数据分析研究方向

数据分析行业大火，很多小伙伴都想转行成为数据分析师，入行容易，但重要的需要确定未来的一个发展方向，不能盲目入行。下面小编给大家分享几种数据分析师的发展方向，大家可以参考一下，首先确定好自己的目标。业务数据分析师：技能上需要会使用Excel、pythonl和SQL，因为业务数据分析师主要工作是把数据和业务结合的，用数据辅助业务增长，对于技术方面的要求一般，业务知识才是重点。数据挖掘工程师：偏向于技术一些，需要熟练运用linux操作系统、Hadoop、HDFS、MapRece、Hive和Hbase等工具，能够进行基于Spark平台的大数据分析和机器学习应用。同时对数据挖掘的方法要求也很高，比如：技术的回归、分类和聚类分析等。人工智能工程师：掌握机器学习、深度学习;能够熟练进行数据清洗，可以完成缺失值填补、异常值处理等;精通数据可视化，例如箱线图、动态图等;同时还必须掌握人工智能在各行业的应用场景。以上就是小编整理的数据分析的三类职业发展，具体细分的话还有很多方向，大家可以参考招聘网站上的数据分析师的岗位要求。如果哪位小伙伴想从事数据分析相关工作，并且想要快速人们并找到合适工作的话建议从业务数据分析师入手，相对而言，技术门槛较低，对于也能够深入业务，将来也能向运营管理者方向发展。但如果本身就有一定的技术基础，比如程序员，可以从数据挖掘工程师入手，人工智能工程师的话也是可以的，不过需要更深层次的技术学习。

1.高薪不是普遍状态，新进分析师也就一个温饱水平。2.工作很辛苦，加班和出差就不用说了，还不能出错，压力比较大。3.青春饭算不上，因为行业的机会还是很多的，当然做的太差也没前途。

1.基于云的大数据分析Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具，这个最初被设计工作在物理机的集群上，但是目前这种现象已经改变，越来越多的基于云中的数据处理器技术出现，例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款，谷歌BigQuery中的数据分析服务，IBM的Bluemix云平等等，这些都是基于云的大数据分析平台。2. Hadoop：新的企业数据操作系统Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演变成分布式资源管理器，它可能将是数据分析的一个通用的操作系统。有了这些系统，你可以将不同的数据操作和分析操作插入到Hadoop分布式存储系统中来执行。3.的预测分析随着大数据的发展，分析师不仅会嗯的数据一起工作，而且还将处理大量的许多属性的工具。但是随着大数据行业的发展，针对旧数据的分析的是为了提供预测的功能，毕竟人们更希望利用原有的数据来对未来产生有利的用途。4. 更好的NoSQL替代传统的基于SQL的关系数据库的产品被称为NoSQL数据库，如今被迅速的普及在特定种类的分析应用程序中。而且这一势头在持续增长，据估计，预计未来将有15至20个开源的NoSQL数据库共同存在，他们各自有的的专长，这些数据库会得到快速的发展。5.在内存分析使用内存数据库来加快分析处理的方式如今越来越受欢迎，很多用户都非常喜欢这种方式，目前很多基于内存的分析管理工具以及出现，其中以亚马逊的HANA一体机尤为明显。除了分析软件看好这个市场，作为全球的企业级市场的处理器生产商，英特尔也非常看好这一领域的发展，从目前其产品推出的发展趋势来看，其内存支持将会越来越大，一些特定的产品甚至支持的比硬盘的容量还要大。关于大数据分析领域有哪些发展趋势，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

数据分析师的在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析师支持业务发展，优秀的数据分析师指导业务发展。随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。数据分析师，这是数据分析职业的起点。有些企业则会根据自身所处行业特点，赋予数据分析师一些更具体的岗位名称，例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师和财务数据分析师等。除了所处的行业不同、业务不同，对于技术来说万变不离其宗，所有数据分析师的最主要职能都是针对业务或运营问题或需求，去获取、清洗、分析数据，并呈现数据分析结果，辅助企业做出判断或决策。通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。2019年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，2020年乃至未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。

