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大数据分析师 复习资料

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数据分析基础知识 (2)

量化投资知识 (4)

(4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。 (6)

量化经营及战略管理 (7)

一、企业战略的主要特征是什么? (9)

二、战略管理的层次结构是什么?相互关系如何? (9)

三、简述伦理与道德的关系。 (9)

四、简述伦理与法律的关系。 (9)

五、简述企业战略管理中的基本伦理关系。 (10)

数据分析基础知识

动销率=销售商品品种数量÷有库存的商品品种数量

说明:比率越高,表示经营效率越高或品种结构越好,比较适应目标消费群;比率越低,表示经营效率越低或品种结构越差,不适应目标消费群。

库存周转率=销售额÷[(期初库存金额+期末库存金额)/2](以零售价计)

说明:比率越高,表示每件商品的固定费用(成本)减低、相对降低由损坏和失窃引起的亏损、能适应流行商品的潮流、能以少额的投资得到丰富的回报、减少存货中不良货品的机会、容易出现断货、陈列不够丰满、进货次数的增加,进货程序和费用相应增加。

存货周转期间=平均存货÷销货净额/365

说明:期间越长,表示经营效率越低或存货管理越差;期间越短,表示经营效率越高或存货管理越好。

退货率=退货金额÷进货金额

说明:比率越高,表示存货管理控制越差,订货不合理;比率越低,表示存货管理控制越好,订货合理。

销售毛利率=毛利÷销售额

说明:比率越高,表示获利的空间越大;比率越低,表示获利的空间越小;从经营角度来讲,并不是毛利率越高越好,它应该是一个合适的区间。

销售净利率=净利÷销售额

说明:比率越高,表示净利越高,费用控制越合理;比率越低,表示净利越低,费用开支过大;

品效=营业收入÷品项数目

说明:品效越高,表示商品开发及淘汰管理越好;品效越低,表示商品开发及淘汰管理越差;

坪效(面积效率分析)=营业收入÷营业面积

说明:坪效越高,表示卖场面积利用率越高;坪效越低,表示卖场面积利用率越低。

来客数=通行人数×入店率×交易率

说明:来客数越高,表示客源越广;来客数越低,表示客源越窄。

客单价=营业额÷来客数

说明:客单价越高,表示一次平均消费额越高,消费者购买力越强,商品宽度能够满足

消费者一站式购物所需,商品陈列的相关性和连贯性能够不断激发消费者购买欲望;客单价越低,表示一次平均消费额越低,消费者购买力越弱,商品宽度不能够满足消费者一站式购物所需,商品陈列的相关性和连贯性不能够不断激发消费者购买欲望。

销售占比=大分类销售净额÷总销售净额

说明:销售占比越高,说明该分类商品所作贡献率越高;销售占比越低,说明该分类商品所作贡献率越低;

品类毛利贡献率=品类综合毛利率×品类销售占比

说明:品类毛利贡献率越高,表示该品类商品带来的毛利收益越高,可从两方面来提升毛利贡献率,如提高品类综合毛利率(通过提高品类单品毛利率、引进高毛利率商品)或提高品类销售占比(扩大品类商品陈列面、重点推广品类商品)来实现。

交叉比率=毛利率×周转率

说明:交叉比率通常以每季为计算周期,交叉比率低的为优先淘汰商品。交叉比率数值愈大愈好,因它同时兼顾商品的毛利率及周转率,其数值愈大,表示毛利率高且周转又快。交叉比率和ABC分析法是离不开的,计算出交叉比率後,再以ABC法界定出商品的属性,接下来就是分析为什么某些商品会是A类?哪些有下降的趋势?如何保持优势?如何扩大A

类商品的品项数?B类商品如何提升到A级?C级商品如何汰换?....这些都是交叉比率报表可以提供的思考方向。从采购管理、单品或品类管理到现场管理的许多决策,都可以根据交叉比率的结果来作分析的基础。

VIP占比(会员占比)=VIP消费额÷营业额

说明:此指标反映了门店的VIP(会员)顾客的消费情况,从侧面表明了门店的市场占有率和顾客忠诚度,考量的是门店的综合服务能力和会员顾客开发能力。如该数值先高后低,就表示顾客流失严重。

量化投资知识

量化投资过程有:择时、套利、交易,配置,风控,量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型

四大特点

其实,定量投资和传统的定性投资本质上是相同的,二者都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础,而投资经理可以通过对个股估值,成长等基本面的分析研究,建立战胜市场,产生超额收益的组合。不同的是,定性投资管理较依赖对上市公司的调研,以及基金经理个

人的经验及主观的判断,而定量投资管理则是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。

纪律性

所有的决策都是依据模型做出的。有三个模型:一是大类资产配置模型、二是行业模型、三是股票模型。根据大类资产配置决定股票和债券投资比例;按照行业配置模型确定超配或低配的行业;依靠股票模型挑选股票。纪律性首先表现在依靠模型和相信模型,每一天决策之前,首先要运行模型,根据模型的运行结果进行决策,而不是凭感觉。

纪律性的好处很多,可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理,也可以克服认知偏差,行为金融理论在这方面有许多论述。纪律化的另外一个好处是可跟踪。定量投资作为一种定性思想的理性应用,客观地在组合中去体现这样的组合思想。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。

每一个决策都是有理有据的,特别是有数据支持的。如果有人质问我,某年某月某一天,你为什么购买某支股票的,我会打开系统,系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、动量上、技术指标上的得分情况,这个评价是非常全面的,只有汇总得分比其他得分要高才有说服力。

系统性

具体表现为“三多”。首先表现在多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上都有模型;其次是多角度,定量投资的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据,就是海量数据的处理。

人脑处理信息的能力是有限的,当一个资本市场只有100只股票,这对定性投资基金经理是有优势的,他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场,比如有成千上万只股票的时候,强大的定量投资的信息处理能力能反映它的优势,能捕捉更多的投资机会,拓展更大的投资机会。

套利思想

定量投资正是在找估值洼地,通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资经理大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业,那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资经理不同,定量基金经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地,哪一个品种被低估了,买入低估的,卖出高估的。

概率取胜

这表现为两个方面,一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且

加以利用。二是依靠一组股票取胜,而不是一个或几个股票取胜。

发展潜力

首先,相较于海外成熟市场,A股市场的发展历史较短,投资者队伍参差不齐,投资理念还不够成熟,留给主动投资发掘市场非有效性,产生阿尔法的潜力和空间也更大。投资理念多元化,也创造出多元分散的alpha机会。

其次,量化投资的技术和方法在国内几乎没有竞争者。中医治疗中医擅长的疾病、西医治疗西医擅长的疾病;如果把证券市场看作一个病人的话,每个投资者就是医生,定性投资者挖掘定性投资的机会,治疗定性投资的疾病,定量投资者挖掘定量投资的机会,治疗定量投资的疾病。证券市场上定性投资者太多了,机会太少,竞争太激烈;量化投资者太少了,机会很多,竞争很少。这给量化投资创造了良好的发展机遇——当其他人都摆西瓜摊的时候,我们摆了一个苹果摊。

总的看来,量化投资和定性投资的差别真的有如中医和西医的差别,互有长短、各有千秋。随着2010年4月股指期货的出台,量化投资国内市场发展潜力逐渐显现。

投资策略

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程,包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易,资产配置,风险控制等。

量化选股

量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法,如果该公司满足了该方法的条件,则放入股票池,如果不满足,则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种,总的来说,可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类

量化择时

股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立,股票价格充分反映了所有相关的信息,价格变化服从随机游走,股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中,存在经典线性相关之外的非线性相关,从而拒绝了随机游走的假设,指出股价的波动不是完全随机的,它貌似随机、杂乱,但在其复杂表面的背后,却隐藏着确定性的机制,因此存在可预测成分。

股指期货

股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格,同时参与股指期货与股票现货市场交易,或者同时进行不同期限,不同(但相近)类别股票指数合约交易,以赚取差价的行为,股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货

构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。

商品期货

商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面:

(1)相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。(2)由于价格的波动性,价格差价经常出现不合理。(3)不合理必然要回到合理。

