大數(shù)據(jù)分析師的工作是分析大數(shù)據(jù)的用戶行為，繪制用戶畫像，并利用分類算法、數(shù)據(jù)比較算法等一系列手段進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和決策支持。充分利用大數(shù)據(jù)帶來的價(jià)值，經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘和呈現(xiàn)，呈現(xiàn)給企業(yè)決策者的報(bào)告清晰、準(zhǔn)確，并有數(shù)據(jù)支撐。如果你對(duì)這個(gè)行業(yè)有濃厚的興趣，想成為大數(shù)據(jù)分析師，那么和八角藤教育一起來看看的報(bào)名流程吧。
大數(shù)據(jù)分析師就業(yè)趨勢
1. 豐富的就業(yè)機(jī)會(huì):隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對(duì)數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位的需求不斷增加。各行各業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)人才的需求不斷增長，提供了豐富的就業(yè)機(jī)會(huì)。
2. 跨行業(yè)應(yīng)用:大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應(yīng)用于金融、零售、醫(yī)療、制造、能源等行業(yè)。因此，大數(shù)據(jù)專業(yè)人士可以根據(jù)自己的興趣和專業(yè)背景選擇進(jìn)入不同的行業(yè)，從事不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和處理。
3、技術(shù)更新和發(fā)展:大數(shù)據(jù)技術(shù)本身也在不斷發(fā)展和演變，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、分析和可視化等方面的技術(shù)也在不斷更新。因此，持續(xù)學(xué)習(xí)和更新知識(shí)的能力對(duì)于大數(shù)據(jù)專業(yè)人員來說非常重要。只有不斷地跟隨技術(shù)的發(fā)展，我們才能保持競爭力。
4. 清晰的職業(yè)發(fā)展路徑:大數(shù)據(jù)行業(yè)的職業(yè)發(fā)展路徑比較清晰，可以從數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師等初級(jí)崗位逐步晉升到管理崗位或更高級(jí)別的技術(shù)專家。同時(shí)，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也提供了很多創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，對(duì)于具有創(chuàng)業(yè)精神和創(chuàng)新能力的人才來說，這也是一個(gè)值得探索的方向。
5. 與其他領(lǐng)域融合:大數(shù)據(jù)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)融合，創(chuàng)造更多新的應(yīng)用場景和發(fā)展機(jī)遇。因此，擁有跨領(lǐng)域知識(shí)和技能的大數(shù)據(jù)專業(yè)人員將更具競爭力。
大數(shù)據(jù)分析師發(fā)展前景
從城市崗位需求數(shù)量分布來看，數(shù)據(jù)分析師招聘區(qū)域主要集中在一線城市和新一線城市，需求量較大的城市為:北京、上海、深圳、廣州、西安。
從崗位薪酬來看，薪酬水平較高的省份是北京、上海、廣東、浙江、福建等地區(qū)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透到生產(chǎn)生活各個(gè)領(lǐng)域的同時(shí)，長三角和珠三角這兩個(gè)重要的經(jīng)濟(jì)區(qū)更是走在了應(yīng)用的前沿。
大數(shù)據(jù)分析師的職責(zé)
收集和清理數(shù)據(jù):大數(shù)據(jù)分析師需要從各種來源收集數(shù)據(jù)，并進(jìn)行必要的清理和預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。
分析和解讀數(shù)據(jù):大數(shù)據(jù)分析師需要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等技術(shù)手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，解讀數(shù)據(jù)背后的含義。
呈現(xiàn)和溝通結(jié)果:大數(shù)據(jù)分析師需要以圖表、報(bào)告等形式呈現(xiàn)分析結(jié)果，并與非技術(shù)人員進(jìn)行有效溝通。
支持決策:大數(shù)據(jù)分析師需要根據(jù)他們的分析結(jié)果來支持和建議業(yè)務(wù)決策。
大數(shù)據(jù)分析師需掌握的技能
Excel是日常工作中使用最多的工具，需要學(xué)習(xí)常用的函數(shù)和數(shù)據(jù)透視表。
SQL是數(shù)據(jù)分析的核心工具，主要學(xué)習(xí)Select、聚合函數(shù)和條件查詢。
Python專注于Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、Matplotlib庫、Pyecharts庫和Numpy數(shù)組。
至于工具部分，需要注意的是，不同的行業(yè)對(duì)工具的要求是不同的，比如金融行業(yè)會(huì)需要SAS這樣的工具。一般情況下，Excel、SQL、PPT、Python這四個(gè)工具可以處理大部分的數(shù)據(jù)分析工作。
