第一个方面是数学基础，第二个方面是统计学基础，第三个方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，就必须重视数学和统计的学习。数据分析是寻找数据背后的规律，而寻找规律需要算法设计的能力，所以数学和统计学对于数据分析来说非常重要。如果你想快速成为一名数据分析师，可以从计算机知识开始学习，具体来说就是从数据分析工具开始学习，然后在使用学习工具的过程中辅助算法和行业致命学习。
对于大多数职场人来说，掌握Excel的数据分析功能，可以应对大多数常见的数据分析场景。掌握Excel后，要进一步学习数据库的相关知识，从关系型数据库开始，重点学习Sql语言。掌握了数据库之后，对数据的分析能力会有很大的提高，可以分析的数据的量也会有显著的提高。
5、大 数据平台是什么?什么时候需要大 数据平台?如何建立大 数据平台?首先要了解Java语言和Linux操作系统，这是学习Da 数据的基础，学习顺序不分先后。Java:只要懂一些基础，不需要很深的Java技术就可以大数据。学习javaSE相当于有了大数据基础。Linux:因为Da 数据的相关软件运行在Linux上，所以需要更扎实的学习Linux。学好Linux对你快速掌握Da 数据相关技术会有很大的帮助。可以让你更好的了解hadoop、hive、hbase、spark等大型数据软件的运行环境和网络环境配置，可以少踩很多坑，学习shell理解脚本，更容易理解和配置大型数据集群。
6、大 数据到底是怎么来的?Kenxi全球研究室定义为数据企业规模大大超过传统数据库软件工具专业能力的大融合，拥有众多数据企业规模，发展迅速。“大-0”专业主义的战略意义不在于掌握数据的庞大信息，而在于专业地处理这种具有实际意义的数据。换句话说，如果把Da 数据比作一个完整的产业链，那么这个完整产业链盈利的关键就在于按照“制造”来提高数据的“产量”和数据的“附加值”。
7、如何用大 数据解决生活中的问题?1，应用于能源随着工业化进程的加快，大量温室气体排放，全球气候发生变化，倡导低碳环保显得尤为重要。将Da 数据技术应用于能源领域，可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源项目数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四大模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。2.医学应用数据在医学领域的应用主要是通过收集和分析来预防和治疗疾病数据。
