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大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。数据分析可谓由来已久，帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师，分析着往来帐务、应收、支出等，但这不是大数据分析，只是基于自身数据的统计而已，所以，清楚大数据分析师的职责必须要明白数据分析与大数据分析师的区别。
以下是数据可视化的几种类型：文本可视化：文本可视化可以较为直观地展示出文本的优势以及特点。网络可视化：对大数据进行分析的过程中网络关联是较为常见的一种关系，依据连接拓扑和网络节点之间的关系，将隐藏于网络中的关系直观的展示出来。

大数据具有众多特性，导致传统的处理方式无法对其进行分析，本文主要介绍了几个有代表性大数据处理系统。
介绍了机器学、可视化分析等大数据分析技术，并对大数据在几个行业中的应用进行了简单的介绍。

时空数据可视化，时空数据主要是指具备一定时间标签和地理位置的数据，大数据时代发展模式下，时空数据具备实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。

对不完整的信息进行推理的能力;构造可发现新事物的程序。机器学的核心是“通过选择科学的算法解析相关数据，然后学，进而对相关业务做出决测”，也就是说与其明确地编写程序来完成特定任务，不如教计算机开发用于完成任务的算法。
大数据分析时代市场营销还可以预测消费者行为。企业同样可以通过消费者网络消费时的搜索记录、购买记录分析得出消费者接下来的消费兴趣。

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