AI数据分析技术 ai大数据分析师是干嘛的

　　许多初学者对大数据分析的概念模糊不清，不知道它是什么，能做什么，以及如何学习以及未来的发展方向。有些人认为大数据分析就像程序员一样，只是坐在办公室里敲击键盘，这种想法是不准确的。实际上，大数据分析师是一个专业且高端的职业。他们通过获取必要的数据，对这些数据进行分析，从数据中发现问题并提出解决方案，这是大数据分析师的基本工作内容。

　　大数据工程师的工作内容取决于他们在数据流中的具体环节。从数据上游到下游，可以大致分为数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析统计和数据可视化等方面。大数据分析工作则是通过使用工具（如Spark、Flume、Kafka等）或编程语言（如Java、Scala等）来实现这些功能。

一、数据采集

　　业务系统的埋点代码会生成分散的原始日志。可以使用Flume来监控和接收这些分散的日志，实现日志的聚合和采集。

二、数据清洗

　　原始的日志数据可能是五花八门且存在异常值（即脏数据）。为了保证数据分析统计的精度，需要对这些记录进行过滤和字段数据回填。同时，删除不必要的字段信息以节省存储开销，并对包含用户敏感信息的字段进行脱敏处理。

三、数据存储

　　清洗后的数据可以存储到数据仓库（如Hive）供离线分析使用；如果数据分析统计对实时性要求较高，则可以将日志记录存储到Kafka中。

四、大数据分析统计

　　大数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据。通过统计分析生成各种报表数据，简单的报表可以使用SQL在Kylin或Hive中统计，复杂的报表需要在代码层面使用Spark、Storm等工具进行统计分析。一些公司可能会设置专门的BI岗位来负责这一工作。

五、数据可视化

　　通过直观的数据表格和图表展示上游大数据分析统计的数据结果。这些图表通常被用于公司的决策参考。此外，大数据平台（如CDH、FusionInsight等）的搭建与维护也可能是大数据工程师工作内容的一部分。

　　大数据分析师的工作流程主要包括两个环节：首先是获取数据，其次是数据处理。获取相关数据是数据分析的前提和基础。每个企业都有自己的数据存储机制，因此掌握基础的SQL语言是必需的。在具备基本SQL知识后，进一步学习SQL的详细语法即可轻松获取所需数据。明确每个需求后，都需要根据需求获取和处理相关数据作为基础分析依据。

　　在获得数据后，数据分析师需要对数据进行处理以符合分析需求。这是数据分析的关键环节。只有经过处理的数据才能发挥价值并揭示问题的本质所在。如果数据处理不当，就无法从数据中发现问题和解决问题的关键所在。目前大数据分析已成为行业研究的重要目标之一。由于大数据具有高数据量、多维度与异构化的特点以及分析方法思路的扩展性，传统统计工具已难以满足需求。因此需要使用专业的大数据分析工具如Excel、SPSS、SAS等来进行高效准确的分析工作。其中Excel、SPSS和SAS各有优劣：Excel轻量且易于使用但功能相对较少；SPSS功能强大且适合常规基本统计分析；SAS则功能丰富且支持编程扩展分析能力从而更适合复杂与高要求的统计性分析工作。