1.1 大数据分析技能要求

毫无疑问，大数据分析是目前最受关注的职业之一，特别是在互联网领域，大数据分析师已经成了企业的标配。

就目前而言，大数据分析并不一定特指某个岗位，事实上，其代表的是一类岗位或者一种工作流程，即围绕数据这个核心进行的一系列数据收集、清洗、转换、提取、生成可视化图表，再由相关人员进行进一步分析、提炼结论来指导业务发展的流程。在这个流程中的几乎所有参与者都可以被称为大数据分析师。为了不引起歧义，本书所述的“大数据分析师”中的“大”字，并不特指数据量大，而是“范围广”的意思，泛指数据分析相关的各种数据类岗位，包括但不限于各招聘网站上展示的“数据分析师”职位。

数据分析是一种跨学科、跨领域的工作，如果进行职责区分，主要有四种：第一种是纯分析，即通过数据对业务进行现状描述、诊断，对业务的发展趋势做出预测判断；第二种是纯挖掘，从海量数据中找出对目标业务有价值的信息，比如“啤酒和尿布”的案例、用户画像、文本特征提取等；第三种是数据开发，即从事采集数据、清洗数据、存储数据的编程开发工作，比如设计一个海量数据采集和处理系统；第四种是数据产品设计，比如设计一套BI系统或者考虑数据的商业化运作等，主要要求产品设计能力和数据分析能力。其中前三种属于研发岗位，第四种属于产品类岗位。

本章着眼于研发岗位，通过对主流招聘网站上公布的数据相关岗位进行分析后，试着从数据分析、数据挖掘、数据开发三个方向分析它们的岗位职责和技能要求，以期给读者一定的参考。