因为大数据爆发，因此出现了大数据开发、大数据分析这两大主流的工作方向，目前这两个方向是很热门，不少人已经在开始转型往这两个方向发展，相较而言，转向大数据分析的人才更多一点，而同时也有不少人在观望中，这边科多大数据收集了十个为什么要学习大数据分析的十个理由。

下面我们一起来看看大数据专家写给大数据分析学习者的10个理由

为什么大数据是新的前沿

如果你想在这个世界取得成功，你必须学习趋势。通过查看可用于您的利基的分析数据，您可以确定不同的方法 ，您可以通过这些方式取得积极的成果。一切都取决于数据。从大型跨国公司到小企业。所有伟大的人都使用这些数据为公司的未来制定更好的策略。现在想象成为所有这种疯狂的中心。想象一下，在作出重大业务决策之前，他们是如何做到的?那就是你将和谁同行才能快速成为优秀的数据分析决策师?

你应该学习数据分析的原因

1.数据分析现在是顶级组织的优先事项

随着市场竞争的加剧，顶级组织正在转向数据分析，以确定其服务和产品的新市场机会。目前，77%的顶级组织认为数据分析是业务绩效的关键组成部分。这意味着大数据专业人员对公司政策和营销策略产生巨大影响。

2.增加就业机会

随着公司开始意识到他们无法全面收集，解读和使用数据，他们开始寻找可以这样做的专家。如果您查看所有主要的就业机会平台，您将看到越来越多的职位发布寻找数据分析师和顾问。具有这一特殊技能的专业人士的需求正在上升，而供应仍然很低。这为这一-领域的个人创造了巨大的就业机会。

3.增加数据分析专业人员的工资

随着需求稳步增长，供应依然低迷，数据分析专家越来越多地得到报酬。在印度，像现在这样，数据分析专业人士的平均支付比其他IT专业人士的平均水平高出50%。随着越来越多的公司意识到这些专业人员对组织的重要性，这一趋势在全球显而易见。

4.大数据分析无处不在

正如现在在当今工作场所使用计算机一样，使用故据分析专业人士来促进增长是缓慢的。DataAnalytics几乎没有任何部门保持不变。

5.你会有不同的职业选择

数据分析专家拥有广泛的职称和领域。由于大数据几乎在今天使用。您可以选择:

-指标和分析专员

-数据分析师

-大数据工程师

-数据分析顾问

这些只是您有以在大型组织（如IBM.ITrend.Opera.oracle等）中掌握的一些职位，并且可能性是巨大的。

6.您将成为公司决策的核心

工作场所不满的主要原因之一是大多数员工觉得没有决策权。他们经常觉得这只是一个很棒的公司轮毂。作为数据分析专家，您将成为您所选公司决策的核心。事实上，您将成为企业决策和未来战略的一个组成部分，从而为组织内部发挥重要作用和目标。

7.大数据分析的采用率很高

正如公司开始转向社交媒体品牌广告和客户参与一样，他们也开始转向数据分析。今天几乎不可能找到没有社交媒体的品牌。就数据分析适应而言也是如此。在不久的将来，每个公司都将需要数据分析专家。这使得它成为一个明智的职业生涯，实际上有一个未来的业务。

8. 数据分析正在快于预期

Nimbus Ninety进行的一项调查显示，数据分析的速度要比预计的快得多。调查发现 数据分析技术将在未来3年内寻找技术。

9.它代表完美的自由职业机会

在不久的将来，绝大多数的劳动力不会被束缚在一个雇主身上。人们正在稳步寻找各种各样的收入来源和方法，通过这些渠道找到完美的工作与生活平衡。数据分析，这是一个研究数字、趋势和数据的一般问题 ，为您提供了一个完美的机会，成为世界上一些最大的公司的高薪自由职业者或顾问。在很大的IT基础上，这种工作可以在任何时候从世界任何地方完成。因此，您不必被绑在桌子上。

10.开发新的收入来源

您可以分析并将好的数据信息用于良好用途，您可以轻松识别新的和未开发的创收流。这是通过增加收入来丰富您的生活的最佳方式之一。

以上算是关于大数据专家写给大数据分析学习者的10个理由，可见就目前来看，大数据分析工程师算是一个不错的方向，而且由于其对编程要求不高，学习门槛相较而言也比较低，所以如果想要进入大数据行业，但是又对编程不感兴趣的朋友，可以考虑往大数据分析方向发展。

