作為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的從業(yè)者，我也是大數(shù)據(jù)方向的研究生，我來回答這個問題。首先，數(shù)據(jù)分析師的主要任務(wù)是找出數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，讓數(shù)據(jù)呈現(xiàn)價值。目前，數(shù)據(jù)分析師是大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的重要角色之一。數(shù)據(jù)分析師(數(shù)據(jù)分析工

作為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的從業(yè)者，我也是大數(shù)據(jù)方向的研究生，我來回答這個問題。

首先，數(shù)據(jù)分析師的主要任務(wù)是找出數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，讓數(shù)據(jù)呈現(xiàn)價值。目前，數(shù)據(jù)分析師是大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的重要角色之一。

數(shù)據(jù)分析師(數(shù)據(jù)分析工程師)在不同行業(yè)需要不同的知識結(jié)構(gòu)，這主要是應(yīng)用場景不同造成的。比如互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)分析師的要求更高。一方面，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對數(shù)據(jù)比較敏感；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)量比較大，數(shù)據(jù)類型也比較復(fù)雜。這些因素導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)很難從事數(shù)據(jù)分析。

通常互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析師需要具備三個知識結(jié)構(gòu)，一是有扎實的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)；二是掌握數(shù)據(jù)分析的常用算法；三是熟練掌握編程語言和數(shù)據(jù)庫知識。目前數(shù)據(jù)分析的基本方法有兩種，一種是統(tǒng)計方法，一種是機(jī)器學(xué)習(xí)方法，機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方法對從業(yè)者的要求較高。

相比互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，傳統(tǒng)行業(yè)對數(shù)據(jù)分析崗位的要求往往更側(cè)重于數(shù)據(jù)分析工具和行業(yè)知識。對于大部分職場人來說，掌握一些常用的數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)據(jù)庫知識，基本可以應(yīng)對大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析場景，比如Excel和各種BI工具。而傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析任務(wù)往往與行業(yè)知識密切相關(guān)，所以從業(yè)者應(yīng)該對行業(yè)知識有一個比較全面的認(rèn)知過程。

如果想走數(shù)據(jù)分析師的路線，可以分三步學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)。第一步，學(xué)習(xí)基本的數(shù)據(jù)分析工具，比如Excel。第二步，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫和編程語言，比如Python和R；第三步，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析算法，比如決策樹，樸素貝葉斯。

最后，數(shù)據(jù)分析師要想提高自己的數(shù)據(jù)分析能力，一定要注重實踐經(jīng)驗的積累，尤其是行業(yè)經(jīng)驗的積累。

本人從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前在讀計算機(jī)專業(yè)研究生。我的主要研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。我會陸續(xù)寫一些互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，有興趣的朋友可以關(guān)注我。我相信我一定會有所收獲。

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