京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析师主宰者
数据分析师指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
不管你喜不喜欢,你在网络上所做的事情都会留下越来越深的足迹。那些公司拥有关于你和其他数百万潜在顾客的海量数据。他们现在所需的就是一只分析师队伍,让这些数据变便得有意义。
当然,谷歌已经是这方面活生生的例子了。
其领导人已经建立了一个利润达236亿美元的企业——完全是建立在追踪、理解和管理数据的基础上,更精确的说是理解人们如何进行搜索,然后在搜索结果旁附上相应的广告。然而数据的威力还仅仅限于因特网企业。想想看,因为你在生活中留下了越来越深的数字足迹,现在的每一行业都能获得不可思议让人头疼的大量的客户与潜在客户数据。
利用Web,商家能够而且肯定会密切注意你的每次点击,或者至少其中的大部分。而且,越来越多的人正在利用手机订机票、买书或者缴停车费等各种事情,数据挖掘的可能性变得更加丰富了。
数据分析师也是这样。
大大小小的公司预计会雇佣大量的数据分析师。根据劳工统计局所述,这一职业总体上在2018年之前将以45%的速度递增,成为增长速度最快的职业。劳工统计局将这一职业分为几类比如软件与应用程序工程师和计算机系统分析师等,这些都有巨大的机会。数据处理革命正在席卷商业的每一个角落。毕竟,更多的数据能够帮助更好的管理公司运行和供应链。“目前的挑战是利用这些数据更好的理解商业的方方面面”,Varian说。
机会来自大大小小的公司,甚至那些目前还不存在的公司。
让我们来来看看Jeff Tseng,他在2007年中跟合伙人Albert Lai在旧金山创立了Kontagent公司。Kontagent公司完全依赖Facebook和其私人投资者的资助而存活。Tseng和其队伍创造了一系列分析人们在Facebook上行为方式的工具,尤其是注意如何与第三方应用,比如游戏,互动。这些是非常有用的信息,Kontagent已经有了100位顾客订购他们的分析工具,用于分析,例如,那些游戏邀请能够带来注册、为什么会这样等信息。
Tseng和他的队伍进行的是一项很有难度的数据挖掘任务。
考虑下这些数据:Facebook有4亿活跃用户,平均每天在线55分钟 。这对Kontagent意味着什么?“我们每个月收集几十亿条用户数据,“Tseng说,他今年31岁,为了创业从UCLA的电子工程系博士学位退学。”在今后几年,更会增加到数百亿条。”
收集到数据是一件事,利用好它是另外一件事。
这是数字时代每一行业的所面临的挑战。所以除了超人的数学技能,和Tseng一样的人们还需要理解经济和某一特定市场的的精髓。换句话说,这和单纯的数学据计算差的很远。
Kongtangent现在只有九名雇员,但是不要小觑这类小公司未来的工作机会。并不是Kontangent所做的事吸引了Varian和其他经济学家的注意力,而是它将何去何从。
对Varian来说,Kontangent代表一个巨大且重要的劳动力方面的趋势:他所说的“micro-nationalcompanies”的崛起。这是指,由技术的进步,小公司可以便宜的使用不久以前还专属于跨国巨头的计算能力。比如,Kontangent将其所有数据存储在“云”上,从而省去了昂贵的数据中心。它租赁“云”上的数据间并通过web访问,很多新开张的公司都这样做。
向云的迁移还正在从另一方面帮助就业市场。
以EMC为例,这是一家数据存储和数据安全的公司。它正在推动无线和云计算方面的数据保护工作。结果,该公司计划今年大量招聘,将其研发费用提高20%。它在第一季度已经雇佣了800名新员工,并计划在年底前再增加2000人。
Varian认为向云的迁移的重要性不仅仅在于它创造了新的就业机会,还在于他正在改变我们的工作方式。比如,它使得频繁的更改一项大工程更容易还让全球合作成为可能。他说,这最终会成就一个更有效率的社会。按此推断,这会让我们有更多的空闲时间去购物、旅游、做自己的事,然后制造更多的数据。
总结:越来越多的企业将选择数据分析师的专业人士为他们做出科学、合理的分析,以便正确决策项目.
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29