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     不知道什么是数据分析的菜鸟看过来，料哥给大家来点通俗易懂的浅谈下数据分析这件事。

1、什么是数据分析；

      数据分析简单的理解就是对数据进行分析；指用适当的统计分析方法对收集到的大量数据进行分析，将他们汇总、整理并消化，以求得最大化的进行开发数据。

2、数据分析的分类；

      数据分析大致可以分为三类：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。

按等级分：

      数据分析可以分为：初级数据分析（描述性数据分析）、高级数据分析（探索性数据分析、验证性数据分析）。

      同时，初级的数据分析常用的数据分析方法有：对比分析法、平均分析法、交叉分析法；高级数据分析常用的数据分析方法有：相关分析法、因子分析法、回归分析法；

3、数据分析在企业日常经营中的作用：

      ①、用于现状分析

      ②、用于原因分析

      ③、用于预测分析

      想要了解更多关于数据分析的相关知识，持续阅料网【数据分析】专题哦！

可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。

其实数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。

一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。

数据可视化的优势

1、传递速度快

人脑对视觉信息的处理要比书面信息块10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。

2、数据显示的多维性

在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。

3、更直观的展示信息

大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。

4、大脑记忆能力的限制。

实际上我们在观察物体的时候，我们大脑和计算机一样有长期的记忆(memory 硬盘)和短期的记忆(cache 内存)。只有我们让要记下文字，诗歌，物体，一遍一遍的在短期记忆了出现之后, 它们才可能进入长期记忆。

很多研究已近表明，在进行理解和学习的任务的时候，图文一起能够帮助读者更好的了解所要学习的内容， 图像更容易理解，更有趣，也更容易让人们记住。

常用的可视化工具

1、Microsoft Excel

对于这个软件大家应该并不陌生，对于一般的可视化这个软件完全足矣，但是对于一些数据量较大的数据则不太适合。

2、Google Spreadsheets

Google Spreadsheets是基于Web的应用程序，它允许使用者创建、更新和修改表格并在线实时分享数据。基于Ajax的程序和微软的Excel和CSV(逗号分隔值)文件是兼容的。表格也可以以超文本链接标记语言(HTML)的格式保存。

3、Tableau Software

Tableau Software现在比较受大家的欢迎，既可以超越Excel做一些稍微复杂的数据分析，又不用像R、Python哪种编程语言进行可视化那么复杂。好多人都有推荐这款软件。

4、一些需要编程性语言的工具

R语言、Java、HTML、SVG、CSS、Processing、Python。这里主要是列举一下有哪些编程语言可以实现可视化，具体如何实现需要读者自行学习。

今天准备聊一聊数据分析师，这个高大尚的职业，先用一个网上看到的段子来开头，先聊一下什么是数据分析师。

一个哥们，有次聚会时说自己买了很多条IPhone数据线，家里每个房间插一条，走到哪儿都能随时充电。。。。。在场的姑娘都当成是段子笑笑就过去了，只有个细心的姑娘悄悄问他买了多少条，他说42条。现在她和他在北京三环内总共42个房间的数套豪宅愉快地生活，下个月结婚。

程序员看数据分析师

从这个段子里是不是可以看出来，数据分析威力巨大，而且数据分析师最擅长的就是数据分析，他们的工作就是用数据来证明观点，从而指导公司发展或业务方向之类的问题。我平常的工作会和很多分析师打交道。我了解到的分析师这个群体大多是在投行、一线咨询公司这样提供专业服务的乙方公司工作。曾听人这么说过，这些公司大概是世界上智力密度最高的地方。

不同行业和公司之间都有鄙视的食物链，像我们这种本身就自带清高属性的程序员，和他们之间的鄙视关系我就不多说了（我老板居然是个分析师）。有一类分析师，经常被我们鄙视，他们经常说自己做事是有方法论的，当遇到一个问题，要先怎么分析，然后怎么拆解，再找什么数据来论证，最后下结论写成PPT。当我刚刚接触数据分析这一行的时候，我经常问自己一个问题：“这帮分析师可以做‘公司医生’，帮公司解决各种问题，制定战略，那他们为什么自己不去当老板，自己干呢？”

