数据分析是什么工作内容-数据分析一般用什么软件

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析是什么工作内容的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析是什么工作内容的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析好找工作吗？
2. 大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么？哪个好？

数据分析好找工作吗？

水平高的的数据分析师，工作是没有问题的，而且工资高，但很多人以为掌握几样数据分析工具就认为自己是分析师了，那就错了，数据分析师最主要的能力还是分析方法和思维方式，工具容易掌握，方法和思维需要经验积累，若想快速入行，可以考虑找一个大咖指导你哦，如赵强老师，舒立克商学院数据分析教授，二十几年数据分析经验。

谢谢邀请，我是无话不谈的小章同志。

数据分析前景不错，只要你认真付出了，机会有很多。

数据分析未来更多在研究人与人，物与物，人与物的关系发挥重要作用，所以说专业人才也处于极度紧缺中。发展方向就是这样的，不过现在随着云计算的兴起，慢慢的大数据分析师职位开始出来，这就要求更高了，不仅挖掘的知识要求高，还要求较高的计算机知识和编程。

举个例子，一个数据挖掘专家，8年以上经验，年薪怎么也得50万左右，现在搞数据分析的，2年工作经验的话，基本到1万月薪了。

我身边很多人都在数据分析行业有五六年的从业经验，从宏观的求职和就业方面来说，数据分析师行业的前景是非常好的，尤其是金融和互联网行业对数据分析师的需求非常大。通常来说刚毕业的大部分应届生的技术能力还不足以入行数据分析师，所以这一行业的人才是非常短缺的。因为这一行业发展好，前景好，待遇也好，所以很多人在工作后纷纷找准机会进行转型。

关于数据分析行业的就业前景可以参考我之前的一篇文章

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数据分析行业对技能的要求是非常高的，需要比较综合的技术型人才，很多自学能力强的人通过自学就能转型成功，但是对大部分人来说还是更推荐跟着老师进行系统性的学习。

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谢邀。我认为数据分析前景很好。现在是数字化时代，一份好的数据报表不仅突现了本人良好的逻辑分析能力，清醒的头脑，敏锐的洞察力，更能快速的掌握各个领域的信息，很快的做出反应。如果有机会可以去涉足这个领域！

我来回答一下吧，我是一名从事火电行业工程师，目前在该领域做数据分析工作，可以说数据分析在各行各业都有需求，特别是当今处在了一个数据爆炸的时代，数据分析就代表着人类认知世界的又一个进步，而传统行业中的工程师大多是在用一个已经成型的体系和公式去解决面临的问题，而随着大数据和人工智能的发展，对于传统行业是一个巨大的机遇。所以说数据分析无论是哪个行业都有非常大的前景，如何与专业融合，如何将数据在不同领域发挥作用才是重点。

大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么？哪个好？

在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。

大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平台为基础进行研发，这样能够节省大量的时间，也更容易做出市场接受度比较高的大数据平台（商用较多）。

大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向，一方面是大数据开发的场景众多，另一方面是难度并不高，能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发主要是满足企业在大数据平台上的应用开发，与场景有密切的关系。大数据开发是在大数据平台基础之上的开发，充分利用大数据平台提供的功能来满足企业的实际需求。

大数据分析是大数据应用的一个重点，甚至可以说是大数据的核心内容。大数据分析是基于大数据平台提供的功能进行具体的数据分析，数据分析与场景有密切的关系，比如出行大数据分析、营销大数据分析、金融大数据分析等等。目前***用机器学习的方式进行大数据分析是一个趋势，机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、训练算法、验证算法和使用算法，所以算法在数据分析中起到了重要的作用，做数据分析工作要有一定的算法基础。

大数据运维主要从事大数据平台的软硬件集成和运维工作，主要的工作内容是完成大数据平台的部署和调试等相关工作，这部分工作岗位也比较多，企业往往需要有一个专门的运维团队来保障大数据平台的平稳运行。相对来说，这部分工作的难度小一些，但是需要掌握的内容也比较多，包括网络、服务器等软硬件知识。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

您好我是 数据僧。

首先，工作本身没有好坏之分，只有门槛高低之别。大数据开发、大数据分析、大数据运维都围绕着大数据展开。如果我们把大数据去掉，就只剩下，开发，分析，运维。当然还有其它的工作，例如运营，产品，讲师，测试等。 加上了大数据，只是我们的工作内容，或者说是工作方式发生了变化。

大数据是传统行业，传统技术逐步发展的产物。但是并没有打破我们在传统行业的工作模式，和我们的一些基础知识的储备。革新的只有处理技术，工作手段。在这里我们更详细的说说大数据开发、大数据分析、大数据运维 的工作内容，已经门槛，不做好坏评价。

非大数据 开发，分析，运维干什么呢？

开发日常工作是干什么了 ? 围绕着产品经理，进行产品开发，升级，迭代。加班熬夜，赶进度。每日的工作就是编码，和产品沟通或者撕X，和测试沟通或者斯X，最终确保产品上线，保证产品正常使用，以及后续迭代升级。

