为什么要大数据分析

一、为什么要大数据分析

为什么要大数据分析

在当今信息爆炸的时代，大数据正成为企业决策和发展的关键。通过大数据分析，企业可以从海量的数据中提取有价值的信息，帮助其更好地了解市场趋势、优化业务流程、提高客户满意度，从而获取竞争优势。那么，究竟为什么要进行大数据分析呢？以下将从几个方面进行阐述。

1. 实时决策

大数据分析可以让企业实时监控和分析数据，及时发现问题并做出相应决策。比如，在电商行业，通过分析用户行为数据，企业可以根据用户的偏好和购买习惯进行个性化推荐，提高销售转化率。而在金融领域，实时分析交易数据可以帮助风险管理团队及时识别潜在风险并采取措施，保护企业利益。

2. 市场洞察

大数据分析可以帮助企业深入了解市场趋势和消费者需求，为产品研发和营销策略提供有力支持。通过对海量数据的分析，企业可以发现潜在的市场机会，预测市场走向，从而及时调整战略，抢占先机。例如，通过社交媒体数据分析，企业可以了解消费者的喜好和热点话题，为营销活动定位和内容创作提供灵感。

3. 优化运营

利用大数据分析，企业可以优化运营流程，降低成本，提高效率。通过对生产、物流、供应链等环节的数据分析，企业可以发现瓶颈和低效之处，提出改进建议并迅速实施。这有助于提升企业的整体运营效率，提高利润率。举例而言，在制造业中，利用大数据分析可以实现设备的预测性维护，避免因设备故障而导致的生产中断，减少损失。

4. 客户洞察

大数据分析可以帮助企业深入了解客户，从而提升客户满意度和忠诚度。通过分析客户的购买记录、行为轨迹、反馈意见等数据，企业可以了解客户的需求和偏好，为其量身定制个性化的服务和产品。这不仅可以提高客户满意度，还可以增加客户黏性和复购率，为企业带来持续的收入。

5. 风险管理

在风险多变的商业环境中，大数据分析可以帮助企业更好地进行风险管理。通过对内部和外部数据的监控和分析，企业可以及时发现潜在风险，预测未来可能出现的问题，并采取相应的措施进行防范。在保险业中，利用大数据分析可以更精准地评估风险，制定合理的保险方案，降低赔付风险。

6. 创新驱动

大数据分析可以激发企业的创新潜力，促进业务模式和产品的创新。通过对市场、竞争对手、技术发展等方面的数据分析，企业可以发现新的商机和创新点，为企业的发展注入新的动力。在互联网行业，大数据分析可以帮助企业不断优化产品功能和用户体验，保持竞争优势。

综上所述，大数据分析对企业的重要性不言而喻。通过合理运用大数据分析技术，企业可以实现实时决策、精准营销、运营优化、客户洞察等多方面的益处，提升竞争力，赢得市场。

二、大数据分析要学什么？

大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。

三、为什么要发展大数据

为什么要发展大数据

在今天这个信息爆炸的时代，大数据已经成为科技发展的核心驱动力之一。无论是在商业领域、科研领域还是政府管理等各个领域，大数据都扮演着至关重要的角色。那么，为什么要发展大数据？让我们一起来探讨一下。

首先，大数据具有极大的价值。通过对海量数据的深入分析，我们可以发现数据背后的规律和趋势，为企业决策、科研探索、社会管理等提供重要依据。大数据不仅可以帮助企业发现潜在商机，提升运营效率，还可以帮助科研人员加快研究进展，为社会问题找到更加科学的解决方案。

其次，随着信息技术的飞速发展，数据的获取和存储成本大幅降低，大数据技术变得更加成熟和普及。越来越多的企业和组织开始意识到大数据的重要性，纷纷投入到数据分析和挖掘中。通过大数据技术，我们可以更好地理解市场需求、用户行为、资源配置等方面的情况，从而更加高效地运营和管理。

此外，大数据还可以帮助我们更好地应对挑战和风险。在现今竞争激烈的商业环境中，企业需要不断地适应市场变化、把握商机、降低风险。大数据技术可以帮助企业做出更加准确的预测和决策，提前应对潜在风险，保持竞争优势。

除此之外，大数据的发展也带动了相关技术和产业的迅速成长。从数据采集、存储、处理到分析和应用，整个大数据产业链条不断完善和壮大，为就业市场提供了大量机会。越来越多的专业人才开始投身于大数据领域，推动了整个行业的进步和发展。

