如今，幾乎每個(gè)企業(yè)都朝著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)轉(zhuǎn)變，這也意味著他們需要更多專業(yè)的人才，來(lái)收集更多相關(guān)企業(yè)的客戶、市場(chǎng)及業(yè)務(wù)流程的數(shù)據(jù)。

那數(shù)據(jù)分析師怎么樣？我們?yōu)槭裁匆獙W(xué)數(shù)據(jù)分析？下面我們就來(lái)說(shuō)說(shuō)。

什么是大數(shù)據(jù)分析？

越來(lái)越多的人依賴互聯(lián)網(wǎng)。娛樂(lè)、辦公、生活幾乎都離不開(kāi)它。因此，我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。換而言之，正是我們創(chuàng)造了大數(shù)據(jù)時(shí)代，并將大數(shù)據(jù)變得更大。

據(jù)估計(jì)，到明年年底，我們每秒產(chǎn)生的累計(jì)數(shù)據(jù)將高達(dá)1.7MB。
數(shù)據(jù)的生成量增加，問(wèn)題也跟著增加。在這種情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法早已不適用。因此，我們需要大數(shù)據(jù)分析工具來(lái)處理高容量、高速度和多樣化的數(shù)據(jù)，從而發(fā)掘有用的結(jié)論。

大數(shù)據(jù)分析如何使工作變得輕松？

如果我們學(xué)會(huì)了使用數(shù)據(jù)分析的各種工具，就能夠從中得到更有價(jià)值的信息。但是，我們也需要注意到，這些數(shù)據(jù)正在急劇增加。

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，徹底改變了分析技術(shù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具（類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)）已經(jīng)無(wú)法處理各種形式的大數(shù)據(jù)。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，管理員可以輕松的生成各種數(shù)據(jù)報(bào)告，但這些報(bào)告提供的有效結(jié)論卻很少。我們?cè)陉P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中得到的有效結(jié)論的數(shù)量，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代的需求了。因此，很多人會(huì)選擇使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。令人遺憾的是，即使是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，也無(wú)法處理規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)量。

數(shù)據(jù)分析的類型有哪些？

數(shù)據(jù)分析的主題非常廣泛，它包括規(guī)范分析、預(yù)測(cè)分析、診斷分析、描述性分析。

1.規(guī)范分析：規(guī)范分析能夠讓你了解業(yè)務(wù)的各個(gè)方面，因?yàn)樗奶厥庑院秃?jiǎn)潔性，在任何行業(yè)都可以運(yùn)用。

2.預(yù)測(cè)分析：預(yù)測(cè)分析可以根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)情況。一些銷售型企業(yè)會(huì)運(yùn)用預(yù)測(cè)分析發(fā)掘他們的潛在客戶。

3.診斷分析：診斷分析用于尋找行為發(fā)生的原因。例如，我們可以對(duì)一個(gè)社交賬號(hào)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析這個(gè)社交賬號(hào)火與不火的原因。

4.描述性分析：描述性分析用于為企業(yè)或者個(gè)人提出有增值可能性的方法。以支付寶的芝麻信用分為例，支付寶會(huì)對(duì)每一位用戶進(jìn)行信用評(píng)估，信用分高的人可以無(wú)押金掃共享單車。

數(shù)據(jù)分析中使用了哪些工具？

1.Apache Spark：Apache Spark是用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的框架，是一種專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的計(jì)算引擎。

2.Python：Python是用途最廣泛的編程語(yǔ)言之一，在各種應(yīng)用程序中都有運(yùn)用，也包括機(jī)器學(xué)習(xí)。

3.SAS：SAS是一種高級(jí)分析工具，用于處理大量數(shù)據(jù)并從中獲得有用的結(jié)論。

4.Hadoop：Hadoop是最流行的大數(shù)據(jù)框架，是一種與Apache Spark相似的開(kāi)源集群計(jì)算環(huán)境。

5.SQL：SQL用于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。

6.Tableau：Tableau是最流行的商業(yè)智能工具，得到的數(shù)據(jù)可用于商業(yè)分析。

7.Splunk：Splunk是處理大量數(shù)據(jù)并從中獲得有用結(jié)論的首選工具。
8.R編程語(yǔ)言：R語(yǔ)言是數(shù)據(jù)分析師用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形應(yīng)用程序的第一編程語(yǔ)言。

使用數(shù)據(jù)分析的公司有哪些？

如今，各行各業(yè)，都會(huì)運(yùn)用到各種分析工具及技術(shù)，用于解析數(shù)據(jù)、可視化數(shù)據(jù)。

對(duì)于數(shù)字優(yōu)先的企業(yè)，數(shù)據(jù)分析的重要性就更不用說(shuō)了。Amazon，Facebook，Google和Microsoft都是數(shù)字優(yōu)先企業(yè)，如果不使用數(shù)據(jù)分析，毫不夸張地說(shuō)，它們將無(wú)法生存。

Amazon廣泛運(yùn)用了分析功能，根據(jù)你過(guò)去購(gòu)買過(guò)的東西來(lái)推薦合適你的產(chǎn)品。他們還會(huì)利用數(shù)據(jù)來(lái)建立客戶資料，從而為客戶提供特別定制的網(wǎng)購(gòu)體驗(yàn)。類似于淘寶的猜你喜歡，看到的往往都是你想要的。

Facebook這一類的社交軟件會(huì)通過(guò)用戶談?wù)摰膬?nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而了解到用戶感興趣的產(chǎn)品或服務(wù)，并且給不同的用戶投放他們更可能感興趣的廣告內(nèi)容。這一點(diǎn)我們?cè)谏钪惺褂蒙缃卉浖r(shí)也深有體會(huì)，剛和朋友提到自己想學(xué)點(diǎn)技術(shù)類東西，再打開(kāi)這些社交軟件就會(huì)有相應(yīng)的廣告推送。

Google更是坐擁所有數(shù)據(jù)，全世界所有人一天搜索次數(shù)就高達(dá)數(shù)十億次，這也使其成為地球上數(shù)據(jù)密集度最高的公司之一。正是如此，Google對(duì)數(shù)據(jù)分析師的招聘需求量也非常大。

寫(xiě)在最后

時(shí)下，很多大型企業(yè)都離不開(kāi)數(shù)據(jù)分析。在這樣一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的社會(huì)，懂得將數(shù)據(jù)再利用的企業(yè)定能成為行業(yè)的佼佼者。例如，優(yōu)步和愛(ài)彼迎。

優(yōu)步通過(guò)收集大量數(shù)據(jù)并且進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，打破了出租車領(lǐng)域的瓶頸，開(kāi)啟了網(wǎng)約車的時(shí)代，這使企業(yè)收益增長(zhǎng)了510億美元。

同樣，愛(ài)彼迎通過(guò)數(shù)據(jù)分析，給用戶提供了多樣化的居住選擇，為他們提供了更好的居住體驗(yàn)，使企業(yè)得到了更好的發(fā)展。

通過(guò)這兩家公司的事例，我們不難發(fā)現(xiàn)，任何懂得利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢(shì)的公司，都能夠毫不費(fèi)力地?fù)魯「?jìng)爭(zhēng)對(duì)手，使自己在自己的行業(yè)占據(jù)一席之地。

當(dāng)然，企業(yè)想要利用數(shù)據(jù)分析的結(jié)論去幫助企業(yè)發(fā)展，自然少不了對(duì)數(shù)據(jù)分析師的需求。所以，機(jī)智的小伙伴，你們知道為什么要學(xué)數(shù)據(jù)分析了嗎？數(shù)據(jù)分析師怎么樣？

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析师怎么样？我们为什么要学数据分析？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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