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數據分析師必備的5種技能
2019-03-12
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現如今，在大數據的浪潮中，很多人都開始學習數據分析的知識，因為數據分析這一行業的前景是十分明朗的，而這個數據分析也是需要學習很多知識的，我們在這篇文章中就給大家介紹一下關于數據分析師工作中需要學會的五種技能，希望這篇文章能夠幫助到大家。


其實大數據中涉及到了很多的技能，總的來說就是可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析能力、語義引擎、數據質量和數據管理的相關知識。首先我們給大家介紹一下可視化分析的知識，一般來說，大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。而業務分析是一個使用組織中可用的所有統計數據達成建設性結論的程序和研究。組織雇用業務分析專家，評估公司以前的報告，以了解他們是否正確進行。過去的報告有助于他們評估即將發生的事件是否有利于組織或反對。


下面我們就給大家介紹一下數據挖掘算法，其實大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。


然后我們給大家介紹一下預測性分析能力。其實大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。一般來說，預測性分析能力是區分高級數據分析師和低級數據分析師的標準之一。


然后我們說一下語義引擎，其實大數據分析廣泛應用于網絡數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。這些就是語義引擎的相關知識。


最后我們說一下數據質量和數據管理。通常來說，大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。


關于大數據分析師的基礎知識我們就給大家介紹到這里了，相信大家已經對大數據有了一定的了解了吧，大家在進行數據分析師工作的時候還是需要學習很多知識的，這樣我們才能夠做好大數據分析工作。


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