大數據系統分析師做什麼

大數據系統分析師做什麼，讓我們一起了解一下？

大數據分析師，隨着企業對數據價值的重視，也越發地得到重視，而大數據分析師的日常工作，首先就可以總結為挖掘海量數據當中的價值信息。

做大數據分析，往往涉及到幾個環節：數據獲取、數據存取、數據預處理、數據建模與分析、數據可視化。

1、數據採集：

數據採集的意義在於真正瞭解數據的原始面貌，包括數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。這會幫助大數據分析師更有針對性的控制數據生產和採集過程，避免由於違反數據採集規則導致的數據問題；同時，對數據採集邏輯的認識增加了數據分析師對數據的理解程度，尤其是數據中的異常變化。

2、數據存取：

數據存取分為存儲和提取兩個部分。數據存儲，大數據分析師需要了解數據存儲內部的工作機制和流程，最核心在於，知道原始數據基礎上需要經過哪些加工處理，最後得到了怎樣的數據。數據提取，大數據分析師首先需要具備數據提取能力。第一層是從單張數據庫中按條件提取數據的能力；第二層是掌握跨庫表提取數據的能力；第三層是優化SQL語句，通過優化嵌套、篩選的邏輯層次和遍歷次數等，減少個人時間浪費和系統資源消耗。

3、數據挖掘：

在這個階段，大數據分析師要掌握，一是數據挖掘、統計學、數學基本原理和常識；二是熟練使用一門數據挖掘工具，Python或R都是可選項；三是需要了解常用的數據挖掘算法以及每種算法的應用場景和優劣差異點。數據分析：數據分析相對於數據挖掘而言，更多的是偏向業務應用和解讀，當數據挖掘算法得出結論後，如何解釋算法在結果、可信度、顯著程度等方面對於業務的實際意義。

4、數據分析：數據分析相對於數據挖掘而言，更多的是偏向業務應用和解讀，當數據挖掘算法得出結論後，如何解釋算法在結果、可信度、顯著程度等方面對於業務的實際意義。

5、數據可視化：

這部分，大數據分析師除遵循各公司統一規範原則外，具體形式還要根據實際需求和場景而定。數據可視化永遠輔助於數據內容，有價值的數據報告才是關鍵。