數據分析哪些方向

A. 數據分析工作怎麼樣就業方向有哪些

【導讀】IT行業對於大數據人才的需求量比較大，一方面崗位級別比較高，另一方面薪資待遇也比較可觀，而且薪資待遇正呈現出逐年上升的發展趨勢。那麼，數據分析工作怎麼樣?就業方向有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

一、偏向產品和運營，更加註重業務

比如數據分析/數據運營/商業分析，主要工作包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。這類崗位的職位描述一般是：

負責和支撐各部門相關的報表;建立和優化指標體系;監控數據的波動和異常，找出問題;優化和驅動業務，推動數據化運營;找出可增長的市場或產品優化空間;輸出專題分析報告。

需要掌握Excel+SQL/hive，了解描述統計學，知道常見的可視化表達，了解一些Python編程，足夠完成大部分任務。

二、更注重數據挖掘技術，門檻較高

比如數據挖掘工程師/演算法專家，數據挖掘工程師，往後發展，稱為演算法專家。要求更高的統計學能力、數理能力以及編程技巧，需要扎實的演算法能力和代碼能力。

除了掌握演算法，必須精通SQL/Hive，需要編程能力，Python、R、Scala/Java至少掌握一種，往往也要求Hadoop/Spark的工程實踐經驗。因為要求高，所以平均薪資高於數據分析師。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析工作怎麼樣?就業方向有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

B. 數據分析的方向都有哪些

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

C. 數據分析具體包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(可視化分析)，不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)，可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)，數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)，我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)，數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

D. 大數據分析有哪些基本方向

【導讀】跟著大數據時代的降臨，大數據剖析也應運而生。隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據剖析、數據發掘等等環繞大數據的商業價值的使用逐漸成為職業人士爭相追捧的利潤焦點。那麼，大數據剖析有哪些根本方向呢?

1.可視化剖析

不管是對數據剖析專家仍是普通用戶，數據可視化是數據剖析東西最根本的要求。可視化能夠直觀的展現數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到成果。

2.數據發掘演算法

可視化是給人看的，數據發掘便是給機器看的。集群、切割、孤立點剖析還有其他的演算法讓咱們深入數據內部，發掘價值。這些演算法不只要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3.猜測性剖析才能

數據發掘能夠讓剖析員更好的理解數據，而猜測性剖析能夠讓剖析員根據可視化剖析和數據發掘的成果做出一些猜測性的判別。

4.語義引擎

咱們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據剖析的新的應戰，咱們需求一系列的東西去解析，提取，剖析數據。語義引擎需求被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5.數據質量和數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。經過標准化的流程和東西對數據進行處理能夠保證一個預先界說好的高質量的剖析成果。

6.數據存儲，數據倉庫

數據倉庫是為了便於多維剖析和多角度展現數據按特定形式進行存儲所建立起來的聯系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的根底，為商業智能系統供給數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和拜訪，為聯機數據剖析和數據發掘供給數據平台。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據分析有哪些基本方向?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

E. 數據分析專業的就業方向有哪些

數據分析師：偏向商業化的數據分析，運營廣告等活動效果分析，銷售額或利潤預測，用戶特徵描述等，需要較好的統計知識，需要懂1-2門數據分析工具如SAS、R等;

咨詢顧問：面向客戶，為客戶提供數據抓取、數據分析、出數據報表、改進建議落實等咨詢服務，需要有較好的溝通能力，需要懂1-2門數據分析工具如SAS、R等;(咨詢顧問其實也分技術和非技術，技術類的主要是為客戶搭建數據平台)

數據產品經理：一般是互聯網公司獨有，數據量大的公司會有自己的數據產品，如阿里巴巴的數據魔方等，主要是針對數據產品從產品立項、提開發需求、跟進產品開發、測試一直到產品上線等工作。(相對來說並不需要對從業者要求很高的數據分析或統計能力，屬於目前市場上為數不多但高工資的職位)