强大的数据分析师为什么不自己创业

不过到现在，我渐渐可以回答这个问题了。打个比方，这就好像军师为什么不去做皇帝。这个比喻可能不是那么的恰当，我只是想表达一下，去创业自己开公司需要多方面的能力，和咨询投行的思维和工作方式、工作内容都有很大的差异。假设你找到了一个产品做不好的原因或者说你知道了应该要怎么样才能做好一个产品，这也并不表示你亲自去执行的时候就一定可以成功。

再举个例行，如果有个咨询公司的分析师帮助一个卖啤酒的公司分析受众用户，制定方案提升品牌效果，最终实现了业绩的大幅提升，那么这个分析师之后就可以自己去卖啤酒赚钱了吗？这显然不行吧，零售行业还有自己的渠道，自己的销售体系，这些都是很复杂的，但这些确是创业必不可少的。

说了这么多分析师不好，再说以后我就没法混了，接下来我要说一下他们的优势了。

数据分析师特点

我先说他们的特点，大多数拥有高学历，海归的优秀背景，特别出色的逻辑思维能力（当然我认为程序员的逻辑能力是最强的，哈哈）以及异常善于表达。大多数程序员的表达能力都比较弱，用10分当满分，可能大部份程序员都会不及格，但是对于分析师来说，可能需要9.5分起步了，就是这么夸张。

分析师们还有一个特质，对数字异常敏感。之前听说我们上面有个老板，每个月都会看我们提交的月报，用来分析产品的数据趋势，只要有一个数字，在两次报告中不一样，不管这中间间隔了一个月还是几个月，她马上就能发现数字不一样。这种能力也是不得不服。

我还发现，分析师大多都有很强的个性，在讨论中都有自己鲜明的观点，这可能和他们的工作有关，工作中就一直在论证不同观点的正确与否。所以我平常决对不会和分析师在某件事上去争辩，因为我相信，就算去争，也不会有结果。

欢迎关注我，公共号也有，狂奔的豆沙包

什么是数据分析报告：公共安全管理的“论述题”

数据分析报告在社会不同行业、不同用途中的概念各有不同，其内涵与数据研判、比对分析也多有重叠。

本文仅针对公共安全管理领域，区别于警务实战中的数据建模、比对碰撞、数据关联、情报研判等应用，对公安数据分析报告做如下定义：公安数据分析报告是指在公共安全管理领域，通过对事物多维数据的全方位分析，揭示发现事物产生和发展的深层规律，服务于各项公安事物的评估、决策和研究等需求的数据应用形式。

如果将公安大数据中的关联分析、碰撞比对、数据建模看作是以求得答案为目的的选择、填空和问答题，那么数据分析报告更像是论述题。

与上述实战应用相比，数据分析报告更注重分析过程，以得出更加科学的研究结论。

以实有人口数据为例，人口数据库一般由6-8个数据表的100余个数据项组成。不仅包括常见的姓名、身份证号、住址，还有迁出(迁入)时间、迁移原因、学历、工作、家庭、原住地等数据。

一份详细的人口数据分析报告，可以分析不同时间地点，基于不同原因的人口变化趋势，其背后反映了经济社会发展的宏观环境和政策的变化。

比如新城区的人口迁入数据，反映了新城区建设吸引外来人口的趋势和效率;重点学区房屋实有人口变化幅度，反映了稀缺教育资源对群众购房定居选择的影响程度等等。

总之，公安数据分析报告的目的不同于实战中的数据比对碰撞，重点不在于得出某个具体答案，而更侧重于分析本身和由此得出的结论，用于支撑宏观决策，研究关于公共安全管理的宏观形势趋势。

决策分析支撑：数据分析报告作用日益凸显数据时代的公共政策制定，离不开全面的数据分析。而自媒体时代也使得政策施行过程中，一份有说服力的数据分析报告，可以起到事半功倍的宣贯效果。

我们曾经以某市重点中学搬迁政策的执行为例进行了数据分析实验。由于城市发展需要，政府制定了将某重点中学搬迁至新区的政策。在政策实施之初，出现了部分群众不能理解和反对的情况，致使搬迁无法按时实施。

