1樓：
浩宇 （胸懷猶如宇宙，浩瀚無窮）
2樓：匿名使用者
資料分析主要有以下幾個方面的工作內容：
一為產品經理服務，國內產品經理不懂資料分析，而新產品的競爭情報分析、產品敏捷測試等都需要資料分析師幫助完成，後期產品迭代優化還是需要資料分析師採集使用者行為、習慣、評價等資料來完成；
二是為運營服務，產品運營中的使用者流量、**、顧客關係管理等需要資料分析師幫助完成；三是公司資料制定和標準建設、各部門資料打通，資料化管理等工作需要資料分析師完成；
四是資料情報和資料**為高層服務。
從以上四個方面看商業分析能力和業務知識能力就顯得尤為重要，這個時候是考驗分析師的業務理解能力及通過資料為企業解決實際問題的能力了。比如分析師的分析流程、分析思維、分析技能、展示說服能力。可以考慮進這方面專業的公司，或者運氣好碰到有經驗的老師帶你一段時間，像我運氣不錯剛進了決明就碰到了老師帶我，進步的很快，所以現在基本把這一套搞得很熟練了。
大資料、資料分析和資料探勘的區別是什麼？
3樓：時時時擦
區別：大資料
是網際網路的海量資料探勘，而資料探勘更多是針對內部企業行業小眾化的資料探勘，資料分析就是進行做出針對性的分析和診斷，大資料需要分析的是趨勢和發展，資料探勘主要發現的是問題和診斷。
釋義：大資料：指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產；在維克托·邁爾-捨恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》 中大資料指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有資料進行分析處理。
大資料的5v特點（ibm提出）：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（價值）veracity（真實性） 。
資料分析：是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。
在實用中，資料分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
資料分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得資料分析得以推廣。資料分析是數學與電腦科學相結合的產物。
4樓：cda資料分析師
1、大資料：指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
大資料的5v特點（ibm提出）：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（價值）veracity（真實性）
2、資料分析：是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。
在實用中，資料分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
3、資料探勘：涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支援向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。資料探勘的定義是從海量資料中找到有意義的模式或知識。
海闊憑魚躍，天高任鳥飛。對於進入這個行業的同學而言，你可以選擇讀研後再進入這個行業，也可以先就業，用你的工作經驗彌補你的學歷不足。大資料、資料分析或資料探勘是實踐性很強的學科，從實際工作中獲取的知識和能力是你在學校裡面無法學習到的，企業最終也是看重你的實際工作能力。
5樓：只愛小
大資料概念：大資料
是近兩年提出來的，有三個重要的特徵：資料量大，結構複雜，資料更新速度很快。由於web技術的發展，web使用者產生的資料自動儲存、感測器也在不斷收集資料，以及移動網際網路的發展，資料自動收集、儲存的速度在加快，全世界的資料量在不斷膨脹，資料的儲存和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給資料探勘技術的實施提出了挑戰（一般而言，資料探勘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行平行計算）。
資料探勘概念: 資料探勘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支援向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。
資料探勘的定義是從海量資料中找到有意義的模式或知識。
大資料需要對映為小的單元進行計算，再對所有的結果進行整合，就是所謂的map-reduce演算法框架。在單個計算機上進行的計算仍然需要採用一些資料探勘技術，區別是原先的一些資料探勘技術不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些演算法需要調整。
大資料和資料探勘的相似處或者關聯在於： 資料探勘的未來不再是針對少量或是樣本化，隨機化的精準資料，而是海量，混雜的大資料，資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。
在實用中，資料分析可幫助人們作出判斷。
拓展資料：
大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
在維克托·邁爾-捨恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》 中大資料指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理。大資料的5v特點（ibm提出）：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（低價值密度）、veracity（真實性）。
