白宫首席数据分析师称数据是时代的命脉

对华盛顿特区而言，数据科学已经不是新鲜事儿了，而DJ?帕蒂尔（ DJ Patil）的名号也已经为政府所熟知，近日，白宫任命他成为了全美首席数据科学家。早在六年前，总统巴拉克?奥巴马就授权启动了“国家数据（https://www.wendangku.net/doc/0317639119.html,）”网站项目，旨在要求所有政府机构对外公开至少三组“高价值”的数据信息。现在，这项任务需要帕蒂尔来负责了，他既要督促政府各部门及时公开数据，又要同时确保信息准确无误。

帕蒂尔是一名资深的数据专家，曾在数个科技公司以及著名的格雷洛克风险投资公司(Greylock Partners)担任顾问。他此次重返华盛顿，首要任务便是白宫推出的“精准医疗计划”。今年一月份，奥巴马政府正式提出了这项耗资2.15亿美元的公共医疗预算案，旨在通过采集患者的背景信息建立一个数据库，然后基于每位病人的基因、环境与生活方式，因人而异对症下药，最终由医疗机构设计出个性化的诊疗方案，该法案有望于2016年生效。该项目另一个巨大的优势，便是它能够有力地促进了癌症新疗法的发展，使其不仅能得益于科研工作者的最新研究数据，还能充分地整合了癌症患者的个人病情信息。帕蒂尔需要担当起管理员的角色，要使各方在不受隐私侵犯的前提下，想办法让研究员、健康中心与疾病患者之间做到数据共享，将数据库的潜能发挥到极致。

同时，帕蒂尔还被任命为白宫科技政策办公室的数据政策副首席技术官。早在20年前，帕蒂尔第一次来到华盛顿特区，还只是一名马里兰大学的助理研究员。尽管只是一名具有博士学位的教职工，但帕蒂尔利用美国海洋和大气管理局的公开数据，有效改进了气象的数值预报。之后，他又在国防部短暂地参与了社会网络的分析工作，负责寻找危害美国国家利益的潜在新威胁。《科学美国人》有幸邀请到帕蒂来谈谈他的新工作。

全美首席数据科学家应当肩负的任务是什么？

我想说，奥巴马总统在他的任期内从始至终都重视着数据科学的发展，可以说，他才

是真正的全美首席数据科学家。他也是第一位提出使用数据分析来考察信息技术项目的总统，在2013年，他签署了一项行政命令，要求政府信息必须公开、可查阅。“国家数据网”便体现了总统的远见卓识，让联邦政府、州政府甚至地方团体都得到了有效的管理与监督。

除了奥巴马政府拟定的数据科学计划，你的其他工作是什么样的，比如建立“国家数

据网”是吗？

的确，“国家数据网”是这个庞大项目的一部分。目前有三项最迫切的任务摆在眼前。第一，就是“精准医疗计划”的拟定与完善。现代科学已经完整破译了人类基因组，而我们要做的是把这些成果和数据科学的力量结合起来。后者现在拥有机器学习等新技术，还有从每个病人的手机或其他的传感器终端那里获得的海量数据。我们面临的真正挑战是，把这些都整合起来，开保健与医疗未来发展的全新思路。

第二项任务是什么呢？

我的第二项重要任务，就是督促政府和社会组织公开更多的数据信息，在这些数据的基础上建立一个氛围自由的科研生态环境，研发供人们随身查阅的手机软件并制作可视化的图表。国家气象局就是一个经典的范例，他们率先尝试把重要数据公之于众，尽管每天的数据更新量达21Tb，但只要借助了新科技手段，便可以轻轻松松地用手机阅读了。对普通人来说，数据共享让安排日常活动、确认航班信息更加便捷，所有这一切无不深刻影响着我们的生活，世界正在日新月异地变化着。

那么，你的第三项任务又是关于什么的呢？

我的第三项重要的任务，就是借帮政府的各个机构增强数据处理的能力。无论是美国卫生研究院，亦或卫生部，我们都注意到有越来越多的数据科学家和数据分析师参与进了工作。美国商务部上周正式宣布有史以来的第一位首席数据分析师就职，伊恩?卡琳有幸地获此职位。所以，我们会尽全力将数据科学的技术和信息统计的概念，充分而务实地应用到政府工作中去，以求扩展出更优质的新服务项目。

