教程简介
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
大数据分析入门教程 - 从概述，数据生命周期，方法论，核心可交付成果，关键利益相关者，数据分析师，科学家，问题定义，数据收集，清理，总结，探索，简单的步骤了解大数据分析可视化，R简介，SQL简介，图表和图形，数据分析工具，统计方法，数据分析机器学习，朴素贝叶斯分类器，K均值聚类，关联规则，决策树，Logistic回归，时间序列分析，文本分析，在线学习。
教程目录
- 大数据分析教程
- 大数据分析 - 概述
- 大数据分析 - 数据生命周期
- 大数据分析 - 方法论
- 大数据分析 - Core Deliverables
- 大数据分析 - Key Stakeholders
- 大数据分析 - 数据分析师
- 大数据分析 - 数据科学家
- 大数据分析 -Problem Definition
- 大数据分析 - 数据收集
- 大数据分析 - 清理数据
- 大数据分析 - 总结数据
- 大数据分析 - 数据探索
- 大数据分析 - 数据可视化
- 大数据分析 - R简介
- 大数据分析 - SQL简介
- 大数据分析 - 图表和图形
- 大数据分析 - 数据分析工具
- 大数据分析 - 统计方法
- 用于数据分析的机器学习
- 大数据分析 - Naive Bayes Classifier
- 大数据分析 - K-Means聚类
- 大数据分析 - 关联规则
- 大数据分析 - 决策树
- 大数据分析 - Logistic回归
- 大数据分析 - 时间序列分析
- 大数据分析 - 文本分析
- 大数据分析 - 在线学习
- 大数据分析 - 有用的资源
