
数据分析师是怎么看大数据的
当今社会,大数据越来越受重视,也让更多的人去关注大数据,了解数据,重视数据,数据分析师这个职业也变得非常火热。然而伴随着数据的爆发式增长,相对应的带给企业用户机会的同时也带来了很多来自数据端的挑战,大数据在众多行业当中的应用也开始变得广泛起来。本期,笔者就和大家一起来聊聊从数据分析师的角度上来看,未来大数据将会面临到什么样的机会和挑战。
工具和人,谁抢谁的饭碗?
对于大数据一类的分析工具来说,有些分析师认为这些工具的设计起点是很高的,它们定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。比如国云数据的大数据魔镜,功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程,功能不可谓不强大。
但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师,未免有些杞人忧天了。恰恰相反,大数据分析工具不是数据分析师的竞争者,而是协助者。工具本来就是为人服务的,数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能,二者相辅相成,是友非敌。
企业对大数据的态度
对于企业来说,随着大数据技术在很多应用和业务方面的不断深入进行,使得很多拥有传统观念的企业级用户开始改变自己的想法,很多企业开始不惜重金聘请专业的数据分析团队来对企业内部的大量数据进行分析和管理等工作,从而建立起一套完整的数据价值体系和业务模式。
相对于数据管理,数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。企业与数据分析师直接缺少职能的沟通,将直接影响企业对数据分析师工作性质 的定位;同时,企业应该建立数据库并部署大数据分析工具,为了能更好地对接用户,大数据魔镜在功能桥接上,也为企业和数据分析师留有足够的空间。
大数据认可度逐渐上升
现在企业在业务人员与客户进行面对面沟通的时候往往都喜欢带上数据分析师,通过分析师的口吻和角度来针对数据说服客户,这样一来,客户就能够更加直观的了解到更加细致的业务模式,从而大大提升了企业业务人员的工作效率和签单率。
让数据说话,用数据服人,成为当今IT行业人们常说的一句话,靠数据可视化技术来实现的。数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在 人们面前,而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者,是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力,还要能提取数据精髓,并将 之演讲出来以获得他人的认同。
在大数据时代,数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流,响应时代的需要,数据分析师这个行业才能继续生存并发展。对于用户而言,利用大数据来获取更多的客户、更多的利润,也是这个大数据时代带给每个企业级用户的机会和发展机遇。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02