大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要，如果在学习大数据的初期就能建立数据价值化概念，那么对初学者来说是一个莫大的推动力，如何能快速建立数据价值化概念呢？答案就是从数据分析开始。
大数据怎么入门学习好？
大数据的入门学习有多条学习路线，可以根据自身的知识结构进行选择，并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始，然后是Java、Hadoop、Spark等，学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说，学习数据分析的工具如何使用，远比学习Hadoop更加实际。大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要，如果在学习大数据的初期就能建立数据价值化概念，那么对初学者来说是一个莫大的推动力，如何能快速建立数据价值化概念呢？答案就是从数据分析开始。
数据分析并没有那么复杂，即使是没有多少计算机基础的人也可以入门数据分析，并不是所有的数据分析都需要通过机器学习的方式来完成，有很多工具能够方便的完成数据分析，而这些工具本身并不是特别复杂，比如Excel。Excel是一个功能强大的数据分析工具，在没有大数据概念的年代，Excel就在做数据分析的事情，虽然在大数据时代数据分析更加多样化，但是通过Excel能让入门者快速发现“数据之美”，完全可以通过Excel打开学习大数据的大门。
学习Excel可以从基本的函数开始学起，比如sum、count、Vlookup、sumif、countif、find等，这些函数的使用非常方便且功能强大，通过实验很快就能建立起数据分析的概念。Excel基本上能解决不少普通职场人的数据分析场景，几万条的数据分析使用Excel是没有压力的。下一步学习就涉及到数据库的使用了，虽然目前大数据领域的非结构化数据占据着大部分的比例，但是目前大量的数据分析还是基于结构化数据进行的，所以学习一个数据库产品的使用就变得很有必要了，推荐学习一下Mysql数据库。
掌握数据库之后，数据分析的数量就会有显著的提高，几百万条数据都是毫无压力的，相比于Excel来说，数据分析的量一下就得到了质的提高。接着可以学习一下SPSS，SPSS是数据分析（统计）领域一个非常强大的工具，分析可以定制化，是一个比较常见的工具。在数据可视化方面可以学习一下Echarts，这是一个开源产品，功能也非常强大，同样可以进行定制化（程序化）。
学习数据分析一个比较麻烦的事情是数据从哪来？要想解决这个问题，就必须进行下个阶段的学习了，那就是Python编程，可以通过Python编写爬虫来爬取互联网上的海量数据，作为自己数据分析的基础。其实学习数据分析到中后期是绕不过编程的，掌握一门编程语言是非常有必要的，而Python就是数据分析最常见的编程语言之一。
数据分析涵盖的内容非常多，按照场景不同也有很多条分析路线，对于初学者来说可以采用递进式学习方式，这样会有更好的学习效果。大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
企业如何选择大数据解决方案？
主要考虑以下6个重要方面：1分析蓝图无论是从哪一类具体的分析需求开始，对于分析的构建，都需要对整个蓝图有一个设想，有一个自上而下的设计。在构建企业分析时，有三个维度是很重要的：业务链、产业链、面向对象，不同的人员在不同的业态下除了配置报表外，在数据分析阶段还可以设置主题分析的内容，自上而下的目标监控，自下而上的原因反馈。
为了更好地提升企业级能力，在商业分析到一定阶段后，要做全价值链分析，同时，针对多业态的产业链，要做统一的价值体系。2数据采集说到数据采集，就要提到数据中台。前几年企业主要在做一些基础信息化建设，包括ERP/零售/协同/HR等流程性的基础建设，这些成为企业的内部数据。同时，企业也会涉及一些外部数据，如Saas数据、行业数据、政务平台数据等。