总的来说，为什么要发展大数据？因为大数据带来的不仅仅是数据量的增加，更重要的是数据背后蕴含的无限可能性。通过大数据技术，我们可以更深入地了解世界、更精准地把握机会、更有效地解决问题。大数据已经成为当今社会发展的必然趋势，只有不断发展和创新，才能赶上时代的步伐，抓住发展的机遇。

四、会计大数据分析要学什么？

会计专业课程：会计学、管理学原理、货币金融学、政治经济学、宏观经济学、微观经济学、财务管理、中级财务会计、高级财务会计、会计信息系统等。

数学统计课程：数学分析I（理科）、数学分析II（理科）、高等代数I（理科）、高等代数II（理科）、概率论（理科）、数理统计/统计学（理科）。

计算机类课程：大学计算机基础、数据库原理与应用、数据结构与算法、机器学习与数据挖掘、计算机程序设计语言：Python等。

五、目前大数据分析的发展前景如何？

我在一家大型制造企业从事了7年的数据分析工作，获得信息系统项目管理师（高级职称），担任过4个集团级数据项目的项目经理。作为偏业务的高级数据分析师，我对大数据行业的发展前景，总结下来就是：前景是光明的，但门槛会越来越高。

1.大数据是风口

数据分析是业务思维和数据处理能力的完美融合，从数据中提炼规律、洞察问题、捕捉机遇，为决策者提供数据支持。从国家的重视程度和行业的需求程度看，大数据行业都是风口。

（1）国家政策支持

先分享个真实故事：我有一个朋友，坐标北京，平时爱好研究房地产。工作3年在郊区买了两套房，工作7年置换成北三环的两套房，工作10年再次换房，在中关村买了一套顶层复式，在家里的露台可以看见海淀最好的小学。这十年，是2006年到2016年，房地产飞速发展的十年。

这就是风口对普通人的影响。而风口，离不开国家政策的支持。2021年十四五规划中将数字经济独立作为一章，可见国家对这个产业的重视。

（2）行业需求巨大

大数据本质是一种技术，未来的趋势是从互联网、金融、电信等数据资源基础较好的领域逐步向数字政府、智慧城市、智能制造等领域拓展，为社会、为企业赋能创造实打实的价值。

以制造业为例，大数据赋能企业的方向几乎可以覆盖全价值链：

①研发端：产品规划、产品全生命周期跟踪。②市场端：用户画像、精准营销、舆情监控。③制造端：最具代表的就是智能工厂。围绕着降本增效的目标，实现设备开机率提升、设备运行质量监控、生产效率提升、能源监控。比如工厂通过分析每日用水量，发现一处不易察觉的水管漏水。④供应链端：实现供应商主机厂一体化，优化供应链库存、优化运输路线。 ⑤后市场端：保客营销、车联网应用。

大数据赋能过程中势必出现巨大的人才缺口，特别是电商、金融、电信、制造、运输、车联网等行业，想了解更多大数据行业、特别是数据分析岗位信息的小伙伴，不妨看看下面这个直播，带你解锁数据分析职场大全。

2.大数据分析的就业覆盖面广

大数据分析岗位既有其专业性，又有很多可以横向通用的地方，因此就业覆盖面广、入行门槛低，无论技术还是业务领域都可以深耕。

（1）两种赛道：业务岗、技术岗

业务领域：在业务部门，包括根据业务需求进行的数据获取、数据清洗、数据解读、数据汇报等，对外输出多以PPT、Excel的形式。常用工具：Excel、PPT、SQL、统计学、python/R/ SPSS、思维导图等。

技术领域：在IT部门，包括数据抓取、数据清洗、数据仓库、数据算法、BI建设等。对外输出多为代码、数据库或网页，常用工具：SQL、数据库、Python、Excel、机器学习算法等。

无论在哪个赛道，如果想持续深耕，最终都需要同时具备业务和技术知识，也就是说高阶数据分析是复合人才。常有的岗位包括数据产品经理、商业分析、数据咨询等。

（2）三个发展阶段

从“要我做”到“我要做”的能力提升和思维转变，数据分析岗位可以分为三个阶段。

初级：按部就班，机械地完成日常工作，领导让作什么就只做什么。

中级：未雨绸缪，解读数据，主动发现风险、提出优化思路。有病治病（发现问题提出解决措施）、无病防身（发现风险及时补上漏洞）。

高级：引领开拓，全局视角统筹规划，搭建完整架构，必要时从数据角度参与公司的顶层设计。

业务赛道的数据分析岗位，成长阶段、工作类型、以及各阶段需要的业务能力做了整理，如图所示：

3.未来对大数据分析师的要求更高

大数据赋能企业的过程中会遇到很多技术和业务上的问题，因此未来对大数据从业人员的门槛也会越来越高。

（1）大数据分析赋能行业时存在的问题

我做数据分析期间，逐步牵头实现了所负责业务模块的数据管理由手工转为线上信息化，但说实话企业数据管理工作才刚刚起步，任重道远。通过与同行沟通，我们一致认为存在的问题有：