这些新的服务仅能为政府所用？是否能惠及普通大众？

都能用。这些服务对科学家和普通市民都很有价值，我们发现人们开始关心各类因素会给他们的健康带来何种影响。随着气候变化加剧，人们越来越关心气候数据对本地的影响，例如过敏和莱姆症(Lyme disease)的发病率。这也就告诉我们，不同类型的信息组合在一起时，其凝聚而产生的效用不容小觑。我还想强调的是，共享信息能够使我们更好地抵御灾害。举个例子，每个地方政府一定都能详细地绘制出当地各类资源的位置，比如加油站等，而联邦应急管理局若是可以很好地整合这些分散的信息，那么在应对恶劣天气、雨季洪水等自然灾害时，便能更加主动，从容不迫了。

近几年来，政府越来越重视数据的作用，那么你认为政府怎样做才能在共享数据的同时做到对公众隐私的保护呢？

这个问题的核心在于如何来限定个人在访问并获取信息时的权限。这也意味着，我们在收集与使用数据时必须遵守道德，切忌侵犯他人隐私。例如，在最新公布的白宫大数据报告中，有一项重要的法案明文规定了应当如何妥善处理学生档案，以防学生的个人信息被用于商业用途。然而，另一项法案则谈及了去年的联邦贸易委员会报告，其强调了使用公共数据时应尽相关义务，并且要求企业做到信息公开化、透明化，更加亲近消费者。具体到我们的“精准医疗计划”，总统已经多次表明这会是一项亲民的法案，无论是学术界、企业界或是政府，在设立法案时都拥有平等的话语权。

你能具体描述一下使用公共数据时的义务吗？

义务就是时刻要为自己的行为负起责任，要找到最合适的透明化标准，好让人们清楚地了解自己哪些信息会被公开使用，而哪些信息被严格封存着。拿精准医疗计划来说，我们创建的是一个志愿者体系。参与进项目中的志愿者都会被事先告知，某些诊疗数据会被数据库收录而公开，当然，如果他们想更多地保护自己的隐私，不公开也是没有问题的，这完全自愿。

在数据科学领域，哪一项成就是你最引以为豪的？

最令我感到自豪的，应该要属我最近的一项科研工作和最近的一个政府项目。其中，那项科研工作的核心问题是：我们能不能换一个角度来思考天气，或许它看似杂乱无章实则有律可循呢？要问哪一种数据能切实影响人们的日常生活，天气无疑是最佳之选，有些时候气象上的微小变化，能够产生难以置信的可怕后果。哪怕对气象预报的改进有一点点帮助，都会影响到许多人，如今又是网络时代，只要宣传得当，百万，千万，上亿的人受影响已不是天方夜谭。在气象部门工作，无形中赋予了你影响千百万人生活方式的能力。

我上次在政府部门工作时，接到的一个任务叫做“伊拉克虚拟科学图书馆(Iraqi Virtual Science Library)”，该数据库后来成为了伊拉克学术界的权威领地。研发完成的四、五年后，该系统就交给了伊拉克政府。能够亲身参与数据库建立的工作，我感到很幸运，能够看着人们的生活切实地发生改变，越来越便捷，越来越精致，在数据信息领域我认为实现了个人价值。现在，能重新拾起昔日的工作，我觉得恍如隔世，却又倍感激动。在公共社会领域中，最重要也最亟需解决的问题常常被人们所忽视，而利用我的专业技能解决他们是我一直的愿望，没有什么比这更值得我付出了。