(4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。

统计套利有别于无风险套利,统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利,是一种风险套利,其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类,一类是利用股票的收益率序列建模,目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha收益,我们称之为β中性策略;另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模,我们称之为协整策略。

期权套利

期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约,希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样,是多种相关期权交易的组合,具体包括:水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。

算法交易

算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易,它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中,程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同,可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。

资产配置

资产配置是指资产类别选择,投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合,极大地丰富了资产配置的内涵,形成了现代资产配置理论的基本框架。

它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限,将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上,通过比较不同资产类的统计特征,建立数学模型,进而确定组合资产的配置目标和分配比例。

设计理念

市场上,针对不同的投资市场,投资平台和投资标的,量化策略师按照自己的设计思想,

设计了不同的量化投资模型。这些量化投资模型,一般会经过海量数据仿真测试,模拟操作等手段进行试验,并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置,实现风险最小化和收益最大化。

规避或减小风险的策略包括以下几点:1、保证历史数据的完整性。2、在线调整模型参数,在线选择模型类型。3、在线监测和规避风险。4、严格利用最大资金回撤设计仓位和杠杆。5、备份操作。6、不同类型量化模型组合。7、不同类型标的投资组合。

量化经营及战略管理

企业战略:是指企业在激烈竞争的市场环境中,为求得生存和发展而作出的长远性、全局性的规划以及为实现企业愿意和使命而采取的竞争行动和管理业务的方法。企业战略管理:是指企业为实现战略目标,制定战略决策,实施战略方案和控制战略绩效的动态管理过程。

企业战略目标:是对企业战略经营活动预期取得的主要成果的期望值。

规模经济:是指在一定时期内,企业所生产的产品或劳务的绝对量增加时,其单位成本趋于下降。

低碳经济:指在可持续发展理念指导下,通过技术创新,制度创新,产业转型,新能源开发等多种手段,尽可能地减少煤炭石油等高碳能源消耗,减少温室气体排放,达到经济社会发展与生态环境保护双赢的一种经济发展形态。

三权分立制度:即决策权,经营管理权,监督权分属于股东会,董事会是执行董事,监事会。通过权力的制衡,使三大机构各司其职又相互制约,保证公司顺利进行。

委托代理关系:指市场交易中,由于信息不对称处于信息劣势的委托方与处理信息优势的代理方,相互博奕达成的均衡的用合同反映的关系。

利益相关者:是指与企业有一定利益关系的个人或组织群体,可能是企业内部的,如股东,管理者,员工等,也可能是企业外部的,如消费者,政府,媒体等对企业有压力的群体。

定位战略:指企业辨识衰退行业中某个细分市场或某种需求,这种细分市场不但能保持稳定需求,而且能带来高收益,企业充分利用和挖掘正在成长的这个细分市场,集中资源占领或垄断以获得竞争优势。领导战略:指企业主要通过在行业内进行扩张,削减行业内的生产能力,改善质量和革新产品,以形成差别化,在行业内占主要地位。

公司战略:也称总体战略,主要包括成长战略,稳定战略,收缩战略。解决多元化公司”经营什么业务”如何进行入退出相关行业,以何种方式进行业务整合等核心问题。业务战略:也称经营单位战略,主要解决单一业务公司经营什么具体产品,如何获得竞争优势的问题。

相关多元化战略:是指企业进入与公司现在的业务在价值链上拥有竞争性的,有价值的战略匹配关系的新业务。

不相关多元化战略:指企业在其他行业投资,把业务领域拓展到其他行业一中去,新产品新业务与企业现有的业务技术和市场毫无关系的战略。

战略联盟:指两个或多个企业为了实现特定的战略目标而采取的任何股权或非股权形式的共担风险,共享利益的联合行动。

整合同化理论:指跨国公司主动整合企业的内外部资源,实现对多元化环境与多元文化员工的同化,是将企业多元的价值观转变为一个大多数员工认同的共同价值观念,即企业核心价值观,并使全体员工接受。

股东权益:又称净资产,指公司总资产中扣除负债所余下的部分,,它是指股本,资本公积,盈余公积,未分配利润之和,代表了股东对企业的所有权,反映了股东在企业资产中享有的经济利益。

伦理经营:既是一种守法经营,也是一种合德经营,经营法规诚信化管理,诚信交易,绿色营销,积极负责等,是伦理经营价值观体系的构成要素。

企业战略的各构成要素及功效:1、产品与市场范围,明确获利能力的范围,2、增长向量,明确范利能力范围扩展的方向,3、竞争优势,获利能力的保证,4、协同效应,获利能力的加速器。

一、企业战略的主要特征是什么?

答:关于企业战略有狭义和广义战略论者持不同的观点,但对企业战略的特征认识是一致的:

1、总体性,企业战略是企业发展的蓝图,制约企业经营者管理的一切具体活动。

2、长远性,要考虑企业未来相当长时间的发展战略。

2、指导性,规定了企业在一定时期内基本发展目标以及实现目标的途径,指导和激励员工。

3、现实性,是建立在现有的主观因系和客观样件的基础上。

4、竞争性,企业战略的最终目的就是要克敌制胜,赢得市场竞争的胜利。

5、风险性,

是对未来发展的规划,而环境又总处于不确定的变化中,因为企业战略都有风险性。

6、创新性,企业创略的创新性源于企业内外部环境的发展变化,循旧的战略是无法适应发展的。

7、稳定性,一经制定后在较长时期内要保持稳定以利于企业各部门贯彻执行,也不排除局部的适当调整。

二、战略管理的层次结构是什么?相互关系如何?

答:一般来说,企业战略不是单一的是有层次的,企业根据规模大小,选择的战略层次也不同,如,从事单一业务的中小企业其战略一般分为公司战略和职能战略二个层次。而多元化经营的大型企业,其战略一般分为公司战略,业务战略,职能战略三个层次。不同的层次战略有序的组合,便形成了企业的战略体系。企业设计战略体系可使内部各管理人员明确认识战略的层次以及各层次之间的关系,制定符合不同情况的不同战略,进而有效的实施管理,增强企业的竞争力。

三、简述伦理与道德的关系。

答:伦理与道德的关系可理解为整体与部分的关系,伦理是整理,道德是部分,道德是伦理发展的一个环节。

第一,道德的根源深植于客观的伦理关系中。

第二,道德是调节伦理关系的方式和手段。道德通过一系列手段方式和途径,对人们现实的利益关系进行调节,使其符合客观的伦理要求。

四、简述伦理与法律的关系。

答:伦理关系先于法律关系而存在,而法律又认可有利于统治阶级利益的社会伦理,意味着法律不能离开社会伦理而单独存在,事关上任何法律背后都隐含着对社会伦理理念的关注。法律本身没有自已的理念和原则,它完全运用法律的政治国家所要达到的伦理目标和原则作为构建法律体系的理念支撑和根据。我们强调法律意识的同时就在强调伦理的一部

分。

五、简述企业战略管理中的基本伦理关系。

答:企业进行战略管理是企业可持续发展的客观要求,企业战略管理中的伦理关系主要包括企业发展与利益相关者以及自然生态环境的关系,表面看是企业战略管理制定与实施中需处理的业务关系,深层次蘊含着企业发展必须处理的人与人与社会与自然的客观伦理关系。

六、提出和制业企业愿景的意义是什么?

答:主要有以下几点:1、公司的高层管理者对公司的长期发展方向和未来业务结构有

一个清晰的认识,2、降低由于缺少企业远景而给公司管理决策上所带来的风险,3、低层的管理部门可以依照它来制定部门使命,设置部门的目标体系,制定与公司的发展方向和战略协同一致的部门和职能战略,4、激励公司员工全力为实现公司的远景而作出贡献。

七、战略目标包含的主要内容是什么?

答:企业战略目标是多元化的,主要内容有:1.市场目标,应表明公司希望达到的市场份额和市场地位。2.技术改进和发展目标,改进发展新品,削减成本提高效率。3.提高生产力的目标,最大限度提高产品生产数量和质量达标。4.财务与实物资源取得和占用方面的目标。5.利润目标,明确给股东的回报和经营效益大小。6.人力资源目标,人力资源的获得,培训和发展7.员工激励目标8.企业社会责任目标,注意企业对社会产生的影响和回报。以上是企业制定战略目标可能涉及的基本内容,并非都要包括。

八、战略目标制定的重要作用是什么?

