对比分析，是数据分析中最基础、最常用、也是最实用的分析方法之一。
常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
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，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为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。
大数据分析工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个允许在廉价硬件上运行大规模数据集的开源软件框架。它提供了分布式文件系统（HDFS），能够存储大量数据并允许在集群上进行并行处理。此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集。
FineBI FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。
作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。
大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。
- SPSS：适用于社会科学统计和预测分析，不断强化商业分析功能。 数据展现层工具关注报告和可视化。常用的有：- PowerPoint：广泛用于制作报告。- Visio、SmartDraw：用于创建流程图、营销图表和地图等。- Swiff Chart：用于生成Flash图表。通过这些工具，企业可以高效地进行大数据分析，支持决策制定。
1、然而，数据分析师主要是为所在的行业数据进行分析，所以离不开业务领域的知识。而业务领域知识的积累要靠这个领域多年工作的经验积累。所以简单来说：数据分析师=技术+业务 如果你是刚开始转行到数据分析领域，那么选择一个与你之前工作领域相关的数据分析师，那么会相对容易些，因为你自带业务知识。
2、职业起步阶段：毕业后，可以寻找统计分析师、数据分析师或研究员的职位。在这个阶段，应该积累工作经验，参与各种统计项目，提高数据处理和分析能力。同时，建立专业网络，参加行业会议和研讨会，了解行业动态和最新技术。
3、技能方面，对于python、SQL等一些数据分析工具一定要熟练使用；业务方面，一定要了解公司整体的业务流程，抓住业务的本质。小伙伴们目前所在的初级阶段，虽然一直在取数，但也不失为锻炼我们数据分析技能以及和业务部门沟通的好机会。一定要摆正心态，多多复盘，才能不断成长。
4、数据分析师应保持开放的心态，多多学习视野之外的领域，成为既懂技术又懂业务知识的专家。数据分析师站在数据之巅，更加有机会时刻参与到业务中去。数据背后，每一个觉醒的分析师，都可能成长为互联网公司的核心。
5、后来接手公司的业务后台，从事运营方面的工作，数据分析仍然要做（这是小公司能够锻炼人的地方），后台项目的项目管理和架构设计以及业务运营让我提升很多，另外数据分析方面学习了spss\clementine（谈不上精通），手头上正在学习axure和mindmanager。最后说说我我职业规划的思考。
6、职业规划是职业生涯成功的第一步。不幸的是，很多职业人员并没有很好的把握自己的职业生涯，他们不知道如何去实现自己的职业目标，或者不知道要实现什么样的目标。职业规划永远都不嫌晚。IT管理人员、专业人员、受训人员、新进入IT的人或者是首席信息官（CIO）都需要好好想一想自己的未来。
1、大数据分析师的岗位职责是：收集汇总、整合外部网络平台、同行业及公司内部的经营管理及客户资源等数据；清洗数据，利用数据分析软件分析数据规律，出具分析报告；根据分析结果为公司的经营提供有效建议，为领导决策提供参考；对所搜集数据进行精准分析，给集团决策层提出合理化建议。
2、大数据的分析和应用主要依靠团队合作完成，团队管理成为大数据分析师必备的技能，其中，沟通能力、团队管理能力、团队协作精神是对大数据分析师的重点要求。 （3）项目管理。
3、数据采集 数据采集的意义在于真正了解数据的原始相貌，包含数据发生的时间、条件、格局、内容、长度、约束条件等。这会帮助大数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免因为违反数据采集规矩导致的数据问题；一起，对数据采集逻辑的知道增加了数据分析师对数据的了解程度，尤其是数据中的反常变化。
1、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等。大数据分析目标：语义引擎处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。
2、从文字上解释大数据分析是检查包含各种数据类型的大型数据集（即大数据）的过程，以发现隐藏模式，未知相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用信息。大数据分析公司和企业通常可以获得更多项商业利益，包括更有效的营销活动，发现新的收入机会，改善的客户服务，更高效的运营以及竞争优势等等。
3、大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
4、大数据概念就是指大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据时代是IT行业术语。
5、在统计学中，回归分析指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。