本文目录

• 什么是数据分析
• 数据分析（数据挖掘）与计算机视觉哪个领域对数学要求更高
• 数据分析平台有什么功能
• 数据分析培训机构怎么选择,有哪些机构推荐
• 抖音数据分析平台有哪些
• 数据分析师培训班哪家比较正规
• 主流的数据分析平台构架有哪些
• 数据分析平台的价值有哪些
• 有哪些适合初学者学习的数据分析方法
• 学数据分析，成为数据分析师的前景怎么样

什么是数据分析

数据分析是什么

数据分析指的是通过统计分析方法，利用分析工具对数据进行分析，挖掘出背后隐藏的信息。经常时间的演变，当下数据分析工作，对这个数据分析流程进行了拓展，将数据收集到数据可视化展现的全流程进行了一站式处理，形成了现代的数据分析。

数据分析的关键

1、数据培养

数据是数据分析的关键，也是数据分析的必要前提条件，毕竟没有数据分析也无从谈起。不过业务数据是需要企业在日常经营管理中慢慢积累的，企业必须有培养数据的意识，在业务活动中沉淀数据，按照规范化、流程化、标准化逐步填补企业的关键数据库。

让员工执行数据培养任务不能只靠规定来强制执行，要建立完善的奖惩制度，将数据作为日常的考核指标。同时，企业还应该部署业务系统及商业智能BI，将业务数据从系统数据库中抽取，通过ETL和数据模型对数据进行处理，分类分级统一储存到数据仓库中。

2、分析方法

根据不同需求选择合适的分析方法也是数据分析的关键，常见的分析方法有对比分析、象限分析、趋势分析等，分析人员必须了解主流的分析方法，下面拿对比分析举个例子。

人类天生就会数字的大小有很强的敏感性，拿一组没有任何标识的数据展示，人们一眼看过去就会分析出它们的大小差异，如果这些数据之间相互有关联，那这就是有效的对比分析。一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。

数据分析（数据挖掘）与计算机视觉哪个领域对数学要求更高

个人感觉是数据分析吧，对计算机视觉不太熟悉。数据分析需要很多数学课和统计类课。在很多人印象里统计学就包括在数学里，其实不是，我们国家在08年的时候统计就已经从数学分出，统计和数学现在是平行的，都是一级学科。

数据分析其实和统计类课程和更相关，需要很多的统计类课程，像概率论，数理统计，多元统计分析，回归分析，时间序列，统计与机器学习等。

数据分析的方向也有很多，比如有做算法的，也有做视频处理的等等。数学或者说统计类课程学好了，再根据方向选择需要的计算机课程就好，当然不同的课程需要的数学基础和计算机课程是有不同的。像我们系的信息与计算科学专业，正在进行专业改革，在学生实习的时候，给出几个方向，不同的方向，培训不同的课程，选择自己擅长的和感兴趣的。这样，既利用了自己大学期间打下的数学基础和计算机方面的严格逻辑训练，又针对社会的需要进行了培训，效果还是不错的，至少从就业方面看还是不错的。

好多人有个误区，既然这样，我直接去社会培训机构培训就好了，干嘛上大学？上大学不但叫你怎么做，最主要的是告诉你为什么？因为新的语言不断出现，越新的需要越高级，高级好用，但坏处是什么呢？就是好多时候不知道为什么。你只知道一块一块的。但每一块内部是什么，不了解。比如说，简单的排序，在Python里一个函数就实现了，但怎么实现的不知道。大学的课程就是训练这个的，告诉我们为什么，比如排序可以用冒泡法。知道了为什么问题发生变化之后我们同样可以解决。我觉得这才是大学最重要的作用。

数据分析平台有什么功能

1、数据驱动事务

经过数据产品、数据发掘模型实现企业产品和运营的智能化，然后极大的进步企业的全体效能产出。最常见的应用领域有根据个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、根据模型算法的风控反诈骗服务征信服务等。

2、数据对外变现

经过对数据进行精心的包装，对外供给数据服务，然后取得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己把握的大数据，供给风控查询、验证、反诈骗服务，供给导客、导流、精准营销服务，供给数据开放渠道服务等。

3、数据辅助决议计划

为企业供给根底的数据计算报表分析服务。分析师能够容易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品司理能够经过计算数据完善产品功用和改进用户体验，运营人员能够经过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层能够经过数据把握公司事务运营情况，然后进行一些战略决议计划。

