期刊问答网 论文发表 期刊发表 期刊问答

关于数据分析的论文方向

  • 回答数

    4

  • 浏览数

    307

鎏刃若火
首页 > 期刊问答网 > 期刊问答 > 关于数据分析的论文方向

4个回答 默认排序1
  • 默认排序
  • 按时间排序

Monika_1125

已采纳
数据分析有两个主要分支——分析和挖掘。基本的数学知识和机器学习算法在任何方面都需要技能:1、数据分析发展方向有哪些——本地服务分析自上而下的“理论”或业务驱动;与产品和运营的接触较多(这两类同事是主要的工作输出环节)。常见的头衔包括“数据分析师”、“数据产品经理”、“运营分析师”、“业务分析师”等等。通常需要Excel/R/Python/SAS, Tableau/PowerBI等软件。使用常用算法了解产品和运营的分析思维,输出产品或运营优化方案并推动其实施。2、数据分析发展方向有哪些——采矿技术部分自下而上的数据驱动,寻找更好的模型;典型的数据对接平台或算法业务(如风险控制);标题通常包含“开发”、“研发”、“算法”、“挖掘”、“工程”和“大数据”等关键词。在能力方面,通常需要使用操作系统(Linux/shell等)、大数据软件(Spark/Hadoop/Storm等)、开发语言(C/ c++ /Java/Scala等)、机器学习框架(Tensorflow/Mahout等),熟悉数据结构和算法(数学算法和计算机算法)。数据分析发展方向有哪些?这才是每个数据分析师关注的问题,数据分析有两个主要分支——分析和挖掘。基本的数学知识和机器学习算法是需要的技能,在任何方向,你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利,也可以点击本站的其他文章进行学习。

关于数据分析的论文方向

301 评论(9)

shanxianyang

很多人都想进入数据分析这一行业,但是对数据分析的方向不是很了解,很多人都认为数据分析是需要安静下来分析数据的,不需要多么强的表达能力,其实这是不对的,数据分析工作是有很多方向的,不用的方向对人才有不同的需求,一般来说,数据分析的方向大致可以划分成四大方向,分别式数据分析,数据挖掘,数据产品,数据工程。首先说一下数据分析这一个方向。数据分析包括数据运营和商业分析 。数据分析是业务方向的数据分析师。这是很多人都能够进入的数据分析行业,也是很多人从这个方向成为了数据分析师,在数据分析行业中,业务方向的数据分析师最多。正因为人数最多,所以这类岗位的人才质量参差不齐。有的数据分析师也只是会Excel表。当然数据分析师是一个基础岗位,如果专精于业务,更适合往管理端发展,单纯的工具和技巧很难拉开差距。数据分析的管理岗,比较常见的有数据运营经理和总监,数据分析经理等,相对应的能力是能建立指标体系,并且解决日常的各类问题。第二说一下数据挖掘,数据挖掘是技术方向的数据分析师岗位,有些归类在研发部门,有些则单独成立数据部门。数据挖掘工程师需要很多的数据分析技能,具体体现在数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。数据挖掘工程师,除了掌握算法,同样需要编程能力去实现,不论R、Python、Scala/Java,至少掌握一种。但是数据挖掘工程师必须精通SQL。然后说一下数据产品经理。大家都会觉得数据产品经理这个岗位比较新兴,具体就是公司数据产品的规划者。是真正意义上的数据产品经理。就目前而言,数据量与日俱增,此时会有不少数据相关的产品项目。这些当然也是产品,自然需要提炼需求、设计、规划、项目排期,乃至落地。从职业发展上看,数据分析师做数据产品经理更合适。普通的产品经理,对前端、后端的技术栈尚未熟悉,何况日新月异的数据栈。这个岗位尤其适合对数据特别感兴趣的人。最后说一下数据工程师,数据工程师是一个不错的发展方向,因为数据挖掘需要了解算法/模型,理论知识要求过高,自己学习不容易突破自己。选择更底层的工程实现和架构,也是出路,薪资也不会低于数据挖掘/算法专家。数据工程师,可以从数据分析师的SQL技能,往数据的底层收集、存储、计算、运维拓展。往后发展则是数据总监、或者数据架构师。以上的内容就是小编为大家讲解的数据分析行业的具体的发展方向了,大家在选择数据分析行业的时候一定要好好的分析自己究竟适合哪一个职业,只有找到自己适合的职业,才能够一直有成就感,从而能够更深入的学习。如果不适合,那么除了浪费时间,还带来了挫败感。
288 评论(11)

10123230

现在感觉大家说大数据,一般都在炒概念,大数据并不难,怎么让数据分析落地式很难的,在我来看,目前很多人都在吹嘘大数据,但是真正懂大数据落地的人寥寥无几。给你一个工具,FineBI,楼主可以自己看看。
86 评论(10)

dxy324

数据分析主要工作方向分为两类:一是数据开发方向,偏技术型,包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等,这些岗位对编程能力要求很高,对学历、专业、毕业院校的要求也都相对较高。二是数据分析方向,偏业务型,主要是通过挖掘数据的价值来驱动企业发展,这也是现在企业数字化转型最需要的人才。偏业务型的数据分析师对编程能力要求较低。
267 评论(15)

相关问答