大数据分析架构图（大数据分析架构图）

大数据分析的5个基本方面

预测性分析能力 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

预测性分析能力 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可 视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 数据质量和数据管理 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。数据挖掘算法。

可视化分析：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求，可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

下面是大数据分析的五个基本方面 Analytic Visualizations（可视化分析），管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。

大数据分析需要做什么?

预测未来 数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。

在这个阶段，大数据分析师要掌握，一是数据挖掘、统计学、数学基本原理和常识；二是熟练使用一门数据挖掘工具，Python或R都是可选项；三是需要了解常用的数据挖掘算法以及每种算法的应用场景和优劣差异点。

大数据主要做的是数据处理、分析和挖掘。大数据的核心在于对海量数据进行处理、分析和挖掘，以发现数据中的价值。具体的工作内容包括：数据收集 大数据的收集工作是第一步，需要从各个来源搜集和整合数据，包括社交媒体、日志文件、交易记录等。这些数据量巨大，需要高效的存储和处理技术。

数据获取：大数据分析师工作的首要步骤是获取数据。这一步骤涉及识别并访问存储企业数据的数据库或数据源。掌握基础的SQL（结构化查询语言）知识对于读取和组织数据至关重要。 数据理解：在获取数据之后，分析师需要对数据进行初步的理解和清洗。

大数据分析师需要学数据分析技能，编程语言如Python和SQL等，数据处理和分析工具的使用，以及商业知识。数据分析技能 大数据分析师的核心技能是数据分析。他们需要掌握数据收集、处理、分析和解读的能力。

数据仓库与ODS的区别,数据仓库和ODS并存方案

1、ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式，与数据仓库在物理结构上不同，能提供高性能的响应时间，ODS设计采用混合设计方式。

2、总的来说，ODS、DW、DM之间的区别主要在于数据的实时性、更新频率、汇总程度、查询特性、数据量和用途，企业需根据实际业务需求灵活选择和设计数据存储结构。

3、数据分层是解决数据复杂性和混乱的关键，通常分为数据运营层（ODS）、数据仓库层（DW）、数据服务层（ADS）。ODS负责原始数据的接收和初步处理，DWD进行进一步清洗和规范化，DWM进行轻度聚合以提高效率，而DWS则是生成宽表，为分析和业务查询服务。

4、ods是数据仓库体系结构中的一个可选部分。ODS操作性数据，是作为数据库到数据仓库的一种过渡，ODS的数据结构一般与数据来源保持一致，便于减少ETL的工作复杂性，而且ODS的数据周期一般比较短。ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。