数据分析框架-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析框架的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析框架的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析三大基本框架？
2. linkis架构详解？
3. 数据分析主要有哪几个步骤？
4. 数据分析师主要做什么？

数据分析三大基本框架？

数据分析框架分为三部分：底层技术框架、数据分析框架、工具选择框架。

底层技术框是数据科学的基础设施，我们有所了解就好，处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。

数据数据分析的工作分为俩部分，日常长远工作（相当于养兵千日）和针对项目/公司需求做的及时响应（相当于用兵一时）。

linkis架构详解？

Linkis 架构概述

Linkis 是一个分布式数据分析框架，把复杂的数据分析过程分解成可并行和可缩放的任务，使用户能够在分布式环境中实现快速的数据分析。

架构组件

Linkis 架构的组件分为三个部分：

系统调度器：负责调度用户任务的执行和***的管理，确保任务的高效执行；

***管理器：负责管理集群中的***（如：计算节点、存储节点等）；

虚拟计算引擎：负责执行用户任务，支持高效处理大规模数据集。

工作流程

Linkis 架构的工作流程如下：

用户首先通过前端页面或 API 接口提交任务；

系统调度器接受并解析任务，分解任务为可并行的基本任务，然后将任务发送到集群中的计算节点；

计算节点收到任务，从***管理器请***，之后使用虚拟计算引擎对任务进行处理；

处理完成后，系统调度器将处理结果发送给用户系统；

用户接收结果，并通过前端页面或 API 接口查看处理结果。

数据分析主要有哪几个步骤？

谢谢邀请！数据分析能做的事情主要有如下三个方面：现状分析、原因分析、预测分析，我们先看看数据分析流程，之后再分析数据分析能做什么？

一、数据分析流程：

1.明确分析目的与思路：

一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。

2.数据收集与预处理：

数据来源有Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据，从数据来源收集数据后需要做清洗工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好，当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做，这样才能满足后续数据分析的要求。

3.数据分析与挖掘：

使用各种数据分析方法与分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power BI/Python）进行分析挖掘。

4.数据可视化并生成报告：

使用专业化图表，也可以结合表格，最后以报告方式输出数据分析成果。

二、岗位内容：

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数据分析师主要做什么？

数据分析师主要的工作是从大量的数据中提取可用信息，为企业或组织做出决策提供帮助。具体而言，以下是数据分析师的主要职责：

1. 数据收集：从各种数据库、文件、API等大量的数据源中收集和整合数据。

2. 数据清洗：处理、校验和清洗数据，确保数据的完整性、准确性和一致性。

3. 数据挖掘：使用各种技术和工具（如机器学习、人工智能等）从数据中提取有用的信息和模式。

4. 数据可视化：设计和创建可视化的数据报告，以展示分析结果和洞察，并为企业高层提供决策支持。

5. 业务分析：与不同部门的业务人员密切合作，了解他们的需求和问题，为他们提供解决方案和建议。

6. 性能评估：跟踪和评估数据的性能，并就如何提高业务绩效和效率提供建议。

综上所述，数据分析师的工作需要具备扎实的数据处理和分析能力、业务理解、沟通能力和团队协作能力。

到此，以上就是小编对于数据分析框架的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析框架的4点解答对大家有用。