现状大数据的前景十分的好，随着大数据应用于各行各业，并正在改变着各行各业，同时也引领大数据人才的变革，在国家及当地政府支持下，大数据在企业中生根发芽，开花结果。在未来的三至五年，中国还将需要180万数据人才，但目前大约有30万人。到2020年，企业日后发展将基于大数据计算分析、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国也将更加需要的数据人才。你好，数据分析的前景，非常非常的好，我是在2012年，了解到的，大数据，当时研究了一下，数据挖掘，看了一些国外的书然后后来在工作中发现，数据挖掘，包括AI，包括，呃，当今的，云计算，都是非常非常有前景的职业，只不过，可能是时机还尚未成熟，但是已经比2012年的时候要好很多了。

原标题：2019年中国工业机器人行业市场现状及发展趋势 部分关键技术已达到世界先进水平国产工业机器人某些关键技术已达到世界先进水平经过20多年的发展，我国工业机器人已经初具规模，目前我国已生产出部分机器人关键元器件，开发出弧焊、点焊、码垛、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等工业机器人。一批国产工业机器人已服务于国内诸多企业的生产线上、一批机器人技术的研究人才也涌现出来、某些关键技术已达到或接近世界水平。受制于下游行业发展不景气，中国工业机器人产量增速放缓2018年度，国内工业机器人产量出现高开低走的态势，增速有所放缓。受宏观经济影响，国内汽车、电子等机器人下游行业发展受限，机器人需求增速放缓。2018年度国内工业机器人产量累计达14.8万台，同比增长4.6%。同时，国内工业机器人行业由于竞争加剧、厂商扩产等因素导致产品价格持续下探。价格下降，有利于我国工业机器人的推广，但短期内行业利润将面临冲击，具有资金优势及技术积累的企业有望胜出。国家统计局数据显示，2019年6月我国工业机器人产量为13680台，较去年同期下降11%。累计方面，2019年1-6月我国工业机器人产量累计达75406台，较去年同期下降10.1%。6月份月产量降幅较上月继续拉大。2012-2019年H1中国工业机器人产量统计及增长情况数据来源：前瞻产业研究院整理工业机器人作为工业自动化的通用设备，是“机器换人”核心设备。据国际机器人联合会(IFR)统计，2017年，中国工业机器人销量为137920台(其中，34671台由中国机器人供应商安装)，比2016年增加约59%，继续成为全球最大的机器人市场。2012-2017年，中国工业机器人销量年均复合增长率(CAGR)约为43%。但是，与制造业发达国家相比，我国制造业自动化程度尚处于较低水平。2018年，在经历贸易战和经济增速下滑的双重。自2016年开始，中国工业机器人累计安装量位列世界第一，发展速度史无前例。2018年，中国依然是全球最大的机器人市场，但2018中国工业机器人销量增幅有所下降，仅为2017年的三分之一左右。据国际机器人联合会预测，2019年销量预计提速。2012-2018年中国工业机器人市场销量统计及增长情况数据来源：前瞻产业研究院整理我国工业机器人市场发展较快，约占全球市场份额三分之一，是全球第一大工业机器人应用市场。当前，我国生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，工业机器人的市场需求依然旺盛，据IFR统计，2018年我国工业机器人销量额达62.3亿美元，预测2024年销量额将超过190亿美元。2013-2024年中国工业机器人市场销量额统计及增长情况预测数据来源：前瞻产业研究院整理(备注：2019年销售额增速为21.5%)国内机器人密度指标较欧美国家还有进步空间衡量机器人密度的方法有两种：制造业中每万名生产工人所占有各种用途工业机器人的数量;汽车制造业中每万名生产工人所占有各种用途工业机器人的数量。按第一种方法，2017年，全球平均机器人密度为85台。自2010年开始，韩国一直是全球机器人密度最大的国家，2017年，韩国再次上榜，机器人密度为710台，主要原因是近几年汽车行业和电气/电子行业持续增加了机器人安装量。新加坡以658台紧随其后，如此高的机器人密度主要是制造业的从业人员数量少以及机器人安装量持续增加引起的。德国机器人密度排第三，为322台;日本机器人密度排第四，达308台;美国增加至200台。近几年，中国由于机器人安装量显着增加，故机器人密度也快速提高，2017年机器人密度为97台，比2009年的11台增加近8倍。在最新数据统计中，中国的机器人密度位于全球排名的第21名，政府也不断通过政策扶持，欲在2020年之前，将中国打造为全球自动化程度前十的国家，在产业政策《机器人产业发展规划(2016-2020年)》中，规划到2020年实现工业机器人密度达到150以上，到2020年之前国产工业机器人年销量达到10万台。2017年全球各国机器人密度对比情况数据来源：前瞻产业研究院整理以上数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院发布的《中国工业机器人行业产销需求预测与转型升级分析报告》。

