1樓：創業者李孟
資料分析師的主要工作是從公司現有資料中提取有價值的資訊，這個價值資訊要依據公司行業而定發展前景不錯，現在企業資料量越來越多，但一直沒有加以利用，現在都越來越重視資料分析，但有經驗的資料分析師卻很少，所以人才缺口還很大。
需要掌握的知識：
1、資料分析理論基礎-統計學、概率論；
2、資料分析工具-excel、spss、sas/r；
3、公司業務的理解（依公司而定）；
資料分析師指的是不同行業中，專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和**的專業人員。
資料分析技術發展現狀如何?
2樓：環球青藤
雖然近兩年來「大資料」的概念越來越多的被**以及行業提及，但「大資料分析。
在國內的發展卻仍處於初期階段。資料分析是資料處理流程的核心，因為資料中所蘊藏的價值就產生於分析的過程。
所謂「大資料分析」，其和以往資料分析的最重要的差別在於資料量急劇增長。由於資料量的增長，使得對於資料的儲存、查詢以及分析的要求迅速提高。從實際操作的角度看，「大資料分析」需要通過對原始資料進行分析來**一種模式，尋找導致現實情況的根源因素，通過建立模型與**來進行優化，以實現社會執行中各個領域的持續改善與創新。
從行業實踐的角度看，只有少數幾個行業的部分企業，能夠對大資料進行基本分析和運用，並在業務決策中以資料分析結果為依據。這些行業主要集中在銀行與保險，電信與電商等領域。以銀行業為例，目前大型國有銀行。
在其主營業務中均引入了資料分析，但深度尚可，廣度不夠，尚未擴充到運營管理的所有領域；而中小銀行在資料分析方面的人員與能力建設尚處於起步階段。對於支撐起我國龐大國民生產總值。
的建築業、製造業以及**行業，其資料分析應用遠遠沒有進入規模化發展階段，這些行業在it方向的開支主要集中在公司日常的流程化管理領域。
資料分析發展現狀如何?
3樓：環球青藤
縱觀當今的大資料分析盛況，以及資料分析師的火熱程度，我們就可輕易發現資料分析師發展前景是求賢若渴、更是門庭若市的。
人類的生活、工作和思維方式正因席捲而來的大資料資訊風暴而發生前所未有的變革，這就意味著一場全新的、重大的商業變革、思維變革和管理變革正在悄然進行。在大資料時代，資料已成為重要的生產要素，滲透到各行各業。
在推進大資料應用的過程中，企業主要面臨以下三方面的困難，一是認識上的不足，很多人並不知道大資料是什麼，因此也就無法知道如何正確地使用大資料工具；二是投入上的不足，大資料的應用可能需要相當大的投入，一般的企業可能很難承受；三是大資料人才的匱乏將制約大資料應用的發展。
大資料相關人才的欠缺將會成為影響大資料市場發展的乙個重要因素。據gartner**，到2015年，全球將新增440萬個與大資料相關的工作崗位，且會有25%的組織設立首席資料官職位。大資料的相關職位需要的是複合型人才，能夠對數學、統計學、資料分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識綜合掌控。
未來，大資料將會出現約100萬的人才缺口，需要社會、高校和企業共同努力去培養和挖掘。
4樓：璟媚仔
雖然近兩年來「大資料」的概念越來越多的被**以及行業提及，但「大資料分析」在國內的發展卻仍處於初期。
資料分析行業現狀是什麼樣的?
5樓：環球青藤
大資料時代的到來，簡單的說是海量資料同完美計算能力結合的結果。確切的說是流動互聯網、物聯網產生了海量的資料，大資料計算技術完美地解決了海量資料的收集、儲存、計算、分析的問題。大資料時代開啟人類社會利用資料價值的另乙個時代。
一些資料的記錄是以模擬形式存在，或者以資料形式存在，但是存貯在本地，不是公開資料資源，沒有開放給網際網絡使用者，例如**、**、**、監控錄影等影音資料。現在這些資料不但資料量巨大，並且共享到了網際網絡上，面對所有網際網絡使用者，其數量之大是前所未有。
進入了社交網路的年代後，網際網絡行為主要由使用者參與創造，大量的網際網絡使用者創造出海量的社交行為資料，這些資料是過去未曾出現的。其揭示了人們行為特點和生活習慣。
電商戶崛起產來了大量網上交易資料，包含支付資料，查詢行為，物流運輸、購買喜好，點選順序，評價行為等，其是資訊流和資金流資料。
傳統的網際網絡入口轉向搜尋引擎之後，使用者的搜尋行為和提問行為聚集了海量資料。單位儲存**的下降也為儲存這些資料提供了經濟上的可能。
資料分析行業發展趨勢怎麼樣?