分析云是把企业内部数据和外部数据都放到中台里面，内部的数据是通过数据抽取的方式，对接ERP，直接抽取；外部数据是采用云服务，爬虫的方式爬到云端再转存到数据中台。数据中台的所有数据是在企业端的，安全可靠且稳定。在数据中台里，还会对数据进行处理，因为这些数据有可能是异构系统，对主数据的管理，数据治理等；一切业务数据化，一切数据业务化。
3语义模型“语义层”技术通过对数据库里的有关数据项定义，把数据库中的数据定义成有明确的业务含义的名称，业务人员所面对的不再是数据库中的表、字段和它们之间复杂的关联、计算关系，而是所熟悉的业务术语和指标名称。业务用户可以基于“语义层”简单快速地构建业务分析，实现业务人员做分析，IT人员做支持，提升分析效率及数据准确性。
4敏捷智能自助分析：人人都可自助分析，即使不懂代码，也可以做数据分析；开箱即用：预置了U8/NC/K3等主流ERP的财务和供应链分析主题，开箱即用，扩展简单；智能分析：支持同比、环比、占比、排名、预警、预测、高级计算等功能。智能预警：可以对不同的用户设置不同的预警值，通过邮件、钉钉、微信等IM进行图文消息推送。
智能预算：通过对企业内外部环境的分析，在预测与决策基础上，调配相应的资源，对企业未来一定时期的经营和财务等做出一系列具体计划。5展现方式丰富的可视化图形元素，尤其是表格，如固定表、垂直表、交叉表、复合表等，要能满足复杂的中国式报表和大表。不仅能够支持PC端应用，还可接入移动端，或大屏展现等。6版本升级提供免费在线自动更新升级，产品能够不断迭代，bug修复和新功能升级等。
国内处理大数据哪个BI分析软件做的不错？
处理大数据哪里还需要到处找软件，我们最常用的Excel就可以。不要觉得EXCEL有行数限制，运行慢，那是因为你没有找对地方，处理大数据要用Excel里面的Powerquery,在Excel2010/2013可以从微软官网下载该插件，而到了Excel2016,直接把该功能内嵌进来了，用起来更顺手。可以从各种数据源导入，导入以后就是在查询编辑器中操作，按字段进行数据处理，大部分功能轻松点击鼠标就可搞定，如果是复杂操作，需要借助M函数，也很容易上手。
如果数据处理完了还有可视化的需求，也可以直接使用微软的PowerBI,数据处理也是使用PQ的功能，不仅如此，PowerBI实际上是把Powerquery，Powerpivot,Powerview等功能组合成一个单独的工具，更加强大，可以满足从数据处理、数据建模、数据可视化、共享交互等全流程的数据需求，并且微软自家出的，和Excel无缝对接。
大二选专业:智能科学与技术，数据科学与大数据，物联网，哪个好？
这是一个非常好的问题，也是当前很多计算机相关专业同学所面临的问题之一，作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。首先，从当前大的技术发展趋势和行业发展趋势来看，人工智能、大数据和物联网都有非常广阔的发展前景，在工业互联网的推动下，随着诸多企业纷纷实现业务云端化，大数据、人工智能和物联网相关技术将逐渐开始在产业领域落地应用，这个过程也会释放出大量的人才需求。
数据科学与大数据是当前比较热门的方向之一，但是由于当前大数据尚处在落地应用的初期，所以行业领域往往更关注于以研究生为代表的高端研发型人才和高端应用型人才（专硕），所以如果要选择数据科学与大数据方向，应该考虑读一下研究生。相对于数据科学与大数据方向来说，智能科学与技术方向的技术成熟度和行业成熟度更低，所以更需要考虑通过继续读研来提升就业竞争力。
物联网方向虽然是相对比较传统的方向之一，学科建设也相对比较成熟，而且随着5G通信的落地应用，未来物联网领域的前景非常广阔，但是长期以来，物联网方向的就业表现并不算好，不少同学会转向从事软件开发方向，所以如果选择物联网方向，要同时重视自身开发能力的提升，这会明显拓展自身的就业面。最后，从这三个方向来看，当前可以重点关注一下数据科学与大数据方向，选择该方向也可以看成是一种“进可攻退可守”的方案，既可以从事大数据、人工智能领域的岗位，退一步又可以从事传统的软件开发岗位。
