大數據分析師商務部

『壹』 什麼是大數據分析師

大數據分析師對應的是CDA二級大數據分析師考試。他們專注於構建管理數據模型的技術，仔細檢查數據，並提供報告和可視化來解釋數據隱藏的見解，模型的優化和改進等。你能拿到的薪水：大數據分析師作為架構的搭建者，在編程框架中舉足輕重，月薪一般為25k-50k理論基礎：統計學、概率論和資料庫、數據挖掘、JAVA基礎、Linux基礎軟體要求：必要 SQL、Hadoop、HDFS、Maprece、Mahout、Hive、Spark；可選R、Hadoop、Hbase、ZooKeeper、Pig等業務分析能力：熟悉hadoop+hive+spark進行大數據分析的架構設計，並能針對不同的業務提出大數據架構的解決思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能與應用場景，根據不同的數據業務需求選擇合適的組件進行分析與處理。並對基於Spark框架提出的模型進行對比分析與完善。結果展現能力：報告能體現大數據分析的優勢，能清楚地闡述數據採集、大數據處理過程及最終結果的解讀，同時提出模型的優化和改進之處，以利於提升大數據分析的商業價值

『貳』 在中國，體面的工作有哪些

公務員啊，沒有比官員更體面的工作了

『叄』 數據師是什麼工作

數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
一、數據分析師主要工作內容如下：
1、通過數據分析支持產品改進及新模式的探索;
2、構建用戶行為建模，支持個性化項目；
3、構建數據評估體系；
4、構建業務數據分析體系，幫助確定各項業務數據指標；
5、負責用戶行為數據分析，通過監控及分析，推動產品改進，運營調整；
6、負責用戶數據模型，挖掘用戶屬性及用戶喜好等需求，為個性化產品推薦提供支持；
7、負責構建產品、運營及活動用戶行為評估體系，通過數據分析對產品、運營、市場提出建議並推動實施；
8、負責用戶行為調研，通過海量數據的挖掘和分析，形成報告，匯報給決策層，支持戰略規劃 。
二、數據分析師崗位要求如下：
1、統計學、應用數學、計算機等相關專業，本科及以上學歷；
2、熟練掌握多種統計和挖掘方法，熟練使用SPSS、SAS等相關數據分析軟體；
3、較強的數據敏感度，邏輯分析能力和文檔寫作能力；
4、有責任心，良好的溝通能力和組織管理能力以及心理承受能力，勇於接受挑戰；
5、有相關經驗優先。
備註：
SPSS(Statistical Proct and Service Solutions)，"統計產品與服務解決方案"軟體。
SAS（Statistical Analysis System）是由美國北卡羅來納州州立大學1966年開發的統計分析軟體，總部位於美國北卡羅來那州的凱瑞, 是全球最大的私有軟體公司。 1976年SAS軟體研究所（SAS Institute Inc.）成立，開始進行SAS系統的維護、開發、銷售和培訓工作。

『肆』 大數據分析師怎麼報考

大數據分析師報考需要在工業和信息化部教育與考試中心授權的機構報名。

大數據分析師的作用：

大數據分析師可以使企業清晰的了解到企業現狀與競爭環境，風險評判與決策支持，能夠充分利用大數據帶來的價值，在進行數據挖據與展現後，呈現給企業拍陪決策者的將是一份清晰、准確且有數據支撐的報告。所以，大數據分析師已經不是簡單的IT工作人員，而是可以參與到企業決策發展制定中的核心人物。

數據分析可謂由來已久，帳房先生在某種意義上講也可以稱之為數據分析師，分析著往來帳務、應收、支出等，但這不是大數據分析，只是基於自身數據的統計而已，所以，清楚大數據分析師的職責必須要明白數據分析與大數據分析師的區別。

『伍』 想考大數據分析師應該學什麼

大數據分析師需要會以下幾個技能：

1、首先最重要的就是需要有一定的計算機系統編程能力以及dmer 的熟練使用。

2、懂工具。能熟練地掌握數據分析相關的常用工具。在當今社會，數據只會越來越龐大，必須依靠強大的數據分析工具幫人們完成數據分析工作，所以掌握數據分析相關的常用工具很重要。

3、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

4、懂分析。數據分析師需要掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。

基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

更多關於數據分析師的信息建議咨詢專業機構，CDA數據分析認證中心就很不錯。CDA( Certified Data Analyst)，是在數字濟大背景和人工智慧時代趨勢下，源自中國,走向世界，面向全球全行業的專業技能證，旨在提升數字化人才的數據技能,助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。

『陸』 大數據專業就業方向

大數據工程師、大數據維護工程師、數據挖掘師、大數據演算法師。

大數據開發方向：涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等。

數據挖掘、數據分析和機器學習方向：涉及的崗位諸如大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等。

需要的能力：

1、提升程序設計能力。動手實踐能力對於本科生的就業有非常直接的影響，尤其在當前大數據落地應用的初期，很多應用級崗位還沒有得到釋放，不少技術團隊比較注重學生程序設計能力，所以具備扎實的程序設計基礎還是比較重要的。

2、掌握一定的雲計算知識。大數據本身與雲計算的關系非常緊密，未來不論是從事大數據開發崗位還是大數據分析崗位，掌握一定的雲計算知識都是很有必要的。掌握雲計算知識不僅能夠提升自身的工作效率，同時也會拓展自身的技術邊界。

『柒』 大數據分析師 應該要學什麼知識

大數據分析師應該要學的知識有，統計概率理論基礎，軟體操作結合分析模型進行實際運用，數據挖掘或者數據分析方向性選擇，數據分析業務應用。

1、統計概率理論基礎

這是重中之重，千里之台，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這里首先是市場調研數據的獲取與整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關，回歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。

2、軟體操作結合分析模型進行實際運用

關於數據分析主流軟體有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。

3、數據挖掘或者數據分析方向性選擇

其實數據分析也包含數據挖掘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於數據挖掘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。

4、數據分析業務應用

這一步也是最難學習的一步，行業有別，業務不同，業務的不同所運用的分析方法亦有區分，實際工作是解決業務問題，因此對業務的洞察能力非常重要。

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分析工作內容

1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡稱SEO分析師)是一項新興信息技術職業，主要關注搜索引擎動態，修建網站，拓展網路營銷渠道，網站內部優化，流量數據分析，策劃外鏈執行方案，負責競價推廣。

2、SEO分析師需要精通商業搜索引擎相關知識與市場運作。通過編程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立網站進行各種以用戶體驗為主同時帶給公司盈利但可能失敗的項目嘗試。