数据分析师BDA大数据

13、R代码如下： df<- data.frame( Name=c("Alice","Becka","James","Jeffrey","John"), Sex=c("F","F","M","M","M"), Age=c(13,13,12,13,12), Height=c(56.5,65.3,57.3,62.5,59.0), Weight=c(84.0,98.0,83.0,84.0,99.5) ) 将df保存为C盘rLX（已建立）子目录中的test.csv文件，R代码为____________________。 14、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[["name"]]返回值为____________________。 15、设方阵为“A <- t(array(c(1:8, 10),dim=c(3,3)));”，函数eigen(crossprod(A,A))求____________________。 16、一组数据分布的最高峰点所对应的变量值即为____________________。 17、平均发展速度是环比发展速度的序时平均数，它有____________________和_____两种计算方法。 18、总指数按计算方法不同，可分为____________________和_____。 19、要设置一条1像素粗、200像素长的左对齐的水平线，应使用语句____________________。 20、链接式CSS样式表是通过使用html链接文件标签____________________将外部CSS应用到本页面的样式使用方法。 21、GIF格式的特点有：支持动画、无损压缩、最多包含256种颜色、____________________ 等。 22、盒子模型的float属性有三个属性值____________________。 23、在幻灯片中将插入点置于“大纲”选项卡，再按____________________键即可选取演示文稿中所有占位符中的文本。 24、数据的转置应选择____________________。 25、word默认显示的工具栏是____________________工具栏。

大数据分析师-复习资料.doc

大数据分析师复习资料

目录 数据分析基础知识 (2) 量化投资知识 (4) (4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。 (6) 量化经营及战略管理 (7) 一、企业战略的主要特征是什么？ .................................. 9 二、战略管理的层次结构是什么？相互关系如何？ 9 三、 ....................................................... 简述伦理与道德的关系。 9四、........................................................ 简述伦理与法律的关系。 9五、............................................ 简述企业战略管理中的基本伦理关系。 10

数据分析基础知识 动销率二销售商品品种数量一有库存的商品品种数量 说明：比率越高，表示经营效率越高或品种结构越好，比较适应目标消费群；比率越低，表示经营效率越低或品种结构越差，不适应冃标消费群。 库存周转率二销售额十［（期初库存金额+期末库存金额）/2］（以零售价计） 说明：比率越高，表示每件商品的固定费用（成本）减低、相对降低由损坏和失窃引起的亏损、能适应流行商品的潮流、能以少额的投资得到丰富的冋报、减少存货中不良货品的机会、容易出现断货、陈列不够丰满、进货次数的增加，进货程序和费用相应增加。 存货周转期间二平均存货F销货净额/365 说明：期间越长，表示经营效率越低或存货管理越差；期间越短，表示经营效率越高或存货管理越好。 退货率二退货金额一进货金额 说明：比率越高，表示存货管理控制越差，订货不合理；比率越低，表示存货管理控制越好，订货合理。 销售毛利率二毛利一销售额 说明：比率越高，表示获利的空I'可越大；比率越低，表示获利的空间越小；从经营角度来讲，并不是毛利率越高越好，它应该是一个合适的区间。 销售净利率二净利一销售额 说明：比率越高，表示净利越高，费用控制越合理；比率越低，表示净利越低，费用开支过大； 品效二营业收入十品项数目 说明：品效越高，表示商品开发及淘汰管理越好；品效越低，表示商品开发及淘汰管理越差； 坪效（面积效率分析）二营业收入一营业面积 说明：坪效越高，表示卖场面积利用率越高；坪效越低，表示卖场面积利用率越低。 来客数二通行人数X入店率X交易率 说明：来客数越高，表示客源越广；来客数越低，表示客源越窄。 客单价二营业额一来客数 说明：客单价越高，表示一次平均消费额越高，消费者购买力越强，商品宽度能够满足消费者一站式购物所需，商品陈列的相关性和连贯性能够不断激发消费者购买欲望；客单价越低，表

数据分析师笔试题目

网易数据分析专员笔试题目 一、基础题 1、中国现在有多少亿网民？ 2、百度花多少亿美元收购了91无线？ 3、app store排名的规则和影响因素 4、豆瓣fm推荐算法 5、列举5个数据分析的博客或网站 二、计算题 1、关于简单移动平均和加权移动平均计算 2、两行数计算相关系数。（2位小数，还不让用计算器，反正我没算） 3、计算三个距离，欧几里德，曼哈顿，闵可夫斯基距离 三、简答题 1、离散的指标，优缺点 2、插补缺失值方法，优缺点及适用环境 3、数据仓库解决方案，优缺点 4、分类算法，优缺点 5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别 四、分析题 关于网易邮箱用户流失的定义，挑选指标。然后要构建一个预警模型。

