大数据分析师商务部

『壹』 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

『贰』 在中国，体面的工作有哪些

公务员啊，没有比官员更体面的工作了

『叁』 数据师是什么工作

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
一、数据分析师主要工作内容如下：
1、通过数据分析支持产品改进及新模式的探索;
2、构建用户行为建模，支持个性化项目；
3、构建数据评估体系；
4、构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标；
5、负责用户行为数据分析，通过监控及分析，推动产品改进，运营调整；
6、负责用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持；
7、负责构建产品、运营及活动用户行为评估体系，通过数据分析对产品、运营、市场提出建议并推动实施；
8、负责用户行为调研，通过海量数据的挖掘和分析，形成报告，汇报给决策层，支持战略规划 。
二、数据分析师岗位要求如下：
1、统计学、应用数学、计算机等相关专业，本科及以上学历；
2、熟练掌握多种统计和挖掘方法，熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件；
3、较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档写作能力；
4、有责任心，良好的沟通能力和组织管理能力以及心理承受能力，勇于接受挑战；
5、有相关经验优先。
备注：
SPSS(Statistical Proct and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。
SAS（Statistical Analysis System）是由美国北卡罗来纳州州立大学1966年开发的统计分析软件，总部位于美国北卡罗来那州的凯瑞, 是全球最大的私有软件公司。 1976年SAS软件研究所（SAS Institute Inc.）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。

『肆』 大数据分析师怎么报考

大数据分析师报考需要在工业和信息化部教育与考试中心授权的机构报名。

大数据分析师的作用：

大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业拍陪决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。

数据分析可谓由来已久，帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师，分析着往来帐务、应收、支出等，但这不是大数据分析，只是基于自身数据的统计而已，所以，清楚大数据分析师的职责必须要明白数据分析与大数据分析师的区别。

『伍』 想考大数据分析师应该学什么

大数据分析师需要会以下几个技能：

1、首先最重要的就是需要有一定的计算机系统编程能力以及dmer 的熟练使用。

2、懂工具。能熟练地掌握数据分析相关的常用工具。在当今社会，数据只会越来越庞大，必须依靠强大的数据分析工具帮人们完成数据分析工作，所以掌握数据分析相关的常用工具很重要。

3、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。

4、懂分析。数据分析师需要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。

更多关于数据分析师的信息建议咨询专业机构，CDA数据分析认证中心就很不错。CDA( Certified Data Analyst)，是在数字济大背景和人工智能时代趋势下，源自中国,走向世界，面向全球全行业的专业技能证，旨在提升数字化人才的数据技能,助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。

『陆』 大数据专业就业方向

大数据工程师、大数据维护工程师、数据挖掘师、大数据算法师。

大数据开发方向：涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。

数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。

需要的能力：

1、提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。

2、掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。

『柒』 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。

(7)大数据分析师商务部扩展阅读

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。