大数据分析师基础

Ⅰ 成为大数据分析师需要具备什么

我们在前面的文章中给大家讲述了很多关于大数据思维的内容，由此可见，大数据思维是客观存在，我们用大数据思维方式思考问题、解决问题是每个大数据工程师的做法，但是成为大数据分析师需要具备什么呢？下面就由我们为大家介绍一下这些内容。
就目前而言，国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。在大公司中，如果拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过就目前而言，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。需要我们知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家，沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式，第一种就是由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，第二种就是需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
当然，我们可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，大数据工程师这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过的企业在筹备发展大数据研究。因此也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。
以上的内容就是小编为大家介绍的大数据工程师中需要注意和需要具备的地方，如果大家想成为大数据工程师的话请一定好好吸收这些内容，希望这篇文章能够给大家带来帮助，如果您喜欢我们的内容，那么快快关注我们的文章，最后感谢大家的阅读。

Ⅱ 数据分析师怎么入门

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分
析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法
有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

Ⅲ 大数据分析师如何入门

目前，云计算及大数据分析都是比较热门，随着国家政策的引导，这个行业越专来人才缺口属巨大，若想了解更多关于数据分析的知识，可以关注“九道门社区”多逛逛论坛，比如人大统计论坛，上面有很多资源，随便找几本开始看，最重要的是要开始。如果自制力不行的话也可以报个班，跟着有经验的人学总是比自己自学要快，而且能少走好多弯路。

Ⅳ 大数据分析师是什么

随着信息产业的迅猛发展，大数据分析行业的人才需求量也在逐渐扩大。现在我国的IT人才都比较稀缺，同时这个人才的数量不断的增加，不过大数据分析这个行业的人才确实是少，所以对于大数据分析的行业来说，市场的需求量还是挺大的。
很多公司都有自己的IT部门，而IT部门需要对企业自身的数据进行比较，如果数据量比较大的话，就需要对数据库的管理做好准备，而大数据分析师不管在哪个岗位上来说，都是企业中重要的角色，因为大数据分析师能够通过数据分析对企业未来发展方向有一定的参考作用，所以这就说明大数据分析这个行业的优点就是就业范围广。
因为大数据分析人才稀缺，大数据分析从业者是技术性人才，然而高校培养出来的人才和企业所需的人才严重不符，导致大数据人才奇缺，因此一个熟练的大数据分析技术工程师，特别受用人单位的重视。所以职位高也就是一件正常的事情。
大数据分析三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。从上文中我们可以看出，未来十年大数据行业都是热门的，也还会有更多的行业和岗位顺应大数据的发展而产生。各行业的生态产业链都将联系在一起，大数据的发展前景是非常大的，所以大数据分析培训就业在目前看来是非常靠谱的，AAA教育致力打造高端大数据分析人才，想学大数据分析的朋友要抓住这个机会，给自己的梦想插上翅膀。

