大数据如今是IT行业最热门的词汇。数据仓库的后续使用，数据安全性，数据分析，数据挖掘等围绕大数据的商业价值已逐渐成为行业专业人员追求的利润焦点。随着大数据时代的到来，大数据分析也应运而生，大数据分析简单的来说就是指对大型数据的分析。大数据分析也分为很多不同的类型。那么大数据分析分为哪些类型？大数据分析到底该怎么学？

　　大数据分析分为哪些类型？

　　1.描述型分析

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。最简单的理解就是描述发生了一件什么事情。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

　　2.预测型分析

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。预测模型是怎么实现预测的呢？妈就是利用各种和预测结果有关的可变的数据。

　　3.诊断型分析

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

　　4.指令型分析

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

　　大数据分析到底该怎么学？

　　1.数学和统计技能

大数据当然离不开数学和统计。所以在学习大数据分析的时候，也需要复习一下数学和统计，还有基本线性代数。指不定什么时候就可以用得上了。

　　2.学习代码

大数据分析学习，要知道怎么调整代码，以便告诉计算机怎么分析数据。

　　3.了解数据库、数据池和分布式存储

大数据分析之前，都是存储在数据库的，所以在学习的时候怎么可能不学习数据库知识呢?建设这些数据的存储库取决于如何访问、使用、并分析这些数据。如果当建设的数据存储时没有整体架构或者超前规划，那后续对影响将十分深远。

　　4.机器学习

机器学习和大数据在之后也会有大关系。机器学习使用人工智能算法将数据转化为价值，并且无需显式编程。

　　5.学习数据修改和数据清洗技术

数据修改就是把从原始数据变成更容易分析和访问的一种方式。而数据清理当然就是去掉数据中没有用的数据和重复的数据。

　　6.练习

不管是什么职业都离不开一点就是熟能生巧。大数据分析练习些什么呢?用开源代码制作项目，做出自己的作品，增加操作经验。

　　7.寻找社区

有着共同学习爱好的人在一起能互相促进。所以在学习期间寻找适合自己额大数据分析组织很重要。这样有什么不懂得可以问，也可以互相交流学习经验。

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