互联网项目中关于大数据分析之路的学习和拓展领域

在新兴的互联网项目中，大数据分析的使用者有大数据分析专家，程序员，数据分析联盟，同时还有普通用户，但是他们之间对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，数据的整合和整理。因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。除可视化应用以外，直观表达大数据应用的场景和未来的趋势。

大数据中心

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，是一种可常见的统计学原理。各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点和价值观，也正是因为这些被全世界统计统筹学家所公认的各种统计分析方法(可以称之为真理或者是数学公式)才能深入数据内部，挖掘出公认公开的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。所以快速变现的大数据是市场最热和研究最多的一个方向和趋势。

数据统筹

新型的大数据分析师与传统的数据分析师相比，传统的统计学和互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩，以及数据无法利用和整合。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的，快捷的，有效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。并围绕这个环境不断的学习和进化，数据的快速更新是值得长期投入时间以及空间去一直探索的一个选择。

数据构成