本文仅从公安数据分析角度，谈谈数据分析报告在类似政府决策执行中的应用探索。

其实，笔者分析了原中学驻地的交通和人口相关数据，形成了如下报告和结论：该区域集中了重点小学、初中和高中，单位面积的在校生密集度远高于其他区域。

从交通数据看：在放学高峰时段，其他路段平均每车行驶单位距离用时约为0.2分钟的情况下，而该路段平均每车用时约15分钟，75倍于其他路段。即使平均到全天，该路段平均过车用时仍然是全市平均值的10到20倍。

交通压力过大制约了目标道路作用的发挥，降低了区域生产生活效率，也增加了全市平均交通成本。

从“一标三实”实有房屋、实有人口数据看，在校生多造成区域人口流动较大，暂住陪读人口占比远高于其他区域，流动商贩集中，而作为老城区，该区域功能性建筑和基础设施远远不能满足需求，从“实有房屋”数据分析，被用于经营的社区住宅占比较高，导致管理成本增加，安全隐患增多。

类似的宏观决策从制定到执行，会综合经济社会民生等海量数据及分析，公共安全领域的数据分析作为不可替代的组成部分，无疑将起到重要作用。

因此一份多维度分析、全面详实、有所侧重的数据分析报告，一方面有力支撑政府决策前的调研研判，另一方面又可以在政策制定后的宣贯执行中更好地支撑说明。

公安机关在大数据应用研究、探索和实践过程中也发现了不少问题，成为制约公安大数据深度应用的瓶颈，并且在一定程度上挫伤了基层科所队对大数据应用的积极性。其中主要表现以下几个方面：

一是对大数据的认识上有偏差。

大数据应用的基础是数据自身所蕴含的价值，需要考察数据的“价值比重”，因为对于价值比重较低的数据会极大地耗费数据清洗、处理和运算资源，投资回报率很低。

因此对于公安机关来讲，并非数据越多越好，而是需要对数据的价值进行预先评价和甄别。公安机关管控和服务的对象主要是人，把“人”管好了，服务好了，社会也就好了，因此数据价值评价的标准首先是数据是否能够和人产生关联，以及产生关联的代价。目前很多公安机关在大数据应用中，不加甄别地把互联网上的很多数据直接来用，消费了宝贵的数据运算资源，反而起到了事倍功半的效果。

二是与人直接关联的数据资源较少。

当前公安机关所掌握的数据资源，除了人口库、机动车登记数据库等相对静态的数据外，还有机动车卡口采集、实名制住宿乘车（机）记录、上网行为、手机MAC地址采集等数据，其中车辆号牌、实名制登记等数据虽然可以直接关联到人，但对于一个公安机关重点打击和管控的对象来讲，完全可以通过套牌、冒名等手段进行躲避，使我们无法采集到真实的数据，且数据采集的范围受到很大限制。

而上网行为、手机MAC数据具有采集范围广、采集成本低、真实性高等特点，但又很难与人进行关联。

三是视频图像等非格式化数据无法直接参与大数据运算。

公安机关掌握的众多数据资源中，覆盖最广、信息最丰富、规模最大、采集成本最高的是视频图像资源，但由于视频图像数据是非格式化数据，无法直接参与大数据运算和处理，还需要传统的人工方式和人海战术进行查看和甄别，不仅极大地降低了大数据的应用效能，也造成了极大的资源浪费。

四是大数据应用层级还比较低。

不少大数据应用还仅仅停留在信息组合查询和对数据的宏观统计分析上，如本月发生了多少起案件、分布在哪些区域等等，并以数据可视化的方式在中心大屏上呈现出来，看起来很高大上，实际上对公安业务产生不了多少实战意义。

公安大数据应用的目的是要通过大数据的分析把关注的目标具体到某个人和未来可能会发生的某个事件，从而形成以“人+事件”为核心的分级分类管控和预测预警机制，做到先发制人，掌握社会治安防控的主动权和主导权。

这篇文章从整体框架出发，介绍了数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。

数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出：

大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体的、系统的思维框架；

大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。

这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。

一、数据分析价值观

如何让数据分析真正发挥价值？我认为必须在

价值认同、工作定位和商业模式

三点上取得突破。

（一）数据分析的价值认同

做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。放到一个企业里面，企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。

