大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析 职业规划的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据分析 职业规划的解答，让我们一起看看吧。
- 数据分析师的日常工作是什么？
- 大数据开发岗位需要一个什么样的职业规划？
- 程序员的前景好还是大数据分析师的前景更好？
- 本科应用统计，硕士金融，未来就业想做金融有关数据分析，有什么岗位推荐吗？
- 统计学大数据和精算哪个方向好？
数据分析师的日常工作是什么？
具体每日每周比较琐碎工作不一一列举，但是主要工作内容应该集中以下:
二，确保数据的来源途径，数据的真实性，准确性。
三，把最终所需有价值的数据组织在一起，以便用以分析，同时设计数据的结构，以保证数据有效地供所有用户检索。
四，为大数据项目组织数据并建立分析模型。
数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结并指导实际工作和生活。
（1）获取数据
获取相关的数据，是数据分析的前提。
（2）数据处理
获取数据，把数据处理成自己想要的东西。
（3）形成报告
把数据分析的结果可视化，展现出来。
完整的数据分析流程：
• 经验分析。
处理公司的数据
有一些是产品销售数据分析，有一些是员工创意的数据分析，有一些是产品的数据分析。
具体的工作就是每天要做很多很多的表格统计，这些统计的结果在上司需要的那一刻才有体现一般是一个季度或是半年或是一年。
这一份工作要求，对于数字的敏感，对于行业的知识量要大，不同行业的数据分析人员的职业要求都是不一样的。
（1）数据清洗：80%的精力在处理清洗数据，包括字段提取、整合归一、规范化。数据在现有的商业环境中才开始逐渐重视，故数据***集整理非常重要，许多公司都在开始重视数据背后的重要价值，故会把历史数据拿出来处理加工。
（2）数据进行初加工：这里包含了数据描述性统计（比如极值，最值，均值，方差，分布），这种初步加工目的是为了大体了解这些数据的基本概况，这是初始业务必须要做的，从这些数据中一定程度上还能能够反映日常业务变况。
（3）探索性分析：有了对数据大体掌握后我们会做一些分析和预测，譬如相关性分析，主成分分析，回归分析，时间序列预测等等
（4）报表制作：这里会涉及到做基本报表，反映日常业务态势包含基本业务总体概况，同环***析，并去查找业务逻辑数据表现的原因，当然里面会涉及到数据可视化图表（折线图，旋风图，散点图，柱形图）等等，诸多数据分析方***
（5） 最后数据结论输出，报告撰写。顺便给大家推荐一个公众号““数据分析优学堂””里面有许多内容
回到问题本身来看，数据分析师的日常工作，重点在于日常，那我也就不扯太远了，就以互联网行业的数据分析师为例，简单给大家分享一下吧。
1、排查指标问题
正所谓一天之计在于查指标，数据分析师的一天是从排查用户数据、日活率、用户使用时长等重要指标，对于一些波动较大的，需要找出原因并给出合理解释。利用拆分维度的方法来看不同维度的指标波动，然后进行各个角度的分析。
2、做报表
对于日常的一些核心指标、数据，或者新计算的指标都需要存到报表中，做成BI报表，以备老板查看数据和后期分析。不同公司会有不同的报表制作方式，但照目前来看很多公司都会购买做报表的软件，就像Tableau、Smartbi等，可以快速便捷地制作出美观的报表。
为了能够做好报表，还需要做以下工作
3、数据分析
针对业务问题，结合报表数据，进行专项的分析。如：一产品用户使用率下降，数据分析师就可能需要对为什么下降做一个分析，并根据分析提出改进意见。
除了以上主要工作外，可能还会面对业务方或者其他部门的数据需求，或者一些简单的建模工作等等，这里就不细说啦。
大数据开发岗位需要一个什么样的职业规划？
大数据开发是一个比较热门的岗位，但是，对于不同工作经历的人来说，所需要的职业规划也是不一样的，这里***设讨论的是还没毕业的计算机系大三或者大四学生，马上就要步入[_a***_]，在此需要考虑的职业规划。
- 首先，要学好大数据的理论基础，比如高等数学、统计学（特别是关于分类、聚合、回归等理论），这些看起来不太重要，但是决定了以后职业的深度。
- 其次，要学好计算机的理论基础，比如数据结构、算法、面向对象等，数据库、操作系统也要好好学习一下。
- 毕业前后找工作的时候，最好找一些新兴互联网行业的公司，对大数据要直接的业务要求的，比如滴滴、今日头条类似这种公司，需要从大数据中提取出业务运行指导规则。
- 入职后，或者毕业前后，重点学习java语言，虽然很多大数据开发相关使用的是python、scala等语言，但是他们必定提供Java的接口，而且整个生态也基本是建立在j***a基础上，也许某一个方向其他语言有优势，但是j***a肯定具有综合优势。
- 工作后，研究一下nosql相关方向，比如redis、mongodb等，这些可以在工作中常用，可以很快用到，ELK有必要也可以研究一下。
