要掌握大数据的基本概念和技能，你需要了解以下技术：，，1. **数据存储**：选择合适的数据库系统（如Hadoop、MongoDB等）来存储和管理大规模数据。， ，2. **数据处理与清洗**：， - 使用Python的Pandas库进行数据分析。， - 应用机器学习算法进行预测分析。，，3. **数据分析工具**：， - 使用Tableau或Power BI可视化数据。， - 利用R语言进行统计分析。，，4. **分布式计算框架**：如Apache Hadoop和Spark，用于处理海量数据集。，，5. **数据仓库**：设计和构建企业级的数据存储解决方案。，，6. **云计算平台**：如AWS、Google Cloud等，用于部署和运行大数据相关应用。，，7. **编程语言和技术**：熟悉SQL、NoSQL及面向对象编程语言。，，8. **数据安全与隐私保护**：确保敏感信息的安全性，并遵守相关的法律法规。，，通过综合运用这些技术和方法，可以有效地管理和分析大数据。
1、大数据概念与技术：
- 了解大数据的基本概念、技术体系以及应用场景。
2、数据清洗与预处理：
- 学习数据清洗、数据预处理等相关技术，包括缺失值填充、数据类型转换、特征选择等。
3、数据分析与处理：
- 学习数据分析、数据处理等相关技术，包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
4、数据库系统：
- 学习关系型数据库、非关系型数据库等相关技术，了解数据库的设计、优化等知识。
5、大数据存储与传输：
- 学习大数据存储、大数据传输等相关技术，包括分布式文件系统、消息队列等。
6、大数据处理框架：
- 学习Hadoop、Spark等大数据处理框架，了解其原理、应用场景等。
7、大数据安全与隐私保护：
- 学习大数据安全、隐私保护等相关技术，包括数据加密、访问控制等。
8、大数据应用场景：
- 了解大数据在不同领域的应用场景，如金融、医疗、交通等。
关于游戏运营中的数据分析工具选择
- Excel 可以解决 90% 以上的数据分析问题，适合初学者。
- SPSS 更适合深度专业的分析。
建议
- 主题公司的产品埋点情况如何？
- 如果埋点不全，数据分析就是“屠龙之技”，连基本数据都没有，谈何数据分析。
- 确定埋点后，可以参考 talingdata 这种第三方后台，将常用的行为数据化。
- 表达化后的数据已基本覆盖了 80% 的分析场景，剩下部分需手工分析。
如何开启数据分析进阶之路
数据分析
- 对于业务部门（运营、管理、市场商务等）需求，进行数据收集、处理、分析，并结合业务实际作出分析、评估和预测。
Excel
- 掌握 Excel 的功能，包括绘制图表、透视表、条件格式等。
- 引导文章推荐 [谁说菜鸟不会数据分析](http://www.baidu.com)。
SQL
- 学习 SQL 语句，特别是查询 SELECT、联表 JOIN、临时表等。
- 推荐学习 MySQL，推荐《Who says菜鸟不会数据分析》工具篇。
统计分析
- 贾俊平版《统计学》可以帮助非统计学背景者理解统计分析。
- 推荐学习《SPSS基础教程》、《SPSS高级教程》、《Who说菜鸟不会数据分析》SPSS篇。
Python/R
- 非统计专业优先学习 Python，推荐《利用Python进行数据分析》及《Python学习手册》。
- 推荐学习《Pytho学习手册》、《Python学习手册》。
大数据入门需要学习什么技术？
1、大数据概念与技术：
- 了解大数据的基本概念、技术体系以及应用场景。
2、数据清洗与预处理：
- 学习数据清洗、数据预处理等相关技术，包括缺失值填充、数据类型转换、特征选择等。
3、数据分析与处理：
- 学习数据分析、数据处理等相关技术，包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
4、数据库系统：
- 学习关系型数据库、非关系型数据库等相关技术，了解数据库的设计、优化等知识。
5、大数据存储与传输：
- 学习大数据存储、大数据传输等相关技术，包括分布式文件系统、消息队列等。
6、大数据处理框架：
- 学习Hadoop、Spark等大数据处理框架，了解其原理、应用场景等。
7、大数据安全与隐私保护：
- 学习大数据安全、隐私保护等相关技术，包括数据加密、访问控制等。
8、大数据应用场景：
- 了解大数据在不同领域的应用场景，如金融、医疗、交通等。
通过上述学习路径，你可以全面掌握大数据的相关技术和理论知识。