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上周从买了两本书《谁说菜鸟不会数据分析》和《大数据时代》，学习过程中想把书本内容通过总结、理解、实践、内化掌握来变成自己的东西，把握好学习的节奏，坚持就好.     初级阶段我更多的是来转述前辈们总结出的东西，但自己若有实践中的体会也会写入其中 （自己的体会粗体标出）. 本来就是记录菜鸟成长过程，所以内容对行家来说太小儿科，对新手入门来说或许会有些帮助.

谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单……. 数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据…….

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在别人的眼里数据分析既是很深奥的职业，也是被人挑战的职业，更是让你又恨又爱的职业. 其实这些都不重要的，重要的是对此行感兴趣，骨子里有量化一切的 意识. 很多人首先脑海中出现的是1、2、3……等等，为何有这样的印象. 其实是我们数据分析师为了更好的运用“统计学”所以要将许多 数据想尽办法来转化为1、2、3这样的数据形式，从而更深入、科学的分析data，不扯这个了，这个没什么意思，看图：.

今早突然有个想法，就是经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办. 并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考. 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注. ----------------------------------------我不是完美的分割线--------------------------------------- .

对于数据分析层，我们可以看到，其核心重点是针对海量数据形成一个分布式可弹性伸缩的，高查询性能的，支持标准sql语法的一个ODS库. 我们看到对于Hive，impala，InfoBright更多的都是解决这个层面的问题，即解决数据采集问题，解决采集后数据行列混合存储和压缩的问题，然后形成一个支撑标准sql预防的数据分析库.

Twitter刚刚宣布已经收购BackType，一家帮助公司和品牌衡量社交媒体影响力的数据分析公司. BackType在博客上宣布这一消息时称团队将集中精力为Twitter发布商合作伙伴开发工具. 总部位于旧金山的BackType是一家由YC孵化的创业公司，自2008年以来已获得130万美元投资. 作为交易的一部分，BackType将停止BackTweets（帮助内容发布商了解推讯是如何转化为网站流量和销售额）的新用户注册.

与十年前不同，当今令数据分析师迷茫的，可能不再是数据很少，而是数据很多;今天不是不知道玩好数据的重要性，而是不知道玩错数据的危害性，即所谓甜蜜的烦恼. 一个数据分析师，如果能体会到，当下数据存在的核心问题，并且能清楚解决办法，就可以精益求精了. 这次想跟大家讲的是一个由受、想、行、识四个部份所组成生生不息的圈(Feedback Loop)，彼此互相推进.

摘自《谁说菜鸟不会数据分析》第一章.     Mr.林看到小白斗志昂扬的样子非常高兴：别光说不做啊，要成为一名优秀的数据分析师，并非一件容易的事. 虽然所学的专业与数据分析不相关，但你可以通过工作中的实践学习数据分析，需要付出大量的时间和精力，不经一番寒彻骨，怎得梅花扑鼻香.     下面，我给你介绍一名合格的数据分析师需要具备的五大基本能力和素质.