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相對于直接操作數(shù)據(jù)庫分析,hadoop和SPSS等分析軟件的作用

時(shí)間:2022-07-10 18:58:46 數(shù)據(jù)庫操作系統(tǒng) 我要投稿
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相對于直接操作數(shù)據(jù)庫分析,hadoop和SPSS等分析軟件的作用

可能我的標(biāo)題會讓專業(yè)人士有些鄙視,我是作為一個(gè)基本小白的角度提出這個(gè)問題的.

我目前在某國企的基層分公司從事數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作,具體的工作就是按照市場分析人員的要求,每天從oracle數(shù)據(jù)庫里寫SQL或存儲過程,調(diào)取相應(yīng)的數(shù)據(jù),制成excel表格給市場分析人員進(jìn)行二次加工或分析. 簡單來說,算是個(gè)人肉數(shù)據(jù)提取器.

一晃工作已經(jīng)快十年了,感覺每天做的工作已經(jīng)從新奇變成低級的重復(fù)勞動,技術(shù)上已經(jīng)處于半荒廢狀態(tài),只對oracle有個(gè)大致的了解,對數(shù)據(jù)倉庫的最簡單應(yīng)用有個(gè)大概的認(rèn)識.對于未來還是越來越惶恐,所以想學(xué)習(xí)一些新的知識來勉強(qiáng)跟上時(shí)代.

(我們常用的一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫簡略來說是這樣的,若干個(gè)系統(tǒng)搜集的底層數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗放在DW層,進(jìn)過二次加工的原始數(shù)據(jù)放在一個(gè)中間層MID層,最終系統(tǒng)級的展現(xiàn)及前臺應(yīng)用放在DM層; 而我們是通過這三層數(shù)據(jù)用SQL語句進(jìn)行一些系統(tǒng)外的整理加工. 一般的表日全量數(shù)據(jù)大約一千萬到1億行不等,常用的基礎(chǔ)表大約百來個(gè))

由于一直從事的是數(shù)據(jù)挖掘(勉強(qiáng)算吧)工作,我們一直以來都是直接通過sql語句操作進(jìn)行過清洗的底層數(shù)據(jù).在網(wǎng)上搜索數(shù)據(jù)分析相關(guān)的知識,大部分的答案都指向SPSS及hadoop等數(shù)據(jù)挖掘軟件. 大概搜索了一下這些軟件的概況,可能我比較笨或是很久沒有學(xué)習(xí)專業(yè)知識了,很難看懂它們的作用.

說了那么多,主要想請問下從事這個(gè)行業(yè)的牛人們,

1,假設(shè)我學(xué)習(xí)hadoop或SPSS,對我目前從事的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工作有什么幫助?
2,相對于直接用sql操作數(shù)據(jù)庫,hadoop和SPSS可以更便捷的實(shí)現(xiàn)哪些方面的功能?
3,這些軟件的學(xué)習(xí)周期大致是個(gè)什么情況?
4,在拋開主題,我上面提到的數(shù)據(jù)倉庫的規(guī)模下,擴(kuò)展學(xué)習(xí)哪些技能能起到最快的幫助.

期待專業(yè)人士的回答我這個(gè)開始有些中年危機(jī)的小白,萬分感謝. 可能我的標(biāo)題會讓專業(yè)人士有些鄙視,我是作為一個(gè)基本小白的角度提出這個(gè)問題的.

我目前在某國企的基層分公司從事數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作,具體的工作就是按照市場分析人員的要求,每天從oracle數(shù)據(jù)庫里寫SQL或存儲過程,調(diào)取相應(yīng)的數(shù)據(jù),制成excel表格給市場分析人員進(jìn)行二次加工或分析. 簡單來說,算是個(gè)人肉數(shù)據(jù)提取器.

一晃工作已經(jīng)快十年了,感覺每天做的工作已經(jīng)從新奇變成低級的重復(fù)勞動,技術(shù)上已經(jīng)處于半荒廢狀態(tài),只對oracle有個(gè)大致的了解,對數(shù)據(jù)倉庫的最簡單應(yīng)用有個(gè)大概的認(rèn)識.對于未來還是越來越惶恐,所以想學(xué)習(xí)一些新的知識來勉強(qiáng)跟上時(shí)代.

(我們常用的一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫簡略來說是這樣的,若干個(gè)系統(tǒng)搜集的底層數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗放在DW層,進(jìn)過二次加工的原始數(shù)據(jù)放在一個(gè)中間層MID層,最終系統(tǒng)級的展現(xiàn)及前臺應(yīng)用放在DM層; 而我們是通過這三層數(shù)據(jù)用SQL語句進(jìn)行一些系統(tǒng)外的整理加工. 一般的表日全量數(shù)據(jù)大約一千萬到1億行不等,常用的基礎(chǔ)表大約百來個(gè))

由于一直從事的是數(shù)據(jù)挖掘(勉強(qiáng)算吧)工作,我們一直以來都是直接通過sql語句操作進(jìn)行過清洗的底層數(shù)據(jù).在網(wǎng)上搜索數(shù)據(jù)分析相關(guān)的知識,大部分的答案都指向SPSS及hadoop等數(shù)據(jù)挖掘軟件. 大概搜索了一下這些軟件的概況,可能我比較笨或是很久沒有學(xué)習(xí)專業(yè)知識了,很難看懂它們的作用.

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