毕业论文是教学科研过程的一个环节，也是学业成绩考核和评定的一种重要方式。毕业论文的目的在于总结学生在校期间的学习成果，培养学生具有综合地创造性地运用所学的全部专业知识和技能解决较为复杂问题的能力并使他们受到科学研究的基本训练。 一、标题 标题是文章的眉目。各类文章的标题，样式繁多，但无论是何种形式，总要以全部或不同的侧面体现作者的写作意图、文章的主旨。毕业论文的标题一般分为总标题、副标题、分标题几种。 (一)总标题 总标题是文章总体内容的体现。常见的写法有： ①揭示课题的实质。这种形式的标题，高度概括全文内容，往往就是文章的中心论点。它具有高度的明确性，便于读者把握全文内容的核心。诸如此类的标题很多，也很普遍。如《关于经济体制的模式问题》、《经济中心论》、《县级行政机构改革之我见》等。 ②提问式。这类标题用设问句的方式，隐去要回答的内容，实际上作者的观点是十分明确的，只不过语意婉转，需要读者加以思考罢了。这种形式的标题因其观点含蓄，轻易激起读者的注重。如《家庭联产承包制就是单干吗?》、《商品经济等同于资本主义经济吗?》等。 ②交代内容范围。这种形式的标题，从其本身的角度看，看不出作者所指的观点，只是对文章内容的范围做出限定。拟定这种标题，一方面是文章的主要论点难以用一句简短的话加以归纳；另一方面，交代文章内容的范围，可引起同仁读者的注重，以求引起共鸣。这种形式的标题也较普遍。如《试论我国农村的双层经营体制》、《正确处理中心和地方、条条与块块的关系》、《战后西方贸易自由化剖析》等。 ④用判定句式。这种形式的标题给予全文内容的限定，可伸可缩，具有很大的灵活性。文章研究对象是具体的，面较小，但引申的思想又须有很强的概括性，面较宽。这种从小处着眼，大处着手的标题，有利于科学思维和科学研究的拓展。如《从乡镇企业的兴起看中国农村的希望之光》、《科技进步与农业经济》、《从“劳动创造了美”看美的本质》等。 ⑤用形象化的语句。如《激励人心的治理体制》、《科技史上的曙光》、《普照之光的理论》等。 标题的样式还有多种，作者可以在实践中大胆创新。 (二)副标题和分标题 为了点明论文的研究对象、研究内容、研究目的，对总标题加以补充、解说，有的论文还可以加副标题。非凡是一些商榷性的论文，一般都有一个副标题，如在总标题下方，添上“与××商榷”之类的副标题。 另外，为了强调论文所研究的某个侧重面，也可以加副标题。如《如何看待现阶段劳动报酬的差别——也谈按劳分配中的资产阶级权利》、《开发蛋白质资源，提高蛋白质利用效率——探讨解决吃饭问题的一种发展战略》等。 设置分标题的主要目的是为了清楚地显示文章的层次。有的用文字，一般都把本层次的中心内容昭然其上；也有的用数码，仅标明“一、二、三”等的顺序，起承上启下的作用。需要注重的是：无论采用哪种形式，都要紧扣所属层次的内容，以及上文与下文的联系紧密性。 二、目录 一般说来，篇幅较长的毕业论文，都没有分标题。设置分标题的论文，因其内容的层次较多，整个理论体系较庞大、复杂，故通常设目录。 设置目录的目的主要是： 1．使读者能够在阅读该论文之前对全文的内容、结构有一个大致的了解，以便读者决定是读还是不读，是精读还是略读等。 2．为读者选读论文中的某个分论点时提供方便。长篇论文，除中心论点外，还有许多分论点。当读者需要进一步了解某个分论点时，就可以依靠目录而节省时间。 目录一般放置在论文正文的前面，因而是论文的导读图。要使目录真正起到导读图的作用，必须注重： 1．准确。目录必须与全文的纲目相一致。也就是说，本文的标题、分标题与目录存在着一一对应的关系。 2．清楚无误。目录应逐一标注该行目录在正文中的页码。标注页码必须清楚无误。 3．完整。目录既然是论文的导读图，因而必然要求具有完整性。也就是要求文章的各项内容，都应在目录中反映出来，不得遗漏。 目录有两种基本类型： 1．用文字表示的目录。 2．用数码表示的目录。这种目录较少见。但长篇大论，便于读者阅读，也有采用这种方式的。 三、内容提要 内容提要是全文内容的缩影。在这里，作者以极经济的笔墨，勾画出全文的整体面目；提出主要论点、揭示论文的研究成果、简要叙述全文的框架结构。 内容提要是正文的附属部分，一般放置在论文的篇首。 写作内容提要的目的在于： 1．为了使指导老师在未审阅论文全文时，先对文章的主要内容有个大体上的了解，知道研究所取得的主要成果，研究的主要逻辑顺序。 2．为了使其他读者通过阅读内容提要，就能大略了解作者所研究的问题，假如产生共鸣，则再进一步阅读全文。在这里，内容提要成了把论文推荐给众多读者的“广告”。 因此，内容提要应把论文的主要观点提示出来，便于读者一看就能了解论文内容的要点。论文提要要求写得简明而又全面，不要罗哩啰嗦抓不住要点或者只是干巴巴的几条筋，缺乏说明观点的材料。 内容提要可分为报道性提要和指示性提要。 报道性提要，主要介绍研究的主要方法与成果以及成果分析等，对文章内容的提示较全面。 指示性提要，只简要地叙述研究的成果(数据、看法、意见、结论等)，对研究手段、方法、过程等均不涉及。毕业论文一般使用指示性提要。 四、关键词 关键词是标示文献关键主题内容，但未经规范处理的主题词。它是为了文献标引工作，从论文中选取出来，用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语。一篇论文可选取3～8个词作为关键词。 五、目录 目录按章、节、条三级标题编写，要求标题层次清晰。目录中的标题要与正文中标题一致。