大數據清洗都干什麼工作

① 大數據工作都做什麼。我對大數據感興趣，想從事這方面的工作，但是不知道他具體是要做什麼。求解~~

大數據相關工作崗位很多，有大數據分析師、大數據挖掘演算法工程師、大數據研發工程師、數據產品經理、大數據可視化工程師、大數據爬蟲工程師、大數據運營專員、大數據架構師、大數據專家、大數據總監、大數據研究員、大數據科學家等等。

數據分析師：
工作內容：
a.臨時取數分析，比如雙11大促活動分析；產品的流量轉化情況、產品流程優化分析，等等；
b.報表需求分析--比如企業常見的日報、周報、月報、季報、年報、產品報表、流量轉化報表、經營分析報表、KPI報表等等；
c.業務專題分析：
精準營銷分析（用戶畫像分析、營銷對象分析、營銷策略分析、營銷效果分析）；
風控分析（策略分析，反欺詐分析，信用狀況分析）；
市場研究分析（行業分析、競品分析、市場分析、價格分析、渠道分析、決策分析等等）；
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT
技能：需掌握SQL資料庫、概率統計、常用的演算法模型（分類、聚類、關聯、預測等，每一類模型的一兩種最典型的演算法）、分析報告的撰寫、商業的敏感性等等；

數據挖掘工程師：
工作內容：
a.用戶基礎研究：用戶生命周期刻畫（進入、成長、成熟、衰退、流失）、用戶細分模型、用戶價值模型、用戶活躍度模型、用戶意願度識別模型、用戶偏好識別模型、用戶流失預警模型、用戶激活模型等
b.個性化推薦演算法：基於協同過濾（USERBASE/ITEMBASE）的推薦，基於內容推薦，基於關聯規則Apriot演算法推薦，基於熱門地區、季節、商品、人群的推薦等
c.風控模型：惡意注冊模型、異地識別模型、欺詐識別模型、高危會員模型、
電商領域（炒信模型、刷單模型、職業差評師模型、虛假發貨模型、反欺詐模型）
金融領域（欺詐評分模型、徵信評分模型、催收模型、虛假賬單識別模型等）
d.產品知識庫：產品聚類分類模型、產品質量評分模型、違禁品識別模型、假貨識別模型等
e.文本挖掘、語義識別、圖像識別，等等
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等
技能：需掌握SQL資料庫、概率統計、機器學習演算法原理（分類、聚類、關聯、預測、神經網路等）、模型評估、模型部署、模型監控；

數據產品經理：
工作內容：
a.大數據平台建設，讓獲取數據、用數據變得輕而易舉；構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控、提高決策效率、降低運營成本、提升營收水平；
b.數據需求分析，形成數據產品，對內提升效率、控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值變現；
c.典型的大數據產品：大數據分析平台、個性化推薦系統、精準營銷系統、廣告系統、徵信評分系統（如芝麻評分）、會員數據服務系統（如數據縱橫），等等；
工具和技能：
工具： 除了掌握數據分析工具，還需要掌握 像 原型設計工具Auxe、畫結構流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等
技能：需掌握SQL資料庫、產品設計，同時，熟悉常用的數據產品框架

數據研發工程師：
工作內容：
a.大數據採集、日誌爬蟲、數據上報等數據獲取工作
b.大數據清洗、轉換、計算、存儲、展現等工作
c.大數據應用開發、可視化開發、報表開發等
工具和技能：
工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等
技能：需掌握資料庫、日誌採集方法、分布式計算、實時計算等技術

② 數據清洗是什麼數據清洗有哪些方法

隨著大數據時代的發展，越來越多的人開始投身於大數據分析行業。當我們進行大數據分析時，我們經常聽到熟悉的行業詞，如數據分析、數據挖掘、數據可視化等。然而，雖然一個行業詞的知名度不如前幾個詞，但它的重要性相當於前幾個詞，即數據清洗。