- 有一定开发经验后，或者工作中需要了，马上研究spark生态系统，不然研究一下Hadoop也行（优先spark）
- 工作多年后，就要根据自己的实际情况做规划了，毕竟你对自己的能力和行业的认识不是别人能相比的。
大数据开发工程师分两种：
第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习J***a语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。
大数据开发是什么工作，发展前景如何？
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大数据开发工程师主要工作在后端，数据工程师建设和优化系统。数据工程师更多的是朝着软件开发能力上学习和提升。
在比较大的组织中，数据工程师需要关注不同的方面：比如使用数据的工具，维护数据库，创建和管理数据管道。不管侧重于什么，一个好的数据工程师能够保证数据科学家和数据分析师专注于解决分析方面的问题，而不是一个数据源一个数据源的去移动、操作数据。0基础学大数据技术，加米谷大数据培训机构，预报名中
程序员的前景好还是大数据分析师的前景更好？
会写代码大概率很多事情都可以有能力完成；包括大数据分析师。分析师的核心能力在于对数据的洞察能力；这比较软性很难衡量。再加上机器学习会代替掉很多分析师的角色，分析无非是为了决策；但是很多时候机器学习已经可以直接决策了。
人工智能正在从内部和外部全面重塑商业智能市场。在过去几年中，商业智能的一个核心趋势是新一代融入了AI的预测分析、搜索、预测工具覆盖了该技术传统的重点——历史分析，这些工具可以让企业用户做很多以前需要经过培训的数据科学家才能做的事情。
2019年，越来越多的商业智能厂商将深度集成AI，自动从复杂数据中提取预测见解，同时在解决方案中提供丰富的功能，提供便捷的自助服务和最佳行动的指导，这一点从今年初创公司ThoughtSpot在D轮融资中获得1.45亿美元就可以看出，这笔资金将被用于ThoughtSpot创新的AI增强型业务分析解决方案组合。
市面上经常听到说大数据分析师是青春饭，参加完大数据培训，工作几年就没有前途了，这让很多参加大数据培训的小伙伴担忧，难道真是这样吗?难道干几年的大数据分析师，职业发展就到顶端了吗？大数据分析是不是青春饭，主要看你掌握哪些技能，下面我们来看一下大数据工程师都做什么?大数据工程师需要懂什么?
首先是懂业务。
脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果就没有太大的使用价值。所以说一名出色的大数据工程师，对于本行业本领域一定是很熟悉，最好是有自己独到的见解。
其次是要懂管理。
这个一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。然后懂分析师最最基本的，能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。接着，对于工具的掌握，也是很基本的，毕竟人脑对于数据的容量都是有限的。
最后，大数据工程师可能还要懂点设计。
能够运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
以上，作为一名大数据工程师，需要掌握的基础技能大概就这些，以上这些技能的养成不是一朝一夕，所以说被取代也是极其不易的，本身大数据分析并不是一蹴而就的事情，而是需要你日积月累的数据处理经验。什么样的人会被轻易替代呢?不求甚解，似懂非懂，干了多少年还看不透本质，遇到问题仍然懵懂不解茫然无措，整日坐着重复性工作的人，才有可能被替代，也激素是所谓的青春饭，反观大数据，掌握的技能越多。
谢邀
程序员，这个行业靠的的不是年纪和阅历，主要还是靠技术，如果你要说前景当然是数据分析师的前景更好了，因为现在已经进入大数据时代了，很多企业都在做大数据人工智能，即使他们公司没有大数据，也会成立这样的部门。
其实无论是大数据分析还是其他岗位，主要还是取决于你学的怎么样，即使你学的是最热门的东西，但是你的技术一般般，也不会比其他岗位好。要想高薪资，就意味着更多的付出，需要更高的技术，你的薪资与你的付出是成正比的。
作为一名程序员，要想不吃青春饭，要么扎扎实实搞技术，要么以后往管理发展，只有当你能成为不可被替代时，那时候你就会吃得香了。
本科应用统计，硕士金融，未来就业想做金融有关数据分析，有什么岗位推荐吗？
熟悉一两种主流编程技术，了解几大类金融投资业务流程，并有实际参与过的案例积累，即使找到了满意的岗位，也要业余充电，做到金融行业知识模块里没有死角。人与人之间的差距来自业余时间。
科技在发展，时代在进步，现如今，我们生活的时代是互联网的时代，而云计算的出现，让我们又慢慢的进入到大数据的时代。大数据这个行业工资较高，发展前景更好，因此很多年轻人争相加入到这个行业中，而数据分析师就是其中一个岗位，那么这个岗位的就业前景如何呢？
