講座中的數據主要干什麼的

❶ 數據分析師主要是做什麼的

數據分析是干什麼的？

在企業里收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。

數據分析有什麼用?

從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：

• 工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作開始前預測型分析：預測一下目前走勢，預計效果

• 工作中的監控型分析：監控指標走勢，發現問題

• 工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策

• 工作後的復盤型分析：積累經驗，總結教訓

❷ 大數據是干什麼的

大數據開發相關的崗位很多，比較熱門的包括：
1、大數據開發工程師
主要負責數據模型的ETL開發、數據平台建設；面向業務的數據提取、分析、報表、挖掘等系統設計和開發工作。
崗位要求：
精通常用的數據結構和演算法，理解面向對象設計的基本原則，熟悉常用的設計模式；
掌握Hadoop生態體系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；
2、大數據運維工程師
主要負責數據平台的集群管理，機器優化，集群監控等；對現有集群的優化和性能調優，滿足不斷增長的業務需求等。
崗位要求：
熟悉主流開源數據組件，包括但不限於HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各組件的原理和實現；熟悉分布式原理、分布式系統設計等。
3、大數據架構師
主要負責大數據基礎框架的整體架構設計，結合公司實際業務情況進行技術選型；負責數據存儲和計算平台的整體評估、設計以及核心功能模塊的開發等。
崗位要求：
熟悉常用的數據結構和演算法；具備豐富的開發經驗，了解主流的大數據技術框架組件，包括但不限於Hadoop、Spark、Storm、Flink等。
4、大數據分析師
大數據分析方向的崗位，則主要以數據分析挖掘為主，通常需要負責常規業務數據分析需求開發，用戶畫像構建，推薦演算法實現等。

❸ 大數據是干什麼的

要想簡單明了地表述出大數據的概念和操作，應該站在一個更高的視野來看待大數據，通常來說，站在行業的高度來看待大數據，大數據的核心在於為行業領域帶來新的價值空間，通過大數據來全面重塑企業各種模式，而如果單純地站在數據的角度來看待大數據，大數據的核心在於數據的價值化，數據價值化的過程本身就能夠開辟出一個巨大的價值空間。

大數據的操作要緊緊圍繞大數據的價值空間來展開，目前主要的操作可以分為三大塊，分別是數據採集操作、數據分析操作和數據應用操作，這些操作的背後幾乎涵蓋了當前大數據行業的所有產業鏈。
數據採集操作是大數據產業鏈的起始端，所以要想了解大數據操作，首先就應該從數據採集開始。當前數據採集渠道通常有三個，一個是傳統信息系統，比如各種ERP系統就是典型的代表，這些ERP系統當中的數據往往具有較高的價值密度，通常對於安全性也有非常高的要求。從數據結構上來看，傳統信息系統的數據結構是相對比較單一的，處理起來也比較容易。
其二是互聯網（Web）系統，相對於ERP系統來說，互聯網本身就是一個巨大的數據池，這個數據池不僅承載了大量的數據，同時還在不斷更新，這也為數據採集提供了天然的渠道。相對於傳統信息系統來說，互聯網系統本身的數據類型是比較復雜的，結構化數據、半結構化數據和非結構化數據混雜，這對於數據分析操作也提出了較高的要求。
其三是物聯網系統，當前物聯網系統所產生的數據是大數據的主要數據來源，也可以說物聯網是促進大數據概念產生的重要原因之一。物聯網所產生的數據不僅數據量大，數據類型多樣化，同時物聯網所產生的數據還有比較低的價值密度，這對於數據分析技術提出了更高的要求。隨著5G通信的落地應用，物聯網本身產生的數據量會越來越大，自身的價值空間也會越來越大。
數據分析操作是當前大數據操作的重要環節，實際上對於大量傳統行業來說，數據分析將是很多職場人需要重點掌握的技能之一。當前數據分析操作有兩種主要方式，一種是統計學方式，另一種是機器學習方式。統計學的數據分析方式是比較傳統的數據分析方式，有大量的工具可以使用，針對於結構化數據來說，統計學的數據分析方式往往更適合一些。機器學習的數據分析方式針對於復雜的數據環境往往有更好的分析效果，但是對於數據分析人員也提出了更高的要求。
數據應用操作是體現大數據價值的重要渠道，所以數據應用操作也非常重要。從最終的應用目標來看，數據應用操作的目標無外乎兩大類，一類是人類用戶，另一類是智能體（人工智慧產品）。從大的發展趨勢來看，在大數據時代，要想充分發揮出大數據的價值，應該重視智能體的應用渠道。

