现在大数据行业发展比较迅速，对于人才的需求比较大，很多人开始关注大数据分析师、数据运营等基础岗位。大数据分析师需要学习什么？大数据分析师就业前景怎么样？下面小编就来给大家详细介绍下吧。
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一、什么是大数据？
大数据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。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据分析师
二、大数据分析师需要学习什么？
1.数据分析常用的思维和方法
不管是高级数据分析师还是初级数据分析师，都应该具备一些数据分析思维，所以首先介绍下在数据分析师过程中常用的几种分析方法和相关的数据思维。
2.结构分析
不同的构成成分又不一样的增长速度、成本、管理难易程度，分析业务构成有利于抓住重点、差异化运营、达成KPI目标。
同一事物可以从多个角度分析结构，需要根据分析目标选择合适的结构拆分维度；
需要多层下钻的时候，拆分先后顺序很重要；
结构分析不止看结构，也要看关心的指标在拆分后的表现。
3.同期群分析
同期群分析(Cohort Analysis，亦称群组分析的主要目的是分析相似群体随时间的变化（比如用户的回访）。
时期、群体交叉，得到同期群分析，如各年的新客，在后续各年的小手工线，可以用与预测后续年份的销售趋势。
4.漏斗分析、路径分析
漏斗，简单来讲，就是抽象网站或APP中的某个流程，观察流程中每一步的转化与流失。对目标的过程要素进行定义，包括阶段划分、阶段升迁标志、阶段升迁率、平均阶段耗时、阶段任务等，形成目标路径，分析升迁路径各阶段的机会和障碍，优化产品，促进目标达成。常见于流量产品分析。
大数据分析师
三、大数据分析师就业前景怎么样？
数据分析的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，数据分析将会出现约100万的人才缺口，在各个行业，数据分析中高端人才都会成为 炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、数据分析师、数据架构师、数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前大的问题是很多高校缺乏大数据，所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才数据分析人才。有报告指出，数据分析师已成当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才职位之一，并且未来中国基础性数据分析人才缺口将达到 1400 万。以当前中国数据人才的市场来看，主要分为数据专员（统计员）、数据运营、数据分析师、数据分析工程师、数据挖掘工程师、数据策略师（数据产品经理）、算法工程师等职位岗位。
大数据分析师需要学习什么？大数据分析师就业前景怎么样？上文小编告诉大家大数据分析师的基本职责，大家可以详细了解下。