大数据分析工程师日常工作有哪些?
发布网友
发布时间:2022-03-02 07:05
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热心网友
时间:2022-03-02 08:34
数据分析师是一个近几年来新兴的一个岗位,有人说,数据分析师是大部分时间围绕着的工作是满足业务的数据需求。业务人员既有普通运营,也有部门领导,基本有求必应。那么数据分析工程师每天都在做什么呢?日常工作有哪些?我们接着往下看。
满足业务人员的需求也分淡旺季,旺季就是做月度汇报、年度汇报的时候,或者做促销活动、推广活动的时候。特别是业务人员要做汇报的时候,会疯狂call数据分析的,单身N年的手速这个时候用得上了。
当然,淡季也不会闲着,还得做专题分析呀。得研究研究各领导拍脑门想到的数据需求:比如产品种类会不会太多,要不要精简一下,这个时候得去找数据支撑,比如80%的业绩产生于哪些产品,而长尾品又能产生多少业绩,再了解下竞争对手又是怎样的策略。再比如到了月末的时候,就得预测下一周期的业绩能完成多少,从哪块新业务增收多少,预计引流多少新用户获得多少收益,怎么拉升客单价从而增收多少收益,这时候顺便就把业务的kpi目标定下了。又比如突然有什么异常情况,日活的用户数持续下降了,那就得到业务各个环节里找原因。还比如某个业务环节存在问题没有攻破,如订单满足率还是不理想,就得四处扒拉数据去分析造成多少损失,主要是哪部分造成损失最多,还得想该如何用数据监控,责任方在哪,如何完善等······
综上就是小编整理的数据分析工程师日常工作,希望可以帮您更好的理解这个岗位。
热心网友
时间:2022-03-02 09:52
大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。
从数据上游到数据下游,大致可以分为:
数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化 等几个方面
工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。
具体说说吧,
数据采集:
业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志,可以用Flume监控接收这些分散的日志,实现分散日志的聚合,即采集。
数据清洗:
原始的日志,数据是千奇百怪的
一些字段可能会有异常取值,即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据,需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。
一些日志的字段信息可能是多余的,下游不需要使用到这些字段做分析,同时也为了节省存储开销,需要删除这些多余的字段信息。
一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息,需要做脱敏处理。如用户姓名只保留姓,名字用'*'字符替换。
数据存储:
清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive),供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高,则可以把日志记录入到kafka。
数据分析统计:
数据分析是数据流的下游,消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据,简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计,复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。一些公司好像会有个叫BI的岗位是专门做这一块的。
数据可视化:
用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"数据分析统计"的数据。一般公司的某些决策会参考这些图表里头的数据~
当然,大数据平台(如CDH、FusionInsight等)搭建与维护,也可能是大数据工程师工作内容的一部分喔~
希望对您有所帮助!~
大数据工程师日常任务有哪些?
1、大数据工程师可以做大数据开发工作,开发,建设,测试和维护架构,负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。2、大数据工程师可以做数据分析工作,收集,处理和执行统计数据分析,运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用...
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大数据工程师做什么
大数据工程师的工作内容主要包括:数据采集、存储、处理、分析和挖掘。一、数据采集 大数据工程师的首要任务是收集数据。他们会利用各种工具和手段,从各种来源获取大量数据。这些数据可能是结构化的,比如数据库中的数字信息,也可能是非结构化的,如社交媒体上的文本信息或图片。采集数据是大数据项目的基础,...
大数据分析工程师日常工作有哪些?
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大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位?
1. 大数据工程师:负责搭建大数据平台、开发和优化数据处理系统和数据仓库。2. 数据架构师:负责设计和管理企业的数据架构,确保数据在系统中的完整性和一致性。3. 数据仓库架构师:负责设计和开发数据仓库,使商业智能系统从中获取可靠数据以支持业务决策。4. 数据科学家:利用数据分析和统计技术帮助企业...