数据分析发展方向有哪些?
【摘要】数据分析有两个主要分支——分析和挖掘。基本的数学知识和机器学习算法是需要的技能，在任何方向，那么数据分析发展方向有哪些？这才是每个数据分析师关注的问题，现在就思考一下数据分析发展方向有哪些？这才是每个数据分析师关注的问题。
数据分析有两个主要分支——分析和挖掘。基本的数学知识和机器学习算法在任何方面都需要技能:
1、数据分析发展方向有哪些——本地服务分析
自上而下的“理论”或业务驱动;
与产品和运营的接触较多(这两类同事是主要的工作输出环节)。
常见的头衔包括“数据分析师”、“数据产品经理”、“运营分析师”、“业务分析师”等等。
通常需要Excel/R/Python/SAS, Tableau/PowerBI等软件。使用常用算法了解产品和运营的分析思维，输出产品或运营优化方案并推动其实施。
2、数据分析发展方向有哪些——采矿技术部分
自下而上的数据驱动，寻找更好的模型;
典型的数据对接平台或算法业务(如风险控制);
标题通常包含“开发”、“研发”、“算法”、“挖掘”、“工程”和“大数据”等关键词。
在能力方面，通常需要使用操作系统(Linux/shell等)、大数据软件(Spark/Hadoop/Storm等)、开发语言(C/ c++ /Java/Scala等)、机器学习框架(Tensorflow/Mahout等)，熟悉数据结构和算法(数学算法和计算机算法)。
数据分析发展方向有哪些?这才是每个数据分析师关注的问题，数据分析有两个主要分支——分析和挖掘。基本的数学知识和机器学习算法是需要的技能，在任何方向，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，也可以点击本站的其他文章进行学习。
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