学会数据分析，既要会用Excel，Python等工具，也要拥有数据分析的思维。给大家整理了7个最好用最常见的大数据分析模型！帮助你高效地完成数据分析！
我的大数据项目没有按照我想要的方式进行？提出这个疑问的绝对不止你一个人。
总体来说，Hadoop架构在数据量较低的情况下，运行速度远不及MPP架构，但数据量一旦超过某个量级，Hadoop架构在吞吐量方面将非常有优势。
数据可视化是对数据信息进行图形化设计的过程，这个行业不是这两年才出现的，而是由来已久。从世界上第一个图表的诞生之后，就有无数统计学家和设计师投身到这个领域中，发明和设计出各种精妙绝伦的图形。
标签的使用过程，与数据指标有很大区别。数据指标一旦梳理完成，除非流程更改，否则不会怎么变动。而标签在建设过程中，需要围绕同一个目标，不断地做优化，有一个明显的“提纯”的动作。
大数据十大关键词是基于我们长期对于产业的研究观察，以及与一线专家的研讨交流完成。
作为业务尊重数据，严格执行流程，接纳新方法，才能做出好成绩。 不过有趣的是，如果销售是经常不重视数据的典范，那么运营就是过度使用数据的典范。
随着企业招募经验丰富的分析师以利用数据做出更好的决策，他们往往无法改善数据供应链和由此产生的数据质量。如果没有可靠的数据供应链管理实践，数据质量往往会受到影响。
