为什么现在会有这么多人学习大数据分析呢？
大数据分析人才极度匮乏，无论是互联网巨头企业、还是中小型企业、创业公司都非常缺乏大数据专业人才。在数据驱动的未来，大数据人才市场势必会越来越大，而现在仅仅是大数据起步的进阶阶段，可以想象未来的人才缺口有多大。所以现在入行正是恰逢其时。市场需求的不断扩大也必将使得学习大数据的价值得到凸显。大数据分析如今能够火爆的一个重要原因，就是大家看到了大数据的能力，无论是在挖掘、统计、预测评估及决策等方面都发挥着举足轻重的作用。
想要学习大数据分析，先要了解大数据分析方法分为哪些类型。
描述型分析
这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。最简单的理解就是描述发生了一件什么事情。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
预测型分析
预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。预测模型是怎么实现预测的呢？妈就是利用各种和预测结果有关的可变的数据。
诊断型分析
描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。
指令型分析
数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。
这些方法对于大数据分析来说都很有用，而且涵盖的方面广。那说了这么多，大数据分析到底该怎么学呢？
数学和统计技能
大数据当然离不开数学和统计。所以在学习大数据分析的时候，也需要复习一下数学和统计，还有基本线性代数。指不定什么时候就可以用得上了。
学习代码
大数据分析学习，要知道怎么调整代码，以便告诉计算机怎么分析数据。
了解数据库、数据池和分布式存储
大数据分析之前，都是存储在数据库的，所以在学习的时候怎么可能不学习数据库知识呢？建设这些数据的存储库取决于如何访问、使用、并分析这些数据。如果当建设的数据存储时没有整体架构或者超前规划，那后续对影响将十分深远。
机器学习
机器学习和大数据在之后也会有大关系。机器学习使用人工智能算法将数据转化为价值，并且无需显式编程。
学习数据修改和数据清洗技术
数据修改就是把从原始数据变成更容易分析和访问的一种方式。而数据清理当然就是去掉数据中没有用的数据和重复的数据。
练习
不管是什么职业都离不开一点就是熟能生巧。大数据分析练习些什么呢？用开源代码制作项目，做出自己的作品，增加操作经验。
寻找社区
有着共同学习爱好的人在一起能互相促进。所以在学习期间寻找适合自己额大数据分析组织很重要。这样有什么不懂得可以问，也可以互相交流学习经验。
