城市大數據分析是什麼工作

㈠ 大數據分析師到底是干什麼的呢

大數據分析師，無疑是在大數據時代受到格外重視的一個崗位，尤其是具備專業技能以及行業經驗的大數據分析人才，無疑是企業競相爭搶的「香餑餑」。而隨著大數據行業的進一步發展，人才需求增加，大數據分析師培訓也多了起來。那麼，大數據分析師培訓完是幹嘛的?主要工作做什麼呢?

數據分析主要是做數據的收集、挖掘、清洗、分析,最後形成具有業務價值的分析報告. 大包括數據體量的大，也包括數據維度的廣.

大數據分析師是個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。在各種的營銷平台上，數據分析師試圖通過引入氣象數據來幫助淘寶賣家做生意。

舉例

今年夏天不熱，很可能某些產品就沒有去年暢銷，除了空調、電扇，背心、游泳衣等都可能會受其影響。那麼我們就會建立氣象數據和銷售數據之間的關系，找到與之相關的品類，提前警示賣家周轉庫存。

根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。

大數據分析師需要掌握的技能有五點

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，較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。

懂管理。

方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另

方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

懂分析。指掌握數據分析基本原理與

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

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。

懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果 目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握設定的設計原則。

大數據分析師就業前景如何?

從20世紀90年代起，歐美國家開始大量培養數據分析師，直到現在，對數據分析師的需求仍然長盛不衰，而且還有擴展之勢。

根據美國勞工部預測，到2018年，數據分析師的需求量將增長20%。就算你不是數據分析師，但數據分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業發展成熟的國家，90%的市場決策和經營決策都是通過數據分析研究確定的。

以上就是關於大數據分析師主要工作做什麼以及就業前景，大數據分析師正在企業當中獲得越來越多的重視，學習專業技能，掌握專業技能，才能站穩腳跟。想要了解大數據分析師，歡迎跟我聊聊呦。

㈡ 大數據上班都干什麼

不同崗位工作內容不同：

1、大數據項目經理

工作內容：項目需求、進度、質量、成本管理。

2、大數據開發工程師

工作內容：主要是基於Hadoop、Spark等平台上面進行開發，各種開源技術框架平台很多，需要看企業實際的選擇是什麼，但目前Hadoop、Spark仍然占據廣大市場。

3、大數據產品經理

工作內容：大數據相關產品規劃設計，需要與需求部門及技術部門溝通協調。

4、數據分析師

工作內容：收集，處理和執行統計數據分析；運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。

大數據發展前景

根據數據顯示，大數據行業的崗位每年在以超過20%的速度遞增著，這樣來看的話很自然地就會產生大量的崗位機會，並且可以相信的是隨著行業快速發展，崗位也隨著企業的業務增長不斷增多，要知道現在各大高校都開設了新的與大數據相結合的課程，未來大數據發展肯定會越來越好。

㈢ 大數據工作崗位有哪些 就業方向是什麼

大數據工作崗位主要圍繞數據價值化來展開，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據分析、數據安全、數據應用等諸多方面。大數據的就業前景很好，未來發展十分廣闊。

大數據畢業找哪些工作

大數據工作1、大數據開發工程師

架構的開發、構建、測試和維護；負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計和產品開發等。

大數據工作2、數據分析師

收集、處理和執行統計數據分析；應用工具提取、分析、呈現數據，實現數據的業務意義，需要業務理解和工具應用能力。

大數據工作3、數據挖掘工程師

數據建模、機器學習和演算法實現；商業智能、用戶體驗分析、用戶流失預測等；除了強大的跡則灶數學和統計能力，對演算法代碼實現也有很高的要求。

大數據工作4、數據架構師

需求分析、平台選擇、技術架構設計、應用設計與開發、測試與部署；先進的演算法設計和優化；需要具備數據相關的系統設計和優化、平台級開發和架構設計能力。

大數據工作5、資料庫開發

根據客戶需求設計、開發和實現資料庫系統，通過理想的介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能和效率等。

大數據工作6、資料庫管理

資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理、故障排除、數據備份、數據恢復等。

大數據工作7、數據科學家

數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法；利用演算法和模型提高數據處理效率，挖掘數據價值，實現數據到知識的轉化。

大數據工作8、數據產品經理

結合數據和業務，做數據產品；平台線提供基礎平台和通用數據工具，業務線提供更貼近業務的分析框架和數據應用。

大數據專盯知業就業前景怎麼樣

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，姿扮大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。

大數據開發工作崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的工作機會，所以對於當前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業渠道，應該考慮讀一下研究生。

㈣ 學大數據會有什麼工作

大數據領域的工作分為兩個方向:
一是大數據維護、研發、架構工程師方向的工作;所涉及的職業崗位為: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
二是大數據挖掘、分析方向的工作;所涉及的職業崗位為: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
大數據開發工程師和大數據分析師:大數據開發主要是基於大數據服務平台，很多大中型業務應用包括企業級應用和各類網站。能夠進行構建大數據應用程序平台和開發分析應用程序。
企業對員工的工作需求都非常大，大數據分析方向將是未來職業人才崗位缺口最大的工作之一，它將會和軟體人才一樣，再次掀起一次培訓:在大數據分析方向的最高端將會按行業劃分，一個牛的大數據分析專家將是某一個或者二個行業的專家
大數據培訓的第二個方向
大數據工程師的工作:鑒於現在大數據人才缺口較大，能夠做大數據開發培訓的機構很少，大數據的學習需要java基礎，雖然很多培訓機構都要java課程，但是有大數據培訓課程的機構還比較少。選擇時需要謹慎些。在選擇時一定要注意課程是否包含了Hadoop、hive、hbase、spark等大數據技術課程