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这两年大数据行业新提出了一个概念，叫大数据运营，所谓的BigData Operation，目前在各个行业中均处在蓬勃发展的阶段，就笔者来看，BDO代表了一种大数据的未来方向，以笔者所从事的网络游戏行业来看，具有比较大的发展空间，下面科多大数据来给大家做个简单介绍。
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1、前世今生从大数据进入游戏行业以来，大概经历了几个阶段
数据仓库和数据集成阶段，以mysql、oracle 为代表的关系型数据库作为数据集成工具，以手动sql查询作为主要的产出报表等BI、可视化工具阶段，以水晶报表、BO、自主开发系统（例如php+mysql）等可视化数据平台为主要产出数据挖掘建模，数据库营销阶段，该阶段主要利用SAS+Oracle，R+Hadoop等软件系统进行深度数据挖掘建模，主要是从传统数据挖掘的方法论（如用户细分、流失预警、商品推荐等）出发，去套用游戏的各个模块和运营活动，产出多为模型、分析报告、业务建议等
大数据运营（BDO）阶段，同样基于数据库营销理论和传统数据挖掘方法论，但同数据挖掘阶段的根本性区别在于，BDO阶段更依赖于本身游戏运营的需求和痛点，从游戏运营的各个环节上，寻求大数据的介入，然后才是考虑需要大数据的××技术，××模型，最终的产出其实是运营的活动、版本的更新等等，大数据以一种潜移默化的方式去影响和引导运营、研发的决策。
2、BDO的主要特点大数据运营（BDO），和之前的数据挖掘不同，着力点并不在大数据，而是运营上，大数据仅仅是工具和途径：
相比于传统的数据挖掘和分析，BDO所强调的是以业务为主线和出发点，大数据部门并不仅是在外部运行的所谓的“支持部门”，而更多的是和业务紧密联系在一起的“半业务部门”，共同推进业务目标的实现。
3、游戏行业的实践
具体到笔者所在的游戏行业，大数据运营（BDO）主要实现方式：
其中基础支撑和可视化监控，是常见的基本大数据应用，
运营活动支撑，包含了常规的活动效果分析和反馈、数据库营销，还有活动的策划建议（从运营的角度和数据的验证上看活动该如何做，目前的活动都是需要大数据分析师一起讨论同意后才上线）；
游戏设计支撑，包含了常规的版本和功能的效果分析、反馈（大数据分析师指出问题所在，并给出改进建议），而且在游戏的研发和持续更新阶段，对于功能的策划和数值的配平等，均依据大数据分析师给出的数据参考。
从这里看出，大数据运营（BDO）不仅包含传统的数据收集和可视化、数据库营销等，而且逐渐的脱离了最初的数据驱动原则，而是以企业整体目标（比如游戏KPI的完成）为导向，以运营为驱动，涵盖运营的各个方面，以大数据为重要依据，以大数据分析结果为评判标准，构建企业的“数据运营”的文化。
供参考。
问题一：数据分析员属于什么专业 没有属于什么专业，一般从事的人都是统计学或者数学专业的。
问题二：大数据分析这个职位属于哪个行业 这个问题，可能是绝大部分人的疑问。
数据分析行业是属于边缘学科，交叉学科，
可以说不属于哪个行业，不属于IT，也不属于金融业
但同时也会用到IT的知识和工具，也会用到金融的原理，
还有，财务、统计、管理、营销……
问题三：数据分析师在智联招聘里属于什么职业类别？ 数据分析岗位涉及各个行业的各个类别，比如销售管理、业务支持、市场推广等等，没有特定的职业类别
问题四：数据分析师属于什么职能分类 数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 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。在“原子世界”中，抽样调查是最经常采用的数据获取方式，主要原因就是大范围普查的成本太高――最典型的应用就是电视收视率。而在互联网时代，针对互联网行业的研究，在局部（例如某个网站或同类网站的集群）做到低成本、高效率的全样本数据采集是有可能实现的。同样，“原子世界”中的很多数据不具备连续性，而互联网世界中的数据却有可能做到连续更新，甚至实时――最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。 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。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网信息消费行为模型。 就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。数据分析师在这方面大有可为。 此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。例如，收集内容消费者信息、形成内容消费者信息数据库、根据数据库的信息与内容消费者保持即时联系、传递产品和服务的信息、数据库的更新和维护。由此，数据分析师提供的数据还将成为定制产品、个性化服务的重要依据：借助先进的数据库技术，对内容资源进行深入挖掘和多次利用，提供个人偏好的内容服务，或借助数字印刷和出版技术，实现按需生产产品并交付出版印刷。
问题五：零售业数据分析属于什么部门？ 规模较大的、正规的公司，会有专门的数据骸，销售数据的分析就由他们来做，一些小的公司可能直接由销售部做了。
问题六：请问什么是数据分析专员？ 你好，数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析，负责公司录入人员的管理和业绩考核，以及对编码人员的行业知识和问卷结构的培训，和录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对等职责。
数据分析员的工作要求比较高，需要工作者具有数理统计，经济学，数据库原理以及相关知识；能熟练使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件。还要有严谨的逻辑思维能力、学习能力、言语表达能力、管理能力。
现在熟练的数据分析员比较少，发展空间比较好。如果你有这方面的能力和兴趣可以去学习学习。如若满意，希望采纳！
问题七：数据分析 软件测试 属于什么行业 电子产业
问题八：想进数据分析行业从哪里开始 1.数据库开发是底层基础，属于软件开发行业。如oracle、db2、sybase等大型数据库，当然也有一些小数据库，如vfp、sql、acess、php等等。
2.智能数据分析软件是数据分析的专业工具，如spss、sas、brio、congnos、ob等等。
3.日常使用的数据处理工具，如excel、wps-et。
4.数据仓库技术（WAREHOUSE），这是真正的大数据基础平台。
企业应用布局通常是这样的：
使用数据仓库技术整合来自大型 数据库系统各种数据，构建多维数据模型，进行数据挖掘，通过智能商业工具进行分析展现。
问题九：什么是 互联网数据分析师？ 数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
作用
越来越多的 *** 机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。
2工作职责
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。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
3要求
技能要求
1、懂业务。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。
