大數(shù)據(jù)商業(yè)交易(大數(shù)據(jù)的主要學習內容有哪些)
1.大數(shù)據(jù)的主要學習內容有哪些
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數(shù)據(jù)存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數(shù)據(jù)架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數(shù)據(jù)實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。
大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰(zhàn)應用。
學習大數(shù)據(jù)不是一朝一夕的事情，想要學好大數(shù)據(jù)可以看口扣丁學堂的視頻，希望對你有幫助。
2.大數(shù)據(jù)學習
大數(shù)據(jù)的基礎知識，科普類的，自己去買本書就行了，大數(shù)據(jù)時代這樣的書很多介紹的大數(shù)據(jù)的。
另外大數(shù)據(jù)的技術，如數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存取，基礎架構，數(shù)據(jù)處理，統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)挖掘，模型預測，結果呈現(xiàn)。當然一些大數(shù)據(jù)的一些基礎知識，比如java和hadoop等等，這個基本得自學。
大學里面最接近這些的也就是計算機類專業(yè)。云計算的話，需要學習的知識應該包括但不限于：1、網(wǎng)絡通信知識，包括互聯(lián)網(wǎng)基礎建設相關的所有知識；2、虛擬化知識，應該了解硬件運行原理以及虛擬化實現(xiàn)技術；3、數(shù)據(jù)庫技術；4、網(wǎng)絡存儲技術；5、網(wǎng)絡信息安全技術，最起碼得明白什么是iso 17799;6、電子商務；7、容災及備份技術；8、JAVA編程技術；9、分布式軟件系統(tǒng)架構。
3.大數(shù)據(jù)主要是學啥
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。 大數(shù)據(jù)存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數(shù)據(jù)架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。 大數(shù)據(jù)實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。 大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰(zhàn)應用。
大數(shù)據(jù)（big data,mega data），或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。
大數(shù)據(jù)的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值密度）、Veracity（真實性）。
4.大數(shù)據(jù)學習一般都學什么內容
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數(shù)據(jù)存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數(shù)據(jù)架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數(shù)據(jù)實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。
大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰(zhàn)應用。
大數(shù)據(jù)（big data,mega data），或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值密度）、Veracity（真實性）。
大數(shù)據(jù)的5個“V”，或者說特點有五層面：
第一，數(shù)據(jù)體量巨大
從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數(shù)據(jù)類型繁多
前文提到的網(wǎng)絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。
第三，價值密度低
以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快
1秒定律。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術有著本質的不同。業(yè)界將其歸納為4個“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。
物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。
5.學大數(shù)據(jù)需要什么基礎呢
大講臺大數(shù)據(jù)培訓為你解答：
簡而言之，從大數(shù)據(jù)中提取大價值的挖掘技術。專業(yè)的說，就是根據(jù)特定目標，從數(shù)據(jù)收集與存儲，數(shù)據(jù)篩選，算法分析與預測，數(shù)據(jù)分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數(shù)據(jù)級別通常在PB以上，復雜程度前所未有。
關鍵作用是什么？
挖掘出各個行業(yè)的關鍵路徑，幫助決策，提升社會（或企業(yè)）運作效率。
最初是在怎樣的場景下提出？
在基礎學科經(jīng)歷信息快速發(fā)展之后，就誕生了“大數(shù)據(jù)”的說法。但其實是隨著數(shù)據(jù)指數(shù)級的增長，尤其是互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化和傳感器移動化之后，從大數(shù)據(jù)中挖掘出某個事件現(xiàn)在和未來的趨勢才真正意義上被大眾所接觸。
大數(shù)據(jù)技術包含的內容概述？
非結構化數(shù)據(jù)收集架構，數(shù)據(jù)分布式存儲集群，數(shù)據(jù)清洗篩選架構，數(shù)據(jù)并行分析模擬架構，高級統(tǒng)計預測算法，數(shù)據(jù)可視化工具。
大數(shù)據(jù)技術學習路線指南：
大數(shù)據(jù)技術的具體內容？
分布式存儲計算架構（強烈推薦：Hadoop）
分布式程序設計（包含：ApachePig或者Hive）
分布式文件系統(tǒng)（比如：GoogleGFS）
多種存儲模型，主要包含文檔，圖，鍵值，時間序列這幾種存儲模型（比如：BigTable,Apollo,DynamoDB等）
數(shù)據(jù)收集架構（比如：Kinesis,Kafla）
集成開發(fā)環(huán)境（比如：R-Studio）
程序開發(fā)輔助工具（比如：大量的第三方開發(fā)輔助工具）
調度協(xié)調架構工具（比如：ApacheAurora）
機器學習（常用的有ApacheMahout或H2O）
托管管理（比如：）
安全管理（常用的有Gateway）
大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署（可以看下ApacheAmbari）
搜索引擎架構（學習或者企業(yè)都建議使用Lucene搜索引擎）
多種數(shù)據(jù)庫的演變（MySQL/Memcached）
商業(yè)智能（大力推薦：Jaspersoft）
數(shù)據(jù)可視化（這個工具就很多了，可以根據(jù)實際需要來選擇）
大數(shù)據(jù)處理算法（10大經(jīng)典算法）
大數(shù)據(jù)中常用的分析技術？
A/B測試、關聯(lián)規(guī)則挖掘、數(shù)據(jù)聚類、
數(shù)據(jù)融合和集成、遺傳算法、自然語言處理、
神經(jīng)網(wǎng)絡、神經(jīng)分析、優(yōu)化、模式識別、
預測模型、回歸、情緒分析、信號處理、
空間分析、統(tǒng)計、模擬、時間序列分析