五、算法题 记不得了，没做。。。反正是决策树和神经网络相关。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？

9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？ 15、什么是大数据的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 18、你喜欢TD数据库的什么特征？

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告 一、产生背景 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设，大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。当前，智慧医疗、智慧城市、精准扶贫以及其他相关高新技术产业都离不开大数据的支撑，大数据技术在我国得到了较为广泛的应用。 （一）国家实施大数据战略，构建数字中国 大数据被认为是“未来的新石油”，也被比喻为21世纪的“钻石矿”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。2014年大数据首次写入政府工作报告；2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略。随后国家出台了一系列大数据政策，覆盖生态环境大数据、农业大数据、水利大数据、城市大数据、医疗大数据、交通旅游服务大数据等多层次下游应用市场，加快实施国家大数据战略。 同时，伴随大数据政策出台，各地政府相继成立了大数据管理机构，促进大数据产业发展，全国22个省区，200多个地市相继成立大数据管理部门。 图1 各省大数据管理机构设置数量（单位：个） （二）大数据行业发展迅猛，产业规模巨大 2016年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全国大数据产业建设掀起热潮，目前已形成八大大数据综合试验区，建成100多个大数据产业园。伴随新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现快速增长。 通过对1572家企业的调查结果显示，企业对数据分析的重视程度进一步提高，65.2%的企业已成立数据分析部门，24.4%的企业正在计划成立相关数据部门。 近四成的企业已经应用了大数据。在接受调查的企业中，已经应用大数据的企业有623家，占比为39.6%，垂直行业中如金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。此外，24.3%的企业表示未来一年内将应用大数据。 对数据分析方式选择情况的调查显示，40.3%的企业采取实时处理动态数据并提供分析结果，占比最高；其次是分析历史数据和通过机器学习进行辅助决策，占比分别为32.3%和25.5%。不久的将来，随着人工智能技术的发展和应用普及，选择机器学习进行辅助决策的企业占比有望进一步提升。 2019年5月6日中国信息通信研究院发布《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（2019年）》，书中综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，测算2018年我国大数据产业增速约

大数据分析师(ACP)认证考试大纲

、 阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍： 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： 具备大数据相关的基础知识 了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数 据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程 … 熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且能 设计与开发可视化大屏和商业报表 掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案 掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析 等 能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式： ) 报名入口为 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：

数据分析师发展前景 十年后没有数据分析师职业_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/0317639119.html, 数据分析师发展前景十年后没有数据分析师职业_光环大数据培训 光环大数据培训机构，普通人与精英的看得见的差距越来越小，借由互联网的分享意识和信息传播速度，在信息层面越来越平等，而且这个时代造成人与人之间的差距并不在于缺少资源、钱等硬件条件，而在于意识和你的思维方法。 时代赋予机会相对平等获取信息，如果不能用自己的话和案例来把道理讲清楚，指导自己的行为，那会浪费宇宙给你的机会。 「数据分析师将消失」具体指什么？ 十年后没有数据分析师这个职业，都是机器在做；十年之后Times周刊上年度最佳CEO是一个机器人”，基于此，我在想“假如他说的是对的，那我要做哪些事情来避免成为一个注定被机器取代的角色？”“我做哪些事情是机器无法取代的？” 他有没有可能故意说违心的话？至少在2017年，据不完全统计，在包括0402深圳IT峰会、0422中国绿郑州年会、0527贵州数博会等多次会议上均提出该结论。作为如此地位的人，多次公开演讲连续故意说假话的概率比较低，反而是愿意分享思考成果一致性表达的几率更高。 他关于数据分析师的论断，并不是孤立存在，而是他对于未来的整体分析的一部分。拿出最近一期在数博会上的演讲来作说明。 / 01 /开篇：为什么贵州能在大数据领域超车？ 最有价值的是思考问题方法，他也会抛出很多有价值的问题。开篇就很好地体现出来。 从不想当然：对一切事物好奇并探究原因？为什么最火的大数据会议出现在贵州？作为一个“先天不足”的省份，它是怎么通过把握未来而在4-5年异军突起？（想象一下，如果是传统后工业时代的玩法，50年内能超过北上广估计都很难）这个经验在公司和个人的发展身上有什么启发？