答:作用在于:1、企业战略目标是企业制定战略的基本依据和出发点,2、企业战略目标是企业战略实施的指导主针,3、是企业企战略控制与评伦的标准,4、能够使企业使命具体化和数量化,5、描绘了企业发展的前景对各级管理人员和员工有很大的激励作用,有利于更好发挥员工的积极性主动性和创造性。

九、伦理导向下的企业战略目标的特征是什么?

答:有明确的价值观和伦理观,超越法律,强调自律,履行社会责任,追求卓越。在进行行业竞争分析中,通常采用波特的“五种竞争力”的分析方法,即波特五力模型分析。

波特认为行业平均利润的高低取于竞争程度,竞争不激烈的行业一般具有较高的利润率。、波特五力:潜在竞争者,供应者,购买者,替代品,行业内竞争者。五种竞争力的状况共同决定行业竞争的强度和获利能力。

十、波特五力模型

行业中的竞争力量一般由五种因素形成,来共同决定行业况争的强度和获利能力:一、潜在竞争者,潜在竞争者进入一个行业的原国是利润高,而有潜在竞争者进入的后果有,行业的生产能力加大,原企业的市场占有率下降,竞争加剧价格下降,行业平均利润降低,新加入者与原有企业进行生产资源的竞争使生产成本增加。

十一、进入三个阶段

1、进入壁垒:潜在竞争者的常见进入壁垒有七种:(1、规模经济,(

2、产品差别化,(

3、资金需求,(

4、转换成本,(

5、获得分销渠道。(

6、原材料与技术优势,(

7、政府政策。预期的报复2、退出壁垒,现有企业在市场前景不好,业绩不佳时欲退出该市场产业,但由于

各因素抯挠无法顺转转出,退出壁垒有二种,破产时的转出(被动或强制)及向其他产业转移时的退出(主动)行业内竞争对手间的竞争替代品压力买方侃价实力供方侃价实力

十二、管理者在制定战略时,应注意:1、尽量摆脱这五种竞争力的影响,影响竞争压力,使其向利于自已公司的方向发展,建立强大的安全优势。根据以上对于五种竞争力的讨论,企业应尽可能采取将自已的经营与竞争力隔绝,努力从自身利益需要出发来影响行业竞争规则,先占领有利的市场地位再发起进攻性的竞争行动来应对这五种竞争力量,以增加自已的竞争实力。

十三、请说明低碳经济给中国企业带来的挑战

答:1、工业化城市化现代化加快推进的中国正处理能源需求快速增长阶段,大规模基础设施建设不可能停止。长期贫穷落后的中国以全面小康为追求,致力于改善和提高13亿人民的生活水平和质量,带来能源消费的持续增加,怎样既确保人民生活水平不断又不以牺牲环环境为代价,是中国必须面对的挑战难题。

2、富煤,少气,缺油的资源条件,决定了中国能源结构以煤为主,低碳能源资源的选择有限

3、中国经济的主体是第二产业,这决定了能源消费的主要部门是工业,而工业生产技术水平落后又加重了中国经济的高碳特征,调整经济结构,提升工业生产技术和能源利用水平又是一重大课题。

十四、行管控的体系。

公司治理结构通常有英美模式,日本欧洲大陆模式等。

股东治理模式又称为英美模式,使企业在股东的治理下运营,它的特点是公司的目标公为股东利益,其财务目标是单一的,即股东利益最大化,股东治理的模式是单层制,也称为一元制,即董事会集执行职能与监督职能于一身,其中监督职能在很大程度上是通过独立董事制度实现。、

共同治理模式又称为日本欧洲大陆模式,具体来讲就是在董事会,监事会中要有股东以外的利益相关者代表,其目的在于发挥利益相关者的作用,共同治理模式是双层制模式,也称为二元制模式,这种模式同一元制的主要区别在于执行职能和监督职是分开的,即董事会负责执行职能,监督会负责监督职能。

十五、请简述企业对消费者的责任

答:企业不光有创造利润和对股东的责任,还有对员工对消费者对社会和环境社会的责

任,其中消费者的社会责任是最重要的一条。

广义上来说整个社会成员都是企业的消费者,所以企业对消费者负责在某种意义上就是对社会负责的体现,企业对消费者的责任就是企业的社会责任。

企业是通过为消费者提供产品或服务而获取利润的组织,企业为消费者提供质优价廉,安全舒适耐用的商品和优质的服务,满足消费者的特质和精神需求,即是企业生存和发展的客观要求,也是企业应尽的责任,如果企业在生产中弄虚作假偷工减料以次充好,忽视和放任产品的安全性或故意欺骗和愚弄消费者,其结果不仅破坏了社会经济秩序,危害了人民的生命安全也将使企业自身走向灭亡。

十六、简述企业对环境的责任

答:进入20纪世纪以来,企业成为科学技术飞速发展的受益者,同时企业也成为环境污染的主要角色,为此,企业在消除环境污染,保护环境中肩负着不可推卸的责任,企业对环境的首要责任体现为:1、树立人与自然和谐的价值观,努力做到尊重自然爱护自然,合理利用自然资源。

企业要以绿色价值观为指导,强化绿色环保意褒,实施绿色管理积极倡导绿色生产和绿色消费。

十七、请简述企业伦理分析法的含义及步骤

答:企业伦理分析法指用超越法律的伦理标准来分析战略管理者在战略决策时可能遇到的形形色色的伦理问题,以及管理者可以采取哪些步骤以保证其战略决策不仅是合法也是合伦理的。

其步骤一:对备选的战略决策做出伦理判定,伦理问题是关于某个和几个备选决策在道德上的是非问题,判断的依据是较普遍的伦理标准,用于评价个人和组织行为,这些标准包括公正,权利和功利原则。

步骤二:对利益相关者的利益情况进行伦理分析。从伦理的角度来分析评估可选择的方案,帮管理者做出正确的决策。

步骤三:进行伦理核查,除了要进行传统的技术经济分析外还要做伦理核查步骤四:理性的做出符合伦理的企业战略决策。

十八、SWOT分析的基本原理

答:SWOT分析法指通过对外部环境条件和内部资源能力的分析,进行系统评价,来指导企业进行战略选择和制定。其中S,是指企业所擅长的方面或所持有能够提高竞争力的能力,W,是指企业缺少或做得不好的方面,或某种会使企业处理劣势的条件。一个企业的

资源强势是竞争资产,一个企业的资源弱势是竞争负债,在分析中,SW是相对于竞争对手而综合能力对比,是内部因素。O,是指企业具有的外部市场机会和潜在的市场机会,市场机会是影响公司战略的重大因素。T是企业面临的外部威胁。OT是企业所处行业的总体状况,是外部因素。

SWOT分析法,就是在列出四项清单的基础上,评价一个企业的优势和劣势,机会和威胁,并得出如下结论:1)企业在现有环境下,如何最优地运用自已的资源,包括圣新出现的行业和竞争环境做出反应,如何调整资源,是否存在资源缺口,是否需要弥补,分配资源时哪些机会该拥有最高优先权。2)如何建立公司未来资源,应采取哪些行动等。

SWOT分析图

图中可看出,第I的企业具有很好的内部优势及众多外部机会,应采取增长型战略,如开发市场,增加产量等,第II的企业有巨大的外部机会却受到内部劣的限制,应采用扭转型战略,充分利用环境机会清除内部劣势

十九、请谈谈对价值链分析法的理解

答:价值链分析法是将企业的活动看作一系列价值创造的活动过程,该方法通过对企业内部活动的分解,有助于企业建立竞争优势。

价值链是可以不断细分的,按照价值链分析法可以将企业活动细分为上千项,价值是由企业所有活动创造,所有的活动都要创造价值。各行业各企业价值链的侧重点不同,价值活动的基础是企业资源。

