池网科技 一、目前大数据分析的发展前景如何？
我在一家大型制造企业从事了7年的数据分析工作，获得信息系统项目管理师（高级职称），担任过4个集团级数据项目的项目经理。作为偏业务的高级数据分析师，我对大数据行业的发展前景，总结下来就是：前景是光明的，但门槛会越来越高。
1.大数据是风口
数据分析是业务思维和数据处理能力的完美融合，从数据中提炼规律、洞察问题、捕捉机遇，为决策者提供数据支持。从国家的重视程度和行业的需求程度看，大数据行业都是风口。
（1）国家政策支持
先分享个真实故事：我有一个朋友，坐标北京，平时爱好研究房地产。工作3年在郊区买了两套房，工作7年置换成北三环的两套房，工作10年再次换房，在中关村买了一套顶层复式，在家里的露台可以看见海淀最好的小学。这十年，是2006年到2016年，房地产飞速发展的十年。
这就是风口对普通人的影响。而风口，离不开国家政策的支持。2021年十四五规划中将数字经济独立作为一章，可见国家对这个产业的重视。
（2）行业需求巨大
大数据本质是一种技术，未来的趋势是从互联网、金融、电信等数据资源基础较好的领域逐步向数字政府、智慧城市、智能制造等领域拓展，为社会、为企业赋能创造实打实的价值。
以制造业为例，大数据赋能企业的方向几乎可以覆盖全价值链：
①研发端：产品规划、产品全生命周期跟踪。②市场端：用户画像、精准营销、舆情监控。③制造端：最具代表的就是智能工厂。围绕着降本增效的目标，实现设备开机率提升、设备运行质量监控、生产效率提升、能源监控。比如工厂通过分析每日用水量，发现一处不易察觉的水管漏水。④供应链端：实现供应商主机厂一体化，优化供应链库存、优化运输路线。 ⑤后市场端：保客营销、车联网应用。
大数据赋能过程中势必出现巨大的人才缺口，特别是电商、金融、电信、制造、运输、车联网等行业，想了解更多大数据行业、特别是数据分析岗位信息的小伙伴，不妨看看下面这个直播，带你解锁数据分析职场大全。
2.大数据分析的就业覆盖面广
大数据分析岗位既有其专业性，又有很多可以横向通用的地方，因此就业覆盖面广、入行门槛低，无论技术还是业务领域都可以深耕。
（1）两种赛道：业务岗、技术岗
业务领域：在业务部门，包括根据业务需求进行的数据获取、数据清洗、数据解读、数据汇报等，对外输出多以PPT、Excel的形式。常用工具：Excel、PPT、SQL、统计学、python/R/ SPSS、思维导图等。
技术领域：在IT部门，包括数据抓取、数据清洗、数据仓库、数据算法、BI建设等。对外输出多为代码、数据库或网页，常用工具：SQL、数据库、Python、Excel、机器学习算法等。
无论在哪个赛道，如果想持续深耕，最终都需要同时具备业务和技术知识，也就是说高阶数据分析是复合人才。常有的岗位包括数据产品经理、商业分析、数据咨询等。
（2）三个发展阶段
从“要我做”到“我要做”的能力提升和思维转变，数据分析岗位可以分为三个阶段。
初级：按部就班，机械地完成日常工作，领导让作什么就只做什么。
中级：未雨绸缪，解读数据，主动发现风险、提出优化思路。有病治病（发现问题提出解决措施）、无病防身（发现风险及时补上漏洞）。
高级：引领开拓，全局视角统筹规划，搭建完整架构，必要时从数据角度参与公司的顶层设计。
业务赛道的数据分析岗位，成长阶段、工作类型、以及各阶段需要的业务能力做了整理，如图所示：
3.未来对大数据分析师的要求更高
大数据赋能企业的过程中会遇到很多技术和业务上的问题，因此未来对大数据从业人员的门槛也会越来越高。
（1）大数据分析赋能行业时存在的问题
我做数据分析期间，逐步牵头实现了所负责业务模块的数据管理由手工转为线上信息化，但说实话企业数据管理工作才刚刚起步，任重道远。通过与同行沟通，我们一致认为存在的问题有：
①企业对数据的运用浮于表面：很多项目雷声大雨点小，到了数据运用环节往往不了了之，仍然以人工统计、修订、决策为主。
②技术人才短缺：基础软硬件、开源框架等关键领域的技术储备仍然有差距，技术部门大多偏管理，实际IT技术多为外包，外包公司水平层次不齐。