在了解这个岗位就业前景如何之前，我们首先要了解什么是数据分析师。所谓数据分析师就是指的不同行业中，专门从事行业的数据搜集与处理，分析这些数据，并从中对行业做出研究、评估和预测的专业人员。从这里我们不难看到，数据分析师的就业面是非常广泛的，可以这么说，凡事涉及到数据的行业，都会需要数据分析师。那么作为一名数据分析师，我们的职业生涯应该怎么规划呢？
首先大家需要明白的一点，数据分析师的手里拥有一座非常庞大的宝藏——视野。数据分析并不是一个简单的技术工种，它是非常具有潜力的一项工作，在这项工作的背后，蕴含着丰富的机遇和机会。滴滴出行数据分析团队的负责人——刘普，多年来曾在多个公司任职，在这期间，他从一个普通的数据分析师，成长为现在的精通技术和业务的数据专家，他认为，数据分析师在不同阶段需要掌握不同的能力和技能，但这些本质上都是为了让我们的视野更加开阔。此外，刘普还认为，数据分析师在进阶的道路上有多种选择，可以成为数据技能超强的产品经理，也可以成为数据指导业务的运营VP，更可以进入到管理或者战略层，而这些，都是我们在工作的过程中，开阔视野所带给我们的。
笔者认为，想做金融有关数据分析,要注意以下两点：
其次，数据分析师的职业规划主要可以表现在两个方面：一个方向是运营方向：我们在这个行业工作一段时间，对这个行业有了充分的了解，我们就可以转向运营层面，从宏观的角度对这个行业进行调度和支配；另一个方向就是数据挖掘分析方向：这个方向更偏理科一点，我们需要做的就是在前期阶段，不断的提升自己的技能和专业程度，进而成长为一个能够对数据进行挖掘并分析的高级工程师。这个，根据的兴趣和特长来选择。无论哪个方向，未来的发展前景都是美好的。
总的来说，数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位，如果大家能够有幸进入到这个行业，那么就好好珍惜，而对于那些还没考虑未来就业方向的朋友来说，数据分析师绝对是一个不错的选择。
岗位职责 ：
（1）独立完成各类数据的整理工作
（2）应用统计学理论方法，进行相关数据的深度分析、挖掘
（3）完成各类数据分析报告撰写
（4）负责数据分析产品的设计与开发
任职要求 ：
（1）统计学、应用数学等相关专业，本科及其以上学历
（2）较好掌握数据分析挖掘方法，扎实的理论基础
（3）熟练使用Excel、R、Python等数据分析工具 （R、Python其一即可）
1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。
2.证券数据分析：通过建立数据模型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。
统计学大数据和精算哪个方向好？
统计学是一个大类，是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。应用统计学强调的是统计学理论在实际中的应用，比如如何正确使用参数估计、***设检验、方差分析、相关与回归、时间序列分析、指数分析等应用统计方法。而经济统计学是统计学在经济学上的理论发展以及应用。有些人把经济统计学归到应用统计学中，其实是错误的。因为经济统计学除了统计学的经济学应用外，同样也对统计学的理论发展起到指导作用。
我是统计硕士，我本科的时候有很多精算的[_a1***_]。我觉得这个取决于你个人，如果你是一个喜欢相对安稳的职业规划，那么精算或许就更适合你。如果你个人是一个不喜欢按部就班，有广泛兴趣的人，那么我觉得统计学或许就更适合你。精算专业，基本上就是进入保险行业或者相关的金融行业。而统计学，可能性就很多了，制造业、物流、服务、IT、金融都有可能的。
应用统计
应用统计在精算这块基本已经成熟，每年精算师协会对于考试的更新，与教学大纲的内容都有很慎重并且相对前沿的考量。
在各个保险公司或者咨询公司，资深学术精算师，伙同R&D 部门的phd们搞出来的模型含金量还是挺高的。总的来说是一个相对稳定并且中高收入的职业。
大数据分析
大数据分析方向是朝阳产业，由于方向更加宽泛，并且数据量与风险管理数据量完全不是一个数量级的，未来确实更有钱途。
不过呢，门槛虽然不算低，但是专业性以及初期职业培训肯定没有精算那么的细致且专攻。并且一旦一个精算师有了数年的工作经验，你被取代的可能性相对低（当然是在你考下来执照的前提下） 。
现在各个咨询公司都在把精算领域网数据分析这块融合。也算是与时俱进了。至于效果如何，肯定是不会差的，年轻人可以很快地把新的技术融入到已经成熟了的模型中。
所以，我觉得未来（其实现在我们招人已经是很看重这点了）精算师的大数据分析技能或将成为一个精算分支，并且深入发展。
到此，以上就是小编对于数据分析 职业规划的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析 职业规划的5点解答对大家有用。
