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數(shù)據(jù)分析背景圖片（數(shù)據(jù)分析背景圖片大全）

發(fā)布時間：2023-04-08 06:16:33 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 90

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析師日常工作是什么？
2、如何進行大數(shù)據(jù)分析及處理？
3、數(shù)據(jù)分析師要掌握哪些技能
4、如何學習數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析背景圖片（數(shù)據(jù)分析背景圖片大全）

一、數(shù)據(jù)分析師日常工作是什么？

(1)寫SQL 腳本：俗稱“跑數(shù)據(jù)”。leader要一組季度數(shù)據(jù)/月數(shù)據(jù)/周數(shù)據(jù) ，寫一段或者N段SQL把數(shù)據(jù)跑出來。一般是臨時性需求，不過當發(fā)現(xiàn)默默地演變成一個常規(guī)性需求時，最好直接封裝SP（存儲過程）了……每次跑一下方便省事。這項工作內(nèi)容需要的技能點有：數(shù)據(jù)庫，SQL

(2)數(shù)據(jù)分析項目前中期：這個是耗時很長很麻煩的部分。前期是基礎數(shù)據(jù)的處理清洗，基礎匯總聚合，然后設計監(jiān)測指標，指標的設計不僅僅是數(shù)學分析，更多需要跑業(yè)務需求方那邊了解，畢竟最終目的是要讓別人用，提升效率，不是為了凸顯模型高大上。所有需要的數(shù)據(jù)都有了之后，開始建立業(yè)務模型(數(shù)學模型)，整個建模的過程也是反復探索數(shù)據(jù)的過程，在一定數(shù)據(jù)量的情況下，初期的建模應用起來一定會這種問題那種問題balabala煩死人……以后邊應用邊調(diào)整優(yōu)化。技能點：數(shù)據(jù)庫，SQL，excel，R語言，數(shù)理統(tǒng)計，數(shù)據(jù)挖掘，業(yè)務知識。

(3)兼職產(chǎn)品經(jīng)理：業(yè)務模型完了后，就有了指標結果。把數(shù)據(jù)落地到數(shù)據(jù)庫中。然后接下來需要找開發(fā)幫你做可視化站點。作為數(shù)據(jù)分析師我是最了解這個項目邏輯流程、核心算法、業(yè)務應用的。找開發(fā)幫你做可視化站點：曲線圖啊柱狀圖啊餅圖啊 balabala 讓別人一眼就能看到指標的整體狀況。技能點：邏輯思維，流程規(guī)劃，數(shù)據(jù)可視化，一定的開發(fā)知識（方便和開發(fā)溝通），表達能力力和表情。

(4)模型和指標正式應用起來自后：收集業(yè)務部的反饋，不停的跟他們溝通郵件，不停地優(yōu)化模型，數(shù)據(jù)表。以及給業(yè)務部一些特定需求的分析評估報告（臨時性需求）。技能點：邏輯思維，表達能力

(5)個人學習：有時候會遇到等待別人工作進度的情況，比如別人的上一批數(shù)據(jù)沒出來，你完全沒法工作。那就上網(wǎng)或者看書學習知識。數(shù)理統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘博大精深，如何能應用得好，產(chǎn)生最高性價比更是一門學問啦。多了解些總是沒壞處的。

(6)大數(shù)據(jù)部分：涉及到”大數(shù)據(jù)“已經(jīng)不是我個人工作內(nèi)容部分了，而是整組的工作內(nèi)容。具體需要有專門比較懂hadoop和spark的人負責在上面跑數(shù)據(jù)，寫最終實現(xiàn)代碼。我們組里的分工大概就是：數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)工程師，（半個產(chǎn)品經(jīng)理），有人身兼三種，有人只愛專精。技能點：無特定加點法則，團隊加點。

二、如何進行大數(shù)據(jù)分析及處理？

大數(shù)據(jù)的分析從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了，而最重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；谌绱说恼J識，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？1. 可視化分析。大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。3. 預測性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)。4. 語義引擎。非結構化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數(shù)據(jù)分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。大數(shù)據(jù)的技術數(shù)據(jù)采集：ETL工具負責將分布的、異構數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。數(shù)據(jù)存?。宏P系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等?；A架構：云存儲、分布式文件存儲等。數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統(tǒng)計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術等等。數(shù)據(jù)挖掘：分類（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。結果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關系圖等。大數(shù)據(jù)的處理1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導入/預處理雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計/分析統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。整個大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數(shù)據(jù)處理。End.