③复合型人才短缺：同时懂技术又懂管理的人很少，很容易各说各话，无法按期完成任务后互相甩锅。
（2）成为数据分析师需要具备哪些能力
①熟练掌握数据分析工具
数据分析的常用软件包括Excel、PPT、SQL、统计学、Python/R/ SPSS、思维导图等，如果精力允许的话，还可以了解下AI，未来同质化的数据处理工作会逐步被AI取代。
我常用的是Excel。Excel的功能很强大，比如求和，除了基础求和，实际还会使用分类求和、筛选求和、加权求和、带公式求和等。此外，要想胜任数据清洗、初步数据解读工作，还需要掌握筛选、分列、转换格式、去重、透视、数据有效性、生成图表等。
Excel入门容易，精通很难。很多人都说自己会excel，但150万的数据量，有人花1天处理完，有人花1周也没处理完，会与会也是不同的，方法不同，效率差异很大。感兴趣的小伙伴可以免费领取资料包，技能+实战，带你玩转Excel。
②了解数据分析的思路
以统计报表为例，传统输出报表的步骤：设计表格——找相关方填数——汇总评审后交付。报表表头固化，如变化需重新开发。
数据分析师输出报表的步骤：根据报表需求后，先分析报表涉及的数据字段——明确数据来源——拿到原始的底层数据明细——数据清洗，这个过程也是对底层数据进行评审的过程，从中可以发现很多业务流程bug——整理出报表所需的数据明细表——透视自动生成动态报表。业务需求发生变化时，只要拿到的底层数据不变，可以快读进行动态调整。
③掌握业务知识
数据分析的本质通过高效的技术手段解决业务问题，举一个我的亲身经历：
公司开发智能驾驶舱，到了数据验证阶段，牵头部门发现一组数据和线下报表始终差异巨大，很多同事筛查无果后找到我。
我拿到报表后，问了三个问题：问题1：统计方式是求和还是计数；问题2：统计范围包括哪些业务；问题3：统计范围包括哪些产品。
三个问题解决之后，线上线下数据准确率由50%提升到了98%。试想一下，如果我不懂这块业务，会再多的分析工具也没办法解决问题。
④建立面向客户的思维模式
我见过很多甩锅式的数据分析师，对业务一窍不通，也没有意识去了解业务，停留在自己的一亩三分地。遇到问题之后，永远想的是先找别人的原因，是输入方没把需求说清楚、是别的组没配合他们、是整个流程不规范，各式各样的理由都有。
这种行为本质是让客户迁就他，而不是他去为客户解决问题。好的数据分析师会在与客户的交流中，搞清楚该客户的需求，遇到问题先进行自测，再和客户确认，并根据问题提出自己的解决方案。
⑤具备项目经理和产品经理的能力
随着数据分析的工作深入，往往涉及面广、流程复杂，经常以项目的形式开展。从业人员要具备项目经理的能力，能够从项目可行性分析、项目组织、项目计划、项目进展跟踪、风险管控、项目验收各个阶段深度参与；也需要具备产品经理的能力，能够准确将用户需求转化为产品需求，推动产品开发落地。
（3）提升大数据分析能力的途径
第一阶段：搜集碎片化知识。
刚刚接触大数据，什么都觉得新鲜，很容易“乱花渐欲迷人眼”，这个阶段讲究的就是“多”。信息收集得越多越好。
可以通过各种途径搜集信息，包括不限于文章、视频、直播间等等，反正大数据时代，你只要搜一个知识点，很快会给你推送更多相关知识。如果条件允许，也可以和专业人士交流。
第二阶段：建立体系化的知识架构。搜集了一堆碎片化信息后，搭建知识架构是最耗费时间精力的。需要自行整理知识点，搭建基础框架，有针对性地再去搜集相应知识。
这个阶段如果逻辑思维强、学习能力强、精力允许，可以自学；也可以报班。不过有一点需要注意，报班不是万能的，老师的知识+自己的思考，才能定制最适合自己的知识架构。
第三阶段：专项提升能力
无论是IT技术、数据分析思维、还是项目管理思维，都是熟能生巧，一定要多动手多练习。
特别是技术类的能力提升，比如Excel、SQL、Python，在没有实操机会的情况下自学难度太大，建议该报班报班，该买书买书。帮助快速搭建体系知识。
无论你是刚入职场、还是想转型、亦或是陷入瓶颈，要想在这个领域职业生涯更长些，都建议多了解、多思考，建立系统的知识架构后再专项突破。感到迷茫的小伙伴，可以听听下面的直播课，数据分析大咖为你答疑解惑。