二十、请简述企业采用成本领先战略的原因

答:成本领先战略是指企业能过在内部加强成本控制,在研究开发,生产销售,服务等领域将成本降到最低限度,成为行业中的成本领先者的战略。

采用成本领先战略可以抵御五种竞争力的威胁,使企业获得竞争中的优势地位。

1、对潜在竞争者形成进入障碍,

2、对供应者增加讨价还价的和,采成成本领先战略往往拥有较大的生产规模,因而采购规模大。

3、对替代品降低替代的危险,可以凭借低价格与替代品竞争对顾客有较大吸引力。

4、对行业内企业产生成本优势。

二十一、请简述采用成本领先战略的条件和风险

答:条件有1、所在的市场是否完全竞争市场,2、该行业的产品是否标准化,3、大多数购买者是否以同样的方式使用产品,4、产品是否具有较大的价格弹性。5、价格竞争是否市场竞争的主要手段等。如果企业的环境和内部条件不具备这些因素,实施成本领先战略会很困难。

采用成本领先战略的风险有:1、技术上的变化将过去的投资与学到的经验一笔勾销,如果竞争对手开发出更低成本的生产方法,使企业在成本上的投资无法收回。有些企业在实施成本领先战略时,战略优势是由一些容易模仿的价值活动创造的,因而,行业的新加入者或追随者们通过模仿或者用较低的成本进行学习,使原企业丧失成本领先地位。

由于企业将多数注意力放在成本上,而忽略所需产品或市场营销的变化,如顾客需求的改变,产品销售渠道的变化等,便会丧失市场。

进行成本领先的企业对生产要素价格的上涨非常敏感,因此成本膨胀常常削弱了公司保持足够价格差的能力,使原企业丧失成本领先优势。

二十二、请论述采用差别化战略的风险

答:差别化战略是指企业为满足顾客特殊需求,形成自身竞争优势,而提供与众不同的产品与服务的战略。在实施此战略时,而临的主要风险是:

由于差别化企业提供了高于顾客需求的产品和服务,同时也索要了较高的价格,这与实行低成本的竞争对手相比,由于成本差别过大而处于劣势地位,当差别化过大或价格过高时,会造成差别化失败流失顾客。

购买者需要的差别化程度降低,由于产品质量的提高,购买者对于电器的差别化需求降低,更注重价格等因素,如企业不能及时发现,容易造成无价值的差别导致失败。竞争对手推出更具差别化或类似的产品,使购买者转向竞争对手。差别化观念在买卖双方之前发生扭曲时,即此差别化不为购买者所认可。企业产品系列的扩张稀释了顾客对品牌的认同,

二十三、请论述采用重点集中战略的风险

答:重点集中战略指企业把经营的重点放在一个特定的目标市场旧,为特定的区域

或特定的购买者集团提供特殊的产品和服务的战略。实施时可能会有以下风险: 当大范围提供服务的竞争对手与实施重点集中战略企业间的成本差距变大时,使针对一个狭窄的目标市场的产品或服务丧失成本优势或差别化优势。由于技术进步替代品出现,价值观念改念,消费者偏好变化等战略目标发生变化,使细分市场与整体市场之间对所希望的产品和服务差距缩小。重点关注的市场被其它市场的竞争者侵占重点关注的市场需求发生重大变化甚致委缩,使原有市场分流或消失。

二十四、请论述新兴行业形成的原因及特点

答:因为技术的创新,新的消费者需求的出现,其它经济和社会变化将某个新产品或服务提高到潜在可行的商业机会水平等。其特点是,技术的不确定性,战略的不确定性,高初始成本,新成立企业多,政府干预较多,存在较多初次购买者。

二十五、请论述高速发展的行业特征

答:技术变革很快产品生命周期较短,一些重要的新竞争对手进入了该行业,竞争对手经常采取新的竞争行动。购买者的需求和期望变化很快。以上特征几乎同时发生。

二十六、请论述企业面临的超竞争环境呈现的特点

答:1、竞争范围广域化,其一,由区域性竞争向全国性,全球性竞争发展,其二,跨行业竞争现象普遍。 2、技术扩散速度前所未有地加快 3、供过于求成为普遍现象,4、社会需求多样化,5、企业的社会责任增加。

二十七、请论述企业在选择竞争战略时应注意的企业伦理问题

答:企业在进行竞争战略选择时除了要考虑政治,经济法律问题之外,还要考虑一系列的伦理道德问题,这些问题主要集中在几个方面,1、维护职工权益,2、环境保护,3、诚信经营维护市场秩序,4、保障消费者合法权益。

二十八、请论述分散行业中企业常采用的战略

答:1、采用连锁营或特许经营方式,建立和运作公式化的管理模式,这种战略途径经常适合于饭店和零售业。成为一个低成本经营者,如果行业内价格竞争激烈,那么低成本企业可以在采取降价策略的同时仍通获得高于行业平均水平的利润。通过整合提高给顾客提供的价值。

按产品类型进行专业化,重点集中在某一种产品或服务的战略可能会很有效。按顾客类型进行专业化经营。不同的顾客不同的服务。

二十九、请简述公司进行多元化的原因

答:公司进行多元化的外部原因主要有:1、产品需求趋向停滞,2、市场集中度高,3、市场需求的多样性和不确定性,4、政府相关政策的影响。

进行多元化的内部原因有:1、获得规模经济,2、获得范围经济,3、建立进入障碍,4、增强对市场的控制力,5、降低经营风险,6、保证产品和服务质量,7、纠正企业目标差距,8、促进企业加强内部管理

三十、请简述内部创业的具体形式。

答:内部创业:指企业通过内部的研究开发,创造出与企业所在行业不同的产品和服务,形成一个新的市场或行业。

具体形式:内部创业主要依靠企业所拥有的资源和能力进入新的行业领域来开展多元化经营,它的具体形式有:1、垂直链裂变,垂直一体化企业将其价值链环节中的某些环节面向市场,为市场提供不同于最终产品的其他产品。2、独资新建暩业和工厂,进入新的行业领域经营。3、技术副产品的充分利用,研究与开发有时会产生技术副产品,它不属于企业现拥有的生产技术体系,可独立出来生产不同于企业现有的产品。4、人才的分利用。

三十一、请论述企业投资控股并购的特点以及优缺点

答:投资控股并购的特点是:1、目标公司的所有者以目瞟公司的净资产作为并购后翁事的产权持股。2、企业向目标公司追加投资,以此作为持股的基础,3、并购后,目标公司成为上市公司的绝对或相对控股子公司。

投资控股并购的主要优点:企业运用较少的资金达到控股目标公司的目的,这是一种高效率的低成本并购,同时,由于并购后,目标公司的原有股东仍是股东,使得企业与原有股东甚至当地政府形成一个利益共同体。

投资控股并购的主要缺点:由于目标公司被并购后原有股东不变,企业在运营管理上会有许多制约因素。

三十二、请简要论述垂直一体化的收益和风险

答:垂直一体化也称为纵向一体化,是指企业扩展其经营,对纵向生产链上相关的许多活动的直接控制,主要包括向供应商的后向一体化以及向终羰消费者的毅向一体化。

对许多企业都是可行的战略,可减少对供应商的依赖或直接面向最终用户。收益:1、作为原材料供应商或分销渠道的可靠来源,可防止受到外部市场成本波动的影响

对生产,分销有价值产品和服务所需的资产,服务进行保护和控制。获取新的商业机会和新的技术。

由于将关键性活劝引入企业内部,简化了采购和管理程序,省去了与各种不同的供应商和分销商间的效易过程。

风险:1、在企业内部,增加了一般管理费,购买设备的资本支出,原材料投入和分销渠道的生产作业等相关的成本和费用。

由于在一些通常不易调整的垂直一体化尖动上进行巨额资等,企业可能无法对外部环境中的变化做出快速反应,从而丧失灵活性。在价值链中与能力不均衡或需求不足相关的问题。与管理更复杂的活动相关的额外管理费用。

