大数据BI-市场行情
这是一个用数据说话的时代,也是一个依靠数据竞争的时代。世界500强企业中,有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务,建立数据部门,培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源,数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。
互联网本身具有数字化和互动性的特征,这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据,数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
岗位缺口大
用理性的数据分析辅助人工 的经验分析成为主流
薪资水平高
拥有过硬的业务能力及分析操作能力,平均薪资普遍较高
适应性强门槛低
入门学科,行业适应性强,适合非技术人员入门
行业前景广阔
精准且愈发先进的技术,造就了大数据时代的可持续发展
了解大数据BI
大数据BI职业路径
技术发展路线
数据分析师
数据分析师
8.15K
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中高级数据分析师
中高级数据分析师
12-20K
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数据挖掘工程师
数据挖掘工程师
20-35K
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高级数据挖掘工程师
高级数据挖掘工程师
35-60K
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数据科学家
数据科学家
60K起
管理发展路线
数据分析师
数据分析师
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部门主管或经理
部门主管或经理
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部门总监
部门总监
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CDO/CEO 高级决策者
CDO/CEO 高级决策者
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自营数据企业
自营数据企业
了解职业发展
大数据BI课程优势
课程优势
大数据BI培养目标
工具TOOL
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
管理MANAGE
一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
分析ANALYSIS
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。
业务BUSINESS
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。
设计DESIGN
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。
大数据BI课程大纲
基础
Excel业务基础
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