1、不难！主要考验人的操作能力以及计算机使用能力这个很简单。
2、总结下来这个专业可以做的工作有很多，就是学的时候有点困难，自己要在这上面多花时间去琢磨，不怕吃苦，感兴趣的同学可以考虑一下这个专业。
3、第二，世上无难事，为之，则难者亦易矣，不为，则易者亦难矣，对于毅力匮乏、眼高手低、光说不练的人而言，这的确太理想化了。另外，上文所列的内容只是指引方向，并不是要求全部掌握，而且学校毕竟不是工作，不用每样都学很深。第三，对于想走这一方向的人来说，除了学位证书那一纸遮羞布，学校确实用处不大。
1、Google BigQuery： 一款全托管的云数据仓库，可以用于存储和分析大规模数据集。 Amazon Web Services： 亚马逊提供的用于存储、处理和分析大规模数据的云平台。 Elasticsearch： 一款分布式搜索和分析引擎，用于检索和分析大型数据集。
2、国家数据： http：//data.stats.gov.cn可以查询到国家统计局调查统计的各专业领域的主要指标时间序列数据。阿里指数： https：//index.168com最权威专业的行业价格、供应、采购趋势分析。
3、中国统计网（中国统计网（iTongji.CN）-国内大数据分析第一门户），国内最大的数据分析门户网站。提供大数据行业新闻，统计百科知识、数据分析、商业智能（BI）、数据挖掘技术，Excel、SPSS、SAS、R语言、数据可视化等在线学习、交流平台。
列表法：是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。图示法：是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法。一般来讲，一个物理规律可以用三种方式来表述：文字表述、解析函数关系表述、图象表示。
数据处理的三种方法是：数据清洗、数据转换、数据分析。数据清洗 数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和修正，以使其符合分析的要求。原始数据中可能存在着错误、缺失、重复、异常值等问题，这些问题都会影响数据的质量和分析的结果。因此，数据清洗是数据分析的第一步，也是最关键的一步。
数据预处理的五个主要方法：数据清洗、特征选择、特征缩放、数据变换、数据集拆分。数据清洗 数据清洗是处理含有错误、缺失值、异常值或重复数据等问题的数据的过程。常见的清洗操作包括删除重复数据、填补缺失值、校正错误值和处理异常值，以确保数据的完整性和一致性。
数据处理方法有：标准化：标准化是数据预处理的一种，目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用：消除样本量纲的影响；消除样本方差的影响。主要用于数据预处理。汇总：汇总是一个经常用于减小数据集大小的任务。汇总是一个经常用于减小数据集大小的任务。
大数据常用的数据处理方式主要包括以下几种： 批量处理（Bulk Processing）： 批量处理是一种在大量数据上执行某项操作的策略，通常在数据被收集到一个特定的时间点后进行。这种方式的特点是效率高，但响应时间较长。它适用于需要大量计算资源的大型数据处理任务，如数据挖掘和机器学习。
Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
常用的数据分析方法（模型）有：事件分析、漏斗分析、用户路径分析、留存分析、session分析、热力分析、归因分析、间隔分析、分布分析、LTV分析、用户行为序列分析、用户属性分析、用户分群分析。
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1、hihidata比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。SPSS专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。SAS专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。MARLAB建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。
2、Stata - 精确而高效的命令式工具Stata虽小，五脏俱全，1985年便已面世。它以命令操作为特点，分析方法全面，输出结果清晰，图表设计精良。然而，其数据兼容性和内存管理是需要改进的地方。
3、软件分析的软件有以下几个：Excel为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SASSAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。
4、常用的数据分析软件主要有Excel、SAS、R、SPSS、友盟+。Excel：为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
5、以下是一些常用的数据分析工具推荐：Excel：作为最常见和基础的数据分析工具，Excel提供了丰富的功能和灵活性，可以进行数据清洗、筛选、计算和可视化等操作。Python：Python是一种通用编程语言，拥有强大的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib。
6、Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
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