三十三、请论述伦理决策的含义

答:所谓伦理决策就是指在决策的全过程中,对于可供选择的方案中出现的道德冲突进行各种价值观的描述,最终做出符合道德的评价和选择,解决在决策过程中出现的道德冲突,伦理决策是一个收集信息和处理信息的过程,伦理决策的对象是伦理问题,伦理决策的结果是伦理行为,决策者是具有自主意识的伦理主体,对伦理问题能够做出判断和实施行动。

三十四、请简要论述国际化战略的类型

答:1、全球战略,全球战略是指公司在所有国家之间的竞争策略几乎是一样的,虽然有时为了适应东道国的具体环境,战略上会做一些改变,但公司的基本策略(低成本,差别化,重点集中)在全球范围内仍然是一样的,特别适合全球战略的行业是:汽车电视轮胎通信设备复印机手表以及商用飞机等。

优:不同事业间强有力的整合,标准化导致高度规模经济,进而降低成本,在全球范围内有助于创造统一的质量标准。缺:适应当地市场的能力有限,活动集中化可能增加对单一设备的依赖,单一区位可能导致较高的关税和运输成本。

2、多国本土化战略,为了适应当地市场而强调产品和服务差别化的企业竤行的是多国本土化战略,在全球战略中,决策者是公司的高层管理者,多国本土化战略是由各国分支机构或事业部根据所在国的市场需求而制定的。特别适合多国本土化战略的行业有:啤酒人寿保险服装金属制造,食物产品以及多种类型的零售等。优:能使产品和服务适应当地市场,能在既定市场中发现潜在的,有吸引力的市场空位。

缺:缺乏利用规模经济去实现成本节约的能力,跨国传递知识的困难很大,由于环境变化可能导致过度适应。

3、跨国战略,为了克服前二种国际化战略的局限性,实行跨国战略的公司努力形成以经验为基础的成本效益,注重本地市场需求,转移和创造企业的核心竞争力,使企业在效率,

本地化和学习之间做出最佳权衡,它在战略上介于上面二者之前,比前二者更有优势。

优:能够实现规模经济,适应当时市场,能将活动定位于最优区位,增加知识流动和学习。

缺:为保证成本和质量,在决定活动的最优区位时面临独特的挑战,在培育知识传递时面临的独特管理挑战。

三十五、请简述国际化战略的风险

答:风险有

政治法律风险,某些国家可存在不利于公司主权健康发展的风险,如社会不安定军事騒乱暴力冲突等因为都能严重威胁公司的正常生产和经营。

关于知识产权保护相关的法律及法律实施也是进入某些国家的重要潜在风险

经济风险,一国的经济发达程度与经济风险直接相关,一般而言,经济越发达,经济风险越小,但有时大的风险也蕴含着大的经济机会。因此企业在国际化经营中也常将资源投入欠发达地方,以获取高额利润。

货币风险,指货币波动能够造成实质性风险,同时在多个国家经营的公司必须密切注视本国货币与东道国货币的汇率变化。在处理海外业务时,即使一个微小的汇率变动也能导致生产成本或净利润的重大差异。

管理风险,表现为不同的形式,如文化习俗,语言,收入水平消费者偏好,分配体系等,文化象征能唤起消费者深层的情况,有时即使是非常明显的标准化产品,进行某种程度的本地化适应也是必要的,因此,国家间的文化差异也对稳定性企一是者造成了独一无二的挑战。

数据分析师BDA大数据

13、R代码如下: df<- data.frame( Name=c("Alice","Becka","James","Jeffrey","John"), Sex=c("F","F","M","M","M"), Age=c(13,13,12,13,12), Height=c(56.5,65.3,57.3,62.5,59.0), Weight=c(84.0,98.0,83.0,84.0,99.5) ) 将df保存为C盘rLX(已建立)子目录中的test.csv文件,R代码为____________________。 14、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”,Lst[["name"]]返回值为____________________。 15、设方阵为“A <- t(array(c(1:8, 10),dim=c(3,3)));”,函数eigen(crossprod(A,A))求____________________。 16、一组数据分布的最高峰点所对应的变量值即为____________________。 17、平均发展速度是环比发展速度的序时平均数,它有____________________和_____两种计算方法。 18、总指数按计算方法不同,可分为____________________和_____。 19、要设置一条1像素粗、200像素长的左对齐的水平线,应使用语句____________________。 20、链接式CSS样式表是通过使用html链接文件标签____________________将外部CSS应用到本页面的样式使用方法。 21、GIF格式的特点有:支持动画、无损压缩、最多包含256种颜色、____________________ 等。 22、盒子模型的float属性有三个属性值____________________。 23、在幻灯片中将插入点置于“大纲”选项卡,再按____________________键即可选取演示文稿中所有占位符中的文本。 24、数据的转置应选择____________________。 25、word默认显示的工具栏是____________________工具栏。

数据分析师笔试题目

网易数据分析专员笔试题目 一、基础题 1、中国现在有多少亿网民? 2、百度花多少亿美元收购了91无线? 3、app store排名的规则和影响因素 4、豆瓣fm推荐算法 5、列举5个数据分析的博客或网站 二、计算题 1、关于简单移动平均和加权移动平均计算 2、两行数计算相关系数。(2位小数,还不让用计算器,反正我没算) 3、计算三个距离,欧几里德,曼哈顿,闵可夫斯基距离 三、简答题 1、离散的指标,优缺点 2、插补缺失值方法,优缺点及适用环境 3、数据仓库解决方案,优缺点 4、分类算法,优缺点 5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别 四、分析题 关于网易邮箱用户流失的定义,挑选指标。然后要构建一个预警模型。

五、算法题 记不得了,没做。。。反正是决策树和神经网络相关。 1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的? 3、什么是:提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则? 4、什么是:协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离? 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库? 6、如何设计一个解决抄袭的方案? 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用? 8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理?

9、你认为哪个更好:是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好? 10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言? 11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术? 12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么? 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是? 15、什么是大数据的诅咒? 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗? 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法? 18、你喜欢TD数据库的什么特征?

大数据分析师(ACP)认证考试大纲

、 阿里云行业认证:大数据分析师专业认证考试(ACP级)大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍: 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证(ACP-AlibabaCloud Certified Professional)是大数据行业认证体系中的技能认证,同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系,如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化,主流大数据技术等;介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法,及相关的数据技术和技能,包括8个知识与技能模块:大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力: 具备大数据相关的基础知识 了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 了解大数据存储技术的特点,能够熟练使用传统关系型数据库,了解数 据仓库的基本知识,能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 掌握SQL语言编程技能,能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程 … 熟练掌握数据可视化相关工具,如Tableau、Quick BI、DataV,并且能 设计与开发可视化大屏和商业报表 掌握数据质量管理的特点和要求,能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案 掌握数据分析的质量控制流程,利用数据预处理技术合理处理脏数据 基于对数据分析项目的编程方法,保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围,根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 掌握机器学习技术的使用和应用场景,如聚类分析、决策树、关联分析 等 能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式: ) 报名入口为 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识:

大数据分析师工资待遇怎么样_有必要参加数据分析师培训吗

https://www.wendangku.net/doc/bb7763749.html, 大数据分析师工资待遇怎么样_有必要参加数据分析师培训吗 大数据分析师工资待遇怎么样https://www.wendangku.net/doc/bb7763749.html, _有必要参加数据分析师培训吗?光环大数据培训作为数据分析师培训的典范,师资力量雄厚,拥有强大的研发团队。大数据是眼下非常时髦的热词,同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 大数据分析师工资待遇怎么样? 从20世纪90年代起,欧美国家开始大量培养数据分析师,直到现在,对数据分析师的需求仍然长盛不衰,而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测,到2018年,数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师,但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家,90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。 有媒体报道,在美国,大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元,而国内顶尖互联网公司,大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。 国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为:9724(取自1139份样本),且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。 有必要参加数据分析师培训吗? 根据上面说说的大数据分析师的工资待遇及发展前景,我们可以确定的是大数据分析师将来的发展非常不错,选择成为大数据分析师也是一个很明智的决策,但至于要不要参加数据分析师培训,要根据个人情况进行选择。 假如本身就拥有数据分析的相关技能,自控能力非常好、自学能力非常棒,完全可以自学参

