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数据分析师与大数据分析师的 区别差别

2015-9-27 23:37| 发布者: 粗人| 查看: 1184| 评论: 1|原作者: tingting

摘要: 数据分析与大数据分析的差别,很大朋友都问了我这里问题。在数据分析行业工作了4年,说实话没有做过大数据分析,我是偏业务的分析师。不是太做技术,不过也是对于大数据较多理解。 1.数据分析,偏业务。需要理解很 ...
数据分析与大数据分析的差别,很大朋友都问了我这里问题。在数据分析行业工作了4年,说实话没有做过大数据分析,我是偏业务的分析师。不是太做技术,不过也是对于大数据较多理解。

1.数据分析,偏业务。需要理解很多比如说 市场营销,管理学,财务会计,就是市场营销,统计学专业的同学比较合适。spss,excel,sas等软件。主要就是分析解读数据背后的商业运用和因果分析,用户行为 ,数据分析的目的是市场营销。比如就是50M,100万行以下的数据用Excel就可以做分析,可以打开。300M,1000万行的数据可以用 MySQL做数据管理。如果数据量大了怎么办?
2.一家公司,比如说游戏公司的数据量是非常大的,比如有30G,每天的数据量,那么用MySQL,等数据库就会执行很慢,即使你用配置很高的电脑做一个查询也需要等半个小时。那么就会把人急事,等了20分钟,发现电脑和软件卡死了。怎么办?

3.那么就出来大数据分析,需要做分布式计算,需要几台电脑一起做计算。如果你的数据量很大,那么只有部分数据时用来分析的,那么你需要在20G数据中 找出10G数据用于分析,这个时候就需要做技术的,数据仓库,数据库等,做数据表等这个时候就需要ETL工程师。假设分析服务器,这个时候就需要 大数据云计算工程师。就是做技术了,开始学习 数据库,服务器,编程等,那么大数据分析师就变成工程师了,变成程序员了。

4.所哟说不要看大数据很热,你们公司是否有这么多数据?你学习的话时候有深厚编程基础?你所在的城市时候 岗位很多?每个公司都是需要数据分析人员,而不是每家公司都需要大数据人员。很多公司的数据量并不是很大,不需要大数据人员。

5.大数据分析师,把大数据做成小数据,再用高性能服务器 提高运算速度。大数据分析师,偏技术方向,适合程序员转型去做。业务分析师不要趋之若鹜,热并不一定好,职业不同,没有贵贱之分。


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引用 SPSS版主 2015-9-19 09:27
版主,不错,鲜花!

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