在这个大数据互联网时代里，无论是互联网巨头企业，还是中小型企业，对大数据的人才都是非常匮乏的。现在仅仅是大数据起步阶段，大数据人才就有这么大的缺口，想象一下，如果是在数据驱动的未来呢？大数据人才市场势必会越来越紧张，所以现在入行正是好时机。那么大数据分析方法分为哪些类型？学习大数据都包含哪些知识？

　　大数据分析方法分为哪些类型？

　　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。

　　学习大数据都包含哪些知识？

　　1、学习大数据首先要学习Java基础

怎样进行大数据学习的快速入门？学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。因此，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的。

　　2、学习大数据必须学习大数据核心知识

Hadoop生态系统；HDFS技术；HBASE技术；Sqoop使用流程；数据仓库工具HIVE；大数据离线分析Spark、Python语言；数据实时分析Storm；消息订阅分发系统Kafka等。

如果把大数据比作容器，那么这个容器的容量无限大，什么都能往里装，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据还和人工智能、云计算和机器学习有着千丝万缕的关系，大数据海量数据存储要高扩展就离不开云计算，大数据计算分析采用传统的机器学习、数据挖掘技术会比较慢，需要做并行计算和分布式计算扩展。

　　3、学习大数据需要具备的能力

数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

编程语言，对于想学大数据的你来说，至少需要具备一门编程语言，比如SQL、hadoop、hive查询、Python等均可。

　　4、学习大数据可以应用的领域

大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代，这不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。

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