大数据、数据科学和数据分析的定义

大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长,每两年翻一番,并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出,数据的增长速度比以往更快。到2020年,地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息,这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟,这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学,大数据和数据分析的用途,用途,成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学,大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时,数据科学是一个涉及与数据清理,准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计,数学,编程,解决问题,以巧妙的方式捕获数据,以不同的方式看待事物的能力以及清理,准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之,它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据,通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语,无论是非结构化还是结构化的大数据,每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西,这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。

Gartner给出的大数据定义是:“大数据是高容量,高速或多变的信息资产,它们需要经济高效的创新信息处理方式,以增强洞察力,决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解,例如,遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业,以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理,这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 (1)互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 (2)数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 (3)推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易,而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 (1)金融服务大数据 信用卡公司,零售银行,私人财富管理咨询公司,保险公司,风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不

大数据的就业方向

大数据方面的就业主要有三大方向:一是数据分析类大数据人才,二是系统研发类大数据人才,三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。 对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向,而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征,选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。 一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加,对数据进行整合与处理变得越来越困难,企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL 人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL。 二、Hadoop开发 随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。 三、可视化工具开发 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,有可视化开发工具自动生成相关应用软件,轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 五、数据仓库研究 为方便企业决策,出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务,指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 六、OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。

大数据分析师(ACP)认证考试大纲

阿里云行业认证:大数据分析师专业认证考试(ACP级)大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍: 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证(ACP-AlibabaCloud Certified Professional)是大数据行业认证体系中的技能认证,同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系,如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化,主流大数据技术等;介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法,及相关的数据技术和技能,包括8个知识与技能模块:大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力: ●具备大数据相关的基础知识 ●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 ●了解大数据存储技术的特点,能够熟练使用传统关系型数据库,了解数 据仓库的基本知识,能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 ●掌握SQL语言编程技能,能够根据项目需要进行数据库管理和数据编 程 ●熟练掌握数据可视化相关工具,如Tableau、Quick BI、DataV,并且 能设计与开发可视化大屏和商业报表 ●掌握数据质量管理的特点和要求,能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案

●掌握数据分析的质量控制流程,利用数据预处理技术合理处理脏数据 ●基于对数据分析项目的编程方法,保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 ●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围,根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 ●掌握机器学习技术的使用和应用场景,如聚类分析、决策树、关联分析 等 ●能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式: 报名入口为3.PNyzrX 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识: 通用IT的知识: ●具备基础的IT知识,熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中 的至少一种 ●了解大数据相关的基础知识,如定义、特征、实际应用案例等 ●了解关系型数据库的基本概念:数据库,表,索引,视图,存储过程, 函数等 ●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主 要产品和服务 ●了解软件工程的基本流程 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程:

大数据分析师能力模型与企业需求报告

大数据分析师能力模型与企业需求报告 东湖大数据·数据智库 2017年3月

前言Introduction 大数据浪潮的激流中,市场空间得到迅速释放, 企业对于大数据人才的需求也越来越高,数据分析师则是这片翻腾浪花里的中流砥柱。 早在20世纪,数据分析岗已运用到企业业务层,“啤酒与尿布”的故事就是一个经典案例。新时代下,数据分析发生飞跃式升级, “大数据”推动起数据的深度分析与挖掘,使得研究结果更加客观、多维。 本次报告我们将同样以大数据的方式展开研究,摒弃传统调研式报告带来的主观数据误差,尽可能使此次研究报告发挥出应有的现实意义和社会价值。

目录/CONTENTS 大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE 大数据分析的企业需求分析ENTERPRISE DEMAND ANALYSIS OF BIG DATA ANALYSIS 数据分析师的能力模型构建DATA ANALYSTS THE ABILITY OF THE MODEL BUILDING 总结与附录SUMMARY AND APPENDIX

大数据分析已成为时代选择BIG DATA ANALYSIS HAS BECOME THE ERA OF CHOICE

2014 大数据时代到来168亿市场产值 2015 2016E 数据来源:中国信息通信研究院,2016年8月。单位:亿人民币 中国大数据产业规模估计 大数据越来越火,随着互联网技术的升级,获取含量数据变的越来越容易,基于海量数据进行价值分析的数据分析人才成为了各大企业追逐的宠儿。 84.0 亿 115.9 亿 168 亿

大数据分析师简历范文

教育背景 时间:2012-09到2016-06 学校:XX理工大学| 专业:计算机科学与技术| 学历:本科 工作经历 工作时间:2016-06到2017-06 公司名称:xx市品汇科技有限公司| 所在部门:| 所在岗位:大数据分析师 工作描述: 我们公司的数据主要来源是web的日志数据,app端的行为数据,埋点数据,其他大型旅游网站的爬虫数据和我们公司本地数据库中的数据。然后我们将web中的产生的日志数据通过flume抽取到kafka中,通过spark streaming进行实时清洗,将日志字段全部打散并按需求进行特定格式转换,然后把清洗过的数据和kafka中的数据投递到HDFS中按照业务需求做mr清洗,清洗后的数据导入到hive仓库中用hql做数据分析,最后将结果数据分别导入到hbase数据仓库中和本地数据库中供续部门等进行调用,最后由展示人员将数据形成报表在前端展现。 整个项目组由12个人组成,数据收集组(2人)、数据清洗组(2人)、数据分析组(3人)、数据建模组(3人)、运维组(2人)。 我是属于数据分析组,主要负责用hive对数据的分析工作。有时也会干一些数据清洗工作。根据需求用mr清洗出我们所需要的字段,例如IP地址访客用户信息日期目录响应码访客来源的URL 访问所用设备等字段。然后导入到hive中用Hql进行分析。

我在我们公司前期主要负责编写mr清洗数据,将结构化的数据导入hive数据仓库中,编写hql对数据进行多维度分析,还用到了Hbase rowkey的设计和表格的建模。。后期我主要负责数据的管理,用hive和spark对数据进行日常分析,配合建模组的工作。 工作时间:2010-07到2017-07 公司名称:XX通信信息报社有限责任公司| 所在部门:| 所在岗位:大数据分析师、网络舆情 工作描述: 2010年7月~2017年7月在xx通信信息报社工作,担任过编辑、记者,以及分别担任过鹰眼舆情(中国电信互联网大数据产品)内容运营、产品运营和市场拓展负责人,拥有多年的传媒与互联网工作经验,熟悉传统媒体与微信微博论坛等自媒体传播、运营规律,熟悉网络数据挖掘和分析、宣传效果评估和危机公关,熟悉互联网产品、手机APP项目运营管理。其中:2010.07-2011.07 编辑、采访记者,每周2篇原创报纸稿件,熟悉新闻报道、人物采访和企业宣传等各类文章写作 2011.08-2013.08 报告主编,先后负责中国通信业、国资央企、20多家政府机关舆情报告,曾赴国资委新闻中心驻点,熟悉网络信息检索和分类、传播特点分析以及正向舆论引导2013.09-2015.09 产品总监,负责舆情产品市场调研、PC及APP产品策划、政府企业信息化项目解决方案编制、数据运维及产品优化、客户需求分析及投诉解答,熟悉互联网产品运营和管理

大数据分析师·人才培养计划·筑梦起航

一、大数据分析师时代背景 随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用,行业应用系统的规模迅速扩大,行业应用所 产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力,因此,寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。 由于大数据处理需求的迫切性和重要性,近年来大数据技术已经在全球学术界、工业界和各 国政府得到高度关注和重视,全球掀起了一个可与20世纪90年代的信息高速公路相提并论 的研究热潮。美国和欧洲一些发达国家政府都从国家科技战略层面提出了一系列的大数据技 术研发计划,以推动政府机构、重大行业、学术界和工业界对大数据技术的探索研究和应用。目前,国内外IT企业对大数据技术人才的需求正快速增长,未来5~10年内业界将需要大量的掌握大数据处理技术的人才。 为了紧跟全球大数据技术发展的浪潮,我国政府、学术界和工业界对大数据也予以了高度的 关注。

