-1项目企业大-1项目实施中遇到的挑战说到大数据，很多人还停留在概念阶段。
Da 数据分析的具体内容可以分为四个步骤:1 .数据获取:要把握对问题的业务理解，转化为数据要解决的问题，说白了就是需要什么-1。这样就要求数据分析师具备结构化的逻辑思维。2.数据:-1/的处理需要掌握高效的工具，如Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发方程式等；其次是Oracle和SQLsever。
还有Hadoop等分布式数据库，也要掌握。3.分析数据:分析数据需要各种统计分析模型，比如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS，SAS，Python，R等工具，多多益善。达内教育大学数据云计算课程体系内容全面，技术深入，涉及JavaEE架构级技术、分布式高并发技术、云计算架构技术、云计算技术、云计算架构技术等。
1、思路清晰数据分析的目的和思路是保证数据分析过程能够有效进行的首要条件。其作用是为数据的收集、处理和分析提供明确的方向。可以说，思维是整个分析过程的起点。首先，目的不明确会导致方向错误。在目的明确的情况下，需要构建一个分析框架，将分析目的分解成几个不同的分析点，即如何进行数据分析，从哪些角度分析，使用哪些分析指标。
这里所说的数据包括一手数据和二手数据，一手数据主要指直接可用数据，二手/1233。3.加工数据加工数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的风格，这是数据分析之前必须的。数据处理的基本目的是从大量杂乱无章、难以理解的数据中提取和推导出对解决问题有价值、有意义的数据
3、大 数据主要学习什么呢?Xueda 数据目前三大主要平台hadoop，storm，spark Spark，比如学习hadoop。从哪里开始学习，首先要看你的基本情况。如果你是小白，你没有开发基础，没有学过任何开发语言。然后你必须从基础的java开始(Da 数据支持很多开发语言，但是JAVA在企业中应用最广泛)，然后学习数据 structure，relational 数据 library，linux系统操作，然后进入Da。比如hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算的学习体系可以如下:COREJAVA第一阶段(加上**需要掌握，其他掌握)JAVA基础** 数据 Type运算符、循环算法序列结构编程程序结构数组和多维数组面向对象* *构造方法、控制符号、封装继承* *多态性* *抽象类、接口* *公共类集合、list**HashSet、TreeSet、 集合集合类映射**异常文件/流** 数据流和对象流**线程(刚懂)网络通信(刚懂)第二阶段数据结构化关系数据库Linux系统操作林。
