你需要掌握Excel SQL/hive，了解描述性統(tǒng)計，了解常見的可視化表達式，了解一些Python編程，這些足以完成大部分任務。第二，多關注數據挖掘技術，門檻較高，如數據挖掘工程師/算法專家，數據挖掘工程師，后期開發(fā)，稱為算法專家。需要較高的統(tǒng)計能力、數學能力和編程能力，需要扎實的算法能力和代碼能力。

互聯(lián)網時代的客戶數據 分析和精準營銷隨著互聯(lián)網金融和大數據時代的到來，銀行在IT建設和數據催收方面投入了大量的人力、物力和財力，但總體來說，由于數據 -1/(分析學)領域的經驗不足，我國銀行業(yè)錯誤地將這項工作定義為IT戰(zhàn)略性工作，數據仍然與客戶隔離，數據主要側重于后端。

Da 數據和分析技術正在迅速改變企業(yè)的未來發(fā)展。研究表明，超過67%的企業(yè)每年在/123，456，789-1/解決方案上的支出超過10，000美元。各行業(yè)現(xiàn)在都在投資數據 分析。醫(yī)療保健、IT和金融領域的企業(yè)是數據分析Technology最重要的投資者之一，其他許多行業(yè)也在投資數據分析Technology。市場分析是對市場規(guī)模、位置、性質、特點、市場容量和吸引范圍的經濟調查分析。

客戶可以從公司的big 數據中獲益，同時可以獲得big 數據的工程技能，幫助他們實現(xiàn)目標和愿景。在當今互聯(lián)互通的世界中，大量的數據不斷涌現(xiàn)，如來自商業(yè)軟件、社交網站、移動寬帶設備(如智能手機)的信息，并且數據的數量在不斷增加。據估計，全球可訪問的數據的數量每12個月增加三倍。無疑，數據 分析可以給企業(yè)提供很大的幫助。它不僅有助于評估和預測未來，還能使企業(yè)從以前的事件中得出結論，這在許多情況下非常有用。

progress數據分析的目的是收集信息，提取和提煉看似混亂的數據，找出研究對象的內在特征。幾年前，數據 分析也是比較少見的職業(yè)。如今，無論是生活還是工作，它都無處不在，令人眼花繚亂。數據 分析需要什么技能？下面北京電腦培訓為大家具體介紹一下。1.SQLSQL是第二個必備技能，它是一種用于從數據 library中檢索信息的編程語言。它最早是在20世紀70年代開發(fā)的，現(xiàn)在到處都是。

2.數據Management數據Management與數據 library結構相關，它提供了關于誰有權訪問不同類型信息的復雜內容。有效存儲數據的方法有很多種。數據圖書管理員是需要掌握數據管理知識的人。3.商業(yè)智能商業(yè)智能是通過收集數據，影響商業(yè)決策的一種方式。例如，使用直郵和臉書廣告來促銷產品的公司可以使用商業(yè)智能軟件來幫助理解每種營銷策略是如何運作的。

IT 分析在老師眼中數據是數據庫風格:數據由哪些字段組成，每個字段的數據？IT 分析 division關心的是如何用簡潔的框架完整地描述業(yè)務，比如如何將商品交易的每一分鐘都保存在零售企業(yè)的數據 library中。哪個客戶？在哪個商店？你買了什么？及其具體交易數據。所以它分析老師的觀點數據的視角是靜態(tài)的。相比之下，商務人士更關注問答。問題通常是一系列問題的組合。尋找答案更像是“剝洋蔥”。比如，他們發(fā)現(xiàn)“日用品”的總利潤大幅下降，于是測試與之相關的各種假設:是“日用品”下某個子品類的利潤在下降，還是某些店鋪的銷售折扣偏高？

Da-2分析Big數據和分析學習八大趨勢發(fā)展非常迅速，企業(yè)必須想盡辦法跟上，否則有被甩的危險。他還說:“過去，新興技術往往需要十年左右的時間才能成熟，但現(xiàn)在已經大不一樣了。人們可以在幾個月甚至幾周內拿出解決方案?！蹦敲?，我們應該關注哪些新興技術，或者說研究人員在關注什么呢？《計算機世界》(Computerworld)采訪了一些IT精英、顧問和行業(yè)分析專家。讓我們來看看他們列出的主要趨勢。

本來是用于機器群的，現(xiàn)在情況變了。ForresterResearch 分析的老師BrianHopkins說，越來越多的技術可以應用于cloud 數據處理。比如亞馬遜的BI 數據 library，谷歌的big query數據分析service，IBM的Bluemix云平臺和亞馬遜的Kinesis數據processing service。分析司還說，未來的大數據將是內部數據部署和云數據的組合。

IT必須提供可視化和移動友好的工具-2 分析那些不可靠的、復雜的分析和商業(yè)智能工具對于有能力的用戶來說可能是ok的，但是大多數組織想要易于使用和易于解釋的可視化 . 9996我們在從業(yè)者中反復聽到關于這個主題的各種聲音，并且它得到了我們2014

自2011年以來，今年調查中發(fā)現(xiàn)的趨勢相當一致。例如，在過去的四年中，受訪者選擇數據可視化作為他們的三個“前沿”分析和商業(yè)智能(BI)技術，而今年它超過了高級分析和嵌入式商業(yè)智能(BI)處于第一位，可視化的需求-2 分析是對商業(yè)智能(BI)和分析工具過于復雜的抱怨的回應。在這方面，我們的調查結果自2011年以來一直保持一致。