大数据分析师ppt

简述信息一览：

• 1、数据分析师应该知道的九个问题
• 2、做完数据分析后,用什么可视化工具展示分析结果?
• 3、大数据分析师与普通数据分析师有何不同?
• 4、大数据分析要学什么
• 5、大数据分析师是什么?

数据分析师应该知道的九个问题

1、分析师成长是通过“干”、”思”、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你的商业意识、数据分析思维、技能得到提升，广积粮，缓称王，实现厚积而薄发。

2、解数据的获取与分析并非简单数数，需要明确数据来源、清洗步骤以及查询条件。建立标准流程，宣传数据***集、清洗、查询的分类与重要性，以及固定报表的必要性，可以有效提升业务认知。推荐关注数据仓库、数据治理、数据分析等书籍与资料，直观展示数据复杂性。

3、这通常发生在领导层对大数据概念的理解有误，以为一堆数据就是“大数据”。面对这种情况，应当明确指出数据的质量与结构问题，同时提醒业务部门数据清理与整合的重要性。对于数据团队较小或未与数据团队良好合作的情况，需要谨慎考虑。

做完数据分析后,用什么可视化工具展示分析结果?

Powerpoint 所谓的Powerpoint，其实就是经常所说的PPT。作为微软老大哥经典的软件工具，其商务场合出现的频次无人能及。而我身边很多数据分析师的朋友，其可视化的最终结果，通常都是用PPT来进行呈现的。

Flourish Flourish是一个直观、用户友好的平台，允许用户轻松创建交互式可视化。无需编程知识，只需上传数据，选择模板，即可生成专业级的可视化图表。 镝数图表 镝数图表提供丰富的图表类型和自定义选项，支持数据导入和图表生成，适合各类数据分析与展示需求。

前端展现工具方面，开源工具包括JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等，这些工具帮助用户更直观地展示和分析数据。而在商用分析工具领域，Cognos、BO、Microsoft、Oracle、Microstrategy、QlikView、Tableau、国内永洪科技的Yonghong Z-Suite等产品则提供了更加全面和专业的数据分析和展示解决方案。

首先，我们来看看市场上颇受欢迎的工具之一：Tableau。推荐给数据分析师、可视化爱好者以及企业用户。Tableau以其操作界面的灵活性、图表设计的简洁明了、高度的个性化程度以及优秀的易用性和交互体验而著称。对于新手而言，入门简单，随着经验的积累，还能解锁更多高级的图表可视化功能。

大数据分析师与普通数据分析师有何不同?

两个岗位完全不同。数据分析师是用数据的。数据工程师是把数据汇聚起来的。不过非要说好的话，数据分析师是比较好的。数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。

概念区别 Python数据分析师培训出来的数据分析师，是数据师的一种，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。

但是最主要的就是在数据分析技术、自主做项目以及业务领域洞察等这些能力上的不同。数据分析专家业务能力和技术能力的核心竞争力 一名优秀的数据分析专家，不仅在专业能力上要突出，并且要综合各项能力。

大数据分析要学什么

1、支撑性学科：学习统计学、数学、计算机科学等基础学科，这些是大数据专业的核心知识体系。 应用拓展性学科：涉及生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等领域，培养学生的跨学科应用能力。

2、作为大数据分析的基础，数学和统计学知识是必不可少的。这包括概率论、线性代数、描述性统计、推断性统计等。这些基础知识能帮助数据分析师理解和处理数据，以及构建有效的分析模型。 编程语言与工具 掌握至少一种编程语言（如Python、R或Java）对于大数据分析至关重要。

3、统计学是大数据分析的基础，它帮助分析师理解数据集的分布特征、中心趋势和离散程度等基本属性。概率论则是分析不确定性和随机现象的重要工具，对于预测模型的构建和理解数据的潜在规律至关重要。 编程语言与数据分析库 熟练掌握至少一种编程语言（如Python、R或Java）是成为大数据分析师的必要条件。

4、大数据分析师需要学哪些知识？ 数据库和SQL语言：了解数据库的基本概念和SQL语言的使用，包括数据建模、查询、数据管理等。 大数据技术：了解大数据技术的基本框架和工具，例如Hadoop、Spark、Hive、Pig等。

大数据分析师是什么?

大数据分析师对应的是CDA二级大数据分析师考试。他们专注于构建管理数据模型的技术，仔细检查数据，并提供报告和可视化来解释数据隐藏的见解，模型的优化和改进等。

大数据分析师是现代数据科学领域中不可或缺的专业角色。他们需要掌握一系列技能，其中最重要的是数据挖掘。数据挖掘涉及从大量数据中提取有价值的信息和模式。通过运用各种算法和技术，大数据分析师能够识别数据中的潜在规律，为决策提供有力支持。机器学习也是大数据分析师的核心技能之一。

数据分析主要是做数据的收集、挖掘、清洗、分析，最后形成具有业务价值的分析报告. 大包括数据体量的大，也包括数据维度的广.大数据工程师是个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。

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