大数据分析的技术有哪些？ 简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。首先做为大数据，拿不到大量数据都白扯。现在由于机器学习的兴起，以及万金油算法的崛起，导致算法地位下降，数据地位提高了。举个通俗的例子，就好比由于教育的发展，导致个人智力重要性降低，教育背景变重要了，因为一般人按标准流程读个书，就能比牛顿懂得多了。谷歌就说：拿牛逼的数据喂给一个一般的算法，很多情况下好于拿傻傻的数据喂给牛逼的算法。而且知不知道弄个牛逼算法有多困难？一般人连这个困难度都搞不清楚好不好…拿数据很重要，巧妇难为无米之炊呀！所以为什么好多公司要烧钱抢入口，抢用户，是为了争夺数据源呀！不过运营，和产品更关注这个，我是程序员，我不管…其次就是算数据，如果数据拿到直接就有价值地话，那也就不需要公司了，政府直接赚外快就好了。苹果落地都能看到，人家牛顿能整个万有引力，我就只能捡来吃掉，差距呀…所以数据在那里摆着，能挖出啥就各凭本事了。算数据就需要计算平台了，数据怎么存（HDFS，S3，HBase，Cassandra），怎么算（Hadoop，Spark）就靠咱们程序猿了…再次就是卖得出去才能变现，否则就是搞公益了，比如《疑犯追踪》里面的李四和大锤他们…见人所未见，预测。
大数据开发和数据分析有什么区别？ 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4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。大数据开发其实分两种，第一类是。
大数据分析包含哪些相关的技术？ 一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce、Spark和参数服务器ParameterServer等为代表。1、编程语言：Python/R2、数据库MySQL、MongoDB、Redis等3、数据分析工具讲解、数值计算包、Pandas与数据库.等4、进阶：Matplotlib、时间序列分析/算法、机器学习.等
