三大常见问题 帮你找到最好数据分析师

1. 三大常见问题 帮你找到最好数据分析师

大数据的到来让企业越来越重视数据分析师的存在，然而，作为一个新兴的行业，要想在短期内找到合适的高质量数据分析师还是很难的。一方面，大家对这方面的发展了解不多，很多概念以及操作上的问题，企业都是一知半解。而另一方面，作为企业来讲，想要抓住优质数据分析师的心情可以理解，然而因为标准不明确，导致很多企业很头疼找人才的问题。那么，怎样才能挖掘数据分析人才呢？
一、在海量数据中，如何找到访问次数最多IP的那一天？
企业在分析的时候，往往需要最大数值和最低数值。而从海量数据中找到访问IP最多的那一天对于真正的数据分析人才来说并不是一件难事。首先，在访问的日志当中，将访问的IP取出来，写入大文件当中，然后采用映射的方式将其进行映射成多个小文件，然后从小文件中找到频率比较高的IP日，然后再进行对比，这样反复几次，就能找到访问IP次数最多的那一天了。
二、搜索引擎记录的用户访问，如何去除重复
用户在每次检索的时候都会形成一个检索串，这个检索串有的是独立的，有的是重复的，重复的数据对于企业来讲，没有必要分析，因而在分析之前要先将这些数据剔除掉。举个例子，在某网站中有一千万个访问记录，去重之后可能只剩下三百多个，而重复率越高的词意味着用户搜索的越多，属于热门词，企业只需要从中找到十个查询串，就能找到对企业发展有利的数据。
三、约一万行的文件文本，每行一个词，如何统计出排名前十的词？思路是什么？
这个问题的提出目的是为了帮助企业找到思路更明确的数据分析人才。而解决这个问题的方法有两种：
第一种、考虑时间效率，用trie树进行统计，然后找到出现频率最高的前十个词，这种虽然好用，但是花费的时间也比较长一点。
第二种、采用快速排序的方式，即每次分割的时候，考虑比轴大的数据，然后进行传统的排序，取前一百个。之后进行扫描，找到一个对比值，高于这个值的留下，低于这个值的删掉，这样反复进行，就能找到自己想要的数据。

2. 关于数据分析师的一些疑问解答

很多人想进入数据分析行业，于是就想通过学习进入到数据分析领域。但是一般来说，数据分析领域也不是随随便便说学就学的，只有符合一些条件才能够更轻松地跟上数据分析领域的教学知识。此外还有不少人不太了解数据分析师的就业情况，以及成为分析数据师需要哪些条件，今天我们就来为大家解答一下网友对于数据分析师存在的一些疑问。
首先给大家说一下什么人适合学习数据分析。我们从数据分析的培训班的角度来说，很多数据分析的学员都是有一定的学历的，大多数都是专科以上。这些人一般都学过统计学的知识，这样对于数据分析知识有一定的基础，但是如果没有学过统计学，那么学数据分析就有点困难了，大家如果想学数据分析，一定要提前了解一下统计学的知识，有了这些知识之后，学起数据分析才能更容易。如果想要学的好，还需要一点天赋和兴趣，如果对数据敏感的话那是更好，这些都是经过后天培养的，就看看自己愿不愿意了。
其次，我们来聊聊数据分析师要干的工作。一般来说，数据分析师有两种，一种就是做数据挖掘工作，一种就是数据分析工作，数据挖掘工作的数据分析工程师在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果能在这类专业团队学习成长，能力就能够飞速的提高。不过要想进入这种团队的门槛是需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。所以说，这些知识都是需要大家仔细学习的。而数据分析工作的数据分析师就是在各业务团队或者运营部门的数据分析师，可以说这些数据分析师就是业务团队的一员。这些人的工作就是支撑业务运营，该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。
最后，就来问大家解答一下数据分析师的行业选择问题。首先，数据分析师最理想的行业就是在互联网行业，就目前而言，互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，更是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。如果不想进入互联网行业，就可以进入是咨询公司，他们需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。金融行业也是一个不错的要求，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。电信行业，它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。
以上的内容就是小编为大家解答的问题的答案，大家在进入数据分析行业的时候一定要注意好数据分析的要求，然后在根据自身的实际情况考虑，这样才能够做好数据分析工作，不然付出了那么多的心血和金钱，如果最终没能修成正果，那样对自己是个非常大的冲击，甚至是很沉重的打击。吃得苦中苦，方为人上人！

3. 数据分析中会常犯哪些错误？如何解决？

我认为比较大的一个问题是，数据分析≠大数据这一点并不被很多人理解，特别是当下大数据这个词儿火热，很多公司在做产品、搞路演、拉投资的过程中都玩儿命弄个大数据的概念进来，但往往最终的ROI并没有期待那么高。数据分析通常偏重于基于业务的分析建模和写算法，首先要对业务非常熟悉，知道分析的店在哪里、维度是什么，然后会做出相应的算法模型。可能有些业务数据量并不大，甚至用Excel拖拖公式就能搞定，这就和大数据没什么太大关系了，关键是要看业务需要。大数据通常指工程方面的，包括ETL、数据清洗加工、数据存储、数据运维管理等等，要考虑到如何构建一个支持海量数据、稳定高效的数据平台以提供给数据分析师做分析，也就是平常总提到的HDFS、Hadoop、Spark、Storm等等这些东西。