2、懂管理。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。
3、懂分析。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。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。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。
5、懂设计。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。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。[1]
其他要求
良好的沟通交流能力，文字语言表达能力，较好的逻辑分析能力；
具有独立的产品策划开发能力，项目管理，商务沟通能力；
强烈责任心，开放的性格，良好的沟通能力； 擅于协作，具备良好的团队合作精神；
能够在压力下开展工作；善于学习。
4考试等级
当前我国数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，通过培训考核，工信部教育考试中心颁发《项目数据分析师职业技术证书》，数据分析行业协会颁发《项目数据分析师证书》，此证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。
5培养
国内正式的数据分析行业的认证只......
问题十：数据分析师是一个什么样的职业？ 随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的
数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。
为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。
国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。
国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。
目前， *** 经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱增。项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。
●数据分析在我国属于朝阳行业
数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进中国，并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志着中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。”...
1. Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。
2.Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制。
3. Hadoop
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!
4. Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
5. Avro与Protobuf
Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。
6.ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
7. HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
8.phoenix
phoenix是用Java编写的基于JDBC
API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。
9. Redis
Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
10. Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
11. SSM
SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。
12.Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!
13.Scala
Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!
14.Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark
RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark
Streaming以及Spark ML等相关知识。
15.Azkaban
Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。
16.Python与数据分析
Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。
一、统计学专业 统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤，都要用到统计学的知识。 问卷设计时，问卷的信度是否符合要求？效度有多大？要用到统计学； 可以说，数据分析是统计学的应用。掌握统计学是数据分析师的基本功。 二、心理学专业 企业要提高市场占有率，就是要提高人心占有率，因此数据分析师研究用户心理的工作必不可少。数据分析师若懂得心理学，则能更准确的探测到用户的真实想法。 例如，在做品牌形象分析时，常会用到的是映射法，映射法就是基于心理学的数据采集方法。比如，让你对某所别墅进行描述，很难说得清，但如果让你选择图片，你对图片的认识就映射了你对这所别墅的印象。比如，你选择了劳斯莱斯车，很明显，你认为这所别墅的形象是高端的。 三、社会学专业 从经济学的角度看，人具有经济性，追求利益最大化，比如人们总是喜欢买物美价廉的产品，消费量通常会随着价格的下降而上升。但从社会学的角度看，人还具有社会性，受到社会群体心理的影响。作为数据分析师，如果没有社会学背景，很难对市场现象做出合理的解释。 四、人口学专业 人的特点影响市场的特点。年龄不同，家庭类型不同，则需求、价值观和行为特征都不一样。比如，儿童主要以生理需求为主，没有太多的社会需求；青少年开始追求时尚和潮流，但不是高收入人群，购买的频率高但可接受价格很低；人到中年，消费行为趋于理性化，强调功能、成本和技术优势；而到了老年，对价格比较敏感。 有人口学知识，数据分析师可以更好地理解到用户的差异性，有助于选择市场细分的维度，提出合理的精细化营销建议。 五、营销学专业 数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销。 具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时，他会想到波特五个力；让他做环境分析时，他会想到PEST、让他做消费者偏好分析，他会想到科特勒用户决策流程；让他做企业业务状况分析，他会想到4P…… 六、财务管理专业 诸如此类的财务管理问题是企业选择投资项目的依据、评价财务状况的指标、评估决策效果的量尺。懂得财务管理，得失一笔账，才能算得更清楚。”
