全民数据分析时代你准备好了吗？

2020-06-24 / 职业规划孙老师 / JobUpper厚仁职尚行

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如今，大数据已成为一种资本，Google、Facebook等利用大数据进行精准的广告投放；淘宝、YouTube的各类“猜你喜欢“、”为您推荐“等功能，向消费者进行预测性推荐；地图软件和交通系统使用大数据进行最优路线规划… 大数据及利用大数据进行的分析还有数不胜数的应用场景。

大数据，数据分析，数据科学，现如今带有数据的相关词汇频繁出现在各行各业中。使用搜索引擎可以看到在短短的半秒钟内，包含这三个关键字的搜索结果数量是以亿为单位。

而跟数据相关的职位，搜索引擎给出的结果已经是10亿数量级了。

身处大数据时代，这样的搜索结果有没有给你带来进一步的思考呢？

显然，尽管这三个词汇大家耳熟能详，但究其本质，却不见得人人都能说道出个所以然。那么它们到底是什么呢？

什么是大数据？

在一份2001年的研究与相关的演讲中，麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。但它同时强调，并不是说一定要超过特定TB 值的数据集才能算是大数据。

什么是数据科学？

数据科学是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。数据科学技术可以帮助我们如何正确的处理数据并协助我们在生物学、社会科学、人类学等领域进行研究调研。此外，数据科学也对商业竞争有极大的帮助。

什么是数据分析？

数据分析本是一种统计学方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。简单的说，数据分析的领域旨在解决问题，寻求那些我们意识到了问题，但还没找到的问题答案。更重要的是，它的基础是产生可以立即改进的结果。

从本质而言，数据科学可以看作是从宏观层面的探索，数据分析可以看作是从微观切入；从研究意义上说数据科学是探索如何提出问题，数据分析则着力于为行业及业务问题提供解决方案的工具。随着大数据时代的到来，二者之间的关系日趋紧密，因而在日常的工作生活当中，数据科学和数据分析经常同时出现。

看到这里，你是否有这样的疑问：什么样的人才能够成为“时代的弄潮儿”，进入到数据时代中并胜任数据相关的岗位呢？其实答案很简单：所有人。数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。数据相关的岗位是各行各业现如今都涉及的。

那么如何才能够入行？

数据岗位是一个实践性很强，很注重经验积累的岗位。所有的技能型的要求，都是需要通过实际的操作经验来积累的。如何去构建数据岗位的个人履历，一定得从理论和实践结合这个方向出发。学和习，学知识，和练习实践。

所有的技术都不会脱离业务，数据岗位所需要的技术也因各不同领域有所不同。数据分析的最重要的应用领域之一就是预测性分析，从数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。预测性分析在各个行业都有应用的基础，比如，对数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用；在传统工程领域，通过对大数据的分析实现传统工程向智能工程化的大跃进；甚至在农林业领域，大数据的应用帮助了从生产到销售的全环节。