F. 數據分析師都有哪些發展方向

要說現在什麼工作賺錢的同時還比較有逼格，數據分析師可以說是其中之一。數據分析師算得上是一個新的職業，是伴隨著大數據的不斷發展而誕生的一個職業。做為一名數據分析師，主要的工作內容就是對大量數據進行及時准確的分析和整理，然後得出結論，進而對公司企業的發展以及決策提供幫助，不僅高薪，同時還比較的高端，屬於互聯網高科技行業。那麼，數據分析師都有哪些發展方向呢？
1.業務方向
一般來說大家在很多招聘網站搜尋數據分析的時候，會發現數據分析的業務方向有兩種，一種就是輔助業務的數據分析職位。另一種就是數據分析師職位。輔助業務的數據分析職位在零售業職位中比較多，並且數據分析師對業務必須熟練，同時對自己所面對的業務有很長時間的積淀和理解，這樣就能快速的使用數據分析去發現業務流程中存在的問題，通過提出針對問題的解決方案去解決這些問題。由此可見，分析數據支撐著整個商業的邏輯。輔助業務的數據分析師細分職業有市場調查、行業分析、經營分析三類數據。而業務方向中的數據分析師職位一般都是比較專業的，這種專業是具體怎麼體現出來的呢？比如產品數據分析師、運營數據分析師和銷售數據分析師等等。所以業務方面的數據分析師都是比較專業化的。
2.技術方向
一般來說，數據分析師在技術方面上主要指的是數據挖掘方向，一般來說是分為三種類型。第一種就是數據挖掘工程師、資料庫工程師、數據開發工程師。而數據分析師在互聯網和金融行業中的崗位是比較多的，當然，在技術方向的數據分析師的工資要比業務方面的數據分析師崗位的工資要高。不過，如果做到了管理層面，業務崗要比技術崗的工資要高。
嚴格來說，數據分析師的發展方向有很多，以上兩種只是比較具有代表性，同時也是大多數從業者的選擇。無論是業務方向的發展還是技術方向的發展，都各有優劣，但從整體上來說，數據分析行業做的最後所獲得的薪資水平還是非常高的，基本上遠高於其它行業的同等級別的從業者，如果大家有志向的話，可以選擇從事數據分析行業哦。

G. 大數據分析有哪些就業方向

一、偏向產品和運營，更加註重業務

比如數據分析/數據運營/商業分析，主要工作包括日常業務的異常監控、客戶和市場研究、參與產品開發、建立數據模型提升運營效率等。這類崗位的職位描述一般是：

負責和支撐各部門相關的報表;建立和優化指標體系;監控數據的波動和異常，找出問題;優化和驅動業務，推動數據化運營;找出可增長的市場或產品優化空間;輸出專題分析報告。

需要掌握Excel+SQL/hive，了解描述統計學，知道常見的可視化表達，了解一些Python編程，足夠完成大部分任務。

二、更注重數據挖掘技術，門檻較高

比如數據挖掘工程師/演算法專家，數據挖掘工程師，往後發展，稱為演算法專家。要求更高的統計學能力、數理能力以及編程技巧，需要扎實的演算法能力和代碼能力。

除了掌握演算法，必須精通SQL/Hive，需要編程能力，Python、R、Scala/Java至少掌握一種，往往也要求Hadoop/Spark的工程實踐經驗。因為要求高，所以平均薪資高於數據分析師。

關於大數據分析有哪些就業方向，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

H. 數據分析發展方向有哪些

數據分析有兩個主要分支——分析和挖掘。基本的數學知識和機器學習演算法在任何方面都需要技能:

1、數據分析發展方向有哪些——本地服務分析

自上而下的“理論”或業務驅動;

與產品和運營的接觸較多(這兩類同事是主要的工作輸出環節)。

常見的頭銜包括“數據分析師”、“數據產品經理”、“運營分析師”、“業務分析師”等等。

通常需要Excel/R/Python/SAS, Tableau/PowerBI等軟體。使用常用演算法了解產品和運營的分析思維，輸出產品或運營優化方案並推動其實施。

2、數據分析發展方向有哪些——采礦技術部分

自下而上的數據驅動，尋找更好的模型;

典型的數據對接平台或演算法業務(如風險控制);

標題通常包含“開發”、“研發”、“演算法”、“挖掘”、“工程”和“大數據”等關鍵詞。

在能力方面，通常需要使用操作系統(Linux/shell等)、大數據軟體(Spark/Hadoop/Storm等)、開發語言(C/ c++ /Java/Scala等)、機器學習框架(Tensorflow/Mahout等)，熟悉數據結構和演算法(數學演算法和計算機演算法)。

數據分析發展方向有哪些?這才是每個數據分析師關注的問題，數據分析有兩個主要分支——分析和挖掘。基本的數學知識和機器學習演算法是需要的技能，在任何方向，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，也可以點擊本站的其他文章進行學習。

I. 數據分析包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。