非结构化数据分析-{下拉词

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

1. 什么叫结构化数据，什么叫非结构化数据？能举例说明下吗？--ITJOB？
2. 什么是大数据？它有哪四个基本特征？
3. 大数据分析需要学习什么？
4. 数据分析需要用什么技术？java还python好一点？

什么叫结构化数据，什么叫非结构化数据？能举例说明下吗？--ITJOB？

按照定义，结构化数据是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。也称作行数据，一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。比如学生信息表等。

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、HTML、各类报表、图像和音频/***信息等等。

什么是大数据？它有哪四个基本特征？

　　大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。　

　 1、数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

　　2、 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。

　　3、 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。

　　4、价值密度低，由于数据***集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

　　大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会***用大数据技术。

大数据分析需要学习什么？

1、基础科学的能力

统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。

掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。

2、使用分析工具的能力

数据分析工具：SQL、spss、SAS、R、Excel等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。

3、掌握编程语言的能力

不会python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。

4、逻辑思维的能力

逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。

大数据需要的语言

J***a、Scala、Python和Shell

分布式计算

分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

分布式存储

是将数据分散存储在多***立的设备上。***用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

分布式调度与管理

分布式的集群管理需要有个组件去分配调度***给各个节点，这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。

hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据***集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用等

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。

大数据首先还是要有一定的代码能力和数据分析能力，我目前就在cda学大数据，主要就是hadoop、数据库、数据仓储、机器学习、python之类的技术，也属于是市面上大多数公司通用的技能了

数据分析需要用什么技术？j***a还python好一点？

先说结论，

问题1回答：数据分析技术简单来说可归类为统计分析技术和数据可视化两类。

问题2回答：目前阶段做数据分析使用Python更高效，方便一点。

希望我作为数据分析师的经验能对你有帮助

1、数据分析的本质

数据分析是指用适当的统计方法对收集的大量数据进行数据分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题。

简单概括来说数据分析就是-- 处理数据然后推进优化现实工作。

数据分析应用在各行各业，互联网，工业，咨询行业等，有一个共同点，数据分析都是为业务服务的，用于解决实际运营中出来的问题，或者探索业务可优化的空间。

明白了这一点，就知道数据分析不是目的，数据分析的结果产出对业务的实际提升和优化才是目的，数据分析只是一种解决的方法，既然是方法，我们就要考虑它的效果，成本（学习成本，使用成本）等。

2.数据分析的技能要求

以现在最热门的互联网行业的数据分析而言，随便从招聘网站上截取部分应届生数据分析师招聘JD，选取应届生是因为相对要求低一点，对题主想要入门应该更有参考下价值。

不同公司业务不同，对于“岗位职责”先可以不用太关注，我们这里主要看“任职资格”这一部分，关于技能方面，可以看到有SQL，Python/R，Spark，hive，BI工具等。

看起来需要掌握的很多，那我们再来通过大数据的方法看一下，获取招聘网站上的招聘要求，根据工具关键词出现的频率，绘制成数据分析所需工具词云图：

可以看到，Excel，sql，python，PPT，hive，spss等出现的评率最高，同时可以可以看到还有很多其他的工具技能要求，但这几个出现频率最高的肯定是基本要求，那么是否这些工具我们都需要掌握呢，这个根据两个方面，一是你所处的工作阶段，二是作为数据分析师的不同方向。

我这里从数据分析方法的角度将数据分析方向分为三个：业务数据分析，数据挖掘分析，大数据分析。将每个方向对应的工具和方法做成思维导图如下：

可以见到，每个方向所对应的主要工具要求都不一样，一般来说，从业务数据分析》数据挖掘分析》大数据分析的技能门槛是逐步提高的，而且技能要求也是叠加的，也就是说例如数据挖掘分析师也需要掌握业务数据分析的工具和方法。

但这并不是数据分析师的发展路径，这只是数据分析不同的方向，如果对业务数据分析非常感兴趣且工作非常有成效，有很好的数据分析思维，那么完全可以往业务方向发展，只掌握SQL，EXCEL,PPT等成为商业分析师和集团战略分析师也是没有问题的，所以根据自己的情况，不用过分追求技术，别忘记，数据分析是为业务服务的！。

根据以上部分我们可以总结回答下题主的第一个问题（数据分析需要的技术），结合上图，可以归纳为描述性统计分析技术（业务数据分析），探索性统计分析技术（数据挖掘，大数据分析），数据可视化（将数据分析结果图表化，撰写报告用或汇报用）。

3.Python

既然题主提出Python和J***a的对比，说明对编程语言和数据分析还是有一定了解的，结合上面2部分的分析，题主可能实际想知道的是Python和J***a哪一个更适合做探索性的数据分析（数据挖掘和大数据分析），做简单的探索性分析其实用SPSS和R语言等一样可行。

但探索性数据分析里目前非常重要且流行的一个方法是机器学习，目前机器学习的主要框架如Tensorflow, sklearn等均是基于Python语言，因为应用广泛且被证明是高效可行的，所以目前来看使用成本相对较低，另外考虑到公司里的团队合作，使用同样的编程语言，团队交流合作也会更加高效。

另外涉及学习成本，Python出名的灵活便捷使其成为数据分析的首选，使用Python做数据分析，掌握基本语法之后，学会使用Numpy,Pandas,matplotlib等库之后就可以开始数据分析，实现同样的数据分析功能，先比于J***a, Python用更少的代码即可实现, 另外Python的众多数据分析相关的开源库也提供了很好的数据分析平台。

而J***a并非在数据领域很少使用，相反它是大数据平台的基础，例如Hadoop等大数据平台是基于J***a, 但这部分更多的是数据开发和数据仓库方向的技术开发的内容，与数据分析有较大区别。即使是大数据分析师，在使用大数据平台时，掌握Hive sql 也能完成取数要求，并不需要掌握J***a。

综上，数据分析技术因数据分析方向和阶段各异，主要是统计分析和数据可视化，现阶段Python比J***a更适合做数据分析。谢谢

到此，以上就是小编对于非结构化数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于非结构化数据分析的4点解答对大家有用。