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数据分析人员的发展需求如何?

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标签： 数据分析人员发展需求 数据分析员
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张老师 数据分析师

在大数据时代，数据已成为重要的生产要素，渗透到各行各业。数据对企业来说变得越来越重要，而且逐渐成了企业核心竞争力的一部分。企业关注的不仅仅是数据本身，而且会更加重视数据的价值，以及数据对企业产生的影响。

大数据相关人才的欠缺将会成为影响大数据市场发展的一个重要因素。据Gartner预测，到2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，大数据将会出现约100万的人才缺口，需要社会、高校和企业共同努力去培养和挖掘。

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    1.描述型分析：发生了什么?

    这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

    例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

    2.诊断型分析：为什么会发生?

    描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

    良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

    3.预测型分析：可能发生什么?

    预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

    预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

    在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

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    刘老师 数据分析师

    1、数据清理

    数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性来“清理“数据。如果用户认为数据时脏乱的，他们不太会相信基于这些数据的挖掘结果，即输出的结果是不可靠的。

    2、数据集成

    数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。

    3、数据规约

    数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近地保持原数据的完整性。 这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同(或几乎相同)的分析结果。

    4、数据变换

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