京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
近日,全国抗击新冠肺炎疫情先进事迹报告会在广东举行,钟南山院士参会并发言,他表示九个月抗疫洗礼,各种“逆行者”深入人心,那些热衷追星、渴望“钱多事少离家近”的年轻人,开始思索处世之道,懂得了报效祖国的意义。
确实,疫情让年轻人感受到了医生的价值,促使今年高考后,广东省报考医学学生比例大幅度增加,环比之前增加了3700多人。
钟南山还提出了值得深思的灵魂拷问:学医的能赚很多钱吗?随后,他给出了答案:不能,但年轻人如此的表现,体现了做人应有的态度。
突如其来的疫情改变了很多人的生活,刷新了很多人的观念,越来越多年轻人选择大学专业时,不再以挣钱为首,而是以祖国需要、大众需求为先!
这种大环境下,像医学专业一样因疫情而走红的高考报考专业,还有大数据相关专业。
无论是6月北京突发的疫情,还是9月底青岛突发的疫情,相关部门都是利用大数据技术精准锁定疫情源头,并迅速找出接触人员进行核酸检测,阻断了疫情蔓延的步伐。
化身为稳控全局的利器,大数据收获了年轻人的青睐。不过,部分家长或老师对大数据存在误解,认为报考该专业需极佳电脑基础,其实不然。
大数据分析是研究大量且多样化数据,从中找隐藏规律并进行决策和预测的过程。早期多用于内部,特别是收集、组织和分析大量数据的机构。
如今,大数据分析工具越来越多,在各行各业逐渐普遍化,许多企业通过大数据分析,总能快人一步做出更明智的商业决策。
同时,2020高校应届生专业就业竞争力30强排行榜中数据科学与大数据技术首次入围,以就业竞争力指数190.4的成绩位列第三。
可见,未来其大数据相关专业的就业竞争力十分强大,是高考生值得选择的专业之一。然而,大数据分析并非编程,对计算机要求没那么高,小编列举些大数据分析需具备的知识和能力,仅供大家参考!
基础知识
大数据分析是在数学知识的基石上,引入了统计学,基础知识包含数学、线性代数等,这些是决定数据分析职业发展的高度。
初级数据分析学描述统计相关内容和公式即可,但要更进一步就需掌握统计算法,甚至机器学习等更多知识,算法相关的工作则要对高数进行深入学习。
分析工具
最容易入门的数据分析工具是Excel,所以其函数、数据透视表和公式须熟练。另外,会一个专业统计分析技能更好,SPSS作为入门是极好滴。和数据打交道必然会接触数据库,所以SQL基本的增、删、改、查等技能要掌握。
最后,可学些主流工具,如Python或R语言,有些行业会用到SAS或其他工具,可依据行业选择。
业务知识
脱离业务的纯数据分析没任何意义,优秀的大数据分析师往往对业务了如指掌。熟悉业务后再去获取数据,对数据进行分析才更得心应手。
沟通交流
数据分析会涉及很多与业务、技术部门的沟通,做报告后也需进行展示,并说服别人接受自己的结果。因此,协调沟通能力亦是非常重要的素质之一。
学习能力
无论是数据分析,还是其他岗位,都需拥有持续、快速学习的能力,学业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架……
——小编结语
随着科技日新月异,大数据技术必将更成熟,给人类带来了更多便利。从大数据分析所需具备的能力和基础来看,无论你是学生,还是职场人士,都能通过学习和实践,掌握大数据工具来进行分析,学以致用。
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05