①企业对数据的运用浮于表面：很多项目雷声大雨点小，到了数据运用环节往往不了了之，仍然以人工统计、修订、决策为主。

②技术人才短缺：基础软硬件、开源框架等关键领域的技术储备仍然有差距，技术部门大多偏管理，实际IT技术多为外包，外包公司水平层次不齐。

③复合型人才短缺：同时懂技术又懂管理的人很少，很容易各说各话，无法按期完成任务后互相甩锅。

（2）成为数据分析师需要具备哪些能力

①熟练掌握数据分析工具

数据分析的常用软件包括Excel、PPT、SQL、统计学、Python/R/ SPSS、思维导图等，如果精力允许的话，还可以了解下AI，未来同质化的数据处理工作会逐步被AI取代。

我常用的是Excel。Excel的功能很强大，比如求和，除了基础求和，实际还会使用分类求和、筛选求和、加权求和、带公式求和等。此外，要想胜任数据清洗、初步数据解读工作，还需要掌握筛选、分列、转换格式、去重、透视、数据有效性、生成图表等。

Excel入门容易，精通很难。很多人都说自己会excel，但150万的数据量，有人花1天处理完，有人花1周也没处理完，会与会也是不同的，方法不同，效率差异很大。感兴趣的小伙伴可以免费领取资料包，技能+实战，带你玩转Excel。

②了解数据分析的思路

以统计报表为例，传统输出报表的步骤：设计表格——找相关方填数——汇总评审后交付。报表表头固化，如变化需重新开发。

数据分析师输出报表的步骤：根据报表需求后，先分析报表涉及的数据字段——明确数据来源——拿到原始的底层数据明细——数据清洗，这个过程也是对底层数据进行评审的过程，从中可以发现很多业务流程bug——整理出报表所需的数据明细表——透视自动生成动态报表。业务需求发生变化时，只要拿到的底层数据不变，可以快读进行动态调整。

③掌握业务知识

数据分析的本质通过高效的技术手段解决业务问题，举一个我的亲身经历：

公司开发智能驾驶舱，到了数据验证阶段，牵头部门发现一组数据和线下报表始终差异巨大，很多同事筛查无果后找到我。

我拿到报表后，问了三个问题：问题1：统计方式是求和还是计数；问题2：统计范围包括哪些业务；问题3：统计范围包括哪些产品。

三个问题解决之后，线上线下数据准确率由50%提升到了98%。试想一下，如果我不懂这块业务，会再多的分析工具也没办法解决问题。

④建立面向客户的思维模式

我见过很多甩锅式的数据分析师，对业务一窍不通，也没有意识去了解业务，停留在自己的一亩三分地。遇到问题之后，永远想的是先找别人的原因，是输入方没把需求说清楚、是别的组没配合他们、是整个流程不规范，各式各样的理由都有。

这种行为本质是让客户迁就他，而不是他去为客户解决问题。好的数据分析师会在与客户的交流中，搞清楚该客户的需求，遇到问题先进行自测，再和客户确认，并根据问题提出自己的解决方案。

⑤具备项目经理和产品经理的能力

随着数据分析的工作深入，往往涉及面广、流程复杂，经常以项目的形式开展。从业人员要具备项目经理的能力，能够从项目可行性分析、项目组织、项目计划、项目进展跟踪、风险管控、项目验收各个阶段深度参与；也需要具备产品经理的能力，能够准确将用户需求转化为产品需求，推动产品开发落地。

