php是属于后端的。
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后端是管理、运营、数据挖掘等非面向访问者的东西。因为php快速、易于部署，因此在前端具有比其他语言更大的优势，但是php毕竟是解释型的，因此在稳定而又复杂（指令密集）的情况下，运行效率相对于编译型的语言低而处于劣势。
php的优势
1、开源代码，所有PHP源代码实际可用。
2、自由度。 与其他技术相比，PHP 本身是免费的开源代码。
3、速度快，程序开发快，运行快，技术本身学习快。 嵌入 HTML：由于 PHP 可以嵌入 HTML 语言，因此相对于其他语言而言。 编辑简单实用，更适合初学者。
数据挖掘现在用的比较多的是python。
数据分析这块现在用的比较多的是scala。
php不适合做大数据分析
大数据对于我们这些从业者来说，是不太喜欢说的一个词。所谓内行看门道，外行看热闹，大数据这两年风风火火，大家都争先恐后的讨论着，但说到如何掌握或者运用，很多人是不知所措的。
私以为，大数据的核心在三个地方：数学+计算机知识+业务
先说说题主说到的编程，我在这里将它纳入计算机知识这一部分，因为编程对于我们来说只是大数据的冰山一角。这两年大数据的发展，绝对不是因为编程语言的进步，很大一部分是由于计算机工具的进步或者硬件的提升。 尤其是现在计算机硬件价格的下跌，以及大数据处理工具的发展，如hadoop,spark等，带来了数据处理能力的飞速提升，才导致了现在大数据的越来越火。
至于我们说的数据挖掘知识和编程语言，这些都是很早以前就已经存在的知识，这几年也没有得到很令人惊喜的新进展（我说的是知识本身，不是指应用）。
总之： 大数据之所以得到人们关注，最重要的是数据处理工具的进步以及数据量的累积（尤其是互联网）
那么是不是说明 掌握编程或者计算机工具就是迈入大数据的关键路径呢？
答案：显然不是，数学才是真正的核心知识。
没错，数学是在数据挖掘领域非常重要的甚至是核心的部分，编程只是工具，真的只是工具。 编程语言有好几十种吗，但是数据挖掘理论知识就那儿点。 你用任何一门语言去实现你的数学思想便可以达到数据挖掘的目标。 学术研究甚至可以抛弃编程，完全只研究算法（注意：这样的话会容易造成纸上谈兵）。
数据挖掘和大数据是很好的方向，涉及编程不多，主要是使用现成的软件。肯定是技术活啦。
1.从开发的角度来看，PHP是面向web的语言，而Python是多用途语言，也可以用于web开发。
2.虽然Python没有PHP那么多引以为豪的框架，但这个情况很快会改变(目前最好用的是Django和Flask)。
3.在简单易学方面，Python继续吊打PHP，想要完全掌握PHP需要花费较多的时间和精力。对于新手来说，如果想学一项更容易、更灵活的技术，那么Python是好选择。
4.在就业前景方面，Python可应用于人工智能、数据分析、云计算等朝阳产业，未来前景广阔!
5.从就业薪资方面，Python人才紧缺，又属朝阳产业，薪资较PHP高出许多，初学者起步薪资达1w+。
对于犹豫学习PHP和Python的人员，推荐学习Python，Python处于起步阶段，目前学习Python是一次很好的机会!
、预测建模：将已有数据和模型用于对未知变量的语言。
分类，用于预测离散的目标变量。
回归，用于预测连续的目标变量。
2、聚类分析：发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。
3、关联分析(又称关系模式)：反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。用来发现描述数据中强关联特征的模式。
4、异常检测：识别其特征显著不同于其他数据的观测值。
有时也把数据挖掘分为：分类，回归，聚类，关联分析。
二、大数据分析方法,常用的哪些
数据分析的目的越明确，分析越有价值。明确目的后，需要梳理思路，搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，然后针对每个分析要点确定分析方法和具体分析指标；最后，确保分析框架的体系化（体系化，即先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系），使分析结果具有说服力。
大数据分析方法主要有4种，分别为：
可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、数据质量和数据管理。
三、大数据分析的理论核心就是什么算法
大数据分析在计算方面最重要的核心算法就是map和reduce。
四、PHP的算法可以实现大数据分析吗？
首先，算法和语言无关；
其次，php的优势在于web开发，其它方面也可以应用，但并不主流；
大数据处理java、python之类更好些，任何方面的应用最重要的其实是生态系统是否完善。
五、大数据的分析手段有哪些?
1.分类
分类是一种根本的数据剖析办法，数据依据其特色，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步剖析，可以进一步发掘事物的实质。
2.回归
回归是一种运用广泛的计算剖析办法，可以通过规定因变量和自变量来确认变量之间的因果关系，树立回归模型，并依据实测数据来求解模型的各参数，然后点评回归模型是否可以很好的拟合实测数据，如果可以很好的拟合，则可以依据自变量作进一步猜测。
3.聚类
聚类是依据数据的内涵性质将数据分红一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性不同尽可能大的一种分类办法，其与分类剖析不同，所划分的类是不知道的，因而，聚类剖析也称为无指导或无监督的学习。
4.类似匹配
类似匹配是通过必定的办法，来计算两个数据的类似程度，类似程度一般会用一个是百分比来衡量。类似匹配算法被用在许多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐计算、剽窃检测体系、主动评分体系、网页查找和DNA序列匹配等范畴。
5.频频项集
频频项集是指案例中频频出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种发掘关联规矩的频频项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下关闭检测两个阶段来发掘频频项集，现在已被广泛的应用在商业、网络安全等范畴。
关于大数据的分析手段有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
六、大数据分析的基础是什么?
1、可视化分析
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。
2、数据挖掘算法
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。
3、预测性分析能力
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。
4、语义引擎
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。
5、数据质量和数据管理
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。
