大数据分析师,在大数据时代受到格外重视的一个岗位,尤其是具有专业技能以及行业经验的大数据分析人才,无疑是企业竞相争抢的“香饽饽”。那么,数据分析师主要工作做什么呢?主要有下面6点。
数据分析是干什么的?
在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。
数据分析有什么用?
从工作流程的角度看,至少有5类分析经常做:
工作开始前策划型分析:要分析一下哪些事情值得的做
工作开始前预测型分析:预测一下目前走势,预计效果
工作中的监控型分析:监控指标走势,发现问题
工作中的原因型分析:分析问题原因,找到对策
工作后的复盘型分析:积累经验,总结教训
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那数据分析是什么的?
数据分析大体上分3步:
1:获取数据。通过埋点获取用户行为数据,通过数据同步,打通内部各系统数据。以及做数仓建设,存储数据。
2:计算数据。根据分析要求,提取所需要的数据,计算数据,做表。
3:解释数据。解读数据含义,推导出一些对业务有用的结论。
那么数据分析师主要做以上三点的工作吗?
并不全是,这个在不同企业,情况不一样。如果公司规模大的话,获取数据经常是数据开发组完成的,他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读,留给“数据分析师”的,其实就是中间的计算数据的一步。
有些公司(一般是做电商的),数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的,然后基于这些数据做分析。有些公司(一般是传统企业),数据是直接用的大型的BI产品,然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小,就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。
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1、数据采集
数据采集的意义在于真正了解数据的原始相貌,包含数据发生的时间、条件、格局、内容、长度、约束条件等。这会帮助大数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程,避免因为违反数据采集规矩导致的数据问题;一起,对数据采集逻辑的知道增加了数据分析师对数据的了解程度,尤其是数据中的反常变化。
2、数据存取
数据存取分为存储和提取两个部分。数据存储,大数据分析师需求了解数据存储内部的作业机制和流程,最核心在于,知道原始数据基础上需求经过哪些加工处理,最终得到了怎样的数据。
3、数据提取
大数据分析师首先需求具有数据提取才能。第一层是从单张数据库中按条件提取数据的才能;第二层是把握跨库表提取数据的才能;第三层是优化SQL句子,经过优化嵌套、挑选的逻辑层次和遍历次数等,减少个人时间糟蹋和系统资源消耗。
4、数据发掘
在这个阶段,大数据分析师要把握,一是数据发掘、统计学、数学基本原理和知识;二是熟练运用一门数据发掘东西,Python或R都是可选项;三是需求了解常用的数据发掘算法以及每种算法的使用场景和优劣差异点。
5、数据分析
数据分析相关于数据发掘而言,更多的是偏向业务使用和解读,当数据发掘算法得出结论后,怎么解说算法在结果、可信度、明显程度等方面关于业务的实践意义。
6、数据可视化
这部分,大数据分析师除遵循各公司统一标准原则外,具体形式还要根据实践需求和场景而定。数据可视化永久辅助于数据内容,有价值的数据报告才是关键。
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