数据分析师个人工作总结

数据分析个人工作总结 在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。 一、虚心学习，努力提高网店数据分析方面的专业知识 作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感情。 二、踏实工作，努力完成领导交办的各项工作任务 三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作： 1.汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2.协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3.完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4.完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5.每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6.配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7.完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向 三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能

大数据、数据科学和数据分析的定义

大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。

Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不

数据分析师述职报告

数据分析师述职报告 述职采用夹叙夹议的方式，运用叙述和议论，还辅助以适当的说明。以下是整理的数据分析师，欢迎阅读！ 在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领;一、虚心学习，努力提高网店数据分析方面的专业知识;作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面;二、踏实工作，努力完成领导交办的各项工作任务;三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要;1.汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的;2.协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表数据分析个人工作在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。 一、虚心学习，努力提高网店数据分析方面的专业知识 作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。但是，公司为我提供了宽松的学

习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感情。 二、踏实工作，努力完成领导交办的各项工作任务 三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作： 1.汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2.协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3.完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4.完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5.每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6.配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7.完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。

大数据的就业方向

大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。 对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。 一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL 人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。 二、Hadoop开发 随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。 三、可视化工具开发 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 五、数据仓库研究 为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 六、OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

大数据分析师(ACP)认证考试大纲

阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍： 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： ●具备大数据相关的基础知识 ●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 ●了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数 据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 ●掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编 程 ●熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且 能设计与开发可视化大屏和商业报表 ●掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案

●掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 ●基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 ●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 ●掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析 等 ●能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式： 报名入口为3.PNyzrX 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识： 通用IT的知识： ●具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中 的至少一种 ●了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等 ●了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程， 函数等 ●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主 要产品和服务 ●了解软件工程的基本流程 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：

大数据分析师能力模型与企业需求报告

大数据分析师能力模型与企业需求报告 东湖大数据·数据智库 2017年3月

前言Introduction 大数据浪潮的激流中，市场空间得到迅速释放， 企业对于大数据人才的需求也越来越高，数据分析师则是这片翻腾浪花里的中流砥柱。 早在20世纪，数据分析岗已运用到企业业务层，“啤酒与尿布”的故事就是一个经典案例。新时代下，数据分析发生飞跃式升级， “大数据”推动起数据的深度分析与挖掘，使得研究结果更加客观、多维。 本次报告我们将同样以大数据的方式展开研究，摒弃传统调研式报告带来的主观数据误差，尽可能使此次研究报告发挥出应有的现实意义和社会价值。

目录/CONTENTS 大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE 大数据分析的企业需求分析ENTERPRISE DEMAND ANALYSIS OF BIG DATA ANALYSIS 数据分析师的能力模型构建DATA ANALYSTS THE ABILITY OF THE MODEL BUILDING 总结与附录SUMMARY AND APPENDIX

大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE

2014 大数据时代到来168亿市场产值 2015 2016E 数据来源：中国信息通信研究院，2016年8月。单位：亿人民币 中国大数据产业规模估计 大数据越来越火，随着互联网技术的升级，获取含量数据变的越来越容易，基于海量数据进行价值分析的数据分析人才成为了各大企业追逐的宠儿。 84.0 亿 115.9 亿 168 亿

