大数据分析要学哪些

大数据分析是一个多学科交叉的领域，需要掌握一系列核心技能和工具。以下是关键学习内容的综合梳理：

一、编程语言

Python

简洁易学，拥有丰富的库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn）。

适用于数据清洗、分析、建模及自动化任务。

R语言

强大的统计分析和可视化功能，核心包包括ggplot2、dplyr。

学术界和统计学领域应用广泛。

二、统计学基础

描述性统计

均值、中位数、标准差等基本指标的计算与分析。

推断性统计

假设检验、置信区间、回归分析等。

高级主题

时间序列分析、多变量统计、贝叶斯统计等。

三、数据处理与存储

数据库管理

SQL（结构化数据查询）及NoSQL（如MongoDB）。

大数据框架

Hadoop、Spark用于存储和计算海量数据。

数据清洗与预处理

缺失值处理、异常值检测、数据标准化等。

四、数据可视化工具

Tableau/FineBI

直观展示分析结果，支持交互式仪表盘。

R语言可视化

ggplot2等包用于复杂图形绘制。

五、机器学习与人工智能

算法基础

分类（决策树、随机森林）、聚类（K均值、层次聚类）、关联规则（Apriori算法）。

深度学习

神经网络、卷积神经网络（CNN）等。

模型评估与优化

交叉验证、超参数调优、模型选择。

六、商业智能与决策支持

BI工具

Power BI、QlikView用于数据整合与报告生成。

决策模型

营销分析、风险评估、预测模型构建。

七、数据伦理与合规

数据隐私 ：遵守GDPR、CCPA等法规。

数据安全 ：加密存储、访问控制。

八、实践与项目经验

通过Kaggle竞赛、实际业务案例提升技能。

掌握ETL流程与工具（如Python的Pandas、SQL）。

学习路径建议：

基础阶段 ：Python/R语言入门，掌握基本统计分析方法。

进阶阶段 ：学习Hadoop/Spark，深入数据挖掘与机器学习。

实战阶段 ：参与项目，应用可视化工具（如Tableau）呈现结果。

通过系统学习与实践，逐步构建从数据采集到决策支持的全流程能力。