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【吐槽】不谈技术,闲话数据分析现状

【吐槽】不谈技术,闲话数据分析现状

写在前面

好久没写文章了,本人目前从事BI行业,主要做BO(报表展示)这一块,写这一篇文章主要是想分享一下自己的心得。本人不是大牛,基础小白,所以下面你会看到的更多是不经润色(不经大脑)的心得体会,而不是一堆NB轰轰的专业名称,算法,建模思想,分析思路等技术分享型文章。更多的是对这个职业的看法,技术上的问题相信度娘比我更加专业!

欢迎吐槽指正!

说到数据分析一定要讲BI

商业智能(BI,Business Intelligence)。

BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。

【吐槽】不谈技术,闲话数据分析现状

广义的BI 是包括很多方面的内容,包括数据处理—》数据存储—》数据仓库—》(数据挖掘)—》BO展示层

BI是智能化的数据分析,说白了就是很多手工的工作我们让电脑帮我们做了,省去大量复杂繁琐的人工,这就是智能。比如日报,周报,月报这些报表我们统一用工具定时自己跑出来!

要说的有3点:

  • 1、目前大部分企业的BI是不包括数据挖掘的,实际上很多人也不是很清楚这个流程,一般只是认为BI就是做报表的。恩,对,就是做报表的(BO展示层)。
  • 2、一般小企业的数据分析岗位,很多只是简单粗暴的DB+Excel,所以你会发现,**,工资好低!
  • 3、DB+Excel是基于小企业数据分析量不大才能这么做的,未来数据暴增下,一个注重数据分析的企业势必会走势智能化这条路,毕竟人工也是成本啊~

数据分析与数据挖掘

/**以下是百度百科解释**/

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,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的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据分析和数据挖掘很多人没有分清,数据分析其实也是包括数据挖掘的,不过现在大部分企业细分岗位,一般数据分析和数据挖掘是两个不同的岗位!

以下我所讲的数据分析都是基于目前企业数据分析岗位而言(狭义上的数据分析,做报表的~)

数据分析主要是描述性统计分析,出报表,属于BO层面。工具有IBM cognos、SAP BO、oracle BIEE、Microsoft SSRS、MicroStrategy、Smartbi、QlikView、Power-BI等~太多了,基本功能都相似,就是做好OLAP数据集后通过可视化的操作开发出报表框架,再定时出报表!

数据挖掘主要用于海量数据挖掘、预测性分析,比如关联规则,分类、回归、聚类、离群点检测之类的算法,主要工具有SAS、SPSS、R& Python、MS DataMing等,SAS & SPSS 可视化界面,操作简单,比较容易上手;R&Python需要自己编程,难度比较大,但是函数、算法都封装好了,可以直接拿来用。

数据挖掘主要是基于海量的数据,即大数据。现在感觉任何东西跟大数据挂钩,它就变得高大上了!基于这个数据量的前提,所以目前国内做数据挖掘的主要在金融(银行、保险、证券)、电信、广告等行业 & BAT三大巨头!

说实在数据挖掘,算法,统计思想这些不是最重要的,最根本是业务知识!跟BO对比起来,数据挖掘更最要你对业务的理解,如果你对业务理解透彻了,很多东西甚至都不需要经算法建模,只需要画一个透视图、透视表你就会发现其中的规律(知识)了。

很多新手都会问到的一个问题是,入门需要什么技能?

一、对于数据分析而言,最重要的技能是SQL、SQL、SQL+BO工具(这个有些了解就可,毕竟使用简单)

SQL需要会到什么程度?企业日常用到的大部分是:80%(增删查改+连接查询+基本聚合函数+数据格式处理函数)+20%(其他函数使用),而你只要需要会增删查改+连接查询+基本聚合函数+数据格式处理函数这些基础功能即可,其他函数使用通过百度你能看懂能用就行,使用率比较低。

/**不要再意淫这个岗位了,入门就是介么简单,首先你需要找一门相关的工作,然后你就会发现我讲的都是大实话**/

二、对于(DM)数据挖掘而言,建模大部分的工作还是花在了数据处理上,这个要看对应企业使用的工具,数据处理流程要懂!!+算法(建模)思想+统计学基础,业务知识都是在日常工作中积累的。SO,DM的入门基础就相对要高些,门槛也相对较高。

三、补充一点:对于数据分析和数据挖掘以及大数据相关的工作还有一个特别重要的岗位,就是数据库开发。不同于DBA,大部分BI & DM 80%数据库开发的工作其实都是在倒腾数据,所以前期数据处理环节特别重要,衍生出专业的数据库开发,主要做ETL、数据迁移,建多维数据集、数据仓库, OLAP,universe,query之类的工作。对技术要求较高,属于底层工作人员,个人觉得特别重要!

技术控的可以往数据库开发或数据挖掘走,数据分析(BO)技术要求比较低。

基于以上,后续我会分享一下

如何通过招聘启事了解企业数据架构,选择相对较好的职业,做好个人职业生涯规划~~~ money、money、money~~~

对企业而言如何选择搭建BI架构

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