如何以個人身份學習和使用大資料

了解學習大資料的目的]每個人都有自己的想法，學習大資料的目的是什麼，是學會分析，還是學會管理。

制定學習大資料的計畫]，在學習的過程中，沒有計畫，估計你達不到理想的彼岸。乙個好的計畫是詳細合理的，而且是輕鬆的。

三個人必須有我的老師]向別人學習，在現代社會，大資料思維，每個人都會有，只有不斷向別人學習，才能更好的提高之間，問為什麼，按照5W原則去做。

如果你在學習大資料的時候不能沉下心來，建議你不要去學它，因為它需要很大的耐心來處理、分析和解決大量的資料，你需要不斷思考和沉淪才能進步。

學數學和建模】數學在生活中，資料也在生活中，計算機是用邏輯說話的，數學是邏輯的始祖，學習數學，理解原理，學會建立相關模型是非常必要的。

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學習計算機程式設計]學好大資料，沒有一點程式設計基礎怎麼可能做到，比如計算機基礎、資料結構、網路基礎、資料庫等等。

學習 Python R SAS 等軟體和演算法]在大資料時代，不僅需要網路架構和資料倉儲的管理和維護，還需要程式設計和分析的分析，而Python和R SAS是這方面的先驅，需要跟隨它們。

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因為大資料不需要一堆數字，而是要用文章來表達，好的資料結果勝過好的資料結果。

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第乙個方面是數學的基礎，第二個方面是統計學的基礎，第三個方面是計算機的基礎。 要想在資料分析的道路上走得更遠，就必須注意數學和統計學的學習。 歸根結底，資料分析就是要找到資料背後的規律，而找到規律需要設計演算法的能力，所以數學和統計學對於資料分析非常重要。

如果你想快速成為一名資料分析師，你可以從計算機知識入手，特別是從資料分析工具開始，然後在學習工具的過程中，協助演算法和行業致命學習。 學習資料分析工具往往從excel工具開始，excel是目前職場上最常用的資料分析工具，通常面對不到10萬條的結構化資料，excel依然勝任。 對於大多數專業人士來說，掌握Excel的資料分析功能可以應對最常見的資料分析場景。

掌握 Excel 後，下一步是學習更多關於資料庫的知識，從關聯式資料庫開始，重點是 SQL 語言。 掌握資料庫後，資料分析能力將大大提高，可分析的資料量也將顯著提高。 如果將資料庫和BI工具結合在一起，資料分析的結果會更豐富，並且會有更直觀的呈現介面。

資料分析的最後一步是學習程式語言，目前學習python語言是乙個不錯的選擇，python語言在大資料分析領域應用廣泛，而且python語言本身比較簡單易學，即使沒有程式設計基礎的人也可以學習。 Python 是使用機器學習分析資料的一種流行方法。

大資料很好，像大資料這樣的專業在一線城市還是比較好的，教師可以跟上，就業工資也相當可觀，學習大資料可以按路線圖的順序，

所以，如果你想做大資料分析，你必須至少能夠知道一門程式語言，否則你不能指望用excel這樣的軟體來處理大資料，而且即使你用excel，處理大資料也比較慢，需要學習excel的很多內建功能， 如果你更高階一點，你需要使用Excel SQL，所以你必須學習SQL語言。

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1、獲取全網使用者資料

企業資料本身，無論多大，都只是孤島資料。 還需要整合網際網絡資料，才能準確掌握網站內外使用者的全方位行為，讓資料在營銷中體現繁榮拆解的價值。 在資料採集階段，建議將自己各方面的資料收集起來，形成乙個DMP資料平台，然後與第三方公共DMP資料對接，獲取更多的目標人群資料，形成全網資料管理系統。

2. 使資料易於理解

收集到的原始資料難以閱讀，因此西訊也需要集中化、結構化、標準化，將“天書”轉化為可理解的資訊。

3. 分析使用者特徵和偏好

將第三方標籤與第三方標籤相結合，根據不同的評價和模型演算法，通過聚類將具有相同特徵的使用者劃分為不同屬性的使用者組，並將使用者的靜態資訊、動態置信度、實時資訊分別描述，形成使用者組畫像系統。

4. 制定渠道和創意策略

根據目標群體的特點和分析結果，在實施計畫之前對交付策略進行評估和優化。 例如，玄禾更適合使用者群體，匹配合適的渠道，制定更具價效比和高效的渠道組合，根據使用者特點制定內容策略，從而提高使用者群體的轉化率。

首先需要有資料，然後根據資料的特點進行分析和處理。

個人可能缺乏大資料來源，也缺乏購買大資料分析工具的財務資源。

以個人為中心的大資料具有以下特點：

1-資料僅儲存在個人賬戶中，其他第三方組織僅被授權使用（資料有一定的使用期限），使用後必須接受焚燒的監督。

2- 個人資料的收集應明確分類，由使用者決定是否收集，但國家立法明確要求監控的資料除外。

3-資料的使用將僅由使用者授權，資料中心可以幫助監控個人資料的整個生命週期。

也許這不是解決個人資料私隱的最好辦法，也許行業對大資料的無限渴望會阻止資料個人中心的真正彎曲，但隨著資料越來越多，在缺乏監管之後，必然會出現一場激烈的博弈：資料重要還是私隱重要; 無論是以企業還是個人為中心。

0 基本自學習資料的可能性為 0 2.如果你有多年的開發經驗，你想切換到大資料。如果你對自己的學習能力有信心，你可以嘗試學習。 當然，最好是有渠道拿到乙個培訓專案，否則專案經驗是一大障礙。