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大數(shù)據(jù)分析師

2021-06-29 15:19:21　|　來源：中培企業(yè)IT培訓(xùn)網(wǎng)

大數(shù)據(jù)分析師，無疑是在大數(shù)據(jù)時(shí)代受到格外重視的一個(gè)崗位。而隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，人才需求增加，大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)也多了起來。大數(shù)據(jù)分析師逐漸進(jìn)入大眾的視野。大數(shù)據(jù)分析師的出現(xiàn)也同樣證實(shí)了社會(huì)對這方面人才的需求。在企業(yè)的崗位里，是一個(gè)受重視且很吃香的一個(gè)崗位。那么大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)完是干嘛的?主要工作又是什么嗎呢?這些疑惑生了根，也就會(huì)想要尋求答案。

大數(shù)據(jù)分析師，隨著企業(yè)對數(shù)據(jù)價(jià)值的重視，也越發(fā)地得到重視，而大數(shù)據(jù)分析師的日常工作，首先就可以總結(jié)為挖掘海量數(shù)據(jù)當(dāng)中的價(jià)值信息。

做大數(shù)據(jù)分析，往往涉及到幾個(gè)環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)建模與分析、數(shù)據(jù)可視化。

數(shù)據(jù)采集：

數(shù)據(jù)采集的意義在于真正了解數(shù)據(jù)的原始面貌，包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)間、條件、格式、內(nèi)容、長度、限制條件等。這會(huì)幫助大數(shù)據(jù)分析師更有針對性的控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過程，避免由于違反數(shù)據(jù)采集規(guī)則導(dǎo)致的數(shù)據(jù)問題;同時(shí)，對數(shù)據(jù)采集邏輯的認(rèn)識增加了數(shù)據(jù)分析師對數(shù)據(jù)的理解程度，尤其是數(shù)據(jù)中的異常變化。

數(shù)據(jù)存取：

數(shù)據(jù)存取分為存儲(chǔ)和提取兩個(gè)部分。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，大數(shù)據(jù)分析師需要了解數(shù)據(jù)存儲(chǔ)內(nèi)部的工作機(jī)制和流程，最核心在于，知道原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上需要經(jīng)過哪些加工處理，最后得到了怎樣的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)提取，大數(shù)據(jù)分析師首先需要具備數(shù)據(jù)提取能力。第一層是從單張數(shù)據(jù)庫中按條件提取數(shù)據(jù)的能力;第二層是掌握跨庫表提取數(shù)據(jù)的能力;第三層是優(yōu)化SQL語句，通過優(yōu)化嵌套、篩選的邏輯層次和遍歷次數(shù)等，減少個(gè)人時(shí)間浪費(fèi)和系統(tǒng)資源消耗。

數(shù)據(jù)挖掘：

在這個(gè)階段，大數(shù)據(jù)分析師要掌握，一是數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)基本原理和常識;二是熟練使用一門數(shù)據(jù)挖掘工具，Python或R都是可選項(xiàng);三是需要了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法以及每種算法的應(yīng)用場景和優(yōu)劣差異點(diǎn)。
以上就是對大數(shù)據(jù)分析師這個(gè)崗位的相關(guān)介紹。大數(shù)據(jù)分析師的工作內(nèi)容不簡單但也沒有那么復(fù)雜。想要了解有關(guān)大數(shù)據(jù)分析師的更多信息且，請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。