国务院《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布,大数据已上升为国家战略。数据驱动的大数据时代到来了,你准备好了吗?正所谓机不可失,失不再来!只有站在时代的前列,你才会更具竞争力! 二、大数据就业方向 根据16年数联寻英发布的首份《大数据人才报告》,目前全国的大数据人才经济46万,未来3-5年大数据人才的缺口将高达150万,随着缺口逐渐放大,大数据人才的薪资将会水涨船高。大数据的应用也会逐渐在行业中扩散开来,由金融、通信、电商行业逐渐应用到其他领域。

中国大数据市场正处于高速发展期根据易观的报告能够发现目前已经处在大数据市场高速发展的尾巴,企业深度利用数据价值的意识迅速提高,数据资产管理成为热门概念,企业开始愿意通过数据交易进行变现,各种与大数据有关的政策及法律法规不断完善,市场成熟后,入行门槛恐怕会相应提高,现在抓住最后进入大数据市场的机会非常重要,一个人的选择有时候比努力更重要。

数据分析师面试常见问题

数据分析师面试常见的问题 随着大数据概念的火热,数据科学家这一职位应时而出,那么成为数据科学家要满足什么条件?或许我们可以从国外的数据科学家面试问题中得到一些参考,下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题,供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的? 3、什么是:提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则? 4、什么是:协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离? 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库? 6、如何设计一个解决抄袭的方案? 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用? 8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理? 9、你认为哪个更好:是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好? 10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言? 11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术? 12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么? 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是? 15、什么是大数据的诅咒? 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗? 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法? 18、你喜欢TD数据库的什么特征?

大数据分析师

大数据分析师,啥时候该说Yes,啥时候该说No? 早在20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,就有“啤酒与尿布“的故事表现了大数据分析给企业带来的利益体现。这些年来大数据分析正在为企业带来巨大的变化。虽然越来越普遍,但数据分析中有些“YES”和“NO”却是必须遵循的。 YES!立体式分析 立体式分析即维度分析。产品数据挖掘应该在产品环境下从产品性能、市场需求、用户体验等方面切入分析。数据分析是带有商业性的,因此要立体性对于数据进行深层次整理分析,才能将各方面有价值的信息提炼出来对产品优化带来帮助。 YES!明确适用性 要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析方法对数据的要求很高,如果样本分布不符合要求,样本量数量不足,或存在大量伪样本,都将影响最后结果的正确性。譬如,我们经常要使用的因子分析、聚类分析,若样本量不足通过SPSS获得分析结果是没有任何意义的。 YES!正确整理数据库 在选择好分析方法分析数据时的同要按照要求整理数据库。错误的数据库格式对研究的弊处是显而易见的。在使用研究模型前,要考虑数据的适用性。同时,数据的合理转换也很重要。如在访问时经常提问出生年份而非年龄,这样可以避免误差。这样将收集到的数据进行转换也得到一样的结果。在计算时,我们还常整合几个变量成为一个或者另几个变量。 YES!分析数据可视化 大数据的体现往往是以海量的形式,而数据分析首先要整理,其次要分析。大数据的分析将能将普通的数字变成珍贵的信息,体现未来的趋势和相应的结果。一号店等企业使用大数据魔镜,将大数据可视化分析作为基础,建立起一体性的业务模型和产品,明确了顾客关系,提高了运营效率,运用数据规模化帮助企业规划。汉堡王通过Tableau系统让了解每天的业绩更便捷,为企业带来更大利润。 NO!轻视精准

BDA大数据分析师

三、填空题(共25题,单空每空1分,双空每空0.5分,共25分) 1、在Excel中,在单元格格式对话框中可以设置字体____________________。 2、在Excel,A列存放着可计算的数据,公式"=SUM(A1:A5,A7,A9:A12)"将对____________________个元素求和。 3、要选取A1和D4之间的区域可以先单击A1,再按住____________________键,并单击D4。 4、在工作表Sheetl中,设已对单元格A1、B1分别输入数据20、40,若对单元格C1输入公式"=A1>B1",则C1的值为____________________。 5、在Excel中单元格的引用(地址)有____________________和绝对引用两种形式。 6、数组Array(3,3,6)是____________________维数组。 7、常量声明使用____________________语句,声明常量时,需要对其进行赋值,并且赋值后该值不能再被修改。 8、在VBA中主要有三种循环语句,分别是:____________________、_____、For Each···Next。 9、打开VBA编辑器的方法包括,选择“开发工具|Visual Basic编辑器”菜单或用____________________快捷键。 10、当用户在一个对象上按下然后释放鼠标键时,____________________事件发生。 11、运行R代码“M<-array(1:9,dim=c(3,3)); N <- diag(M);”后,N[2]显示为____________________。 12、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”,Lst[[2]]返回值为____________________。

大数据分析师需要具备哪些条件

大数据分析师需要具备哪些条件 随着大数据的迅猛发展,大数据分析师也变得炎手可热。大数据分析师通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策,为企业创造价值。 在国外,数据分析师已经开始在多个领域创造价值。而在国内,大数据的应用还处于萌芽状态,人才市场还不太成熟,正因为如此,很多公司会针对自己的业务类型和团队分工,给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义:数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title,我们将其统称为“大数据工程师或“大数据分析师”。 那么大数据分析师到底需要什么样的条件,才能驾驭大数据这匹烈马以驰骋千里呢? 相关学术背景 就BAT三家互联网大公司来说,对于大数据工程师的要求都是希望有统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者,更容易进入一个技能上的危险区域(DangerZone)—一堆数字,按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来,但如果你不知道那代表什么,就不是真正有意义的结果,并且那样的结果还容易误导你。 一定的计算机编码能力 实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的必备要素。举例来说,现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据,如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中,大数据工程师的职责以商业分析为主,但也要熟悉计算机处理大数据的方式。 数据分析与处理工具 所谓工欲善其事必先利其器,大数据分析师想要准确的挖掘数据背后的价值并且将成果展示出来,就必须要有实用可靠的工具。如果仅靠人力分析这种落后的方式本身就违反了大数据发展所代表的社会进步性和先进性。现在有许多大数据分析工具能从各个方面帮助大数据分析师完成工作,比如大数据魔镜,其丰富的可视化功能不仅是大数据分析师的数据挖掘利器,也是普通大众了解和参与大数据的桥梁。 目前,国内的大数据行业发展已从理论步入实践,数据分析师也会越来越受到关注。在大数据分析工具方面,更多更强的功能也亟需开发出来。

CDA大数据分析师 学习心得

人大经济论坛CDA大数据分析师培训学习心得 CDA 大数据分析师的课程让我对“大数据”这个概念有了更为具体的认识。以往对于“大数据”,我的认知还是仅仅停留在概念层面上。而上完课后,尤其是了解如何搭建Hadoop 平台以及其生态环境之后,“大数据”这个概念终于落地了。 Hadoop的核心框架是Hdfs和MapReduce。Hdfs是分布式文件系统,其主要作用是存储及读取数据。而MapReduce实际上是Hadoop工作的核心思想。任何想要在Hadoop集群上完成的算法都必须基于MapReduce的思想实现。因此,我认为想要学习Hadoop,其核心在于充分理解MapReduce。而同时,MapReduce的理解也是理解大数据分析思想的关键,即如何将庞大的数据分解成可以进行操作的小数据集。 人大经济论坛Hadoop大数据分析师课程大致可分为如下几个部分(阐述并不是按照时间顺序,而是按照个人对于这个课程的理解)。第一部分是原理及背景的讲解:个人认为,这一部分其实是重点,因为涉及到了大数据分析的核心,也包括了Hadoop的运行原理。例如1.0版本与2.0版本的差异,其核心在于2.0版本增加了独立的资源管理器Yarn,这极大的提升了Hadoop处理海量数据时的效率;第二部分是搭建平台:从最初的单机模式,至伪分布模式,到最终的集群模式。这部分内容中核心的部分是如何写好配置文件,在这里课程中也会涉及到核心参数的介绍,这对于理解Hadoop平台及今后自己如何配置Hadoop集群模式都是十分有用的;第三部分是Mahout的介绍: Mahout是建立在Hadoop平台上的软件,其中集成了许多很有用的算法。这些算法往往不是十分前沿的,但在处理海量数据时往往可以显现出强大的作用。课程中对于Mahout的讲解也是十分仔细的,因为它是目前最为常用且方便的分析海量数据的软件;第四部分是Java培训: 由于Hadoop是由Java编写的,因此对于自己想编写MapReduce的学员,这部分内容其实是十分关键的。因为我认为想真正成为一个大数据分析师,仅仅会用Mahout上现成的算法是远远不够的。修改已有的算法甚至是构造新算法都是一个想真正进入这一行业的从业人员所必需的。课程中也会涉及到怎样在源文件中修改MapReduce程序,从而实现自带的算法所不具有的功能。从这一点上也体现了课程的深度;第五部分是对Hadoop整体生态环境的介绍,介绍并在Hadoop平台上搭载了如Hive, HBase等等常用的应用。对于其优劣势也有较为详细的介绍,例如Hive可以利用HQL语句进行数据库操作,便于那些熟悉SQL语句的DB管理人员操作。而HBase是一种面向列的数据库,使得查询及插入数据更高效。相较于Hive,HBASE显然更适用与海量数据的管理。这些对于Hadoop整体生态环境的介绍体现了课程一定的广度。 总体来讲,人大经济论坛hadoop大数据分析师培训课程,无论是课程内容的深度和广度,还是课程的教学质量,都是完美的,学完本人受益匪浅,通过最短的时间使自己快速进入到大数据分析的领域中。八天的培训中,最让我感动的是培训老师的认真负责的态度。课程中每一步骤都由老师一对一,手把手指点,耐心程度让人点赞。这样的教学方式保证能让每个学员都能跟上进度,有些入门级的同学当然问得更多些,老师也能一一解答,相信他们的收获比我更多。 人大经济论坛CDA大数据分析师第二期课程学员

