大数据分析人才能力模型

文章阐述了关于大数据分析人才能力模型，以及数据分析能力对大数据人才的基本要求的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

具体来说，大数据人才首先应具备获取大数据的能力，例如能根据任务要求，综合利用各种计算机技术和知识，收集、整理海量数据并加以存储，为支撑相关决策和行为做好数据准备。其次，应具备分析大数据的能力，能根据具体需求，***用有效方法和模型分析数据，并形成报告，为实际问题提供决策依据。

“π型人才”的概念，相对“T型人才”而言，旨在强调全面发展与专长并重。相比“T型人才”的一专多能，π型人才更进一步，要求在至少两个专业领域具备深度技能与广泛知识，形成独特的竞争优势。深入剖析“T型人才”的局限性，我们发现单一技能难以在快速变化的时代持续保持竞争力。

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书中提到的一个概念引起了我的深思：π型人才。其实，世界上有两种人才，一种是T型人才，一种是π型人才。两者的区别在于：T只有一项技能，而π有两项技能。我们清楚的意识到不管你在哪个行业，哪个领域，都会发现干这一行的人太多了，所以掘金的机会少之又少。

努力做一个T型人才，多读书，读好书，建立在信息技术、金融等领域的知识库。

在大数据分析中，常见的数据分析模型包括：行为事件分析模型：这种模型以其强大的筛选、分组和聚合能力而著称，逻辑清晰，使用简便，因此在多个领域得到了广泛应用。

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漏斗模型：揭示转化路径的瓶颈/漏斗模型就像产品用户的旅程地图，清晰展示从流量到转化的每个环节。例如在直播平台，从下载到消费，漏斗展示每个阶段的转化率，帮助我们找出优化点。对于复杂流程，漏斗分析提供了直观的问题诊断视角。

- 商品模块：货龄、动销率、缺货率、结构指标、价格体系、关联分析、畅滞销分析。- 用户模块：新增用户数、增长率、流失率、有效会员占比、存留情况、用户价值分析、用户画像。数据分析模型 - 用户模型：构建用户模型、改进的用户模型构建方法、用户分群、用户行为数据分析。

常见数据分析模型有哪些呢？行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

关于大数据分析人才能力模型，以及数据分析能力对大数据人才的基本要求的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。