【数据分析师分享】大数据时代背景下的数据分析工作怎么提升能力？

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大数据时代背景下的数据分析工作怎么提升能力？

一般来说数据分析师的工作领域主要是在互联网、零售、金融等产生数据量比较大的行业中专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策、管理数据资产等。如果说具体到工作内容就是根据数据分析方案进行数据分析和进行较高级的数据统计分析。那么如何提升数据分析师的能力呢？

数据分析不是闭门造车，大多时候是为了洞悉业务中的问题，给出针对性的指导策略，乃至形成可执行的解决方案。所以基本思路就是提升业务能力为主，基础知识能力就可以放在第二位。最后就是关于数据科学家与数据分析师异同点，“数据科学”和“数据分析”在技术领域角度看起来比较相似，但是数据科学更像一个业务单元里的数据消费者，它依赖数据分析组提供的数据。

除此以外，由于更大的数据集上有更好的概率，大多数的模型预测或者算法在大数据集上的运行效果相当好，因此数据越多越好。一个合格的数据分析应该具备统计学基础知识、数据分析方法、数据获取、数据解读和业务理解、数据分析思想几个方面能力。

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