如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。

（二）数据分析的工作定位

做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的 “取数”、“做表”、“写报告”。在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：

利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案

。

当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到

助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）

的三大作用。

（三）数据分析的商业模式

做好数据分析，要对企业的商业模式非常了解。数据分析的最终目的还是服务于企业的增长目标，所以务必要对行业背景、业务含义、产品和用户有着深刻的认知。

还是以 LinkedIn 为例，作为企业增长的重要环节，LinkedIn 在产品设计之初就优先考虑到了数据的价值模式。首先是用户的增长、使用和活跃，然后产生大量的数据，最后根据数据进行业务变现（企业广告、企业招聘、高级账号等）和用户增长，从而不断良性循环。

只有认可分析价值、明确工作定位、深谙商业模式，数据分析才能走在正确的轨道上。

二、数据分析方法论

（一）数据分析的框架

在整个数据分析框架中，用户是数据的来源，也是数据分析最终要服务的对象。整个分析框架可以分为四大层次，依次是：数据规划、数据采集、数据分析和数据决策。

从用户、业务系统，到数据采集平台、ETL、数据仓库， 再到分析、BI、DM、AI、洞察，再到决策、行为、价值，最终回到用户。

上面整个分析框架中，越底层的占用的时间和精力越多，而顶层的耗时较少。从产生的价值来看，越底层的产生的价值越低，越顶层的产生的价值越高。大家想一下就会理解，做数据分析的过程大多时间是耗费在数据采集、清理、转换等脏活累活上面，最有价值的分析和决策部分往往耗时很少。

因此，大家做数据分析应该把重心放在最有价值的分析和决策两个层面上，并且尽可能使用工具实现底层的自动化操作。

（二）数据分析的方法论

数据分析应该帮助我们不断优化营销、运营、产品、工程，驱动企业和用户的增长，而不是为了分析而分析。在这里我给大家介绍两个方法论，一个是业务上的 AARRR 模型，另一个是分析上的学习引擎。

AARRR 是著名的 Growth Hacker （增长黑客）海盗法则，依序分别是 Acquisition（获取用户）、Activation（激发活跃）、Retention（提高留存）、Revenue（增加收入）和 Referral（推荐传播）的首字母简称，覆盖用户整个生命周期。我们在进行数据分析的时候，应该考虑用户正处于 AARRR 模型的哪个部分、关键数据指标是什么、对应的分析方法又是什么？

“ 学习引擎 ” 是《精益创业》一书中提倡的精益化运营方式，在硅谷被大小企业广泛采纳。当我们有一个想法的时候，可以采用最简可行化产品（MVP）的方式将其构建（Build）出来。产品上线后，我们需要衡量（Measure）用户和市场的反应。通过分析收集到的数据，我们可以验证或者推翻我们之前的想法，从而不断学习（Learn）和优化。

（三）数据分析的具体方法

这篇文章的目的不是介绍具体的分析方法，而是为了让大家对整个数据分析能力体系有一个系统的认知，所以我就不对每一个方法进行具体的阐述。

懂得每一种方法的原理是一回事，在业务中灵活应用又是另外一回事。以产品经理为例，可以把“用户行为 – 数据分析 -产品设计 & 优化 ”三位归于一体，在不断的实践应用中掌握各种分析方法的精髓和要义。数据来源于用户，数据分析的最终目的也是服务于企业和用户。做数据分析之前，一定要清晰业务目的和数据指标，选择科学的分析方法，用数据来指导产品和用户增长。

三、数据分析工具篇

（一）为什么工具那么重要？

“ 工欲善其事，必先利其器 ” ！

整个数据框架下面的部分可能花费了 80% 的时间和精力，但是产生了不到 20% 的价值。大家都在搭建数据采集平台、都在写代码埋点、都在做 ETL、都在建 BI 系统，哪里还有更多的时间和人力来做 Analytics 和 Insight 。

以前市面上没有好的数据分析工具，大家都只能自己去部署很多的系统、建立很多的机制，甚至雇佣三四个团队去做一件事。

今天市面上有很多好的工具来帮助我们进行数据分析，为了节省时间、资源（特别是成长型企业），大家完全没有必要内部建造一套分析系统，应该擅用好的工具来帮助自己做数据分析。