❹ 大數據是幹嘛的

大數據是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大數據已經形成了從數據采內集、整理、傳輸、存儲、容安全、分析、呈現和應用等一系列環節，這些環節涉及到諸多大數據工作崗位，這些工作崗位與物聯網、雲計算也都有密切的聯系。

大數據是一個抽象的概念，對當前無論是企業還是政府、高校等單位面臨的數據無法存儲、無法計算的狀態。

(4)講座中的數據主要干什麼的擴展閱讀：

大數據應用舉例

洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

❺ 數據處理專員干什麼的

一、數據處理專員主要工作內容如下：

1、對公司項目的原始資料庫進行清理，並根據反饋意見進行修改；

2、負責各類數據的分類和整理；

3、文字輸入、文件掃描，數據錄入和核對。

4、參與數據處理系統測試；

5、協助部門經理，對數據處理員的工作進行指導；

6、完成領導交辦的其他工作內容。

二、數據處理專員崗位要求如下：

1、大專及以上學歷，3年以上數據處理工作經驗，從事市場研究行業者優先；

2、 熟練使用SPSS、Excel等數據處理工具，具備良好的數據統計、分析及處理能力；

3、 具備嚴密的邏輯思維能力，對項目充分理解，數據敏感，善於從數據分析中發現問題；

4、 良好的溝通、表達和協調能力;；

5、做事細心、嚴謹、勤奮、踏實，具備強烈的責任心和團隊意識；

6、積極良好的心態，能承受工作壓力，樂於與團隊成員分享知識與經驗。

❻ 大數據到底是什麼行業啊，具體是干什麼的啊

大數據工作實際上就是一個數據統計的行業，從各種數據里邊兒進行檢索匯總，從而可以提煉出自己所需要的數據。可以為企業或者單位的發展確定一個方向，提供一個參考的數據值。

❼ 數據專員主要是做什麼的，都需要一些哪些電腦操作

一、數據專員主要工作內容如下：
1、負責公司庫存數據的收集、編碼、核對和上報；
2、負責公司所有數據的稽核工作；
3、根據數據分析方案進行數據分析，在既定時間內提交給市場研究人員；
4、能進行較高級的數據統計分析；
5、完成公司領導及部門領導安排的其他工作。
二、數據專員所需要的電腦操作知識或技能如下：
1、具有數理統計，經濟學以及相關知識；
2、能熟練使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等統計軟體；
3、能進行較高級的數據統計分析。

❽ 數據分析師主要做什麼

一是幫助企業看清現狀（即通常見的搭建數據指標體系）；

二是臨時性分析指標變回化原因，這個很常見，答但也最頭疼，有時還沒分析出原因，指標可能又變了，注意識別這裡面的偽需求（數據本身有波動，什麼樣的變化才是異常波動？一般以[均值-2*標准差，均值+2*標准差]為參考范圍，個別活動則另當別論）；

三是專題分析，這個專題可大可小，根據需求方（也有可能是數據分析師自己）而定，大老闆提出的專題分析相對更難、更有水平一些；

四是深層次解釋關系和預測未來，這個技術難度和業務理解水平要求相對更高一些。如，影響GMV的關鍵因子是什麼？這里當然不是顯而易見的付款用戶數和客單價，而是需要探索的隱性因素；再如，預測下一個季度甚至是一年的GMV，以及如何達成？