大数据分析师简历范文

教育背景 时间：2012-09到2016-06 学校：XX理工大学| 专业：计算机科学与技术| 学历：本科 工作经历 工作时间：2016-06到2017-06 公司名称：xx市品汇科技有限公司| 所在部门：| 所在岗位：大数据分析师 工作描述： 我们公司的数据主要来源是web的日志数据，app端的行为数据，埋点数据，其他大型旅游网站的爬虫数据和我们公司本地数据库中的数据。然后我们将web中的产生的日志数据通过flume抽取到kafka中，通过spark streaming进行实时清洗，将日志字段全部打散并按需求进行特定格式转换，然后把清洗过的数据和kafka中的数据投递到HDFS中按照业务需求做mr清洗，清洗后的数据导入到hive仓库中用hql做数据分析，最后将结果数据分别导入到hbase数据仓库中和本地数据库中供续部门等进行调用，最后由展示人员将数据形成报表在前端展现。 整个项目组由12个人组成，数据收集组（2人）、数据清洗组（2人）、数据分析组（3人）、数据建模组（3人）、运维组（2人）。 我是属于数据分析组，主要负责用hive对数据的分析工作。有时也会干一些数据清洗工作。根据需求用mr清洗出我们所需要的字段，例如IP地址访客用户信息日期目录响应码访客来源的URL 访问所用设备等字段。然后导入到hive中用Hql进行分析。

我在我们公司前期主要负责编写mr清洗数据，将结构化的数据导入hive数据仓库中，编写hql对数据进行多维度分析，还用到了Hbase rowkey的设计和表格的建模。。后期我主要负责数据的管理，用hive和spark对数据进行日常分析，配合建模组的工作。 工作时间：2010-07到2017-07 公司名称：XX通信信息报社有限责任公司| 所在部门：| 所在岗位：大数据分析师、网络舆情 工作描述： 2010年7月~2017年7月在xx通信信息报社工作，担任过编辑、记者，以及分别担任过鹰眼舆情（中国电信互联网大数据产品）内容运营、产品运营和市场拓展负责人，拥有多年的传媒与互联网工作经验，熟悉传统媒体与微信微博论坛等自媒体传播、运营规律，熟悉网络数据挖掘和分析、宣传效果评估和危机公关，熟悉互联网产品、手机APP项目运营管理。其中：2010.07－2011.07 编辑、采访记者，每周2篇原创报纸稿件，熟悉新闻报道、人物采访和企业宣传等各类文章写作 2011.08－2013.08 报告主编，先后负责中国通信业、国资央企、20多家政府机关舆情报告，曾赴国资委新闻中心驻点，熟悉网络信息检索和分类、传播特点分析以及正向舆论引导2013.09－2015.09 产品总监，负责舆情产品市场调研、PC及APP产品策划、政府企业信息化项目解决方案编制、数据运维及产品优化、客户需求分析及投诉解答，熟悉互联网产品运营和管理

大数据分析师·人才培养计划·筑梦起航

一、大数据分析师时代背景 随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所 产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。 由于大数据处理需求的迫切性和重要性，近年来大数据技术已经在全球学术界、工业界和各 国政府得到高度关注和重视，全球掀起了一个可与20世纪90年代的信息高速公路相提并论 的研究热潮。美国和欧洲一些发达国家政府都从国家科技战略层面提出了一系列的大数据技 术研发计划，以推动政府机构、重大行业、学术界和工业界对大数据技术的探索研究和应用。目前，国内外IT企业对大数据技术人才的需求正快速增长，未来5～10年内业界将需要大量的掌握大数据处理技术的人才。 为了紧跟全球大数据技术发展的浪潮，我国政府、学术界和工业界对大数据也予以了高度的 关注。

国务院《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布，大数据已上升为国家战略。数据驱动的大数据时代到来了，你准备好了吗？正所谓机不可失，失不再来！只有站在时代的前列，你才会更具竞争力！ 二、大数据就业方向 根据16年数联寻英发布的首份《大数据人才报告》，目前全国的大数据人才经济46万，未来3-5年大数据人才的缺口将高达150万，随着缺口逐渐放大，大数据人才的薪资将会水涨船高。大数据的应用也会逐渐在行业中扩散开来，由金融、通信、电商行业逐渐应用到其他领域。

中国大数据市场正处于高速发展期根据易观的报告能够发现目前已经处在大数据市场高速发展的尾巴，企业深度利用数据价值的意识迅速提高，数据资产管理成为热门概念，企业开始愿意通过数据交易进行变现，各种与大数据有关的政策及法律法规不断完善，市场成熟后，入行门槛恐怕会相应提高，现在抓住最后进入大数据市场的机会非常重要，一个人的选择有时候比努力更重要。