三、數(shù)據(jù)分析師要掌握哪些技能

要熟練使用 Excel、至少熟悉并精通一種數(shù)據(jù)挖掘工具和語言、撰寫報告的能力、要打好扎實的 SQL 基礎。

1、要熟練使用 Excel

Excel 可以進行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計分析和輔助決策操作，作為常用的數(shù)據(jù)處理和展現(xiàn)工具，數(shù)據(jù)分析師除了要熟練將數(shù)據(jù)用 Excel 中的圖表展現(xiàn)出來，還需要掌握為生成的圖表做一系列的格式設置的方法。

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2、至少熟悉并精通一種數(shù)據(jù)挖掘工具和語言

以R語言為例，R編程語言在數(shù)據(jù)分析與機器學習領域已經(jīng)成為一款重要的工具。R 作為腳本語言憑借其良好的互動性和豐富的擴展包資源可以方便地解決大部分數(shù)據(jù)處理、變換、統(tǒng)計分析、可視化的問題，并可以重現(xiàn)所有的細節(jié)。

3、撰寫報告的能力

在撰寫報告時，深入地思考，深入分析，邏輯嚴謹，結論有說服力，能提前預測數(shù)據(jù)趨勢，能從問題中引申出解決方案，提出有指導意義的分析建議，這些都是一名優(yōu)秀的分析師所體現(xiàn)的特質(zhì)。

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4、要打好扎實的 SQL 基礎

SQL 基礎之所以重要，是因為數(shù)據(jù)分析師分析的數(shù)據(jù)大多都是從數(shù)據(jù)庫中提取而來的。有良好的 SQL 功底并能熟悉使用，不僅能提取到需要的數(shù)據(jù)，還能大大提高工作效率。

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注意：

1、與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)匱乏，而是數(shù)據(jù)過剩。因此，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師必須學會借助技術手段進行高效的數(shù)據(jù)處理。更為重要的是，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師要不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進行創(chuàng)新和突破。

2、就行業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析師的價值與此類似。就新聞出版行業(yè)而言，無論在任何時代，媒體運營者能否準確、詳細和及時地了解受眾狀況和變化趨勢，都是媒體成敗的關鍵。

四、如何學習數(shù)據(jù)分析

【轉自網(wǎng)絡】

首先，我要說的是我覺得你是一名在校大學生！Data Mining不是你想的那么簡單，他不單單和數(shù)學有關系，還包括了計算機領域的諸多學科。還有社會工程學、邏輯學等文科和理科的交叉學科！他是一門龐大的體系。你要是真想學我只能給你指條比較快的成才之路，后面的東西自己慢慢學都趕趟！慢慢充實自己！大學四年好好利用！學無止境！

既然是數(shù)據(jù)分析那你的高等數(shù)學必須要過硬，別著急這只是你的其他學科的基礎課。其次是概率與統(tǒng)計，這才是正科，大學那點玩意就是糊弄人的，你要多看這方面的書。這個一定要學好！線性必須要會要精通。因為數(shù)據(jù)劃分是數(shù)據(jù)挖掘里最重要的一個環(huán)節(jié)。這個就是線性范疇里的了。也要精通，學會線性分析你就發(fā)現(xiàn)你就學會了很多。數(shù)學有這三個底子就可以了。數(shù)學分析不要看了。因為那只是高數(shù)的延伸！

計算機你一定要懂。數(shù)據(jù)庫你必須得學會。三大數(shù)據(jù)庫ORACLE.SQL.MYSQL原理基本類似觸類旁通！

還有就是培養(yǎng)你的思維，盡量縝密敏捷。這樣才可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的不同！因為有的數(shù)據(jù)挖掘是計算機處理的。有的則是紙面上的。所以必須學會記錄

好了，就先這么多了。你學會了這幾個就是你進軍下一步的基礎，這幾個就夠你學一陣子的了。

祝你好運哥們！

數(shù)據(jù)挖掘的起點很高——

1、統(tǒng)計學

2、機器學習

3、數(shù)學——圖論，最優(yōu)化理論等。

WEB上的數(shù)據(jù)結構更加復雜。

python語言————應該學習

抱歉，事情太多，如果不追著就忘了！我認為你作為企業(yè)員工對數(shù)據(jù)挖掘感興趣，最主要的就是從應用和解決問題開始，所以我想把數(shù)據(jù)挖掘這個狹義定義的內(nèi)容改成你應該對數(shù)據(jù)分析感興趣，數(shù)據(jù)挖掘只是數(shù)據(jù)分析的一個重要工具和解決方法之一！

