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麦肯锡数据分析模型

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数据分析如何使用报表数据分析如何使用报表本文是作者根据自己多年的经验总结出来的整合数据分析框架，简单介绍如下数据分析可以进行分析 。干货分享:数据分析老师开发七大姑录:数据分析老师？麦肯锡大数据的定义:“规模远远超出传统数据库软件工具在获取、存储、管理、分析等方面能力的数据集 ， 具有数据规模海量、数据流动迅速、数据类型多样、价值密度低等四大特征 。

1、大数据怎么学大数据零基础系统学习，这里给大家分享一条入门的学习路线 。第一步:对大数据有一个基本的了解 。什么是大数据？它未来的发展方向和应用场景是什么？在进入大数据业务之前 ， 需要培养其基本的行业背景知识 。建议看一些相关的书，比如《大数据时代》、《数据之美》 。第二步:学习大数据技术的理论知识 。小白能否学习大数据并形成系统的技术体系至关重要 。

另外，JDBC一定要掌握，因为这关系到Java和数据库的连接 。2.Linux:因为大数据相关软件运行在Linux上，所以Linux需要学的更扎实，大数据软件的运行环境和网络环境配置也经常用到 。3、Hadoop:这是必须的，核心组件HDFS、MapReduce和YARN，以及生态系统的常用组件 。4.Oozie:用于管理你的Hive或者MapReduce和Spark脚本 ， 也用于检查你的程序是否正确执行 。
【麦肯锡数据分析模型】
2、读《 麦肯锡意识》有感麦肯锡意识是麦肯锡系列的第二本书，我曾经读过的麦肯锡方法是麦肯锡咨询公司的参考 。也就是麦肯锡怎么办 ， 和麦肯锡意识介绍了如何在自己的职业发展和组织运作中使用麦肯锡的各种技术 。本书内容从分析、沟通、管理三个层面展开 。其中，分析涉及问题的构建、分析方法的设计和收据的收集 。

管理涉及团队管理、客户管理和自我管理 。以下是我对这几个方面的理解:第一，在分析方面，首先要对问题进行建构 。在构造问题的时候，一定要学会解决问题的具体框架，也就是解决结构问题，因为没有结构，我们的观点就站不住脚，容易被推翻 。在通过使用适当的结构框架来简化和细分问题之后，需要建立可行的假设 。麦肯锡强调假设前提，这样不仅可以节省时间 ， 还可以更有效地做出决策 。

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