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本文目錄一覽：

• 1、數(shù)據(jù)分析包括哪些內(nèi)容?
• 2、大數(shù)據(jù)分析師工作的流程是什么?
• 3、數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的就業(yè)方向

數(shù)據(jù)分析包括哪些內(nèi)容?

1、分析數(shù)據(jù) 分析數(shù)據(jù)往往需要各類統(tǒng)計(jì)分析模型，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、分類、預(yù)測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。數(shù)據(jù)呈現(xiàn) 可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業(yè)BI軟件，根據(jù)實(shí)際情況掌握即可。

2、Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法），可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3、數(shù)據(jù)分析包括以下內(nèi)容： 數(shù)據(jù)***集和清洗：獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)清洗，以便獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)用于分析。 數(shù)據(jù)預(yù)處理和轉(zhuǎn)換：對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和轉(zhuǎn)換，例如去除異常值、分組、歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)縮放和降維等。

4、完整的數(shù)據(jù)分析主要包括了六大步驟，它們依次為：分析設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、報(bào)告撰寫等，所以也叫數(shù)據(jù)分析六步曲。①分析設(shè)計(jì) 首先是明確數(shù)據(jù)分析目的，只有明確目的，數(shù)據(jù)分析才不會偏離方向，否則得出的數(shù)據(jù)分析結(jié)果不僅沒有指導(dǎo)意義，亦即目的引導(dǎo)。

5、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析需要涵蓋以下幾個(gè)主要內(nèi)容：統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：了解基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)概念、方法和原理，包括描述統(tǒng)計(jì)、推斷統(tǒng)計(jì)、***設(shè)檢驗(yàn)等。這將幫助你理解數(shù)據(jù)分布、變異性、相關(guān)性等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，并能夠運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和解釋結(jié)果。

6、報(bào)告撰寫：展示你整個(gè)分析過程中的價(jià)值部分，在這里需要結(jié)構(gòu)清晰地展示你整個(gè)分析過程，包括你的分析結(jié)果和依據(jù)，以及你結(jié)合業(yè)務(wù)知識提出的解決方案，最終解決你第一步的業(yè)務(wù)問題。然后基于報(bào)告將分析過程進(jìn)行落地，為企業(yè)產(chǎn)生價(jià)值。

大數(shù)據(jù)分析師工作的流程是什么?

大數(shù)據(jù)分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數(shù)據(jù)，第二部分就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)分析的前提。每個(gè)企業(yè)，都有自己的一套存儲機(jī)制。因此，基礎(chǔ)的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎(chǔ)，再學(xué)習(xí)下其中細(xì)節(jié)的語法，基本就可以到很多數(shù)據(jù)了。

數(shù)據(jù)獲取：大數(shù)據(jù)分析師工作的首要步驟是獲取數(shù)據(jù)。這一步驟涉及識別并訪問存儲企業(yè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)源。掌握基礎(chǔ)的SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）知識對于讀取和組織數(shù)據(jù)至關(guān)重要。 數(shù)據(jù)理解：在獲取數(shù)據(jù)之后，分析師需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的理解和清洗。

數(shù)據(jù)收集 了解數(shù)據(jù)收集的意義在于真正了解數(shù)據(jù)的原始面貌，包含數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)間、條件、格式、內(nèi)容、長度、限制條件等。幫助數(shù)據(jù)剖析師更有針對性的控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和收集進(jìn)程，避免因?yàn)檫`反數(shù)據(jù)收集規(guī)則導(dǎo)致的數(shù)據(jù)問題；一起對數(shù)據(jù)收集邏輯的認(rèn)識增加了數(shù)據(jù)剖析師對數(shù)據(jù)的了解程度，尤其是數(shù)據(jù)中的反常改變。

數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的就業(yè)方向

1、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)就業(yè)方向 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)師 大數(shù)據(jù)平臺搭建、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、基礎(chǔ)設(shè)施。技能：計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、編程范式、文件系統(tǒng)、分布并行處理等。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析師 面向?qū)嶋H行業(yè)領(lǐng)域，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)安全生命周期管理、分析和應(yīng)用。

2、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)就業(yè)方向如下：hadoop開發(fā)工程師 主要負(fù)責(zé)解決大數(shù)據(jù)存儲問題，包括數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理和建模。此外，Hadoop還廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)境中，幫助企業(yè)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。因此，Hadoop開發(fā)工程師掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)，具有廣闊的就業(yè)前景和較高的就業(yè)率。

3、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)就業(yè)方向：畢業(yè)生能在***機(jī)構(gòu)、企業(yè)、公司等從事大數(shù)據(jù)管理、研究、應(yīng)用開發(fā)等方面的工作。就業(yè)方向 分析類崗位 分析類工程師。使用統(tǒng)計(jì)模型、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)及其他方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、構(gòu)建行業(yè)數(shù)據(jù)分析模型，為客戶提供有價(jià)值的信息，滿足客戶需求。算法工程師。

4、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)就業(yè)方向如下：大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)師：大數(shù)據(jù)平臺搭建、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、基礎(chǔ)設(shè)施。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析師：面向?qū)嶋H行業(yè)領(lǐng)域，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)安全生命周期管理、分析和應(yīng)用。hadoop開發(fā)工程師：解決大數(shù)據(jù)存儲問題。

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