数据分析培训机构怎么选择,有哪些机构推荐

大数据培训机构推荐选择【达内教育】，选择大数据培训机构要主要以下几点：一、品牌口碑。选择大数据培训机构看口碑，口碑好的大致方向就会没错。二、教学质量、环境。机构的教学质量、环境直接关乎学员学习的质量，教学质量不仅是教学管理制度，还包括教师教学质量，因为，学员要想学习的好，不仅要老师教的好，还需要一套完整的教学体系配合老师共同完成。因为浓厚的学习氛围，才会促使参加培训的学员好好学习。三、课程设置。课程是否合理直接决定了学生的知识结构和学习成果。一般的课程设置在机构的官网就能够看见，或者可以直接让机构负责人发一份。四、实训项目。目前一些中小型企业大数据人才的需求量特别大，但是这些中小企业一般没有内培大数据人才的时间和精力，并且还需要有丰富项目经验的人才进入企业，直接参与开发工作。感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询【达内教育】。该机构已从事19年IT技术培训，并且独创TTS8.0教学系统，1v1督学，跟踪式学习，有疑问随时沟通。该机构26大课程体系紧跟企业需求，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术，助力学员更好的学习。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

抖音数据分析平台有哪些

飞瓜数据

这是一家老平台,也是目前用户量最大的一家抖音数据分析平台，数据全面，数据准确度和采集速度优势大，比较受中大型企业用户群体亲睐。

66榜

直播分析、创意洞察、数据监测、热门广告素材库。

灰豚数据

热门素材、播主查找、电商分析、数据监测、品牌推广。

卡思数据

MCN管理、抖音话题、平台热点、智能筛选、粉丝解析。

抖大大

抖大大数据工作台分为左侧&顶部导航栏和中间的日常信息展示区三个部分。左侧和顶部的导航栏是整个抖大大网站的指南针，是创作者们访问更加详细数据页面的快速通道;中间部分则直接展示每天必看的几项重要数据。

Toobigdata

Toobigdata 数据功能汇集了抖音各大实用数据功能，包括最新行业资讯、抖音官方平台链接热门商品热门数据账号诊断等等实用工具。而且绝大部分的数据都是可以免费查看,对于一般的用户足够了。

新榜

新榜上的抖音号数据维度很清楚，新增作品数转发数评论数、点赞数、新增粉丝数、累计粉丝数等等指标一目了然，想要知道自己抖音号所在领域的情况，上新榜看排行榜就知道了。

数据分析师培训班哪家比较正规

数据分析师的培训基本上课程内容都一样,主要看培训机构的规模，师资力量，还有口碑。也可以选择线上学习。一个培训机构正不正规需要具体去实地考察一下 ，可以通过以下几个方法来参考 :1、最直观的就是毕业学生的就业率及入职薪资水平，而就业率和入职薪资水平这些信息不论培训机构公布的是不是真实数据，对于培训机构的信任一般都是发生在已经入学很长时间或者已经毕业后，所以培训机构的学员口碑成为参考的一个标准。2、首先看培训机构的实力。培训机构的实力并不是指的广告又多响多亮，有些培训机构把大部分的费用花在广告营销上，但是众所周知，广告打得好并不见得产品就好。培训机构同理。2、具备丰富的经验大数据培训的讲师，大数据老师如果有多年的行业经验，可以更准确地为学生定位大数据学习课程计划，也更善于为学生的职业规划提供相对科学的建议。大数据培训行业的人才流动性很大，既有从一家机构流向另一家机构的，也有从大数据培训行业流向其他行业的。总的来说，这个行业真正有5年以上经验，尤其是咨询岗位一线经验的大数据讲师是为数不多的。更多的情况可以到CDA数据认证中心咨询一下。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

主流的数据分析平台构架有哪些

1、Hadoop

Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。

2、Spark

Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha?doop 100 倍的运算速度。由于内存断电后会丢失数据，Spark不能用于处理需要长期保存的数据。

3、Storm

Storm是 Twitter 主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。

4、Samza

Samza 是由 Linked In 开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam?za 基于 Hadoop，而且使用了 Linked In 自家的 Kafka 分布式消息系统。

Samza 非常适用于实时流数据处理的业务，如数据跟踪、日志服务、实时服务等应用，它能够帮助开发者进行高速消息处理,同时还具有良好的容错能力。

数据分析平台的价值有哪些

1、帮助企业了解用户

通过大数据分析技术，企业可以将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。

2、帮助企业进行资源精准定位

通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准定位，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。

3、帮助企业做好运营推广

通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比，确定客户上网的习惯;信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等，提升企业运营效果。

4、协助企业更好的开展服务

通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。

有哪些适合初学者学习的数据分析方法

趋势分析

当数据很多，而我们又想从数据中更快、更便捷来发现数据信息的时候，这个时候需要借助图形的力量，所谓图形的力量，就是借助EXCEl或者其他画图工具把他画出来。

趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪，比如：点击率、GMV、活跃用户数。一般做成简单的数据趋势图，但光制作成数据趋势图还不算分析，必须像上面一样，数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点，并分析背后的原因，无论是内部原因还是外部原因。趋势分析最好的产出是比值。有环比、同比、定基比。比如2017年4月份比3月份GDP增长了多少，这就是环比，环比体现了最近变化的趋势，但有季节性的影响。为了消除季节性的影响，推出了同比，比如：2017年4月份比2016年的4月份GDP增长了多少，这就是同比。定基比就更好理解，就是固定某个基点，比如将2017年1月份的数据作为基点，定基比则为2017年5月份的数据和2017年1月份的数据做对比。