大資料開發和資料分析有什麼區別？
6樓：南瓜蘋果
1、技術區別
大資料開發類的崗位對於code能力、工程能力有一定要求，這意味著需要有一定的程式設計能力，有一定的語言能力，然後就是解決問題的能力。
因為大資料開發會涉及到大量的開源的東西，而開源的東西坑比較多，所以需要能夠快速的定位問題解決問題，如果是零基礎，適合有一定的開發基礎，然後對於新東西能夠快速掌握。
如果是大資料分析類的職位，在業務上，需要你對業務能夠快速的了解、理解、掌握，通過資料感知業務的變化，通過對資料的分析來做業務的決策。
在技術上需要有一定的資料處理能力，比如一些指令碼的使用、sql資料庫的查詢，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具層面上，變動的範圍比較少，主要還是業務的理解能力。
2、薪資區別
作為it類職業中的「大熊貓」，大資料工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內it、通訊、行業招聘中，有10%都是和大資料相關的，且比例還在上公升。
在美國，大資料工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元。大資料開發工程師在一線城市和大資料發展城市的薪資是比較高的。
大資料分析：大資料分析同樣作為高收入技術崗位，薪資也不遑多讓，並且，我們可以看到，擁有3-5年技術經驗的人才薪資可達到30k以上。
3、資料儲存不同
傳統的資料分析資料量較小，相對更加容易處理。不需要過多考慮資料的儲存問題。而大資料所涉及到的資料具有海量、多樣性、高速性以及易變性等特點。因此需要專門的儲存工具。
4、資料探勘的方式不同
傳統的資料分析資料一般採用人工挖掘或者收集。而面對大資料人工已經無法實現最終的目標，因此需要跟多的大資料技術實現最終的資料探勘，例如爬蟲。
7樓：海牛大資料
大資料分析是指對規模巨大的資料進行分析。大資料可以概括為4個v， 資料量大(volume)、速度快(velocity)、型別多(variety)、價值（value）。
大資料開發其實分兩種，第一類是編寫一些hadoop、spark的應用程式，第二類是對大資料處理系統本身進行開發。第一類工作感覺更適用於data analyst這種職位吧，而且現在hive spark-sql這種系統也提供sql的介面。第二類工作的話通常才大公司裡才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。
這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。
大資料作為時下最火熱的it行業的詞彙，隨之而來的資料倉儲、資料安全、資料分析、資料探勘等等圍繞大資料的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大資料時代的來臨，大資料分析也應運而生。
應用案例，與往屆世界盃不同的是，資料分析成為巴西世界盃賽事外的精彩看點。伴隨賽場上球員的奮力角逐，大資料也在全力演繹世界盃背後的分析故事。一向以嚴謹著稱的德國隊引入專門處理大資料的足球解決方案，進行比賽資料分析，優化球隊配置，並通過分析對手資料找到比賽的「制敵」方式；谷歌、微軟、opta等通過大資料分析**賽果......
大資料，不僅成為賽場上的「第12人」，也在某種程度上充當了世界盃的"預言帝"。
分析開始的時候，資料首先從資料倉儲中會被抽出來，被放進rdbms裡以產生需要的報告或者支撐相應的商業智慧型應用。在大資料分析的環節中，裸資料以及經轉換了的資料大都會被儲存下來，因為可能在後面還需要再次轉換。
8樓：加公尺谷大資料科技
大資料平台應用開發是目前乙個就業的熱門方向，一方面是大資料開發的場景眾多，另一方面是難度並不高，能夠接納的從業人數也非常多。大資料開發是在大資料平台基礎之上的開發，充分利用大資料平台提供的功能來滿足企業的實際需求。
大資料分析是大資料應用的乙個重點。大資料分析是基於大資料平台提供的功能進行具體的資料分析，資料分析與場景有密切的關係，比如出行大資料分析、營銷大資料分析、金融大資料分析等等。
大資料開發工程師：
開發，建設，測試和維護架構，負責公司大資料平台的開發和維護，負責大資料平台持續整合相關工具平台的架構設計與產品開發等；
資料分析師：
收集，處理和執行統計資料分析；運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義，需要業務理解和工具應用能力；
如何成為優秀的花藝師，怎樣成為一名優秀的花藝師
你好，請耐心看完！希望能幫助你，還請及時採納謝謝！花藝師又稱花藝設計師，所謂花藝師是通過花材的排列組合讓花變得更加的賞心悅目，更可以體現花中蘊含的微妙心思。小到插花 造型 植物的擺放，大到酒店大堂 大樓中庭 小型庭院的設計，無不體現著自然與人的完美結合，形成花藝的獨特語言。那麼，如何成為一名優秀的花...
如何成為一名優秀的汽車工程師
汽車工程師其實並不遙遠，整車廠裡真的有很多，乙個車間就有很多，比如 工藝工程師 質量工程師 還有負責物流的 負責效率的，真的有很多，這麼說是因為成為一名汽車工程師的門檻並不高，你只要讀了工科專業，只要被一家汽車廠錄用，只要去負責生產研發你就是成為了一名汽車工程師。但是呢，還是破冷水的，就像演員有很多...
怎樣成為一名優秀的硬體技術工程師
理論 實踐 實踐 實踐 相信自己就ok 樓上的一堆廢話.總的來說就四個字.學習.實踐.要有恆心 還有耐性.努力學習 和實踐 想當乙個硬體工程師，需要學哪方面的知識 硬體工程師需要學的基本課程有 普通基礎課 高等數學 大學物理 無機化學 專業基礎課 布林代數 電路原理 電子學 半導體物理學 工程數學 ...