目录中应包括绪论、论文主体、结论、致谢、参考文献、附录等。 六、正文 一般来说，学术论文主题的内容应包括以下三个方面：事实根据（通过本人实际考察所得到的语言、文化、文学、教育、社会、思想等事例或现象）。提出的事实根据要客观、真实，必要时要注明出处；前人的相关论述（包括前人的考察方法、考察过程、所得结论等）。理论分析中，应将他人的意见、观点与本人的意见、观点明确区分。无论是直接引用还是间接引用他人的成果，都应该注明出处；本人的分析、论述和结论等。做到使事实根据、前人的成果和本人的分析论述有机地结合，注意其间的逻辑关系。 七、结论 结论应是毕业论文的最终的、总体的结论，换句话说，结论应是整篇论文的结局、是整篇论文的归宿，而不是某一局部问题或某一分支问题的结论，也不是正文中各段的小结的简单重复。结论是该论文结论应当体现作者更深层的认识，且是从全篇论文的全部材料出发，经过推理、判断、归纳等逻辑分析过程而得到的新的学术总观念、总见解。 结论可采“结论”等字样，要求精炼、准确地阐述自己的创造性工作或新的见解及其意义和作用，还可提出需要进一步讨论的问题和建议。结论应该准确、完整、明确、精练。 该部分的写作内容一般应包括以下几个方面：本文研究结果说明了什么问题；对前人有关的看法作了哪些修正、补充、发展、证实或否定。本文研究的不足之处或遗留未予解决的问题，以及对解决这些问题的可能的关键点和方向,。 八、致谢 按照GB7713-87的规定，致谢语句可以放在正文后，体现对下列方面致谢：国家科学基金、资助研究工作的奖学金基金、合同单位、资助和支持的企业、组织或个人；协助完成研究工作和提供便利条件的组织或个人；在研究工作中提出建议和提供帮助的人；给予转载和引用权的资料、图片、文献、研究思想和设想的所有者；其他应感谢的组织和人。在我们的毕业论文中的致谢里主要感谢导师和对论文工作有直接贡献及帮助的人士和单位。 九、参考文献 在学术论文后一般应列出参考文献（表），其目的有三，即：为了能反映出真实的科学依据；为了体现严肃的科学态度，分清是自己的观点或成果还是别人的观点或成果；为了对前人的科学成果表示尊重，同时也是为了指明引用资料出处，便于检索。毕业论文的撰写应本着严谨、求实的科学态度，凡有引用他人成果之处，均应按论文中所出现的先后次序列于参考文献中，并且只列出正文中以标注形式引用或参考的有关著作和论文，参考文献应按正文中出现的顺序列出直接引用的主要参考文献。 十、附录 对于一些不宜放入正文中、但作为毕业论文又是不可缺少的部分，或有重要参考价值的内容，可编入毕业论文附录中。例如问卷调查原件、数据、图表及其说明等。 编辑本段毕业论文结构的基本型 人们在长期的写作实践过程中，对某些文体文章的写作逐步形成了一些特定规范——即结构的基本型。毕业论文的结构形式是多种多样的。但是，它也有其基本型，即序论、本论、结论的三段式： (一)序论 毕业论文的序论，在写作上应包括下列内容： 说明研究这一课题的理由、意义。这一部分要写得简洁。一定要避免像作文那样，用很长的篇幅写自己的心情与感受，不厌其烦地讲选定这个课题的思考过程。 提出问题。这是序论的核心部分。问题的提出要明确、具体。有时，要写一点历史的回顾，关于这个课题，谁作了哪些研究，作者本人将有哪些补充、纠正或发展。 说明作者论证这一问题将要使用的方法。 (二)本论 这是展开论题，表达作者个人研究成果的部分。它是毕业论文的主体部分，必须下功夫把它写充分，写好。 有些毕业论文，序论部分中提出的问题很新颖、有见地，但是本论部分写得很单薄，论证不够充分，勉强引出的结论也难以站住脚。这样的毕业论文是缺乏科学价值的，所以一定要全力把本论部分写好。 (三)结论 结论是论文的收束部分。毕业论文的结论应包括下述内容： 写论证得到的结果。这一部分要对本论分析、论证的问题加以综合概括，引出基本论点，这是课题解决的答案。这部分要写得简要具体，使读者能明确了解作者独到见解之所在。 最值得注意的是，结论必须是序论中提出的，本论中论证的，自然得出的结果。毕业论文最忌论证得并不充分，而妄下结论。要首尾贯一，成为一个严谨的、完善的逻辑构成。
我也比较弱。。。 我存在的问题： 1、查找文献，实质的东西很少能查出来； 找一篇本研究领域的文献综述（review）。 这一步很关键，要找一篇有影响的（我主要是看引用次数的高低）综述有时不是件很容易的事，可以请教你的师兄师姐。我是直接在SpingerLink中找到一篇外文的综述，引用次数高达120。这里要说明下，引用次数可以用google查，也可以在web of science中查，但有条件的话，最好还是使用后者。根据使用经验，前者查到的引用次数常常不准确。 精读此文献综述。 这一步主要是了解研究领域的框架，熟悉各个问题的关键词和述语，并进行总结归类。 根据综述的作者、所引用的文献以及被引用的情况进行展开搜索。 写此文献的作者一般都是此研究领域的领军人物，所以他的文献一般都有很高的参考价值。可以直接搜索此作者的相关文献，再用问题关键词进行二次检索。 查找引用此综述的文章（我一般在web of science中查，用google也可以），再用问题关键词进行二次检索。这一步找到的文章往往都比较新，能够代表最新的研究动态。 查找综述引用的文献（同样可以在web of science中查）。在展开的过程中，查文献作者、文献的引用和被引用情况是交织在一起的。但并不是所有的文献都需要这样查，这主要是针对那些引用次数高的文献，因为如果每篇文献都这样查，那工作量将会很大，也没有这个必要。 在读文献的过程中,要精读和泛读相给合,同时作笔记是必要的我建议大家边看一篇文献时，边打开word文档，边整理文章出彩和重要的部分，然后复制过去，标上文献的标题和作者等相关信息，把每一类文献归为一组。 方法操作简单，将来要查询和反复的时候会有很大帮助，尤其在写文章时，相关文献及其亮点都一目了然。这个方法积累久了，对提升写作和阅读都有很大帮助，除了这样，我还有时把一些很经典的段落或都语句翻译成中文，专门整理在一个本本上，这样不但在以后写文章时直接拿出来看，省事省时间，还能锤炼英汉互译的能力，很有利于以后你和老外交流时的口语表达。
