sas数据分析师-sas数据分析师证书含金量

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于sas数据分析师的问题，于是小编就整理了3个相关介绍sas数据分析师的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师要学什么？
2. 入门使用SAS数据分析工具，需要具备编程写代码吗？
3. 数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别？

数据分析师要学什么？

你好！数据分析师要学习统计学，机器学习及其相关的数学理论，相关的编程语言，主流的数据分析软件，如SAS、SPSS、R等，以及数据库，如MySQL等。此外，还要学习数据可视化，数据建模，数据挖掘，机器学习等方面的知识，并熟练掌握相关的工具。

入门使用SAS数据分析工具，需要具备编程写代码吗？

SAS在数据分析方面是很权威的一个软件，集成了很多统计、机器学习、运筹学等算法在里面。

SAS现在并没有被广泛使用，主要用在金融、医药、高校以及一些传统行业领域。主要原因是收费，而且费用不菲。

学SAS可以不用写代码，SAS提供了SAS EG、SAS EM等拖拽式的GUI界面工具，很好用，简单拖拉几下数据结果就出来了。

R、Python是开源的语言，需要写代码，而且运行时是基于内存的，即运行代码时是把数据放在计算机内存来运行，这会占用很多计算***而导致机器慢。（当然，这种情况实际也有解决方案了）。

SAS是商用的软件，不是基于内存的，对海量数据的处理和分析效率很高。

主要不好的地方就是收费较贵。

很多企业现在都是用Python和R。

数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别？

首先，大数据分析师是大数据时代背景下产生的一种新型技术岗位，与传统数据分析师的区别主要体现在三个方面，其一是技术体系结构不同；其二是岗位任务目的存在一定的区别；其三是工作场景具有一定的区别。

对于大数据分析师来说，要具备更加全面的知识结构，涉及到大数据平台知识、算法设计知识、程序设计知识和具体的行业知识等，所以相对于传统的数据分析师来说，大数据分析师的从业门槛有了一定程度的提升。从目前行业领域的人才招聘情况来看，大数据分析岗位往往需要具有较高的学历要求，研究生往往更愿意从事相关岗位。

大数据分析的目的与传统的数据分析目的也存在一定的区别，主要体现在两个方面，其一是大数据分析比较注重数据的价值化，简单的说，大数据分析的结果会提升数据的价值，而传统数据分析的目的往往是以应用为导向的。另一个区别在于，大数据分析的结果往往是为了提供给智能体使用，比如人工智能领域的算法训练、验证等过程都需要大数据分析的参与。

在工作场景上，大数据分析与传统的数据分析也存在一定的区别，大数据分析往往需要借助于大数据平台进行，比如Hadoop、Spark，以及各种商用的大数据平台等，但是传统的数据分析往往会基于Excel或者是传统数据库进行。相对于传统数据分析工具来说，大数据分析的工具往往更加丰富，复杂程度也有明显的提升。

数据分析是干什么的？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

• 工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做
• 工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果
• 工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题
• 工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策
• 工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

那数据分析是什么的？

数据分析大体上分3步：
1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。
2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。
3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。

那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？

并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。

有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。
总之情况五花八门。

大数据分析师和数据分析师完全是2个不同的方向：

数据分析师，偏业务。需要理解很多经济管理类的 比如 市场营销，管理学，财务会计。

对于专业的适配度比较低，很多领域都需要这岗位。

需要使用 spss，excel，sas等软件，看到数据，找到原因，得出结论。主要就是分析解读数据背后的商业运用和因果分析，用户行为 ，数据分析的目的是市场营销

大数据分析师，把大数据做成小数据，再用高性能服务器 提高运算速度。

大数据分析师，偏技术方向，适合程序员转型去做。

在技术层面要做数据库优化，分表，缓存，新的数据查询和遍历方法。如果你的数据量很大，那么只有部分数据时用来分析的，或者需要做变换计算等，那么你需要在20G数据中 找出10G数据用于分析，这个时候就需要做技术。

数据仓库，数据库等，做数据表等这个时候就需要ETL工程师。***设分析服务器，这个时候就需要 大数据云计算工程师。就是做技术了，开始学习 数据库，服务器，编程等，那么大数据分析师就变成工程师了，变成程序员了。

大家不要看大数据很热，你们公司是否有这么多数据？你学习的话时候有深厚编程基础？

你所在的城市时候 岗位很多？每个公司都是需要数据分析人员，而不是每家公司都需要大数据人员。很多公司的数据量并不是很大，不需要大数据人员。你时候愿意做一个程序员？

到此，以上就是小编对于sas数据分析师的问题就介绍到这了，希望介绍关于sas数据分析师的3点解答对大家有用。