（3）提升大数据分析能力的途径

第一阶段：搜集碎片化知识。

刚刚接触大数据，什么都觉得新鲜，很容易“乱花渐欲迷人眼”，这个阶段讲究的就是“多”。信息收集得越多越好。

可以通过各种途径搜集信息，包括不限于文章、视频、直播间等等，反正大数据时代，你只要搜一个知识点，很快会给你推送更多相关知识。如果条件允许，也可以和专业人士交流。

第二阶段：建立体系化的知识架构。搜集了一堆碎片化信息后，搭建知识架构是最耗费时间精力的。需要自行整理知识点，搭建基础框架，有针对性地再去搜集相应知识。

这个阶段如果逻辑思维强、学习能力强、精力允许，可以自学；也可以报班。不过有一点需要注意，报班不是万能的，老师的知识+自己的思考，才能定制最适合自己的知识架构。

第三阶段：专项提升能力

无论是IT技术、数据分析思维、还是项目管理思维，都是熟能生巧，一定要多动手多练习。

特别是技术类的能力提升，比如Excel、SQL、Python，在没有实操机会的情况下自学难度太大，建议该报班报班，该买书买书。帮助快速搭建体系知识。

无论你是刚入职场、还是想转型、亦或是陷入瓶颈，要想在这个领域职业生涯更长些，都建议多了解、多思考，建立系统的知识架构后再专项突破。感到迷茫的小伙伴，可以听听下面的直播课，数据分析大咖为你答疑解惑。

总结：

1.从国家的重视程度和行业的需求程度看，大数据将仍然是未来很长一段时间的热门板块。

2.大数据就业覆盖面广，无论技术还是业务领域都可以深耕。

3.未来对大数据从业人员的门槛也会越来越高。个人要提升转变思维、充实能力，选择自己合适的赛道深耕，并逐渐成为行业需要的复合型人才。

我会持续分享数据分析知识、职场tips，麻烦看到这里的小伙伴点赞关注，职场路上我们一起进步！

六、大数据分析师就业和发展前景？

大数据分析师的就业和发展前景非常好。

大数据分析师是比较新兴的行业，虽然概念在中国有10年左右了，但真正开始做也就是这几年，现在主要是大公司在做，就业前景还不错，现在这方面的专业人才比较欠缺。

七、大数据分析师自学要多久？

大数据分析师，如果自学的话，学的时间就非常长了，因为如果自己学的话，可能没有什么快捷的方法需要自己一步一步的学，所以这样是非常麻烦的而且必须要请教一下老师，寻求一些不一样的知识点，所以，大数据分析师自己要学的话，一般情况下，至少要半年以上

八、大数据分析师要学什么？

大数据分析师需要掌握多种技能，包括数据挖掘、机器学习、数据可视化和数据库编程等。此外，他们还需要熟悉统计学和数学等基本领域，具备企业数据智能分析及应用开发能力，能够熟练运用各种分析工具，如 Python、R、SAS 等。

九、大数据分析原理？

把隐藏在一些看是杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律

十、bms大数据分析？

bms即电池管理系统，是电池与用户之间的纽带，主要对象是二次电池。

bms主要就是为了能够提高电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可用于电动汽车，电瓶车，机器人，无人机等。

此外，bms还是电脑音乐游戏文件通用的一种存储格式和新一代的电信业务管理系统名。

bms可用于电动汽车，水下机器人等。

一般而言bms要实现以下几个功能：

(1)准确估测SOC：

准确估测动力电池组的荷电状态 (State of Charge，即SOC)，即电池剩余电量；

保证SOC维持在合理的范围内，防止由于过充电或过放电对电池造成损伤，并随时显示混合动力汽车储能电池的剩余能量，即储能电池的荷电状态。

(2)动态监测：

在电池充放电过程中，实时采集电动汽车蓄电池组中的每块电池的端电压和温度、充放电电流及电池包总电压，防止电池发生过充电或过放电现象。

同时能够及时给出电池状况，挑选出有问题的电池，保持整组电池运行的可靠性和高效性，使剩余电量估计模型的实现成为可能。

除此以外，还要建立每块电池的使用历史档案，为进一步优化和开发新型电、充电器、电动机等提供资料，为离线分析系统故障提供依据。

电池充放电的过程通常会采用精度更高、稳定性更好的电流传感器来进行实时检测，一般电流根据BMS的前端电流大小不同，来选择相应的传感器量程进行接近。

以400A为例，通常采用开环原理，国内外的厂家均采用可以耐低温、高温、强震的JCE400-ASS电流传感器，选择传感器时需要满足精度高，响应时间快的特点

(3)电池间的均衡：

即为单体电池均衡充电，使电池组中各个电池都达到均衡一致的状态。

均衡技术是目前世界正在致力研究与开发的一项电池能量管理系统的关键技术。