（二）选择合适的分析工具

选择什么样的分析工具，跟你的工作岗位、分析场景息息相关。每种场景都有若干种工具可以选择，有些工具也可以用于多种分析场景，关键在于你对工具的熟悉和理解。

Excel 绝对是最基本、最常见的数据分析工具了，对于数据量较小的情况，无论是数据处理、数据可视化还是一些统计分析都能支持。一旦数据量大了，这个时候就需要大型的数据库来支持。

市场营销人员需要对广告投放进行数据分析，网站流量监测是他们关注的重点。产品和运营重点关注用户行为和产品使用，用户行为数据分析工具是他们的首选。

以前大家只关注业务数据，然而这些结果型的数据并不能告诉他们中间发生了什么、为什么发生；现在大家越来越关注精细化运营、对用户行为数据的需求也越来越高，这也是我回国创立 GrowingIO 的原因。

如果你能懂一些 R 和 Python，在数据建模、统计分析、数据科学的方向上有所发展，那么你的数据分析水平就更上一层楼了。

上面说的这三点构成了数据分析的能力体系。只有认同数据分析的价值、掌握数据分析的方法并且灵活应用数据分析工具，才能真正做好数据分析。

本文根据张溪梦演讲内容整理编辑。

作者：张溪梦，GrowingIO 创始人 & CEO

本文节选自 GrowingIO 2017 年第 3 期电子书《产品经理数据分析手册》

本文由 @GrowingIO 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

近年来，随着IT行业在人工智能、大数据、云计算等技术飞速发展的前期下，得到快速发展，加之市场需求的不断增长，久而久之，出现多种主流后端技术的复合型人才已成为市场标配，这就是大数据。

大数据在未来有哪些优势呢？

正如马云所说，“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了”。大数据分析已经开始渗透到各行各业了，已经不是前几年所说的新技术了，不仅是程序员已经意识到大数据的应用，就连企业也在积极开发大数据应用，企业公司要想有更好的发展就要不断的更新技术，依托大数据进行分析，大数据技术将提供最好的数据分析解决方案，而大数据人工智能也逐渐成为了各大企业重点研究方向之一。

大数据有着这么高的价值，该如何学习呢？

对于有Java、Python等编程基础的学生学习大数据会轻松许多，曾有人从Java后端开发，经过2-3个月的学习成功转型大数据工程师，对于零基础的小白则需要从Java学起。具体到大数据的学习还牵扯到很多专业的技术和知识，那么，在云和数据。教育团队将会由浅入深的帮助0基础的学员进行学习。保证每一个学员都能够轻松掌握大数据的相关技能。

大数据人才的发展前景是怎样的呢？

首先，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

其次，大数据也可以有更广泛的就业范围，一般分为三大方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

结语：大数据，是目前人才缺口巨大的行业，而且未来的发展前景也是一片大好，抓住此时机遇，掌握一门永不过时的编程语言，高薪资、高福利不再是梦想。

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“工业+大数据”逐渐成为大势所趋，国家也在不断的倡导“互联网+工业”，而工业大数据分析就是其基本操作。价格适中的工业大数据分析是技术发展的产物也是科技进步的标志，下面就来了解下企业使用工业大数据分析有哪些优势？

第一点优势：实现生产全过程的可视化

随着工业生产的复杂化，很多不可控的因素不仅会妨碍生产过程，更有甚者会威胁生产安全，使工作人员的安全遭受威胁。而工业大数据分析能将工业生产的各个环境中的数据全部集中采用，实时将数据呈现于管理人员面前，使得管理者能将不稳定、不可控因素、不安全因素都消弭于未然。

第二点优势：实现企业的高端定制化生产

企业想要在激烈的社会竞争中立于不败之地，必须实现生产的灵活性，同时又降低生产的成本，但是工业生产过程是不断趋于复杂化的。深受顾客喜爱的工业大数据分析，可以将客户的需求直接反应到生产系统中，并由系统智能化的安排生产实现企业定制化生产。

第三点优势：不断优化、改进供应链配置

通过互联网以及物联网等技术，企业能够及时的采集到工业生产各个环节的许多有效数据，形成完整的大数据体系，加之大数据分析技术，形成大数据的分析模式，即能实现企业供应链的优化配置。利用分析出来的数据，统一调配和管理，这样就能大幅度的降低管理的成本，并持续优化和改进供应链。