总结：
1.从国家的重视程度和行业的需求程度看，大数据将仍然是未来很长一段时间的热门板块。
2.大数据就业覆盖面广，无论技术还是业务领域都可以深耕。
3.未来对大数据从业人员的门槛也会越来越高。个人要提升转变思维、充实能力，选择自己合适的赛道深耕，并逐渐成为行业需要的复合型人才。
我会持续分享数据分析知识、职场tips，麻烦看到这里的小伙伴点赞关注，职场路上我们一起进步！
二、怎样才可以不被大数据分析？
想要不被大数据分析，最好的方法就是减少个人信息的曝光，尤其是在网络上。可以避免过度分享个人信息，保护隐私，比如限制社交媒体的使用，尽可能少地在网上填写个人信息等等。
此外，使用一些隐私保护工具，比如加密通信、代理服务器或虚拟私有网络等等也可以增强个人隐私保护，避免大数据分析。
最重要的还是保持警惕，关注个人信息的使用情况，尽可能避免信息泄露。
三、大数据分析的工资怎样啊？
月收入1万起步吧，我看在科多，学大数据出来的那些数据分析的学员，目前工资基本都能达到一万以上。
四、大数据分析师就业和发展前景？
大数据分析师的就业和发展前景非常好。
大数据分析师是比较新兴的行业，虽然概念在中国有10年左右了，但真正开始做也就是这几年，现在主要是大公司在做，就业前景还不错，现在这方面的专业人才比较欠缺。
五、大数据分析原理？
把隐藏在一些看是杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律
六、bms大数据分析？
bms即电池管理系统，是电池与用户之间的纽带，主要对象是二次电池。
bms主要就是为了能够提高电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可用于电动汽车，电瓶车，机器人，无人机等。
此外，bms还是电脑音乐游戏文件通用的一种存储格式和新一代的电信业务管理系统名。
bms可用于电动汽车，水下机器人等。
一般而言bms要实现以下几个功能：
(1)准确估测SOC：
准确估测动力电池组的荷电状态 (State of Charge，即SOC)，即电池剩余电量；
保证SOC维持在合理的范围内，防止由于过充电或过放电对电池造成损伤，并随时显示混合动力汽车储能电池的剩余能量，即储能电池的荷电状态。
(2)动态监测：
在电池充放电过程中，实时采集电动汽车蓄电池组中的每块电池的端电压和温度、充放电电流及电池包总电压，防止电池发生过充电或过放电现象。
同时能够及时给出电池状况，挑选出有问题的电池，保持整组电池运行的可靠性和高效性，使剩余电量估计模型的实现成为可能。
除此以外，还要建立每块电池的使用历史档案，为进一步优化和开发新型电、充电器、电动机等提供资料，为离线分析系统故障提供依据。
电池充放电的过程通常会采用精度更高、稳定性更好的电流传感器来进行实时检测，一般电流根据BMS的前端电流大小不同，来选择相应的传感器量程进行接近。
以400A为例，通常采用开环原理，国内外的厂家均采用可以耐低温、高温、强震的JCE400-ASS电流传感器，选择传感器时需要满足精度高，响应时间快的特点
(3)电池间的均衡：
即为单体电池均衡充电，使电池组中各个电池都达到均衡一致的状态。
均衡技术是目前世界正在致力研究与开发的一项电池能量管理系统的关键技术。
七、大数据分析特点？
1、海量数据：大数据分析特点是处理海量数据，即处理超过传统计算机能够高效处理的数量级的数据。
2、多维度数据：大数据分析特点之二是处理多维度的数据，即大数据不仅仅包含数据的结构，还包括其他类型的数据，如文本，图像和视频等。
3、实时性：大数据分析特点之三是实时性，即大数据分析需要根据实时的数据进行分析，以满足实时的业务需求。
4、高可靠性：大数据分析特点之四是高可靠性，即大数据分析系统需要能够确保数据的完整性和准确性，以满足业务需求。
八、怎样进行大数据分析
在当今数字化时代，大数据已经成为企业决策和发展的关键。随着信息技术的飞速发展，企业所拥有的数据量也在快速增长，这就需要更加高效和精确地进行大数据分析。那么，怎样进行大数据分析成为了许多企业关注的焦点。
