大數據分析員是干什麼的

『壹』 大數據分析師是干什麼的

一是幫助企業看清現狀（即通常見的搭建數據指標體系）；

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（數據本身有波動，什麼樣的變化才是異常波動？一般以[均值-2*標准差，均值+2*標准差]為參考范圍，個別活動則另當別論）；

三是專題分析，這個專題可大可小，根據需求方（也有可能是數據分析師自己）而定，大老闆提出的專題分析相對更難、更有水平一些；

四是深層次解釋關系和預測未來，這個技術難度和業務理解水平要求相對更高一些。如，影響GMV的關鍵因子是什麼？這里當然不是顯而易見的付款用戶數和客單價，而是需要探索的隱性因素；再如，預測下一個季度甚至是一年的GMV，以及如何達成？

『貳』 大數據分析師主要工作做什麼

數據採集

數據採集的意義在於真正了解數據的原始相貌，包含數據發生的時間、條件、格局、內容、長度、約束條件等。這會幫助大數據分析師更有針對性的控制數據生產和採集過程，避免因為違反數據採集規矩導致的數據問題;一起，對數據採集邏輯的知道增加了數據分析師對數據的了解程度，尤其是數據中的反常變化。

數據存取

數據存取分為存儲和提取兩個部分。數據存儲，大數據分析師需求了解數據存儲內部的作業機制和流程，最核心在於，知道原始數據基礎上需求經過哪些加工處理，最終得到了怎樣的數據。

數據提取

大數據分析師首先需求具有數據提取才能。第一層是從單張資料庫中按條件提取數據的才能;第二層是把握跨庫表提取數據的才能;第三層是優化SQL句子，經過優化嵌套、挑選的邏輯層次和遍歷次數等，減少個人時間糟蹋和系統資源消耗。

數據發掘

在這個階段，大數據分析師要把握，一是數據發掘、統計學、數學基本原理和知識;二是熟練運用一門數據發掘東西，Python或R都是可選項;三是需求了解常用的數據發掘演算法以及每種演算法的使用場景和優劣差異點。

數據分析

數據分析相關於數據發掘而言，更多的是偏向業務使用和解讀，當數據發掘演算法得出結論後，怎麼解說演算法在結果、可信度、明顯程度等方面關於業務的實踐意義。

數據可視化

這部分，大數據分析師除遵循各公司統一標准原則外，具體形式還要根據實踐需求和場景而定。數據可視化永久輔助於數據內容，有價值的數據報告才是關鍵。

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『叄』 什麼是大數據分析師

大數據分析師對應的是CDA二級大數據分析師考試。他們專注於構建管理數據模型的技術，仔細檢查數據，並提供報告和可視化來解釋數據隱藏的見解，模型的優化和改進等。你能拿到的薪水：大數據分析師作為架構的搭建者，在編程框架中舉足輕重，月薪一般為25k-50k理論基礎：統計學、概率論和資料庫、數據挖掘、JAVA基礎、Linux基礎軟體要求：必要 SQL、Hadoop、HDFS、Maprece、Mahout、Hive、Spark；可選R、Hadoop、Hbase、ZooKeeper、Pig等業務分析能力：熟悉hadoop+hive+spark進行大數據分析的架構設計，並能針對不同的業務提出大數據架構的解決思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能與應用場景，根據不同的數據業務需求選擇合適的組件進行分析與處理。並對基於Spark框架提出的模型進行對比分析與完善。結果展現能力：報告能體現大數據分析的優勢，能清楚地闡述數據採集、大數據處理過程及最終結果的解讀，同時提出模型的優化和改進之處，以利於提升大數據分析的商業價值

『肆』 大數據分析師是什麼

數據分析是干什麼的？

在企業里收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。

數據分析有什麼用?

從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：

• 工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作開始前預測型分析：預測一下目前走勢，預計效果

• 工作中的監控型分析：監控指標走勢，發現問題

• 工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策

• 工作後的復盤型分析：積累經驗，總結教訓