1樓：
什麼是大資料？
大資料就像它看起來那樣——有大量的資料。單獨而言，你能從單一的資料獲取的洞見窮其有限。但是結合複雜數學模型以及強大計算能力的tb級資料，卻能創造出人類無法制造的洞見。
大資料分析提供給商業的價值是無形的，並且每天都在超越人類的能力。
為什麼選擇python？
python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大資料分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用python了，比如google，youtube，迪士尼等。
還有，python是開源的，並且有很多用於資料科學的類庫。
現在，如果你真的要用python進行大資料分析的話，毫無疑問你需要了解python的語法，理解正規表示式，知道什麼是元組、字串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
資料分析流程
一般可以按「資料獲取-資料儲存與提取-資料預處理-資料建模與分析-資料視覺化」這樣的步驟來實施一個資料分析專案。按照分享的這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：
以上我的回答希望對你有所幫助
2樓：it技術愛好者
你好，有一定的事實證明，python語言更適合初學者，python語言並不會讓初學者感到晦澀，它突破了傳統程式語言入門困難的語法屏障，初學者在學習python的同時，還能夠鍛鍊自己的邏輯思維，同時python也是入門人工智慧的首選語言。
學習程式設計並非那麼容易，有的人可能看完了python語法覺得特別簡單，但再往後看就懵了，因為到後期發現並不能學以致用，理論結合專案才是學好一門程式語言的關鍵。可以選擇報班入門，一般在2w左右，根據自己的實際需要實地瞭解，可以先在試聽之後，再選擇適合自己的。
python 適合大資料量的處理嗎
3樓：育知同創教育
需要澄清兩點之後才可以比較全面的看這個問題：
1. 百萬行級不算大資料量，以
回目前的互聯答網應用來看，大資料量的起點是10億條以上。
2.處理的具體含義，如果是資料載入和分發，用python是很高效的；如果是求一些常用的統計量和求一些基本演算法的結果，python也有現成的高效的
庫，c實現的和並行化的；如果是純粹自己寫的演算法，沒有任何其他可借鑑的，什麼庫也用不上，用純python寫是自討苦吃。
python的優勢不在於執行效率，而在於開發效率和高可維護性。針對特定的問題挑選合適的工具，本身也是一項技術能力。
4樓：強尼說
題主所謂的大資料量，不知到底有多大的資料量呢？按照我的經驗，python處理個幾億回
條資料還是綽綽答有餘的。但，倘若題主想要處理pb級別的資料，單純依靠python是不行的，還需要一些分散式演算法來進行輔助。
其實，大多數公司的資料量並不大，就拿我們資料分析師行業來說。大多數的資料分析師所處理的資料，很少有上百萬的資料量。當然，也有一些資料分析師是要處理上萬上億的資料量的，但佔比是沒有前者多的。
因此，當今資料分析領域中最活躍的工具並不是python，反而是excel。當然，excel作為資料的處理工具是有其獨到之處。靈活的函式功能+一力降十會的資料透視表能讓使用者對excel如視珍寶。
通常在工作中，我就經常將幾百個表用python進行合併，做簡單的清洗工作。而一旦清洗完畢，用抽樣工具一抽我們就可以進行抽樣以及資料分析了。
python+大資料分析師??
5樓：
現在行業當中，資料分析開始向大資料分析轉變，不同於傳統的資料分析，大資料分析在程式設計上有更高的要求，也就是在python方面有要求，現在主流都用這個來做大資料分析。
大資料分析基於python來進行大規模資料分析處理，需要掌握的技能包括：
資料分析基礎、linux作業系統、hadoop、hdfs、mapreduce、hive、hbase、spark大資料分析、機器學習等。
大資料分析的目的是什麼？
6樓：魔神巴爾
迴歸分析 是將一系列影響因素和結果進行
一個擬合，擬合出一個方程，然後通過將這個方程應用到其他同類事件中，可以進行**
所謂迴歸，就是向某個理想的狀態或平衡狀態的趨向發展，通過迴歸可以找出哪些影響因素，對結果的影響規律
7樓：烏蘭
大資料意為需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
為什麼說python大資料開發更適合做資料分析
8樓：楊伶滑文君
需要澄清兩點之後才可以比較全面的看這個問題：
1.百萬行級不算大資料量，以目前的網際網路應用來看，大資料量的起點是10億條以上。
2.處理的具體含義，如果是資料載入和分發，用python是很高效的；如果是求一些常用的統計量和求一些基本演算法的結果，python也有現成的高效的
庫，c實現的和並行化的；如果是純粹自己寫的演算法，沒有任何其他可借鑑的，什麼庫也用不上，用純python寫是自討苦吃。
python的優勢不在於執行效率，而在於開發效率和高可維護性。針對特定的問題挑選合適的工具，本身也是一項技術能力。
為什麼說python大資料開發更適合做資料分析
9樓：千鋒鄭州教育
python是近年來網際網路領域的熱門詞彙，在**開發、資料科學以及devops都可以看到它的身影。據相關調查顯示，python已經成為發展非常快的主流程式語言，而python就業方向以及從業人員的薪資，也可以讓人瞭解到python市場前景十分廣闊。
如果你想要專業的學習python開發技術，更多需要的是付出時間和精力，應該根據自己的實際需求去實地看一下，先好好試聽之後，再選擇適合自己的，希望能給你帶去幫助。
如何進行大資料分析及處理，大資料分析的分析步驟
主要從四個方面著手，資料獲取 資料處理 資料分析 資料呈現。http www.fanruan.com 資料處理的流程困難重重。處理過程一般來講可以分為四步。首先應當利用多個資料庫接收來自不同的客戶端的資料進行資料採集。使用者通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理，而在大資料採集過程中所面臨的主要困難在...
大資料分析一般用什麼工具分析，大資料分析中，有哪些常見的大資料分析模型
這個有很多種分析工回具，答 大資料分析中，有哪些常見的大資料分析模型 我們的dataz具備高效能實時和離線計算能力，豐富的統計 分析 挖掘模型，為行業全流程 全週期的生產運營活動提供商業智慧支援，並能視覺化您的資料，高效挖掘資料深層次資訊。可以應用於金融大資料風控。系統架構圖system archi...
做大資料分析師能掙多少錢，大資料分析師的工資待遇怎麼樣？
二 大資料分析師的薪水在世界各地是否一致?如您所料，大資料分析師角色的薪水因地點而異。資料科學中心確定以下十一個國家是大資料分析師薪酬最高的國家 美國，瑞士，瑞典，新加坡，丹麥，加拿大，澳大利亞，荷蘭，德國，中國和英國。毫不奇怪，該列表與經濟發達國家的當前中位收入排名緊密相關。我們還可以檢視與國家的...