想要入行数据分析需要学习以下三种技能1，SQL（数据库）处理海量的数据，数据来源于数据库，从数据库取数据，何建立两表、三表之间的关系，想要的特定的数据等，而这些是需要SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。2，统计学基础：数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集，数据整体分布是怎样的，如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的，数据的平均值是什么，数据的最大值最小值指什么，数据相关与回归、时间序列分析和预测等，这些也是需要统计学的技能才能做好的。3，Python或者R的基础：这是必备项，学会一门技术工具，是入门数据分析师的门槛。扩展资料一、数据分析方向数据挖掘方向：想要在一两个月内快速成为数据挖掘向的数据分析师很难，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少。利用数据挖掘进行数据分析常用的3个方法：分类、回归分析、聚类等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。回归分析：回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。业务方向：需要对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。二、入门数据分析的参考书籍推荐《增长黑客》、《网站分析实战》、《精益数据分析》、《深入浅出数据分析》、《啤酒与尿布》、《数据之魅》、《Storytelling with Data》。

现如今智能科技的发展的越来越快，对于人才的要求也越来越高，数据分析师是结合和技术与业务的复合型人才，相信无论什么行业，无论哪个企业都迫切需要这样的人才。即使是在未来人工智能的时代，数据分析师也是必不可少的。数据的采集和分析可以被人工智能代替，但最后做出决策的还是企业的数据分析师。据麦肯锡公司的研究预测，2020年可以利用大数据分析来做出有效决策的经理和分析师的人才缺口高达到150万，尤其是在我国，目前企业对于数据分析师的需求量大，但是数据分析师市场还不饱和，很多人都还在观望状态，选择这时候入行无疑是最好的时机。另外再从数据分析师的薪资待遇方面来看，根据目前的市场情况来看数据分析师的薪资待遇，要比平级的岗位高许多，尤其是在诸多的一线二线城市中。即使之后数据分析师市场饱和，那么我们已经在这一行业积累了许多经验，完全可以向着管理者方向发展，薪资待遇自然不会差。关于数据分析师的职业前景发展如何，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

1、在大数据采集与预处理方向这方向最常见的问题是数据的多源和多样性，导致数据的质量存在差异，严重影响到数据的可用性。针对这些问题，目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage)。2、在大数据存储与管理方向这方向最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。在大数据存储和管理方向，尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。3、大数据计算模式方向由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapRece)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana)，而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。4、大数据分析与挖掘方向在数据量迅速膨胀的同时，还要进行深度的数据深度分析和挖掘，并且对自动化分析要求越来越高，越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生，如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapRece开发的数据挖掘算法等。5、大数据可视化分析方向通过可视化方式来帮助人们探索和解释复杂的数据，有利于决策者挖掘数据的商业价值，进而有助于大数据的发展。很多公司也在开展相应的研究，试图把可视化引入其不同的数据分析和展示的产品中，各种可能相关的商品也将会不断出现。可视化工具Tabealu的成功上市反映了大数据可视化的需求。关于大数据技术的发展方向如何，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。