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一、大数据是什么呀
大数据是指常规软件工具在一定时间范围内无法捕获、管理和处理的数据集合。通过大量的统计，可以知道每个人喜欢什么，想要什么，从而得到自己想要的，比如精准营销，信用分析，消费分析等等。

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【etl做什么工作电商etl主要是做什么，数据仓库etl流程】二、大数据专业就业前景怎么样？
大数据领域还有很多工作岗位，尤其是大数据开发岗位，正在从大数据平台开发逐步覆盖到大数据应用开发，这也是大数据全面应用的必然结果。从2019年秋季招聘来看，大数据开发岗位数量明显较多，而且不仅仅是研发；d人才也要，应用型人才也要，所以本科生就业机会比较多。判断一个行业是否好找工作，首先会考虑找工作的难度。如果市场需求大，但是这个行业人才稀缺，那么这个行业的就业率就会很高。大数据正好属于这种行业。近年来，随着信息技术的发展和国家对数据产业的大力发展，越来越多的企业开始关注数据带来的效益。数据不再是一串冰冷的数字，而是企业高管手中的一盏明灯，必然增加市场对数据行业专业人才的需求；而国内开设系统数据教学的高校却寥寥无几。这种供需失衡会导致数据行业人才缺口较大，为数据人才的后续就业提供便利。按照职业发展方向，可以分为：1 。大数据发展方向：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师等工作岗位。d工程师、大数据架构师等。数据挖掘、数据分析和机器学习：涉及的岗位有大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析专家、大数据挖掘师、大数据数学家等。2.大数据运维及云计算方向：涉及的岗位如大数据运维工程师等。其中数据挖掘和数据分析是最容易入门的，也是人才缺口最大的发展方向。很多大型企业都会使用一些BI工具，比如Tableau，PowerBI，国内的黑马DataFocus，FineBI，永红BI等等，来辅助数据分析。大数据分析师需要熟练操作和使用这些BI工具，将数据的价值最大化。
三、为什么要做数据分析师：职业规划很重要
“数据分析”作为近年来最热的词汇，越来越受到人们的关注。而且这个行业就业面广，薪资相对较高，吸引了大部分毕业生的青睐。任何一个行业的进一步发展，都有初级、中级、高级三个阶段。要求熟练掌握Excel中级所需核心技能：高级需要掌握统计概率、掌握SQL、编程语言Python或r.数据分析岗位方向和工作内容可分为两大方向：业务方向——数据运营、数据分析师、商业分析、用户研究、成长黑客、数据产品经理等。方向——数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据仓库工程师等。业务岗位的数据分析师大多在业务部门，主要工作是数据提取，支撑各部门相关报表，监控数据异常和波动，发现问题，输出专项分析报告。想了解数据分析师的职业规划前景，可以了解一下CDA数据分析认证中心。CDA是大数据和人工智能时代数据分析专业人才的专业简称，是互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据采集、清洗、加工、分析、制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

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四、数据分析师主要做什么
数据分析师的工作过程简单的分为两部分，第一部分是获取数据，第二部分是处理数据。那么如何获取数据呢？首先要知道，获取相关数据是数据分析的前提。每个企业都有自己的存储机制。因此，基本的SQL语言是必要的。有了基本的SQL基础，再去学习语法的细节，基本上就可以得到很多数据了。当各项需求明确后，根据需要获取相关数据作为基础数据。获得数据后才能进行数据处理。获取数据并加工成你想要的东西是一个关键点。很多时候，有数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是根据需求处理好数据。只有把数据和需求结合起来，才能发挥数据的价值，才能看到需求的问题和本质。如果数据处理不当，如何从数据中发现问题？目前，大数据越来越成为研究行业的重要研究对象。面对高数据量、多维度和异构性的特点，以及分析方法的扩展，传统的统计工具已经难以应对。所以我们需要使用专业的数据分析软件。数据分析工具包括Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS对于数据分析师来说并不陌生。但是，这三种数据分析工具处理的数据分析场景并不相同。总的来说，SPSS是轻量级的，容易上手，但是功能相对较少，适合常规的基础统计分析。SPSS和SAS作为商业统计软件，提供了研究中常用的经典统计分析和处理方法。SAS功能丰富强大，支持编程扩展分析能力，适合复杂、要求高的统计分析。
五、数据处理与分析的步骤是怎么样
数据处理与分析分为五个步骤：第一步：确定客户的数据需求。一个典型的场景是，我们需要分析企业的数据，例如，公司通常有销售数据、用户数据、运营数据、产品生产数据.需要从这些数据中获取哪些有用的信息，策略是什么？
的制定进行指导呢？又比如需要做的是一份市场调研或者行业分析，那么需要知道获得关于这个行业的哪些信息。第二步：根据客户需求进行数据采集采集来自网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入五个数据源的数据，为客户提供定制化数据采集。目的是根据客户的需求，定制数据采集，构建单一数据源。第三步：数据预处理现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。第四步：数据分析与建模数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据模型是对信息系统中客观事物及其联系的数据描述，它是复杂的数据关系之间的一个整体逻辑结构图。数据模型不但提供了整个组织藉以收集数据的基础，它还与组织中其他模型一起，精确恰当地记录业务需求，并支持信息系统不断地发展和完善，以满足不断变化的业务需求。第五步：数据可视化及数据报告的撰写分析结果最直接的结果是统计量的描述和统计量的展示。数据分析报告不仅是分析结果的直接呈现，还是对相关情况的一个全面的认识。

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六、大数据所从事什么工作大数据技术专业可以从事的工作有这些：视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位有：1.大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。2.大数据系统分析师面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。3.hadoop开发工程师。解决大数据存储问题。4.数据分析师不同行业中，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。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。5.数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合6.大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄大数据可视化工程师岗位职责:1、依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、依据方案和技术选型制作可视化样例。4、配合视觉设计人员完善可视化样例。5、配合前端开发人员将样例组件化。想了解更多大数据从事工作的问题，“CDA 数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。