① 有哪些好用的大數據採集平台
1.數據超市
一款基於雲平台的大數據計算、分析系統。擁有豐富高質量的數據資源，通過自身渠道資源獲取了百餘款擁有版權的大數據資源，所有數據都經過審核，保證數據的高可用性。
2. Rapid Miner
數據科學軟體平台，為數據准備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析提供一種集成環境。
3. Oracle Data Mining
它是Oracle高級分析資料庫的代表。市場領先的公司用它最大限度地發掘數據的潛力，做出准確的預測。
4. IBM SPSS Modeler
適合大規模項目。在這個建模器中，文本分析及其最先進的可視化界面極具價值。它有助於生成數據挖掘演算法，基本上不需要編程。
5. KNIME
開源數據分析平台。你可以迅速在其中部署、擴展和熟悉數據。
6. Python
一種免費的開源語言。
關於有哪些好用的大數據採集平台，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
② 如何自學成為數據分析師
數據分析師的基本工作流程：
1.定義問題
確定需要的問題，以及想得出的結論。需要考慮的選項有很多，要根據所在業務去判斷。常見的有：變化趨勢、用戶畫像、影響因素、歷史數據等。
2.數據獲取
數據獲取的方式有很多種：
一是直接從企業資料庫調取，需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。
二是獲取公開數據，政府、企業、統計局等機構有。
三是通過Python編寫網頁爬蟲。
3.數據預處理
對殘缺、重復等異常數據進行清洗。
4.數據分析與建模
這個部分需要了解基本的統計分析方法、數據挖掘演算法，了解不同統計方法適用的場景和適合的問題。
5.數據可視化和分析報告撰寫
學習一款可視化工具，將數據通過可視化最直觀的展現出來。
數據分析入門需要掌握的技能有：
1. SQL（資料庫）：
怎麼從資料庫取數據？怎麼取到自己想要的特定的數據？等這些問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
2. excel
分析師更多的時候是在分析數據，分析數據時需要把數據放到一個文件里，就是excel。
熟練excel常用公式，學會做數據透視表，什麼數據畫什麼圖等。
3.Python或者R的基礎：
必備項，也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。
4.學習一個可視化工具
如果你想往更高層次發展，上面的東西頂多隻佔20%，剩下的80%則是業務理解能力，目標拆解能力，根據數據需求更多新技能的學習能力。