大数据和数据分析，数据分析是做什么的

        数据分析近年来越来越火，其实学习SQL或PythonHadoopHivesparkFlink之类的只是操纵数据的工具，最终目的是希望量化业务，并帮助企业实现成长，所以多和产品市场的同学交流业务是很有必要的，只关注于具体做什么是没有必要的。接下来就由小编为您介绍大数据和数据分析，数据分析是做什么的。

衡石科技

2.3

5条点评

咨询产品

免费试用

解决用户选型困难的好软件，有各维度的信息

客户案例

9

合作品牌

24

大数据和数据分析

一、编写SQL脚本

       通常称为“运行数据”。leader需要季度/月/周的一组数据，写出一段或N段SQL来运行数据。通常是临时的需求，但是当发现悄悄演变为常规需求时，最好将SP(存储过程)直接封装起来……每一次运行都很方便省事。这一工作内容需要以下技能要点：数据库，SQL

二、前中期数据分析项目

       这是一个耗时和麻烦的部分。先期的工作是基础数据的处理清洗，基础汇总聚合，然后设计监测指标，指标设计不仅仅是数学分析，更需要跑业务需求方去了解，毕竟最终目的是要让别人用，提升效率，不是为了凸显模型高估。有了所有所需的数据之后，就开始建立商业模型(数学模型)，整个建模过程也是对数据反复探索的过程，在一定数据量的情况下，初始建模应用起来一定会出现那种问题balabala烦死人…以后调整优化的过程。技术要点：SQL,excel,R语言，数理统计，数据挖掘，商业知识。

三、非全时产品经理

        完成商业模式之后，得到指标结果。将资料放入数据库。下一步需要去寻找开发帮助您创建可视化站点。身为数据分析员我最了解这个项目逻辑流程，核心算法，业务应用。寻找开发帮助您制作可视化站点：曲线图啊柱状图啊饼图啊，balabala让别人一眼就可以看到指标的总体状况。技能点：逻辑思考、过程规划、数据可视化、一定的开发知识(便利和发展交流)、表达能力和表达能力。

四、模式和指标

       收集业务部门的反馈，不断与他们进行邮件沟通，不断优化模型、数据表。并向业务部提供某些特殊需要的分析评估报告(临时需求)。技巧点：逻辑思考、表达能力。(5)个人学习：有时会遇到等候别人工作进度的情况，比如别人的上一批数据没有出来，你根本就无能为力。那么你可以上网或者读书来获取知识。数据统计和数据挖掘博大精深，如何能很好的应用，产生最高性价比更是一门学问啦。更多的理解并没有什么坏处。

五、大数据部分

        与大数据相关的“大数据”已不再是个人工作的内容，而是一个整体的工作内容。特别是要让那些了解hadoop和spark的人负责在上面运行数据，并编写最终的实现代码。在我们的团队中，大概有数据分析师、数据工程师(半个产品经理)，有三人兼三人，有人只爱专精。技能点：没有特定的法则，团队协作加分。

       其实我们国家目前还没有真正数据科学家，这个职位在国内被炒得太稀有了：既会线性代数统计，又会数据挖掘，玩得了R和SAS模型，写的是Javapythonscala，当得了SQL型数据库DBA，又能玩NoSQLhadoopspark，懂业务，懂技术，善沟通，有商业头脑等，踏实做好数据分析就不错了，以上就是小编为您介绍的大数据和数据分析，数据分析是做什么的。