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具有本科及以上学历,或初级数据分析师证书,或从事相关工作一年以上;(2)通过中级笔试、上机考试,成绩全部合格;(3)通过中级实践应用能力考核。高级数据分析师:(1)研究生以上学历,或从事相关工作五年以上;(2)获得中级数据分析师证书。
娴熟的业务能力只有在实践领域做过数据分析的工作,才会明白所有分析的重中之重都是业务知识本身。但业务知识的学习和掌握是需要一定的时间和经验的积累,培养一个数据专家,需要时间周期很长,远远超过下面所说的基本技能。
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。懂管理。
1、Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。
2、六个用于大数据分析的顶级工具 Hadoop Hadoop 是一个强大的软件框架,能够对大规模数据集进行分布式处理。它以一种既可靠又高效的方式进行数据处理,同时具备可伸缩性,能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 假设计算节点和存储可能会失败,因此维护多个数据副本,确保在节点故障时能够重新分配任务。
3、FineBI FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品,提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案,也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似,都主张可视化的探索性分析,有点像加强版的数据透视表。上手简单,可视化库丰富。
4、Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一。
5、数据处理工具:Excel 数据分析师,在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio,Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。
6、大数据分析,这一工具的运用,如同在海量数据的海洋中寻找有价值的模式和信息,为企业提供了前所未有的洞察力。通过深入挖掘,企业得以更好地应对变化,制定更为明智的战略决策。 Hadoop - 数据处理的超级引擎 Hadoop,作为大数据处理的基石,以其卓越的特性脱颖而出。
1、通过中级实践应用能力考核。高级数据分析师:(1)研究生以上学历,或从事相关工作五年以上;(2)获得中级数据分析师证书。(3)通过高级笔试、报告考核后,获取准高级数据分析师证书;(4)考生在获得准高级证书后,在专业领域工作五年,并撰写一篇专业数据分析论文,经答辩合格,获取高级数据分析师合格证书。
2、沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中,我们不要固执己见,要采取他人的意见,尤其是智者的意见,可以帮我们降低犯错率,提高分析正确率,这样我们的分析才会更有说服力。技术能力 我们自己了解到的,相关技术像Excel,MySql,Python,SPSS等这些工具。我们如果刚刚步入数据分析工作,其实Excel就已经足够了。
3、而且大多数的企业,都会以SQL的形式来存储数据,如果你是一个分析师,也需要懂得SQL的操作,能够查询、提取数据。 SQL作为最经典的数据库工具,为海量数据的存储与管理提供可能,并且使数据的提取的效率大大提升。
1、数据分析牛人 (排名不分先后)沈浩老师中国传媒大学教授,这位老师给我深的印象就是比较喜欢旅游、爱摄影,除此之外更多的介绍还一下子想不起来。不过在博客分享了很多非常好的数据分析方法、数据可视化等。刘万祥ExcelPro刘万祥老师,《Excel图表之道》、《用地图说话》作者。
2、国内有数据分析和数据挖掘的牛人有:清华计算机系的唐杰、中国传媒大学教授沈浩、SAS公司首席咨询顾问张磊、刘万祥等。简单介绍几个:沈浩老师中国传媒大学教授,这位老师给我深的印象就是比较喜欢旅游、爱摄影,除此之外更多的介绍还一下子想不起来。不过在博客分享了很多非常好的数据分析方法、数据可视化等。
3、有的。这个就是数据挖掘牛人的企业,创办人姓徐,是国内最早研究信息采集的人。这就是他们的技术的展示。
4、亚马逊的“信息公司”:果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值,截至目前,答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据,这些交易数据的直接价值更大。
5、运营商大数据解决方案方面,集奥聚合和华院数云分别关注电商分析与精准营销,诚道科技和勒卡斯则在公安交通信息化和直复营销中发挥关键作用。数据采集系统制造商如阿尔泰科技和社交平台分析专家智拓通达,为不同行业提供定制化的数据服务。
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。
数学和统计学基础:数据分析需要掌握一定的数学和统计学知识,包括概率论、假设检验、回归分析等。如果你没有相关的背景知识,那么你需要通过学习数学和统计学的基础知识来建立扎实的基础。计算机科学技能:数据分析需要使用各种数据分析工具和编程语言,如Excel、Python、R等。
大数据分析师需要学习的内容如下:数据库知识:理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统(如MySQL、Oracle等)。编程语言:熟练掌握一种或多种编程语言,例如Python、Java等。编程语言是进行数据分析和处理的基础。
具备技能 数据分析师要学会Exce掌握SQLServer或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。 首先是Exce1,貌似这个很简单,其实未必。Exce1不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表,能画折线图、Columnchart、Bar chart、Area chart、饼图、雷达图、Combochar、散点图、win Loss图等,而且能实现更高级的功能。
撰写报告的能力 在撰写报告时,深入地思考,深入分析,逻辑严谨,结论有说服力,能提前预测数据趋 势,能从问题中引申出解决方案,提出有指导意义的分析建议,这些都是一名优秀的分析师所体现的特质。