數(shù)量統(tǒng)計知識方面：我認為統(tǒng)計思想是數(shù)學在實踐中最重要的體現(xiàn)，但對于實際工作者最重要的是掌握統(tǒng)計思想，其實統(tǒng)計理論非常復雜，但實際應用往往是比較簡單的！比如，很多人都在大學學了假設檢驗，但實際應用中假設就是看P值是否小于0.05，但是H0是什么？拒絕還是接受的是什么現(xiàn)實問題；要理解！

掌握軟件問題：從軟件角度學，是非常好的思路，我基本上就是這樣學的。我常說編軟件的人最懂理論，否則編不出來，編軟件的人最知道應用，否則軟件買不出去；現(xiàn)在軟件越來越友好，把軟件自帶案例做一遍，你會自覺不自覺的掌握軟件解決問題的思路和能解決的問題類型；

數(shù)據(jù)倉庫問題：OLAP和數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)倉庫建立基礎上的兩個增值應用，從企業(yè)整體角度，數(shù)據(jù)挖掘應該建立在企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫完備的基礎上。所以說數(shù)據(jù)倉庫是針對企業(yè)級數(shù)據(jù)挖掘應用提出的，但我們應該記住，企業(yè)從來不是為了數(shù)據(jù)挖掘建立數(shù)據(jù)倉庫，而是因為有了數(shù)據(jù)倉庫后必然會提出數(shù)據(jù)挖掘的需求！現(xiàn)在隨著數(shù)據(jù)挖掘軟件的工具智能化，以及數(shù)據(jù)倉庫和ETL工具的接口友好，對數(shù)據(jù)庫層面的要求越來越少；

數(shù)學不好可能反應了一個人思考問題的方式或深入理解問題的能力，但數(shù)學不是工具是腦具，不斷解決問題的過程可以讓我們思考問題更數(shù)學化！

沈浩老師建議：

不急，一步一步來！先把本職工作中的數(shù)據(jù)分析問題理解了，干好了！

熟練玩好Excel軟件工具，這個可以看《Excel高級應用與數(shù)據(jù)分析》我寫的書，當然有很多Excel論壇和網(wǎng)站，從我的博客就可以連接到。

學習好統(tǒng)計分析方法，我不是單指統(tǒng)計原理，而是統(tǒng)計分析方法，比如回歸分析，因子分析等，不斷進入統(tǒng)計分析解決問題的思考方式；這個可以看看SPSS軟件方面的書和數(shù)據(jù)案例，通過軟件學習解決數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計問題，這方面的書很多，當然你也可以關注我的博客，不斷增加統(tǒng)計分析方法解決數(shù)據(jù)分析問題的思路，自己對照著完成！

在上述問題有了比較好的理解后，也就是你應該算是一個數(shù)據(jù)分析能手的時候，開始進入數(shù)據(jù)挖掘領域，你會發(fā)現(xiàn)用數(shù)據(jù)挖掘思想解決問題具有智能化、自動化的優(yōu)勢，接下來，你需要考慮數(shù)據(jù)建模的過程，通過學習Clementine軟件或SAS的挖掘工具，不斷理解數(shù)據(jù)挖掘與原來的數(shù)據(jù)分析工具有什么不同或優(yōu)勢！

當前面都是了解并且能夠得心應手后，你就要有針對性的掌握你工作所在行業(yè)的問題，例如：電信行業(yè)的解決方案問題：客戶流失、客戶價值、客戶離網(wǎng)、客戶保持、客戶響應、客戶交叉銷售等商業(yè)模型，同時與數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘統(tǒng)一在一起的解決方案！

接下來，你應該掌握數(shù)據(jù)庫的一些原理和操作，特別是SQL語言的方式

你到了這個階段，就應該有全面解決問題的能力，比如挖掘出來的知識或商業(yè)規(guī)則如何推送到營銷平臺上等等

梳理自己的知識結構，不僅會操作，現(xiàn)在你應該成為專家了，要能夠宣揚你的知識能力和領導力，當然也要表明你在數(shù)據(jù)挖掘領域的專業(yè)特長

要經(jīng)常幫助同事和行業(yè)朋友，比如幫助解決數(shù)據(jù)分析問題，幫助咨詢，甚至給大家講課，這對你的知識梳理和能力的提高非常重要，你的自信心會更強！

有興趣，可以建立一個博客或什么，不斷寫點東西，經(jīng)常思考和總結

結交廣泛的朋友！

關于入門的教材：

互聯(lián)網(wǎng)，其實不用買什么書網(wǎng)絡基本都有；要有好的搜索能力，當然包括搜各種軟件！

SPSS和Clementine軟件的說明和案例，都做一遍；

《數(shù)據(jù)挖掘——客戶關系管理的藝術》

《調(diào)查研究中的統(tǒng)計分析法》

《Excel高級應用與數(shù)據(jù)分析》