什么是文献综述？文献综述的写作规范
1、学术数据库或文献管理软件（1）基于数据库自带的分析功能，比如WOK支持的引文报告功能。（2）基于文献管理软件的分析，比如Endnote工具下的Subject Bibliography功能，可分别根据作者、年代、期刊进行分析。（3）基于内容分析的refviz、omniviz、Tda等。（4）基于引文分析软件的分析。比如HistCite、citespace等。2、引文分析软件引文分析，就是同行对某篇文献的投票，一篇文章的被引用次数越多，说明它的参考或应用价值越大。引用百科对“引文分析”的解释，引文分析适于探索科学的微观结构，便于跨学科组织文献，使文献有序化，有利于对文献由表及里地深入展开分析，更易于量化。Histcite，是基于引文分析的一个工具，通过分析文献的被引情况来理清文献之间的引用关系，通过关系图查找重要文献，了解领域小方向的发展。A、理出一个领域的发展脉络；B、快速定位某个领域的重要文献；C、查找领域的重要科学家和机构；D、总结某个领域的最新进展；E、找出无指定关键词的重要文献。扩展资料文献综述的写作要点1、为了使选题报告有较充分的依据，要求硕士研究生在论文开题之前作文献综述。2、在文献综述时，研究生应系统地查阅与自己的研究方向有关的国内外文献。通常阅读文献不少于30篇，且文献搜集要客观全面。 在文献综述中，研究生应说明自己研究方向的发展历史，前人的主要研究成果，存在的问题及发展趋势等。 文献综述要条理清晰，文字通顺简练。 资料运用恰当、合理。文献引用用方括号“[ ]”括起来置于引用词的右上角。 文献综述中要有自己的观点和见解。不能混淆作者与文献的观点。鼓励研究生多发现问题、多提出问题、并指出分析、解决问题的可能途径，针对性强。 文献综述不少于3000字。参考资料来源：百度百科——文献综述
综述是对前人的实验结果或某一特定研究领域研究成果的总结与评述科研论文是对研究成果进行全局性的阐述，也就是论著。如有疑问asia
综述：是指就某一时间内，作者针对某一专题，对大量原始研究论文中的数据、资料和主要观点进行归纳整理、分析提炼而写成的论文。科研论文：是根据有价值的生产实践或科研课题写作的，具有原创性和独到性的论文。从科研论文的格式来说，第一部分应该是课题研究的总体构想，包括课题研究的目的、前人研究的总结和研究背景综述、课题研究的意义、课题研究的计划安排和应用的方法说明等等。区别：综述具有概括性，对原有的事物进行概括，总体概述。科研论文指的是对某一创新的研究发现，写成论文。
文献综述是对论文选题研究现状的梳理，但并不仅仅是把文献进行简单的堆砌与罗列，而是需要在总结梳理别人研究的同时，对已有的研究做出评价，也就是说有述有评，这也是为什么文献综述也叫做文献述评的原因。
论文文献综述怎么写
文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文， 它是科学文献的一种。 格式与写法 文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，在根据提纲进行撰写工。 前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。 主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。 总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。 参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。关于参考文献的使用方法，录著项目及格式与研究论文相同，不再重复。
写论文时数据来源，可以来源于期刊杂志，来源一些已经发布的统计数据。
本节的降雨、流量数据来源于中国气象数据()、中国水文水资源科学数据共享网()。长江流域地图及数字高程模型数据(DEM，90m×90m分辨率)由中国科学院资源环境数据中心提供。长江流域地质、地貌、植被资料来源于长江水利网()。
正常来说是知网，不过发在校园期刊也是不错的
综述是对前人的实验结果或某一特定研究领域研究成果的总结与评述科研论文是对研究成果进行全局性的阐述，也就是论著。如有疑问asia
综述是指该领域已有研究成果的整理、评论以及对现有研究不足提出自己的研究设想与思路。而科研论文是围绕一个课题开展探索性研究，以论证或者探究相关内容。
论文的数据是实际实验的结果，是论文描述项目实实在在的测量数据，不是虚构的。因此不存在找数据之说。垍头条莱 如果你只是完成论文，虚构的项目，那么你为什么不虚构数据呢？谈不上在找数据。莱垍头条 踏实些更好。莱垍头条