对比分析

横向对比：横向对比就是跟自己比。最常见的数据指标就是需要跟目标值比，来回答我们有没有完成目标；跟我们上个月比，来回答我们环北增长了多少。

纵向对比：简单来说就是跟他人比。我们要跟竞争对手比，来回答我们在市场中的份额和地位是怎样的。

很多人可能会说，对比分析听起来也很简单么。那我举个例子，有个电商的签到页面，昨天它的pv是5000，你听到这样的数据有啥感受？

你不会有任何感受，如果说这个签到页面的平均PV是10000，说明昨天出现了重大问题，如果说签到页面的平均pv是2000，则昨天有个跃升，数据只有对比，才能产生意义。

象限分析

依据数据的不同，将各个比较主体划分到4个象限中。如果把智商和情商进行划分，就可以划分为两个维度四个象限，每个人都有自己所属的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提升一个人的上限。

一个之前实际工作中用过的象限分析法的例子。一般p2p产品注册用户都是有第三方渠道引流的，如果按照流量来源的质量和数量可以划分四个象限，然后选取一个固定时间点，比较各个渠道的流量性价比，质量可以用留存的总额这个维度作标准。对于高质量高数量的渠道继续保持，对于高质量低数量的渠道扩大引入数量，低质量低数量pass，低质量高数量尝试一下投放的策略和要求，这样的象限分析可以让我们在对比分析的时候得到一个非常直观和快捷的结果。

交叉分析

对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。

在分析app数据的时候，通常会分ios和安卓来看。

交叉分析的主要作用就是从多个维度细分数据，从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。

常见的维度有：

分时：不同时间段数据是否有变化。

分渠道：不同流量来源数据是否有变化。

分用户：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。

分地区：不同地区的数据是否有变化。

交叉分析法是一个从粗到细的过程，也可以叫做细分分析法。

总结：

趋势、对比、象限、交叉包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实、还是数据分析，找趋势、做对比、划象限、做细分，数据才能起到应有的作用。

学数据分析，成为数据分析师的前景怎么样

数据分析师就业前景？

其实看这个问题最直观的就是去各类招聘网站数据分析师的招聘数量和薪资，其次再看数据分析师的职业路径。我们先一个一个来回答。

先看数据分析师的招聘数量。这两个截图都是boss直聘2021/06/01的截图，一个展现成都地区数据分析师的岗位数量，一个展现成都地区的数据分析师的岗位薪资。只用这两个图已经能看出直观的一些东西了。

其实我们在这两个截图可以看出两个问题，第一，在成都地区，数据分析师相关的招聘岗位是很多的；第二，在成都地区，数据分析的相关的岗位薪资是不错的。

大家如果希望在自己所在的城市看看数据分析师的招聘需求，可以自己用boss直聘搜一下，有个直观感受。

那么，在了解了数据分析师的就业需求和薪资问题之后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展方向之路，这里主要讲初级数据分析师的职业路径的分流。

总得来说，初级数据分析师可以往两个方向分流：技术岗和非技术岗。这其实就是往两个方向深究的结果：业务或技术。

如果一个初级数据分析师希望在业务上精深，并且能够在企业中有越来越重的分量。通常会有两个方向。一个是数据运营，另一个是数据产品经理。如上图所示。

如果一个初级数据分析师希望在技术上深耕，并且在某一领域举足轻重，那么通常有两个方向：算法工程师，大数据开发。做到极致了，就是数据科学家。

对这些岗位的定义，可以参考下列的解释。

1、数据产品经理

数据产品不但要运用埋点原理，使用工具抓取数据并分析，还要参与数据化产品的制作、挖掘用户数据需求、提炼数据产品方案、设计和推广数据产品的使用等。

2、数据运营

主要负责运营活动的效果分析，并且提出更好的运营解决方案。

3、算法工程师

他们运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。

4、数据开发工程师

数据工程师属于技术岗，他们负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。

5、数据科学家

数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。

最后说完了职业分层，再回归到最重要的本质吧，这个本质就是赛道。这个道理很简单，那就是在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们只有在一个路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。

关于这些，我们可以直观地看下面的数据，其意自明。据统计我国共计1400万数据分析人才缺口，未来市场规模将达到2000亿！

*数据来源于：中国信通院 前瞻产业研究院整理/清华大学经管学院《中国经济的数字化转型：人才与就业》

其次，从薪资上来看，数据分析师薪资水平逐年递增，随着未来企业对数据分析师的需求越来越大，薪资水平将会继续上涨。

综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用水平。

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