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bwin娱乐平台 www.ueo5e.com.cn 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2018-07-20 | 作者:admin

近十几年来随着信息通讯领域的迅猛发展,已经进入了全新的数字化及智能化时代,大数据以全新概念出现在大众面前。从刚开始的无人谈及,到现在的盛行谈论,就这样走进了公众的视野。什么是大数据呢?对于数据分析师,它有意味着什么?处在人人高谈的大数据时代,数据分析师该了解哪些内容。

当下几乎每个行业都在努力追着趋势跑、紧跟大数据步伐,每家企业都担心被时代给抛下,甚至很多企业将大数据当做了救命稻草,大数据技术已经逐渐成为企业标配。但是大数据并不是万能的,并不是所有企业都懂得如何真正运用大数据,帮助其完成自身的转型升级、驱动其业务的增长。

 

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大数据的定义

什么是“大数据”,目前并没有统一的定义。维基百科提供的定义有些拙劣,也不完整:“ 大数据,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过主流的工具,在合理的时间内撷取、管理、处理、并整理成为人们所能解读的信息 “。

IBM 提供了一个充分的简单易懂的概述:

大数据有以下三个特点:大批量(Volume)、高速度(Velocity)和多样化(Variety) 。

大批量 – 大数据体积庞大。企业里到处充斥着数据,信息动不动就达到了TB级,甚至是PB级。

高速度 – 大数据通常对时间敏感。为了最大限度地发挥其业务价值,大数据必须及时使用起来。

多样化 – 大数据超越了结构化数据,它包括所有种类的非结构化数据,如文本、音频、视频、点击流、日志文件等等都可以是大数据的组成部分。

MSDN的布莱恩·史密斯在IBM的基础上增加了第四点:

变异性 – 数据可以使用不同的定义方式来进行解释。不同的问题需要不同的阐释。

用数字了解数据:

数据分析师的职责,就是从大数据库中提取信息,通过数据挖掘和数据存储为人力资源、市场营销、客户服务和运营等多个业务领域的决策提供信息。

 

据前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》数据显示,2016年我国大数据行业市场规模约168亿元,同比2015年的116亿元增长了44.8%。

图片1 - 大数据时代的数据分析师领域

现在,中国的海量数据快速增长,数据量年均增速超过50%,预计到2020年数据总量在全球占比将达20%。

从专利上看,中国大数据技术产业不断突破,大数据专利公开量约占全球的40%,涵盖了制造、商务、金融、交通、医疗等众多领域。

此外,融合新动能加快培育,2017年,中国数字经济总量达到27.2万亿元,同比增长20%,占GDP比重达32.9%,贡献了GDP增长的55%。

根据美国劳工局数据统计,到2024年,大数据相关岗位将增加440万;

PayScale数据显示,德国数据分析师的年均收入为41329欧元(合计51320美元),英国为25511英镑(合计32930美元),瑞士为88049法郎(92838美元)。

数据分析的机会领域

当“网站分析”发展到“数据智能“,毫无疑问,数据分析人员也工作也应该发生一些转变,过去的工作主要是以网站为中心并制定渠道的具体战术,而在将来则需要负责更具战略性的、面向业务和(大)数据专业知识的工作。

数据分析师的主要关注点不应该是较低层的基础设施和工具开发。以下几点是数据分析的机会领域:

处理 :掌握正确的工具以便可以在不同条件下(不同的数据集、不同的业务环境等)进行高效的分析。目前网站分析专家们最常用的工具无疑是各类网站分析工具,大多数人并不熟悉商业智能和统计分析工具如Tableau、SAS、Cognos等的使用。拥有这些工具的专业技能将对数据分析人员的发展大有好处。dsj2016072003 - 大数据时代的数据分析师领域

NLP:学习非结构化数据分析的专业技能,比如社交媒体、呼叫中心日志和邮件的数据多为非结构化数据。从数据处理的角度来看,在这个行业中我们的目标应该是确定和掌握一些最合适的分析方法和工具,无论是社会化媒体情感分析还是一些更复杂的平台。

可视化 :掌握仪表板的展示技能,或者宽泛点来说,掌握数据可视化的技术是摆在数据分析师面前一个明显的机会(注:不要把数据可视化与现在网络营销中常用的“信息图”infographics相混淆)。

行动计划

在大数时代,其中一个最大的挑战将是满足需求和技术资源的供给。当前的“网站分析”的基础普遍并不足够成熟以支持真正的大数据的使用,填补技能差距,越来越多的“网站分析师”将成长为“数据分析师”。

使用大数据,这是耗费大量成本的问题,值得一提。人们需要了解大数据如何以从未想象过的方式悄然改变世界。

当人们利用大数据的强大功能来改善人口统计学研究并定制其用户体验时,可以充分利用这一工具的强大功能,推动全球范围内的业务发展,无论其位置如何。

学习好数据分析万向行业在等你:

财务:创新技术和投机技术将成为养老金成功完善的关键性驱动因素;

银行:大数据能够提升客户参与度,并且最大程度地减少客户服务咨询;

法律:21实际的法律将基于数学和数据分析的结合,例如米兰麦克律师事务所正在与数据科学家合作,进行账目分析、人事分配、时间安排和文件流程等工作,以更准确地确定公司的成本及利润;

能源方向:公共事业和店里行业正处于几十年来最严重的的破坏之中,大数据将帮助人类通过技术变革,更好地节能减排;

医学:可穿戴设备、数据传感器等在医疗保健行业变得越来越普遍,数据分析可以为更加个性化的护理系统提供帮助;

艺术文化:在app上扫描绘画,不只是用户识别,它还可以提供有关艺术及创作者的大量信息,而不仅仅是标签显示的内容。

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