顧名思義，數據清洗是清洗臟數據，是指在數據文件中發現和糾正可識別錯誤的最後一個程序，包括檢查數據一致性、處理無效值和缺失值。哪些數據被稱為臟數據？例如，需要從數據倉庫中提取一些數據，但由於數據倉庫通常是針對某一主題的數據集合，這些數據是從多個業務系統中提取的，因此不可避免地包含不完整的數據。錯誤的數據非常重復，這些數據被稱為臟數據。我們需要藉助工具，按照一定的規則清理這些臟數據，以確保後續分析結果的准確性。這個過程是數據清洗。

常用的數據清洗方法主要有以下四種：丟棄、處理和真值轉換。讓我們來看看這四種常見的數據清洗方法。

1、丟棄部分數據

丟棄，即直接刪除有缺失值的行記錄或列欄位，以減少趨勢數據記錄對整體數據的影響，從而提高數據的准確性。但這種方法並不適用於任何場景，因為丟失意味著數據特徵會減少，以下兩個場景不應該使用丟棄的方法:數據集中存在大量數據記錄不完整和數據記錄缺失值明顯的數據分布規則或特徵。

2、補全缺失的數據

與丟棄相比，補充是一種更常用的缺失值處理方法，通過某種方法補充缺失的數據，形成完整的數據記錄對後續的數據處理。分析和建模非常重要。

3、不處理數據

不處理是指在數據預處理階段，不處理缺失值的數據記錄。這主要取決於後期的數據分析和建模應用。許多模型對缺失值有容忍度或靈活的處理方法，因此在預處理階段不能進行處理。

4、真值轉換法

承認缺失值的存在，並將數據缺失作為數據分布規律的一部分，將變數的實際值和缺失作為輸入維度參與後續數據處理和模型計算。然而，變數的實際值可以作為變數值參與模型計算，而缺失值通常不能參與計算，因此需要轉換缺失值的真實值。

俗話說，工欲善其事，必先利其器。一個好用的工具對數據清洗工作很有幫助，思邁特軟體Smartbi的數據清洗功能就十分優秀。

思邁特軟體Smartbi的輕量級ETL功能，可視化流程配置，簡單易用，業務人員就可以參與。採用分布式計算架構，單節點支持多線程，可處理大量數據，提高數據處理性能。強大的數據處理功能不僅支持異構數據，還支持內置排序、去重、映射、行列合並、行列轉換聚合以及去空值等數據預處理功能。

現在你知道什麼是數據清洗嗎？數據清洗是數據分析中一個非常重要的環節，不容忽視。Smartbi的這些功能配置，無疑是數據清洗的好幫手。

③ 大數據的就業方向

大數據的擇業崗位有：

1、大數據開發方向; 所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等;

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等;

3、大數據運維和雲計算方向;對應崗位：大數據運維工程師。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

④ 大數據工程師的工作內容是什麼

1、數據採集：

業務系統的埋點代碼時刻會產生一些分散的原始日誌，可以用Flume監控接收這些分散的日誌，實現分散日誌的聚合，即採集。

2、數據清洗：

一些欄位可能會有異常取值，即臟數據。為了保證數據下游的"數據分析統計"能拿到比較高質量的數據，需要對這些記錄進行過濾或者欄位數據回填。

一些日誌的欄位信息可能是多餘的，下游不需要使用到這些欄位做分析，同時也為了節省存儲開銷，需要刪除這些多餘的欄位信息。

一些日誌的欄位信息可能包含用戶敏感信息，需要做脫敏處理。如用戶姓名只保留姓，名字用'*'字元替換。

3、數據存儲：

清洗後的數據可以落地入到數據倉庫(Hive)，供下游做離線分析。如果下游的"數據分析統計"對實時性要求比較高，則可以把日誌記錄入到kafka。

4、數據分析統計：

數據分析是數據流的下游，消費來自上游的數據。其實就是從日誌記錄里頭統計出各種各樣的報表數據，簡單的報表統計可以用sql在kylin或者hive統計，復雜的報表就需要在代碼層面用Spark、Storm做統計分析。一些公司好像會有個叫BI的崗位是專門做這一塊的。

5、數據可視化：

用數據表格、數據圖等直觀的形式展示上游"數據分析統計"的數據。一般公司的某些決策會參考這些圖表裡頭的數據。