大数据人才是否过剩（大数据人才缺口有多大）
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什么是数据分析人才市场的现状?
1、下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。降成本 例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。
2、有的用人单位虽然要求工作经验，但也是看中你的知识掌握情况的，一到两年的工作经验，你都可以投投看，简历做的漂亮，做过跟数据分析相关的项目也是可以吸引HR的 培训机构的问题，看你如何选择了。
3、虽然近几年高校纷纷新增大数据相关专业，但是数据分析人才输出未形成规模，远远无法填补目前市场迫切的需要缺口，导致数据分析岗高薪却供不应求。
4、(一)数据分析师的职业内涵 数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。
5、大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。2019年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，2020年乃至未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。
数据分析师应该知道的九个问题
1、不同公司对于数据收集的粒度、完整性不一样。是否所有公司都要把所有的数据都收集下来，我的观点是：如果允许，当然越多越好。但是很多是时候是要分析师对评估哪些数据需求收集，保存多久的数据。分析师一定要用一定ROI的意识。
2、K-Means 是聚类算法，KNN 是分类算法。其次，这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means 是非监督学习，也就是不需要事先给出分类标签，而 KNN 是有监督学习，需要我们给出训练数据的分类标识。
3、隐私和法令问题 在任何数据项意图开端，都应树立恰当的数据管理。应界说对道德运用数据以及数据运用的法令和隐私问题的考虑。客户的信任至关重要。
4、无思路：数据杂乱，不知到从何入手 成因：分析的业务目标不明晰，致使数据采集过剩；分析方法与分析的场景不懂得怎样结合，导致无从下手。
5、另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。
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