Ⅳ 零基础可以培训大数据分析师吗会不会很难

随着大数据的大热，或者在大数据的影响下，很多企业开始真正重视数据，真正期望从数据中挖掘价值。甚至很多企业已经把数据作为取得竞争优势的战略。而数据真正价值的实现，不管计算效率，存储等发展的多快。一定需要“分析师”，可以说是数据分析师既是建造“数据大厦”的总体设计师，也是建造“数据大厦”的工人。
数据分析师最为稀缺的人才，相信未来10内一定是最为朝阳行业之一。所以现在很多朋友希望转型做数据分析师，很多毕业的同学也准备从事数据分析师。但很多都不知道成为一名分析师真正需要什么？
要跨入数据分析师，也许很多时候你只能从“工人”开始做成（这意味着在很大长一段时间内，你的工作内容可能比较枯燥，可能做的都是比较没有“技术”含量的活），慢慢的当你成为“熟练工”同时随着行业相关知识和各种技能的积累，慢慢你也会走上“数据设计师”之路。开始从事“高大上”或者更有技术含量的工作。
一、至少花三个月掌握技术
“磨刀不误砍柴工”，要想从为“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因为怎么说数据分析师也是技术工种 。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。
1、花1个月学习数据库知识。
2、花1-2个月学习基础的统计学知识。
3、花1个月学习点linux的知识。
4、花1个月去学习最基础的数据挖掘模型：
5、花1个月掌握一门基础的挖掘软件的操作。
分析师一定要有持续学习的态度，所以在后续 工作中一定要保持持续学习的态度哦。坚持学习各类知识，不仅仅是技能层面的。
二、选择感兴趣的行业
如果你已经工作，选择本行业或者相关行来。这样你在行业经验，业务知识你是有优势的。因为你比较清楚业务的“痛点”
从而你也就相对清楚应该给业务提供什么样的数据。
如果你是学生，分析师一下自己的兴趣，结合现在比较热门的行业（指数据在这个行业也是比较热）。
通过互联网学习，聊这个行业的商业模式，数据内容，分析点。有机会可以去参加一些同行的沙龙或者分享，清楚的了解这个行业的数据分析师或者同行平时都在干什么 。
对比自己当面的知识储备，更有针对性的补充知识。和在学校的同学共勉一句话：“在学校学的东西都是有用的，只是学校没有告诉你怎么用！”
三、开始寻找机会
对于跨行业转入的同学，当你准备好上述内容的时候。开始找个机会：
1、内部转岗
2、选择中，小型公司。先入门，再修行。

Ⅵ 什么是大数据分析师

大数据分析师对应的是CDA二级大数据分析师考试。他们专注于构建管理数据模型的技术，仔细检查数据，并提供报告和可视化来解释数据隐藏的见解，模型的优化和改进等。你能拿到的薪水：大数据分析师作为架构的搭建者，在编程框架中举足轻重，月薪一般为25k-50k理论基础：统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础软件要求：必要 SQL、Hadoop、HDFS、Maprece、Mahout、Hive、Spark；可选R、Hadoop、Hbase、ZooKeeper、Pig等业务分析能力：熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计，并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景，根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。结果展现能力：报告能体现大数据分析的优势，能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读，同时提出模型的优化和改进之处，以利于提升大数据分析的商业价值。

Ⅶ 如何成为大数据分析师

首先你要知道成为一名数据分析师所需要具备的技能：

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

Ⅷ 数据分析师如何入门，待遇怎么(⊙_⊙)

大数据开发分析工程师是属于程序员的，众所周知，程序员有是薪资多，入门大数据程序员要求的具备一定计算机基础和英语、数学等能力。一般在北上广一线城市发展比较火热。相关学校也有很多。如果你想要学习大数据的话可以关注扣丁学堂，那里有大量的大数据视频教程供学员观看学习。对于一般的企业而言，大数据的作用主要表现在两个方面，分别是数据的分析使用与进行二次开发项目，大数据的运用，不仅标志着时代的进步，同时还激励着人们进行更深领域的探究。

Ⅸ 大数据分析师 应该要学什么知识

大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。

1、统计概率理论基础

这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。

2、软件操作结合分析模型进行实际运用

关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

3、数据挖掘或者数据分析方向性选择

其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。

4、数据分析业务应用

这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要。

(9)大数据分析师基础扩展阅读

分析工作内容

1、搜索引擎分析师(Search Engine Optimization Strategy Analyst，简称SEO分析师)是一项新兴信息技术职业，主要关注搜索引擎动态，修建网站，拓展网络营销渠道，网站内部优化，流量数据分析，策划外链执行方案，负责竞价推广。

2、SEO分析师需要精通商业搜索引擎相关知识与市场运作。通过编程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立网站进行各种以用户体验为主同时带给公司盈利但可能失败的项目尝试。

Ⅹ 大数据分析师主要是做什么的没有基础能学吗

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则
6.需要有一定的计算机，系统，编程能力。dmer 的熟练使用。