6.大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。
（在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法[2]）大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。說起大數(shù)據(jù)，就要說到商業(yè)智能：商業(yè)智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業(yè)智慧或商務智能，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術、線上分析處理技術、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術進行數(shù)據(jù)分析以實現(xiàn)商業(yè)價值。
商業(yè)智能作為一個工具，是用來處理企業(yè)中現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并將其轉換成知識、分析和結論，輔助業(yè)務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)提高決策質量的技術，包含了從數(shù)據(jù)倉庫到分析型系統(tǒng)等。
商務智能的產(chǎn)生發(fā)展 商業(yè)智能的概念經(jīng)由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術及其應用。
商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業(yè)界出現(xiàn)的一個術語，其代表為提高企業(yè)運營性能而采用的一系列方法、技術和軟件。它把先進的信息技術應用到整個企業(yè)，不僅為企業(yè)提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發(fā)，將其轉變?yōu)槠髽I(yè)的競爭優(yōu)勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。
因此，越來越多的企業(yè)提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業(yè)達到經(jīng)營目標的一種有效手段。 目前，商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務經(jīng)營決策的工具。
這里所談的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(shù)據(jù)，以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務經(jīng)營決策既可以是作業(yè)層的，也可以是管理層和策略層的決策。
為了將數(shù)據(jù)轉化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術，它只是ETL、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等技術的綜合運用。
把商業(yè)智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業(yè)智能的關鍵是從許多來自不同的企業(yè)運作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽?。‥xtraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變?yōu)檩o助決策的知識），最后將知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
企業(yè)導入BI的優(yōu)點1.隨機查詢動態(tài)報表 2.掌握指標管理 3.隨時線上分析處理 4.視覺化之企業(yè)儀表版 5.協(xié)助預測規(guī)劃 導入BI的目的1.促進企業(yè)決策流程（Facilitate the Business Decision-Making Process）:BIS增進企業(yè)的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業(yè)經(jīng)理人大幅增進決策效率與改善決策品質。 2.降低整體營運成本（Power the Bottom Line）:BIS改善企業(yè)的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser制作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日后的維護成本大幅降低。
3.協(xié)同組織目標與行動（Achieve a Fully Coordinated Organization）:BIS加強企業(yè)的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，并可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業(yè)之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協(xié)力。
商業(yè)智能領域的技術應用 商業(yè)智能的技術體系主要有數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse,DW）、聯(lián)機分析處理（OLAP）以及數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining,DM）三部分組成。 數(shù)據(jù)倉庫是商業(yè)智能的基礎，許多基本報表可以由此生成，但它更大的用處是作為進一步分析的數(shù)據(jù)源。
所謂數(shù)據(jù)倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。多維分析和數(shù)據(jù)挖掘是最常聽到的例子，數(shù)據(jù)倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數(shù)據(jù)。
在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數(shù)據(jù)中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、并真實反映數(shù)據(jù)維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術。 數(shù)據(jù)挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基于AI、機器學習、統(tǒng)計學等技術，高度自動化地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
商業(yè)智能的應用范圍 1.采購管理 2.財務管理 3.人力資源管理 4.客戶服務 5.配銷管理 6.生產(chǎn)管理 7.銷售管理 8.行銷管理 商業(yè)智能實施步驟 商。
7.大數(shù)據(jù)都需要掌握什么在哪里學
大數(shù)據(jù)課程：
基礎階段：Linux、百Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：度hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數(shù)據(jù)專儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數(shù)據(jù)架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數(shù)據(jù)實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。
大數(shù)據(jù)商業(yè)回實戰(zhàn)階段：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務場答景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰(zhàn)應用。
