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越来越多的应用涉及到大数据，不幸的是所有大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是描述了数据库不断增长的复杂性。那么大数据给我们带来了什么好处呢？大数据最大的好处在于能够让我们从这些数据中分析出很多智能的，深入的，有价值的信息。

1、如何做好数据分析？ 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你的商业意识、数据分析思维、技能得到提升，广积粮，缓称王，实现厚积而薄发。 2、如何做好数据挖掘？ 数据挖掘和数据分析在我认为，都是实现数据价值的“工具”、“方式”。数据挖掘相对于数据

数据分析最重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件，或者统计学知识，而是清楚你所使用的统计知识(统计学、计量、时间序列、非参数等等)背后的原理、假设及其局限性，知道各种数据分析工具(例如数据挖掘)能带来什么，不能带来什么，看到一组统计检验的结果你能言说什么，不能言说什么。这一切的背后，需要一套完整的「科学」逻辑框架，让你了解自己手中的工具的本质，你才能从数据中正确地发现有效的信息，而不是胡乱地使

数据分析师这个职业现在越来越火爆。本文面向那些准备投身于这个行当的年轻人，在选择怎样的公司上给出了三条参考标准。它们分别是： 第一点：去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司； 第二点：去为一个拥有着伟大想法的公司工作； 第三点，去选择给一家即将进入空白市场的公司        现在确实是属于数据分析师的天下了。如果你有能力，有经验，充满好奇心以及永不倦怠的热情，作为数据分析师的

数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。 广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。   数据分析与数据挖掘的区别   数据分析(狭义)： (1)定义：简单来说，数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。 (2)作用：