1. 数据收集阶段
进行大数据分析的第一步是数据收集阶段。在这一阶段，企业需要明确收集哪些数据以及如何收集这些数据。数据来源多种多样，可以是内部系统产生的数据，也可以是外部的市场数据、社交媒体数据等。确保数据的准确性和完整性对后续的分析至关重要。
2. 数据清洗与整合
大数据往往呈现为杂乱无章的状态，包含了各种不规则、重复或错误的数据。因此，在进行分析之前，需要对数据进行清洗与整合。这一阶段的主要工作是去除重复数据、处理缺失值、修正错误数据，并将不同数据源的数据整合在一起，形成一个统一的数据库。
3. 数据分析与挖掘
在数据准备工作完成后，就可以进行数据分析与挖掘的阶段。这一阶段的目的是通过数据可视化、统计分析、机器学习等方法，挖掘数据中隐藏的规律和价值信息。通过对数据进行深入的分析，企业可以发现市场趋势、用户偏好等有用信息。
4. 模型建立与优化
在进行大数据分析时，常常需要建立数据模型来预测未来趋势或进行决策支持。建立模型需要根据实际情况选择合适的算法和模型类型，并通过不断优化模型参数来提高模型的准确性和稳定性。模型建立与优化是大数据分析中至关重要的一环。
5. 结果解读与应用
最后一步是对分析结果进行解读与应用。分析结果需要以清晰简洁的形式展示给决策者，帮助他们更好地理解数据背后的含义，并基于分析结果制定有效的决策和行动方案。只有将分析结果有效地转化为实际行动，大数据分析才能发挥最大的效益。
结语
在大数据时代，怎样进行大数据分析成为了企业的关键课题。通过系统化的数据收集、清洗、分析、建模和应用，企业可以更好地把握市场动向、优化运营流程，实现可持续发展。因此，大数据分析不仅是一项技术活动，更是企业决策的重要支撑，值得企业高度重视和投入。
九、怎样学大数据分析
大数据时代的到来，为企业和个人带来了前所未有的数据处理和分析机会。学习大数据分析已经成为许多人的迫切需求，无论是提升职场竞争力，还是探索数据背后的价值，掌握大数据分析技能都是至关重要的。
选择合适的学习路径
在开始学习大数据分析之前，首先需要明确自己的学习目标和需求。无论是入门级的基础知识还是深入的专业技能，都需要选择适合自己的学习路径。可以通过在线课程、培训班、自学等方式进行学习，关键是要选择一种能够持续学习的方式。
掌握数据处理技术
学习大数据分析首先要掌握数据处理技术，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等基础技能。只有数据处理得当，才能保证分析结果的准确性和可靠性。熟练掌握Python、R等数据处理工具是必不可少的。
学习数据分析算法
除了数据处理技术，学习大数据分析还需要掌握各种数据分析算法。从基础的统计分析到机器学习算法，都是大数据分析师需要掌握的技能。了解数据背后的规律和趋势，才能做出准确的预测和决策。
实战项目经验
在学习大数据分析的过程中，实战项目经验是至关重要的。通过参与实际项目，将理论知识应用到实践中，才能更好地理解和掌握数据分析技能。可以选择参加数据分析比赛、实习项目等方式积累实战经验。
持续学习与更新
大数据分析是一个不断发展和更新的领域，要想成为一名优秀的大数据分析师，就需要持续学习和更新自己的知识。关注行业动态，学习新的技术和工具，不断提升自己的能力和竞争力。
总结
怎样学大数据分析并不是一蹴而就的事情，需要不断努力和学习。选择合适的学习路径，掌握数据处理技术，学习数据分析算法，积累实战项目经验，持续学习与更新是学习大数据分析的关键。只有不断努力和实践，才能成为一名优秀的大数据分析师。
十、博为峰大数据分析培训怎样？
博为峰大数据分析培训挺不错的，它的课程通过线上线下、直播录播与平台结合的方式,让您在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘/机器学习算法上获得全面提升:从基础的数据分析理论方法到需备的数据分析算法,再到流行的数据可视化技术以及基于Python的数据分析语言,直至时下热门的大数据分析技术。
