统计与大数据分析是做什么的

『壹』 大数据分析是指的什么

大数据分析是指对规模宏弯巨大的数据进行分析。

对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等：

数据处理：自然语言处理技术。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析等。

数据挖掘：分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或悉键关联规则()、聚类(Clustering)、描述和可视化、DescriptionandVisualization)、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)。

随着大数据的发展，大数据分析广泛应用在各行各业，其中金融与零售行业应用较为广泛。

大数据分析方法：

大数据挖掘：定义目标，并分析问题

开始大数据处理前，应该定好处理数据的目标，然后才能开始数据挖掘。

大数据挖掘：建立模型，采集数据

可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。

大数据挖掘：导入并准备数据

在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，

大数据分析算法：机器学习

通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。

大数据分析目标：语义引擎蔽陆闷

处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。

大数据分析目标：产生可视化报告，便于人工分析

通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。

大数据分析目标：预测性

通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。

『贰』 统计与大数据分析就业前景

统计与大数据分析就业前景是越来越好，持续增长。

主要面向统计行业，在统计、调查、分析及管理岗位群，从事调查方案、图表、问卷设 计的制作，统计调查分析信息采集、处理、展示，数据分析、引用、预测等工作。

随着网络和信息技术的不断普及，人类生产生的数据量正在呈指数级增长。大量的新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些海量的数据已经远远超出人力所能处理的范畴，怎么管理和使用这些数据，让他们发挥应有的作用？这样大数据概念就应运而生。

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。

2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新的文化氛围与时代特征。大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

『叁』 大数据分析师主要工作做什么

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。

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。

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。

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。

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。

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。

关于大数据分析师主要工作做什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

『肆』 大数据分析的具体内容有哪些

随着互联网的不断发展，大数据技术在各个领域都有不同程度的应用
1、采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2、导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3、统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4、挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

『伍』 统计与大数据分析专业怎么样_就业方向_主要学什么

高考 填报志愿 时，统计与大数据分析 专业怎么样 、 就业方向 有哪些、主要学什么是广大考生和家长朋友们十分关心的问题，以下是相关介绍，希望对大家有所帮助。

1、培养目标

本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和统计核算、大数据分析、数据库及相关法律法规等知识，具备统计数据资料采集与整理、统计分析软件应用、统计分析报告撰写等能力，具有工匠精神和信息素养，慎厅晌能够从事数据预处理、统计数据和资料分析、数据可视化、数据咨询服务、数据库应用与维护等 工作 的高素质技术技能人才。

2、 就业 方向

面向各行业、各领域统计专业人员、大数据分析人员、数据咨询服务人员等职业，统计核算、数据采集、数据预处理、数据分析与可视化等技术领宽锋域。

3、主要专业能力要求

具有企业内部经营和产出统计、产品质量统计与控制、人力资源管理与内部绩效统伏含计、企业外部市场环境统计分析等企业统计核算能力；

具有根据国民经济统计资料计算基本统计指标，以及对国民经济运行状况进行初步分析的能力；

具有应用统计软件（如 Excel、SAS、SPSS 等）、 计算机 语言 （如 R、Python等）对数据进行清洗、整理、挖掘、分析和可视化输出的能力；

具有数据库应用能力，具有数据库存储、优化、迁移、查询等能力；

具有数据采集与预处理以及数据动态分析、评估和预测的能力；

具有数据整理、实现文字图表可视化、撰写统计分析报告的能力；

具有统计质量控制、数据安全、环境保护等能力，具备与本专业从事职业活动相关的统计法律法规知识；

具有探究 学习 、终身学习和可持续发展的能力。

4、主要专业课程与 实习 实训

专业基础课程： 概率论与数理统计、统计学基础、统计法律法规、国民经济核算、经济学基础、数据采集与预处理、大数据技术基础、数据库基础。

专业核心课程： 统计调查方法及应用、Python 语言智能应用、Excel 在统计中的应用、企业经济统计、统计分析软件应用、大数据分析与可视化。

实习实训：对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行统计调查方法应用、统计分析软件应用、统计大数据分析等综合实训；在商务服务业、互联网数据服务行业的各类企业和非营利性组织进行岗位实习。

5、职业类 证书 举例

职业资格证 书 ： 统计专业技术资格

职业技能等级证书： 大数据分析与应用

6、接续专业举例

接续高职本科专业举例： 暂无

接续普通本科专业举例： 统计学、经济统计学、应用统计学

『陆』 大数据统计学就业方向有哪些

统计学专业的就业范围较广，可以在各行业从事信息搜集、整理和分析工作，从事市场调研工作。

统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。

统计学(statistics)是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。

它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从而为后面的决策提供一些依据。

毕业生的主要就业流向有四大部分：政府部门、统计局等;银行、保险公司、证券公司等金融部门;市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门，工业企业的质量检测部门;互联网行业。