分析日常工作是什么了？数据整理，制作报表，最后就是报告，会议，阐述结论，最后就是说服对方接受观点，的确很多时候，分析出来的结论，对方无法接受。

运维日常工作是什么了？最核心的就是监控，机器是否正常运转，***是否够用，产品应用是否都正常，开发相关的工具，保证异常能够及时发现。

在介绍大数据相关的工作前我们先了解下大数据的处理流程

我们在看看hadoop的大数据生态圈。当然大数据生态圈不是在只有hadoop。

大数据开发的主要工作

开发数据收集工具，数据清洗和整理，开发数据应用；当然这些不是一个人去完成，都会落在各个团队中去完成。

完整这些工作需要哪些技能？从这些技能我们也能看出来大数据开发的主要工作，就是这些工具打交道。一门开发语言(j***a/python/c#/scala 等)，大数据下的一些框架：MapReduce，Spark，Hdfs，Storm，Hbase，Zookeeper 等，只会其中的2到三项基本找份工作没有问题，如何进阶在这不详细讨论。我们来看图吧。

大数据分析的主要工作

有大表哥，专门做各种报表。取数机器人，提取各种数据。当然也有做数据分类，特征提取等数据挖掘，机器学习等高等玩家。

这里一并概括了，大数据分析的主要工作是：基于现有的数据进行数据分析得出一个结论，最后进行商业决策。当然现实不是这样的。大多数人成了大表哥，取数机器人，高端玩家也不列外，挖出来的东西，在没有找到落地场景前，都是一坨一坨的。这里都只是调侃。

大数据分析需要哪些技能呢？我们不管具体的工作内容，看看我们每天要面对那些工具，工具是我们每天要接触的东西。 Excel，SPSS，SQL，数据库，R，Python 等。当然我们不用都会。

我们还是看图吧，看看数据分析师的能力体系：

在看看每个阶段需要的技能，分析师和开发的区别在于，核心在于处理数据和清洗数据，达到自己可用的状态。开发是收集数据和整理数据，让数据变得统一。

大数据运维的工作

对大数据集群进行监控和维护升级，保障集群正常运行，从而保证 数据收集服务能正常运行，保证集群***够用，监控集群***消耗情况。

他们是职业背锅侠，也是一群默默无闻的伙伴。无论开发，还是分析，还是其它的岗位，都有在人前显摆的时候，我们的运维永远只能在人后做好保障。

我们来看看运维的能力体系吧：

以上是我对这个问题的理解，有些调侃，但都想表达和传递一种正能量，每个行业，每个岗位都有其特定的属性和特点，既然选择了，就只顾风雨兼程，管它花开花落，最终中能到达理想的彼岸。

关注数据僧，我们一起讨论，大家都喜欢什么样的工作，欢迎大家留言。（图片来自网络，侵删。）

作为一名软件开发工程师，我现在从事的就是大数据方向，结合我个人的经验，这三个岗位具体哪个好，要看你从什么角度去看他。如果你现在是一名J***a开发工程师，想转型到大数据领域，那么大数据开发工程师会更适合你。如果你不喜欢开发，同时比较喜欢分析数据中的价值，希望从事商业智能分析相关工作，那么大数据分析会更适合你。如果你不是很喜欢写代码，同时对大数据分析也不是很感兴趣，而自己在Linux系统和脚本编写方面有一定基础，那么大数据运维可能会更适合你。

大数据开发岗位在进行细分，还会有大数据平台开发、大数据组件开发、数据研发(ETL)。这几个方位主要工作内容各有差异，侧重点不同。大数据平台开发，顾名思义，开发数据平台给其他开发同学使用，大数据平台底层是大数据组件，上层则是业务开发同学，你开发的平台提供用户使用大数据组件的能力。大数据平台一般使用J***a语言开发，会使用到 Spring 、Spring Boot快速开发出后端供前段进行使用。数据库一般会使用Mysql，同时也会使用到Mybats，Dubbo接口等等。

大数据组件开发，主要工作更偏向于组件底层开发，你需要结合公司业务特征，定制化的在公司所使用的大数据组件上开发新功能、优化、以及BUG修复等。大数据组件开发同学需要对使用的组件底层原理要有很深的了解，同时也对其源码要有一定的研究，这样，你才能够放心大胆在上面进行开发而不会影响到线上业务的运行。

大数据分析也就是BI同学，平时主要会从业务数据或者ETL同学处理好的数据，去分析数据中潜藏的价值，帮助业务同学去运营。有时候业务同学也会找你临时取数，当然大数据分析同学要有一定的PPT制作能力，因为有时候你从数据中得到一个结论，需要使用PPT向老板或者其他同学通过PPT来讲述你的观点。BI同学，同时在数据可视化要有一定的想法，因为BI同学是有用数据的最大使用方。

大数据运维同学则是主要运维集群机器的稳定性，保证它们不能出现任何故障，平时也会接收到很多机器报警信息。当公司申购到新的机器时，大数据运维同学要能够帮助开发同学配置相关的开发环境，部署大数据组件集群。当大数据组件集群突然变得不稳定时，有报警信息时，大数据运维同学需要能够快速定位问题和解决问题。大数据运维同学掌管着大数据组件集群的***，当机器***不够时，运维同学需要申请***购或者临时调配其他部门的***，比如大促时机器***紧张问题。大数据运维同学平时需要对Linux系统、Shell脚本的编写、Python等要有一定的理解研究。

总结

总体来说，大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位需要从具体的视角去看他，对于不同兴趣和不同基础的同学来说，找到适合自己和个人职业规划的岗位才是最重要的。每个岗位的工作内容都不尽相同，大数据开发偏向于代码开发，大数据分析侧重数据分析，大数据运维偏向公司机器的稳定性运维，最后，希望你能够找到适合自己的岗位。

我是Lake，专注大数据技术、互联网科技见解、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能够点赞转发或者关注我，你的一个小小的鼓励，就是我持续分享的动力，非常感谢。

到此，以上就是小编对于数据分析是什么工作内容的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析是什么工作内容的2点解答对大家有用。