现在大数据是个热词（buzzword)，我也凑个热闹。现在前面不加个“大”字都不好意思说数据，大确实是大数据的特点之一。以前也有数据，为什么最近变大了呢？信息技术的发展，硬件的发展，网络技术的发展使海量数据的获取、存储、处理变得容易，所以数据变大了。”大“只是现在数据的一个特点，有mapreduce, hadoop, spark等工具来应对数据的大。 言必称hadoop等工具的人不见得真的懂数据分析，毕竟大数据之前我们也做数据分析，当时我们用采样的方法（Sample）。

数据分析需要三个方面的知识，IT技能、数学和领域知识。 IT技能包括前面提到的hadoop,mapreduce等新工具的使用，还包括数据库、SQL等旧工具的使用，相对来说我认为不是最关键的技术。数学方面知识包括概率论数理统计、线性代数等数学分支，这些反而是我认为相对更重要的，一个数据科学家可以不会用hadoop,mapreduce等工具，但这些数学知识必知必会。做数据分析，数据不是最重要的，我们想由数据回答什么问题更重要。领域知识是用来提这些问题的。分析电子商务的商品数据，分析生物信息学的蛋白质和基因，分析行为经济学，需要不同的领域知识。所以说大数据分析团队需要具备这三个方面能力的成员。

数据分析有描述(Descriptive Statistics)，推论（Statistics Inference），应用等几个层面。描述相对简单，推论、预测和应用起来就难了。所以说宣称自己是大数据专家的人，还要看他处于哪个层面。 

我觉得下面三句话对从事数据分析的人会很有用。

（1）相关不代表因果。

（2）洞察力比工具重要。

（3）问题比数据重要。

我看了微信公众号CSDN大数据、数据客、亲密数(qinmishu.org)上的几篇文章，还有霍普金斯大学关于数据科学的一门介绍性的公开课，归纳出上面的观点，自己对数据分析还是门外汉，目的是给自己绘个大的蓝图，而不是一开始就纠结到具体的工具上去。

大数据之我见