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)生的時間、條件、格式、內(nèi)容、長度、限制條件等。這會輔助大數(shù)據(jù)分析師更針對性的控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過程，避免由于違反數(shù)據(jù)采集規(guī)則導(dǎo)致的數(shù)據(jù)問題;同時，對數(shù)據(jù)采集邏輯的認(rèn)知提高了數(shù)據(jù)分析師對數(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?。?/span>
數(shù)據(jù)存取分為存儲和提取兩個部分。數(shù)據(jù)存儲，大數(shù)據(jù)分析師需要清楚數(shù)據(jù)存儲內(nèi)部的工作機制和流程，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)庫中按條件提取數(shù)據(jù)的能力;第二層是掌握跨庫表提取數(shù)據(jù)的能力;第三層是優(yōu)化SQL語句，通過優(yōu)化嵌套、篩選的邏輯層次和遍歷次數(shù)等，減少時間浪費和資源消耗。
3.數(shù)據(jù)挖掘：
在這個階段，大數(shù)據(jù)分析師要掌握，一是數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)基本原理和常識;二是熟練使用一門數(shù)據(jù)挖掘工具，Python或R都是可選項;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)用場景和優(yōu)劣性。
4.數(shù)據(jù)分析：
數(shù)據(jù)分析相對于數(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、顯著程度等方面對于業(yè)務(wù)的實際作用。
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)實際需求和場景而定。數(shù)據(jù)可視化永遠(yuǎn)輔助于數(shù)據(jù)內(nèi)容，有價值的數(shù)據(jù)報告才是重中之重。
以上就是圍繞大數(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招中。
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