如何区分三个大数据热门职业——数据科学家、数据工程师、数据分析师

如何区分三个大数据热门职业——数据科学家、数据 工程师、数据分析师 随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。它们是如何定义的？具体是做什么工作的？需要哪些技能？让我们一起来看看吧。 1、这3个职业是如何定位的？ 数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。 数据工程师是如何定义的 数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。如果你正为一个商业问题烦恼，那么你需要一个数据工程师。他们的核心价值在于他们借由清晰数据创建数据管道的能力。充分了解文件系统，分布式计算与数据库是成为一位优秀数据工程师的必要技能。数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时候，这些需求超过了数据工程师掌握知识范围，这个时候你就需要打电话寻求数据科学家的帮助。 数据分析师该如何理解 数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。 2、这3个职业具体有什么职责 数据科学家的工作职责 数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并清理成结果数据集。新的竞争环境中，挑战不断地变化，新数据不断地流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续的数据交互分析。当他们有所发现，便交流他们的发现，建议新的业务方向。他们很有创造力的展示视觉化的信息，也让找到的模式清晰而有说服力。把蕴含在数据中的规律建议给Boss，从而影响产品，流程和决策。 数据工程师的工作职责

大数据分析师

大数据分析师，啥时候该说Yes，啥时候该说No? 早在20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，就有“啤酒与尿布“的故事表现了大数据分析给企业带来的利益体现。这些年来大数据分析正在为企业带来巨大的变化。虽然越来越普遍，但数据分析中有些“YES”和“NO”却是必须遵循的。 YES!立体式分析 立体式分析即维度分析。产品数据挖掘应该在产品环境下从产品性能、市场需求、用户体验等方面切入分析。数据分析是带有商业性的，因此要立体性对于数据进行深层次整理分析，才能将各方面有价值的信息提炼出来对产品优化带来帮助。 YES!明确适用性 要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析方法对数据的要求很高，如果样本分布不符合要求，样本量数量不足，或存在大量伪样本，都将影响最后结果的正确性。譬如，我们经常要使用的因子分析、聚类分析，若样本量不足通过SPSS获得分析结果是没有任何意义的。 YES!正确整理数据库 在选择好分析方法分析数据时的同要按照要求整理数据库。错误的数据库格式对研究的弊处是显而易见的。在使用研究模型前，要考虑数据的适用性。同时，数据的合理转换也很重要。如在访问时经常提问出生年份而非年龄，这样可以避免误差。这样将收集到的数据进行转换也得到一样的结果。在计算时，我们还常整合几个变量成为一个或者另几个变量。 YES!分析数据可视化 大数据的体现往往是以海量的形式，而数据分析首先要整理，其次要分析。大数据的分析将能将普通的数字变成珍贵的信息，体现未来的趋势和相应的结果。一号店等企业使用大数据魔镜，将大数据可视化分析作为基础，建立起一体性的业务模型和产品，明确了顾客关系，提高了运营效率，运用数据规模化帮助企业规划。汉堡王通过Tableau系统让了解每天的业绩更便捷，为企业带来更大利润。 NO!轻视精准

数据分析师面试常见问题

数据分析师面试常见的问题 随着大数据概念的火热，数据科学家这一职位应时而出，那么成为数据科学家要满足什么条件？或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考，下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题，供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？ 9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？ 15、什么是大数据的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 18、你喜欢TD数据库的什么特征？

数据分析师职业生涯规划与等级

数据分析师职业生涯规划与等级 前段时间在微博上看到一张某集团的数据分析师职位层级表，由于表格太大，在网页上显得字体太小，很难看清楚，因此我将它简化处理成如下两张表格，分为层级1和层级2： 从表中可以看出，专家级的数据分析在分析方法的要求方面与资深数据分析师是相同的，层级2与层级1的能力差别主要体现在业务分析能力、管理能力和影响力等方面。要从“使命必达”的助理数据分析师，成长为“独挡一面”的数据分析专家，其中必然需要学习很多知识、积累很多经验、提升很多技能，这对从事数据分析的人有一定的指导意义，在做职业规划时可以参考。 按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，可以把分析能力划分为以下8个等级。

