大數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么?大數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí)內(nèi)
2022-05-01點(diǎn)擊量:3908
想要了解大數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么,可以先了解一下大數(shù)據(jù)分析的整體流程,首先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和存取,然后進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,再次數(shù)據(jù)建模分析,最后實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。這就是大數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容。大數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么1.數(shù)據(jù)采集:數(shù)據(jù)采集包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)間、條件、格式、內(nèi)容、長(zhǎng)度、限制條件等。這會(huì)輔助大數(shù)據(jù)分析師更針對(duì)性的控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過(guò)程,避免由于違反數(shù)據(jù)采集規(guī)則導(dǎo)致的數(shù)據(jù)問(wèn)題;同時(shí),對(duì)數(shù)據(jù)采集邏輯的認(rèn)知提高了數(shù)據(jù)分析師對(duì)數(shù)據(jù)的理解程度,尤其是數(shù)據(jù)中的異常變化。2.數(shù)據(jù)存取:數(shù)據(jù)存取分為存儲(chǔ)和提取兩個(gè)部分。數(shù)據(jù)存儲(chǔ),大數(shù)據(jù)分析師需要清楚數(shù)據(jù)存儲(chǔ)內(nèi)部的工作機(jī)制和流程,最核心在于,知道原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上需要經(jīng)過(guò)哪些處理,最后得到了怎樣的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)提取,大數(shù)據(jù)分析師先要具備數(shù)據(jù)提取能力。第一層是從單張數(shù)據(jù)庫(kù)中按條件提取數(shù)據(jù)的能力;第二層是掌握跨庫(kù)表提取數(shù)據(jù)的能力;第三層是優(yōu)化SQL語(yǔ)句,通過(guò)優(yōu)化嵌套、篩選的邏輯層次和遍歷次數(shù)等,減少時(shí)間浪費(fèi)和資源消耗。3.數(shù)據(jù)挖掘:在這個(gè)階段,大數(shù)據(jù)分析師要掌握,一是數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)基本原理和常識(shí);二是熟練使用一門數(shù)據(jù)挖掘工具,Python或R都是可選項(xiàng);三是需要了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法以及這些算法的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)劣性。4.數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)分析相對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘而言,更多的是偏向解讀,當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘算法得出結(jié)論后,如何解釋算法在結(jié)果、可信度、顯著程度等方面對(duì)于業(yè)務(wù)的實(shí)際作用。5.數(shù)據(jù)可視化:數(shù)據(jù)可視化要求大數(shù)據(jù)分析師除遵循各公司統(tǒng)一規(guī)范原則外,具體形式還要根據(jù)實(shí)際需求和場(chǎng)景而定。數(shù)據(jù)可視化永遠(yuǎn)輔助于數(shù)據(jù)內(nèi)容,有價(jià)值的數(shù)據(jù)報(bào)告才是重中之重。以上就是大數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么的回答。大數(shù)據(jù)分析行業(yè)可謂是急劇發(fā)展,更多的企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到大數(shù)據(jù)分析的重要性并且相關(guān)領(lǐng)域的崗位也在不斷擴(kuò)招中。...