3统计学与数学基础要能够理解并应用统计学和数学原理，包括线性代数概率论统计推断和假设检验等4数据分析工具熟练使用数据分析工具和技术，如HadoopSparkHivePig等，以及数据可视化工具和技术，如Tableau；数据可视化和分析 数据可视化和分析可以帮助专业人员将大数据转化为易于理解的信息需要学习数据可视化和分析工具，例如TableauPower BI等大数据安全 大数据安全是大数据技术中的一个重要问题需要学习数据安全策略数据。

大数据分析有什么技术要求

1、简单地来说，分析可被划分为4种关键方法下面会详细介绍这四种方法1 描述型分析发生了什么？最常用的四种大数据分析方法 这是最常见的分析方法在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法例如。

2、为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度1大数据生命周期 2大数据技术生态 3大数据采集与预处理 4大数据存储与管理 5大数据计算模式与系统 6大数据分析与可视化。

3、Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务2数据存储Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分。

4、1交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志2人为。