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相對于直接操作數據庫分析,hadoop和SPSS等分析軟件的作用
可能我的標題會(huì )讓專(zhuān)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(wèn)題的.
我目前在某國企的基層分公司從事數據統計工作,具體的工作就是按照市場(chǎng)分析人員的要求,每天從oracle數據庫里寫(xiě)SQL或存儲過(guò)程,調取相應的數據,制成excel表格給市場(chǎng)分析人員進(jìn)行二次加工或分析. 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),算是個(gè)人肉數據提取器.
一晃工作已經(jīng)快十年了,感覺(jué)每天做的工作已經(jīng)從新奇變成低級的重復勞動(dòng),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,對數據倉庫的最簡(jiǎn)單應用有個(gè)大概的認識.對于未來(lái)還是越來(lái)越惶恐,所以想學(xué)習一些新的知識來(lái)勉強跟上時(shí)代.
(我們常用的一個(gè)數據倉庫簡(jiǎn)略來(lái)說(shuō)是這樣的,若干個(gè)系統搜集的底層數據經(jīng)過(guò)清洗放在DW層,進(jìn)過(guò)二次加工的原始數據放在一個(gè)中間層MID層,最終系統級的展現及前臺應用放在DM層; 而我們是通過(guò)這三層數據用SQL語(yǔ)句進(jìn)行一些系統外的整理加工. 一般的表日全量數據大約一千萬(wàn)到1億行不等,常用的基礎表大約百來(lái)個(gè))
由于一直從事的是數據挖掘(勉強算吧)工作,我們一直以來(lái)都是直接通過(guò)sql語(yǔ)句操作進(jìn)行過(guò)清洗的底層數據.在網(wǎng)上搜索數據分析相關(guān)的知識,大部分的答案都指向SPSS及hadoop等數據挖掘軟件. 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(méi)有學(xué)習專(zhuān)業(yè)知識了,很難看懂它們的作用.
說(shuō)了那么多,主要想請問(wèn)下從事這個(gè)行業(yè)的牛人們,
1,假設我學(xué)習hadoop或SPSS,對我目前從事的數據統計分析工作有什么幫助?
2,相對于直接用sql操作數據庫,hadoop和SPSS可以更便捷的實(shí)現哪些方面的功能?
3,這些軟件的學(xué)習周期大致是個(gè)什么情況?
4,在拋開(kāi)主題,我上面提到的數據倉庫的規模下,擴展學(xué)習哪些技能能起到最快的幫助.
期待專(zhuān)業(yè)人士的回答我這個(gè)開(kāi)始有些中年危機的小白,萬(wàn)分感謝. 可能我的標題會(huì )讓專(zhuān)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(wèn)題的.
我目前在某國企的基層分公司從事數據統計工作,具體的工作就是按照市場(chǎng)分析人員的要求,每天從oracle數據庫里寫(xiě)SQL或存儲過(guò)程,調取相應的數據,制成excel表格給市場(chǎng)分析人員進(jìn)行二次加工或分析. 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),算是個(gè)人肉數據提取器.
一晃工作已經(jīng)快十年了,感覺(jué)每天做的工作已經(jīng)從新奇變成低級的重復勞動(dòng),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,對數據倉庫的最簡(jiǎn)單應用有個(gè)大概的認識.對于未來(lái)還是越來(lái)越惶恐,所以想學(xué)習一些新的知識來(lái)勉強跟上時(shí)代.
(我們常用的一個(gè)數據倉庫簡(jiǎn)略來(lái)說(shuō)是這樣的,若干個(gè)系統搜集的底層數據經(jīng)過(guò)清洗放在DW層,進(jìn)過(guò)二次加工的原始數據放在一個(gè)中間層MID層,最終系統級的展現及前臺應用放在DM層; 而我們是通過(guò)這三層數據用SQL語(yǔ)句進(jìn)行一些系統外的整理加工. 一般的表日全量數據大約一千萬(wàn)到1億行不等,常用的基礎表大約百來(lái)個(gè))
由于一直從事的是數據挖掘(勉強算吧)工作,我們一直以來(lái)都是直接通過(guò)sql語(yǔ)句操作進(jìn)行過(guò)清洗的底層數據.在網(wǎng)上搜索數據分析相關(guān)的知識,大部分的答案都指向SPSS及hadoop等數據挖掘軟件. 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(méi)有學(xué)習專(zhuān)業(yè)知識了,很難看懂它們的作用.
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