1. 标准报表 回答: 发生了什么？什么时候发生的？ 示例：月度或季度财务报表 我们都见过报表，它们一般是定期生成，用来回答在某个特定的领域发生了什么。从某种程度上来说它们是有用的，但无法用于制定长期决策。 2. 即席查询 回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？ 示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。 即席查询的最大好处是，让你不断提出问题并寻找答案。 3. 多维分析 回答：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？ 示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。通过多维分析(OLAP)的钻取功能，可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层剥笋，发现问题所在。 4. 警报 回答：我什么时候该有所反应？现在该做什么？ 示例：当销售额落后于目标时，销售总监将收到警报。 警报可以让您知道什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时告知您。警报可以通过电子邮件、RSS订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示 5. 统计分析 回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？ 示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。 这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报 回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什 么时候需要？ 示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。 预报可以说是最热门的分析应用之一，各行各业都用得到。特别对于供应商来说，能够准确预报需求，就可以让他们合理安排库存，既不会缺货，也不会积压。 7. 预测型建模 回答：接下来会发生什么？它对业务的影响程度如何？ 示例：酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP客户会对特定度假产品有兴趣。 如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可能响应的客户呢？如何划分出这些客户？哪些客

BDA大数据分析师

三、填空题（共25题，单空每空1分，双空每空0.5分，共25分） 1、在Excel中，在单元格格式对话框中可以设置字体____________________。 2、在Excel,A列存放着可计算的数据,公式"=SUM(A1:A5,A7,A9:A12)"将对____________________个元素求和。 3、要选取A1和D4之间的区域可以先单击A1，再按住____________________键，并单击D4。 4、在工作表Sheetl中，设已对单元格A1、B1分别输入数据20、40，若对单元格C1输入公式"=A1>B1"，则C1的值为____________________。 5、在Excel中单元格的引用(地址)有____________________和绝对引用两种形式。 6、数组Array（3，3，6）是____________________维数组。 7、常量声明使用____________________语句，声明常量时，需要对其进行赋值，并且赋值后该值不能再被修改。 8、在VBA中主要有三种循环语句，分别是：____________________、_____、For Each···Next。 9、打开VBA编辑器的方法包括，选择“开发工具|Visual Basic编辑器”菜单或用____________________快捷键。 10、当用户在一个对象上按下然后释放鼠标键时，____________________事件发生。 11、运行R代码“M<-array(1:9,dim=c(3,3)); N <- diag(M);”后，N[2]显示为____________________。 12、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[[2]]返回值为____________________。

大数据分析师需要具备哪些条件

大数据分析师需要具备哪些条件 随着大数据的迅猛发展，大数据分析师也变得炎手可热。大数据分析师通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策，为企业创造价值。 在国外，数据分析师已经开始在多个领域创造价值。而在国内，大数据的应用还处于萌芽状态，人才市场还不太成熟，正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师或“大数据分析师”。 那么大数据分析师到底需要什么样的条件，才能驾驭大数据这匹烈马以驰骋千里呢？ 相关学术背景 就BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望有统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域(DangerZone)—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。 一定的计算机编码能力 实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的必备要素。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。 数据分析与处理工具 所谓工欲善其事必先利其器，大数据分析师想要准确的挖掘数据背后的价值并且将成果展示出来，就必须要有实用可靠的工具。如果仅靠人力分析这种落后的方式本身就违反了大数据发展所代表的社会进步性和先进性。现在有许多大数据分析工具能从各个方面帮助大数据分析师完成工作，比如大数据魔镜，其丰富的可视化功能不仅是大数据分析师的数据挖掘利器，也是普通大众了解和参与大数据的桥梁。 目前，国内的大数据行业发展已从理论步入实践，数据分析师也会越来越受到关注。在大数据分析工具方面，更多更强的功能也亟需开发出来。