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    1. 首頁 資訊正文

      淺談大數據分析師

        在大數據崛起的時代,數據分析師這個職業將會越來越受到大家的青睞。數據分析師的職業現狀和發展如何?數據分析師有哪些專業要求?在工作中到底需要做什么?這些都是想走進數據分析這個行業的童鞋們的疑問,數據觀小編整理了一些數據分析行業前輩們的分享內容,供大家參考。

      淺談大數據分析師

        數據分析師的職業現狀和發展如何 有哪些專業要求

        數據分析師的職業現狀和發展

        前不久看到這樣一條新聞“未來廣告是否有效的關鍵是數據分析”不只是廣告營銷,越來越多的行業看重數據分析這一領域,在信息爆炸的今天,一個優秀的數據分析師可以幫助企業根據現有數據做出科學、合理的分析,在前行中準確定位,為企業排除干擾。那么今天主頁君就給大家介紹一下數據分析師的職業現狀和發展吧。

        【職業概述】

        越來越多的企業將選擇擁有項目數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析,以便正確決策項目;越來越多的風險投資機構把項目數據分析師所出具的項目數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據;越來越多的企業把項目數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容;越來越多的有志之士把項目數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系,數據分析這個職業應運而生,毫不夸張的說,數據分析師帶給企業的不僅僅是一個個數據報告,更是一桶桶黃金,一片片亟待探索的藍海。

        【職業分析】

        數據分析師分布在不同行業中,專門從事行業數據搜集、整理、分析,并依據數據做出行業研究、評估和預測。數據分析師需要敏銳的數字洞察力,因此,統計、會計、保險、工程經濟、金融、數學、計算機等專業的同學對這個行業有明顯優勢,但其他行業的同學如果對這個職業感興趣,通過日常學習,掌握一些統計必備技能,亦可以從事此類工作。

        數據分析師有哪些專業要求?

      一、統計學專業

      統計學貫穿數據分析的全過程,沒有統計學基礎,很難有專業的數據分析。數據分析的各個步驟,都要用到統計學的知識。

      數據采集時,如何抽樣?做多大的樣本?接受多大的抽樣誤差?要用到統計學;

      問卷設計時,問卷的信度是否符合要求?效度有多大?要用到統計學;

      數據處理時,頻數怎么求?交叉表怎么做?統計圖怎么劃?要用到統計學;

      數據分析時,如何驗證?如何探索?如何預測?也要用到統計學。

      可以說,數據分析是統計學的應用。掌握統計學是數據分析師的基本功。

        大數據課堂:數據分析師都干啥

        下面簡單談下做一名數據分析師要經歷的幾個步驟:

        (1)獲取數據

        獲取相關的數據,是數據分析的前提。每個企業,都有自己的一套存儲機制。比如淘寶,所有的數據都在HADOOP上,很多數據都要經過HADOOP,hive來獲取。因此,基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎,再學習下HIVE的細節的語法,基本就可以通過HIVE拿到很多數據了。每個需求明確以后,都要根據需要,把相關的數據獲取到,做基礎數據。

        (2)數據處理

        獲取數據,把數據處理成自己想要的東西,是一個關鍵點。很多時候,有了數據不是完成,而是分析的開始。數據分析師最重要的工作就是把數據根據需求處理好,只有數據跟需求結合起來,才能發揮數據的價值,看到需求的問題和本質所在。如果連數據都沒處理好,何談從數據中發現問題呢?

        對于數據的處理,有兩種形式:

        a>如果初步提取的數據是在LINUX上,建議學一門腳本語言,比如AWK,或者PYTHON。如果掌握一門腳本語言,不僅可以在LINUX系統上寫很多自動腳本來運行,會大大節省自己的時間,而且可以通過腳本語言把基礎數據處理成自己想要的任何形式,直接可以使用。

        b>如果數據沒有在LINUX上,那可以download,然后通過其他統計軟件來處理。個人推薦SAS或者R語言。SAS的強大,不必多說。沒有SAS解決不了的問題,而且SAS也有SQL,處理起來也方便。R語言最近也很火,而且免費,packages越來越多,畫圖也簡單,類似Matlab。如果前期數據處理的好,后續只需要通過R或者SAS畫一些圖就可以了。在數據分析師的世界,按照價值排序,圖>表>文字。

        數據分析師必須清楚的9個問題

        1、如何做好數據分析?

        分析師成長是通過“干”、"思"、“熬”出來的。干:多做。哪些是臨時需求。你要做各種各樣的分析;思:你在邊干的過程中,要邊思考,邊總結,只有這種你才能沉淀。熬:通過時間的積累,你的商業意識、數據分析思維、技能得到提升,廣積糧,緩稱王,實現厚積而薄發。

        2、如何做好數據挖掘?

        數據挖掘和數據分析在我認為,都是實現數據價值的“工具”、“方式”。數據挖掘相對于數據分析來說,入門門檻會更高一些,對于數據挖掘方法,挖掘工具要求更高。但做好數據挖掘,參考數據分析。

        3、需要看什么類型的書?

        很從剛做分析師的朋友,但喜歡問:我想做好分析師要看什么樣的書?這個背后的邏輯是不是說你看了別人推薦給你的書,你就可以成為很厲害的分析師。

        我的觀點是:書是一定要看,而且有機會的時候多看看書。但一定要明白看書你對的價值體現在哪?

        但數據分析更多是干,實踐中成長的。

        4、做好數據分析需求什么樣的技能?

        我想做數據分析,一定要會SAS、SPSS、R嗎?如果你不去做模型。

        基本的統計知識肯定要掌握的,但分析師目前主要還是以SQL EXCEL PPT來完成一份分析報告。

        相關閱讀:【干貨】數據分析師的完整知識結構

        注:本文系數據觀原創稿件,轉載請注明來源:數據觀www.www.boursojobs.com,百度一下“數據觀”,獲取更多大數據相關資訊。

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