大数据分析师干什么的

　　所谓大数据分析师指的是专项从事数据收集、整理、分析、做出行业研究评估预测的岗位人员，大数据分析师可以按照级别被分成初级、中级和高级，如果是初级大数据分析师的话，只需要简单了解查询技能，入门比较简单，中级数据分析师需要精通统计概率、SQL编程语言、r语言，高级分析师则需要结合着数据建立模型、预测结果，比较偏向于工程和技能。
 

　　为了方便大家理解就具体介绍一下吧，比如说初级大数据分析师，因为从业时所接触到的分析数据是比较少的，而且分析的难度低，比如说可能是企业主想要知道在过去一个月的销售情况，这时候只需要简单用excel、统计概率、SQL查询功能，就能快速完成分析过程，耗费时间短，因为从业简单，所以工资也比较低，一般来说薪酬大概在10K一个月。

　　如果是中级分析师，一般指的是IT部门的数据分析师，需要掌握的有统计概率、SQL编程语言和Python和r语言，为什么需要将这些编程类的语言都掌握起来呢?主要是因为掌握编程之后，你就能有效利用编程简化整个数据分析的过程，拿到手的可能是超过10tb的数据量，没有借助于编程工具软件的帮助，怎么可能通过人力快速分析出结果?

　　高级分析师则需要结合着数据建立模型，之所以需要分析数据、得到可视化结论，根本目的是为了就现有的、过去的数据预测未来可能，将那些未来可能出现的弊端规避掉又或者提前设定预案，在遇到问题时有效解决。

　　简单来说，大数据分析师的初级、中级和高级分别对应于简单问题的处理、10tb以上数据集的分析、10tb以上数据分析得到可视化结论&预测未来这三个层级，想要成为优秀的高级大数据分析师，当然也得从初级开始慢慢提升和发展，一般来说先报名参加专业的课程培训，了解数据分析的常用算法、几种套路模式，认真学习包含等sql、linux、spark等软件语言，然后结合过去已经被分析得到结论的大数据做真实从业模拟，走完全流程之后你就能知道到底在不同节点应该用到哪些软件，多操作几次就能快速上手。

　　总的来说，大数据分析的日常工作就是跟数据打交道，根本的目的是通过就数据建模得到可视化结论，为企业的未来发展指明方向，让城市做好规划安排。