以上就是企业采用工业大数据分析能获得的几点优势，现在是数据时代，只有顺应时代大潮，将大数据分析切实应用于生产过程的各个环节，才能实现企业的智能化管理，科学化运用，进而减少企业不必要的损失。企业可以寻找那些价格适中的工业大数据分析工具，掌握先机，Tempo大数据分析平台了解一下~

作者：CDA数据分析师

大数据分析与数据分析这几年一直都是个高频词，很多人都开始纷纷转行到这个领域，也有不少人开始跃跃欲试，想找准时机进到大数据或数据分析领域。如今大数据分析和数据分析火爆，要说时机，可谓处处都是时机，关键要明了的一点是，大数据分析和数据分析两者的根本区别在哪里，只有真正了解了，才会知晓更加适合自己的领域是大数据分析师还是数据分析师。毕竟职场如战场，时间就是生活，不容儿戏，更不容怠慢。下面我来好好告诉大家两者的本质区别到底是什么！

大数据分析：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据分析指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理，因此不用考虑数据的分布状态（抽样数据是需要考虑样本分布是否有偏，是否与总体一致）也不用考虑假设检验，这点也是大数据分析与一般数据分析的一个区别。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

大数据分析与数据分析最核心的区别是处理的数据规模不同，由此导致两个方向从业者的技能也是不同的。在CDA人才能力标准中从理论基础、软件工具、分析方法、业务分析、可视化五个方面对数据分析师与大数据分析师进行了定义。

【数据分析师的要求】

数据分析师的理论要求：统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘。

工具要求：必要：Excel、SQL可选：SPSS MODELER、R、Python、SAS等

分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法，贝叶斯，神经网络，决策树，聚类分析法，关联规则，时间序列，支持向量机，集成学习等）和可视化技术。

业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标；熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库构架建设；针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息；通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析。

结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

【大数据分析师的要求】

理论要求：统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础。

工具要求：必要： SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可选：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等

分析方法要求：熟练掌握hadoop集群搭建；熟悉nosql数据库的原理及特征，并会运用在相关的场景；熟练运用mahout、spark提供的进行大数据分析的数据挖掘算法，包括聚类（kmeans算法、canopy算法）、分类（贝叶斯算法、随机森林算法）、主题推荐（基于物品的推荐、基于用户的推荐）等算法的原理和使用范围。

业务分析能力：熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计，并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景，根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。

结果展现能力：报告能体现大数据分析的优势，能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读，同时提出模型的优化和改进之处，以利于提升大数据分析的商业价值。

综上大数据分析与数据分析的根本区别就是分析的思维与分析所用的工具不同。大家在求职或转行过程认清自己对两者的偏好和自己的兴趣所在，以及自己的能力更适合在哪个领域发挥，还有自己所在城市对两者的职业需求，综合天时地利人和三个条件，我们才能做出更理智更客观更科学的抉择。

1.什么是数据分析？

数据分析的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。比如：企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能够完成。

简单的说，就是对数据进行分析，比较专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，未提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。

数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。

2.数据分析类别

其中，探索性数据分析侧重于在数据中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。

数据分析的划分：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。

1）描述性数据分析：属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法。

2）探索性数据分析：侧重于再数据之中发现新的特征

3）验证性数据分析：侧重于验证已有假设的真伪证明

其中探索性数据分析和验证性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等等。

3.数据分析的作用

数据分析在日常企业运营中主要有三大作用：

1.现状分析

简单的说就是告诉你过去发生了什么。

具体表现在：

第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是更好了还是坏了，好的程度是如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业经营状况有更深入的了解。

现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等形式。

2.原因分析

简单的说就是告诉你某一现状为什么发生。经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了一个基本的了解，但是不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时候我们就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。

原因分析一般通过专题分析来完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

3.预测分析

简单来说就是告诉你将来会发生什么。

在了解企业运营现状后，有时候还需要对企业未来发展趋势做出预测，为企业制定经营目标以及提供有效的策略参考与决策依据，以确保企业的可持续健康发展。

预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制定企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

什么时候开展什么样的数据分析，需要根据自身的需求及目的来确定。

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