6樓：環球青藤
3全部1、機器學習正迅速成為大資料平臺和分析的支柱
機器學習 (ml)正在跨職能和行業發現廣泛的應用程式。pinterest使用機器學習(ml)來增強內容發現，而印度招聘初創公司belong使用ai掃瞄相關候選人。經驗教訓：
將ml與資料分析相整合，使公司能夠快速訪問更準確的見解以進行即時決策。提供有助於提高大資料和資料科學員工技能的學習計劃， 是在即時場景中從分析中獲得更多價值的好方法。
2、企業越來越多地採用雲第一策略和基於雲的平臺進行大資料分析
到2020年，至少三分之一的資料將通過雲。能夠有效分析多種資料來源的業務領導者可以利用各種機會來提高各個部門的成果。例如，施樂利用雲端計算的第一策略來有效地分析資料，並在其呼叫中心將損耗率降低20%。
畢馬威(kpmg)和ibm等公司正在真正採用「雲第一」戰略。
根據中國工業聯合會的報告，中國作為乙個擁有十億人口的國家，瞭解連線「金字塔底層」的重要性和挑戰。雲可以通過提供乙個平臺來擴充套件教育，醫療保健，金融服務，企業家精神和治理以及其他領域的範圍，從而推動這一包容性增長議程。
雲，人工智慧和機器學習已準備好在2020年推動大資料領域的重大變化。無論您是從事零售，醫療保健，銀行業務還是教育行業，都可以通過對員工進行大資料技術和資料技能培訓並對其進行培訓，從而從中受益科學。預期結果將提高運營績效，改善客戶體驗並持續增長。
資料分析行業的發展前景如何?
7樓：環球青藤
1、市場巨大許多企業(無論是網際網絡的新銳還是傳統的企業)都在討論這個，資料分析師職位主要集中在網際網絡、金融、消費品、製藥/醫李頌療、銀行等行業，其中網際網絡和金融行業的資料分析師職業數佔比超過了80%;
2、高於行業平均水平的薪資資料分析相關崗位不哪帆鄭僅能拿到高薪，而且發展前景和選擇性非常廣。然而，國內高校未形成資料分析人才相應的輸出規模，導致企業往往轎察更重視資料分析人才的實操能力而非學歷，從而讓該領域的崗位門檻沒有那麼嚴苛，卻高薪且供不應求。
資料分析技術有什麼發展趨勢?
8樓：環球青藤
一、更智慧型、負責任的、可擴充套件的ai
人工智慧和機器學習正在帶來更大的影響，要求企業採用新技術構建更智慧型的、消耗資料更少的、符合道德原則的、更具彈性的ai解決方案。企業組織通過部署更智慧型、更負責任的、更可擴充套件的ai，將利用學習演算法和可解釋的系統加速價值實現給業務帶來更大影響力。
二、可組合式的資料和分析
開放的、容器化的分析架構讓資料分析功能可組合性更強。可組合式的資料分析利用來自多個資料、分析和ai解決方案的元件，快速構建靈活且使用者友好型的智慧型應用，從而幫助資料分析領導者將洞察和行動連線在一起。隨著資料重心轉移到雲端，可組合式的資料分析將成為一種更加敏捷的方式，開發支援雲市場、低**和無**解決方案的分析應用。
三、資料架構是基礎
更高程度的數位化和不再受約束的消費者，推動著資料分析領導者越來越多地使用資料架構來乙個對企業組織資料資產日益加劇的多樣化、分散式、規模和複雜性。資料架構利用分析功能來持續監控資料管道，通過對資料資產的持續分析，支援各種資料的設計、部署和使用，縮短整合時間30%，縮短部署時間30%，縮短維護時間70%。
四、從大資料到小資料、寬資料
疫情給企業帶來的極端變革，導致那些基於大量歷史資料的機器學習和人工智慧模型變得不那麼重要了。同時，由人類和ai做出的決策變得更加複雜和苛刻，要求資料分析領導者擁有更多種類的資料才能更好地瞭解態勢。
資料分析行業發展前景怎麼樣?
9樓：環球青藤
1、市場巨大許多企業(無論是網際網絡的新銳還是傳統的企業)都在討論這個，資料分析師職位主要集中在網際網絡、金融、消費品、製藥/醫療、銀行等行業，其中網際網絡和金融行業的資料分析師職業數佔比超過了80%;
2、高巧此叢於行業平均水平的薪資資料分析相關崗位不僅能拿到高薪，而且發展前景和選擇性非常廣。然而，國內高校未形成資料分析人才相應的輸出規模，導致企業往往更重視資料分析扒虧人才的實操能力而非學歷，從而讓該領域的崗位門檻沒有那麼嚴苛，卻高薪且供不應求孝櫻。
專案資料分析的步驟是什麼
南霽月 業務理解 business understanding 最初的階段集中在理解專案目標和從業務的角度理解需求，同時將這個知識轉化為資料探勘問題的定義和完成目標的初步計劃。資料理解 data understanding 資料理解階段從初始的資料收集開始，通過一些活動的處理，目的是熟悉資料，識別資...
感覺好多機構都有什麼資料分析師證書之類，到底哪些證書是比較靠譜或比較有含金量的，哪些是渾水摸魚的
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資料分析師的工作內容是什麼？ 50
資料分析師的工作內容是什麼？一是幫助企業看清現狀 即通常見的搭建資料指標體系 二是臨時性分析指標變化原因，這個很常見，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 資料本身有波動，什麼樣的變化才是異常波動？一般以 均值 標準差，均值 標準差 為參考範圍，個別活動則另當別論 ...