大数据分析师究竟是干什么的

【甘肃大数据培训】大数据分析师究竟是干什么的! 全民大数据的时代里,产生了一个新的职业。大数据分析师。那么什么是大数据分析师呢?大家都是知其然而不知其所以然。相信大家都会很好奇在大数据培训之后,我们的工作内容是什么吧。我们可能会去到的公司。那么,科多现在就带你一起,走进大数据分析师的世界。 现代生活中的我们,无时无刻不在产生着大量的数据,从咱们睁开眼洗漱的那一刻起就已经有数据开始产生并被记录。一直到晚上咱们关灯正式休息。可以毫不夸张的说,现代社会就是一个大型的数据库,咱们每个人都是一个数据源。每天咱们产生的数据被分类汇总到各类数据库中。当千千万万个我们这些数据源产生的千千万万的数据分类汇总到一起那就是大数据。而大数据分析师的工作内容。就是使用各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程。 那么大数据分析师与传统的数据分析师之间有什么区别呢?数据分析可谓由来已久,举例说明一下。帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师,分析着往来帐务、应收、支出等,传统的数据分析师只是基于自身数据的统计而已。所以相较于传统的数据分析师来说,大数据分析师首先要学会的就是打破信息孤岛利用各种数据源,在海量数据中寻找数据规律,在海量数据中发现数据异常。根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法;通过数据探索和模型的输出进行分析,给出分析结果。 而现在大数据的发展深受国家和企业的重视,大数据的相关产业的发展也是成井喷式爆发。但是大数据的人才缺跟不上大数据产业发展的步伐。按照对于各大招聘网站的大数据统计,我国大数据人才的缺口在150万左右。大数据人才的平均薪酬也在15K左右,即便是实习生也是6K到8K.。国家和企业也越来越重视大数据培训,意在搭建自己的大数据团队。 在成都,科多大数据作为国家工信部大数据授权的人才培养基地、工信部大数据工程师授权认证中心中国智慧城市大数据技术创新联盟副理事长单位。成都

数据分析师的必备五大素质

数据分析师(CPDA)的必备五大素质作为一名优秀的项目数据分析师(CPDA)不仅仅要懂得如何实际处理、运用数据,还需要良好的沟通交流能力、团队合作精神、文字语言表达能力、较好的逻辑分析能力,甚至还应该具备独立的产品策划开发能力、项目管理及商务沟通能力等。 借用一位数据分析牛人总结过的话来说,数据分析师一定要懂点战略,才能结合商业;一定要漂亮的presentation,才能buying;一定要有global view,才能打单;一定要懂业务,才能结合市场;一定要专几种工具,才能干活;一定要学好,才能有效率;一定要有强悍的理论基础,才能入门;一定要努力,才能赚钱;最重要的:一定要务实,才有reputation。 下面让我们来谈谈一名合格的数据分析师必备的基本一些基本能力和素质: 1、严谨负责的态度 当下的数据俨然之多之大,时常让人无从下手、头昏脑胀,但不可因此就以随便忽悠的心态处理数据,只有本着严谨负责的态度,才能确保数据的客观性与准确性。对于一个专业的数据分析师来说,数据是用来尊重的,不是用来随便玩玩的。 在企业里,数据分析师无疑充当着“医生”的角色,通过对企业运营数据的分析,来为企业寻找症结及问题所在,从而使企业大大小小的弊端得到改正、改善。 如果一名数据分析师不具备严谨、负责的态度,受其他因素影响而更改或大意处理数据,隐瞒企业存在的问题,对企业的发展是非常不利的,甚至会造成严重的后果。因此,数据分析师必须保持中立立场,客观评价企业的发展,以数据作为事实,为决策层提供有效、正确的参考依据。 不管任何情况下,都能持守严谨负责态度的数据分析师才真正值得企业与客户的信任,才算得上一名合格的分析行业从业者。 2、持久强烈的好奇心 在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”,为什么是这样的结果,而不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果不是预期的那样等等。这一系列的问题都需要在进行数据分析时提出来,并且通过数据分析,给自己一个满意的答案。只有在这样强烈好奇心的推动下,隐藏在数据内部的真相才能被积极主动地发现和挖掘出来。 并且,数据分析师的好奇心必须是持久的。若仅仅满足于当下的问题,没有刨根问底的精神,就会很容易、轻易地下结论,而这种结论的正确率往往并不高。进行数据研究时,只有不断抛出新的问题,对数据进行敏感而持久的研究,才能优化甚至彻底颠覆自己原建的模型。

大数据就业方向和岗位

2017年,大数据从概念走向落地;2018年,中低端IT工程师将加快向大数据的过渡。2019年,大数据产业从业人员46万人,人才缺口高达150万人,企业争夺大数据人才直接进入白热化阶段。因此,对于那些想要零基础上学习IT 技术的人来说,直接选择学习大数据技术是符合趋势和就业需求的选择。 目前,大数据的主要就业方向有三个:数据分析、系统研发、应用开发。它们的基本职位是大数据分析工程师、大数据系统开发工程师和大数据应用开发工程师。 对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向,而职业岗位则是决定做什么事。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门工作岗位。 一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加,对数据进行整合与处理变得越来越困难,企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL。 二、Hadoop开发 随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。 三、可视化工具开发 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,有可视化开发工具自动生成相关应用软件,轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。 过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需

要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 五、数据仓库研究 为方便企业决策,出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务,指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 六、OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。 七、数据科学研究 数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。 八、数据预测分析 营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。 九、企业数据管理 企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。 十、数据安全研究 数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。 以上就是全部内容,希望对大家有所帮助,感谢您的阅读!

最常用的四种大数据分析方法

最常用的四种大数据分析方法 本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。 当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及,数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时,他们给出了五花八门的答案。 其实我想告诉他们的是,数据挖掘分析领域最重要的能力是:能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。 使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性,是十分有必要的。其中的一个工具,叫做四维分析法。 简单地来说,分析可被划分为4种关键方法。 下面会详细介绍这四种方法。 1.描述型分析:发生了什么? 这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是描述型分析方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。 2.诊断型分析:为什么会发生? 描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。 良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、

特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。 3.预测型分析:可能发生什么? 预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。 预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。 在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。 4.指令型分析:需要做什么? 数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对发生了什么、为什么会发生和可能发生什么的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。 例如,交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。 结论 最后需要说明,每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助,同时也应用在数据分析的各个方面。

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