大數據分析行業是最近這幾年比較火，比較高薪的行業了，很多人都想分一杯羹，經常同學問我什么是大數據分析?什么是python?這些能學到什么技能?以后能學到什么知識?有太多的疑問，小編今天就簡單寫出來出來，分享給大家!

很多人還沒搞清楚什么是PC互聯網，移動互聯網來了，我們還沒搞清楚移動互聯的時候，大數據時代又來了。

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值(Value)。大數據作為時下最火熱的IT行業的詞匯，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。

大數據分析師有兩種崗位定位：

1、 大數據科學家 ，Data Scientist，DS

2、 大數據工程師 ，Data Engineer，DE

從這兩個單詞里，你就能看出端倪了，后面小編會詳細的講解，這兩者的區別，以及工作內容劃分。今天我們先初步認識一下大數據分析是什么?

在不同行業中，那些專門從事行業數據的搜集、對收集的數據進行整理、對整理的數據進行深度分析，并依據數據分析結果做出行業研究、評估和預測的工作被稱為數據分析。如果是熟悉行業知識、公司業務及流程，對自己的工作內容有一定的了解，比如熟悉行業認知和公司業務背景，該工作人員分析結果就會有很大的使用價值。

首先我們要列出搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識;另一方面是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。能夠掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，對于開展數據分析起著至關重要的作用。大數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

大數據分析是什么？

1、大數據分析可以讓人們對數據產生更加優質的詮釋，而具有預知意義的分析可以讓分析員根據可視化分析和大數據分析后的結果做出一些預測性的推斷。

2、大數據的分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的最佳實踐。通過按部就班的流程和工具對數據進行分析可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

3、不管使用者是數據分析領域中的專家，還是普通的用戶，可作為數據分析工具的始終只能是數據可視化。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶得到理想的結果。

4、大數據分析已經不像前些年給人一種虛無縹緲的感覺，而當下最重要的是對大數據進行分析，只有經過分析的數據，才能對用戶產生最重要的價值，越來越多人開始對什么是大數據分析產生聯想，所以大數據的分析方式在整個IT領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。

傳統的數據分析就是在數據中尋找有價值的規律，這和現在的大數據在方向上是一致的。大數據具有“高維、海量、實時”的特點，就是說數據量大，數據源和數據的維度高，并且更新迅速的特點。