大數據分析師

大家有沒有發現，如果你在電腦或手機上搜索、閱覽過某方面的內容，在接下來的一段時間里，網站或者手機應用會根據大數據，自動給你推薦相關信息。這樣的推薦功能很便利，但也容易造成“信息繭房”。對信息安全十分敏感的特工們，認為大數據推送是一個很值得研究的課題。

為了更全面地了解相關知識，“易容大師”桃麗絲帶著學員們進入信息公司，學習如何成為—名大數據分析師。

什么是大數據分析師？

在了解大數據分析師之前，我們首先要知道，什么是大數據。

大數據，簡單說就是大規模數據的集合。大數據所指的數據資料量，規模十分龐大，在短時間內很難通過主流的軟件或工具，進行整理、處理并提供給人們使用。

大數據有“5V”的特點：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（低價值密度）、veracity（真實性）。

大數據分析師，顧名思義，就是專門研究大數據的專業人士。

大數據分析師要學會打破信息孤島，要會利用各種數據源，在海量數據中尋找規律或是發現異常。大數據分析師要負責大數據的數據分析，根據項目設計開發數據模型和處理算法，還要通過數據探索和模型輸出進行分析，并給出分析結果，以向客戶提供數據參考。

為什么要分析大數據？

現在社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通十分暢達，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質，可分為焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。大數據也是如此，其實它的重點并不在于“大”，而在于“有用”，數據的價值含量和分析使用成本，比數據本身更為重要。

進入大數據時代，數據信息對于各行各業來說都無比重要。如今的企業需要通過數據分析來實現精細化運營，以降低成本，提高效率。大數據分析師這個職業也就應運而生。

大數據分析師是如何工作的？

用專業技能讓數據“開口說話”

大數據分析師可不是什么人都能勝任的，必須掌握相關的知識與技能。

小偉上大學時讀的是電子信息科學與技術專業，他在大學期間就經常與各種不同的數據打交道。畢業后，他進入了一家集合圖文、短視頻、達人直播、店鋪代播、品牌供應鏈等為一體的綜合性多頻道網絡機構，目前工作中的數據分析、數據采集、數據歸納對于他來說是輕車熟路。小偉認為，大數據分析師更為準確的稱呼應該是大數據工程技術人員，即從事大數據采集、分析、挖掘等技術研究，并加以利用、管理、維護和服務的工程技術人員。

在他看來，所有數據都會“說話”，而且在幫助客戶調整運營時，必須讓數據來說話，這樣才能做到客觀理性、準確有效。

成為行業競爭的“大腦”

小偉每天的工作是從處理各種數據表格開始的。以研究“網絡直播帶貨”的大數據為例，他在工作時主要考慮的是“帶貨達人們之間的流行元素有哪些？頂尖帶貨達人選擇的產品有哪些？他們采用什么樣的形式和內容才能使商品成為爆款？這些商品有哪些競品”，等等。

比如，他在研究零食銷售市場的大數據時，要先了解目前爆款的零食產品有哪些、頂尖帶貨達人有哪些正在帶貨。接下來，通過大數據進行分析，這些產品如果匹配給自家公司的帶貨達人，要怎樣達到滿意的銷售量，要匹配什么樣的資源。而這些數據有的不是現成就能搜集到，需要用專業數據軟件，并經過分析師的分析才能得出。

小偉做的這些數據管理分析，相當于網絡直播帶貨的“大腦”。這個“大腦”中的數據需要小偉每天搜集、分析并實時更新，這樣才能在競爭中立于不敗之地。

零碎的步驟組成完整的分析工作

說到具體的工作步驟，每一位分析師的做法都不太一樣。他們會根據自己的項目特點，設定一套流程。

剛剛成為大數據分析師的妮可每一天都要完成這樣的工作步驟：

1.取數。數據提取是根據數據分析的目的或業務方的需求，從數據庫中提取所需數據。

2.做表。數據庫查詢、生成報表，一般公司的報表數量可能多達上百個。

3.做可視化展示。通過百分比、走勢圖、分布圖等方式讓大數據更直觀。

4.處理分析。通過分析工具、分析方法對數據進行探索，從中發現因果關系、內容聯系和業務規律等，為客戶提供參考。

5.總結匯報。做大數據分析的目的是從大數據中獲取有效信息，并依據信息做下一步的規劃。

6.與各部門溝通。大數據分析師就像一個團隊的中樞，不可或缺。

大數據分析師的前景如何？

隨著數字經濟的不斷深化，大數據分析行業的人才需求量正在不斷攀升，各行各業都迫切需要專門的大數據分析師。

人力資源和社會保障部發布的《新職業——大數據工程技術人員就業景氣現狀分析報告》顯示，在2025年之前，大數據分析師的行業需求將保持30%～40%的增速，需求總量在2000萬人左右。

該報告還指出，大數據分析師專業來源分為4個大類：數理類、經濟管理類、計算機類及其他專業。