“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来，如2014年的两会，我们听得最多的也是大数据分析，那么，什么是大数据呢，什么是大数据概念呢，大数据概念怎么理解呢，一起来看看吧。1、大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。2、大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。3、大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。4、大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。5、大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。6、大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。 三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
很多初学者，对大数据分析的概念都是模糊不清的，大数据分析是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，很多人对于大数据分析师的印象就是坐在办公室对着电脑噼里啪啦的敲键盘，跟程序员差不多，这种想法是错误的，其实大数据分析师是一个很高大上的职业，大数据分析师通过获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个大数据分析师的基本工作内容。大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。从数据上游到数据下游，大致可以分为：数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化 等几个方面大数据分析工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。具体说说如下：一、数据采集业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。二、数据清洗原始的日志，数据是千奇百怪的一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。一些日志的字段信息可能是多余的，下游不需要使用到这些字段做分析，同时也为了节省存储开销，需要删除这些多余的字段信息。一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。如用户姓名只保留姓，名字用'*'字符替换。三、数据存储清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive)，供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高，则可以把日志记录入到kafka。四、大数据分析统计大数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据，简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计，复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。一些公司好像会有个叫BI的岗位是专门做这一块的。五、数据可视化用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"大数据分析统计"的数据。一般公司的某些决策会参考这些图表里头的数据。当然，大数据平台(如CDH、FusionInsight等)搭建与维护，也可能是大数据工程师工作内容的一部分。大数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢?首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。大数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢?就目前而言，大数据分析日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的大数据分析工具。大数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于大数据分析师来说并不陌生。但是这三种大数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。以上的内容就是小编为大家讲解的大数据分析师的工作内容了，大数据分析师的工作是比较繁琐的，但是也是比较高大上的。大家在了解大数据分析工作内容的时候可以参考这篇文章，这样可以更好的理解大数据分析行业，最后感谢大家的阅读。相关推荐：《大数据分析师工作内容》、《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析培训课程内容有哪些》、《大数据分析方法》、《大数据分析流程是什么》、《大数据分析十八般工具》、《大数据分析12大就业方向》、《剖析大数据分析就业前景》、《大数据分析是什么》