数据分析和数据挖掘

大家认为数据分析相关的工作，就业前景好吗？感觉这块很虚无缥缈，不清楚该学什么，出路又是哪些？#牛客创作赏金赛#

大数据开发学历真的很高嘛，我一个学院结尾的硕士，看一堆92硕士0offer的

#牛客创作赏金赛#  解决数据管理问题休息时间搞的• 建立数据共享机制与平台：通过构建统一的数据共享平台，打破数据地方保护主义，制定数据共享规范与流程，明确各部门数据提供与获取的权限和义务，促进数据在组织内的流通，例如建立企业级数据仓库，整合各方数据资源。• 统一指标口径：成立数据治理委员会或专项小组，负责梳理和规范指标体系。对所有指标进行明确定义，消除同名不同义与同义不同名的情况，并发布指标字典供全公司使用，确保所有人员对指标理解一致。• 整合 BI 工具或选定标准工具：评估现有 BI 工具的功能与使用情况，根据企业需求选定一种或几种作为标准工具，并进行整合与优化。建立工具使用培训体系，提高员工对标准工具的熟练度与应用能力，确保数据处理与分析的一致性。• 明确报表边界与分工：清晰界定业务系统报表与 BI 报表的功能边界，业务系统报表侧重于日常业务运营数据的记录与简单呈现，BI 报表则聚焦于多维度数据整合、分析与决策支持。制定报表开发与维护的分工流程，避免重复工作与数据冲突。• 简化与优化权限管理体系：基于角色和职责对数据访问权限进行重新设计，采用分级分类管理模式，如普通员工、部门主管、高层领导等不同角色对应不同的数据访问级别。利用权限管理工具实现自动化的权限分配与监控，定期审查权限设置，确保其合理性与安全性。• 优化数据需求响应流程：建立数据需求管理平台，所有部门的数据需求统一提交到平台上，进行分类、分级与优先级排序。优化数据处理流程，采用敏捷数据开发方法，提高数据提取、转换与加载（ETL）的效率，对于紧急需求开辟绿色通道，确保重要数据需求能够及时得到响应。• 构建指标关系体系：组织数据分析师与业务专家共同梳理指标间的逻辑关系，绘制指标关系树或数据地图，明确各指标的层次结构与关联关系。建立指标元数据管理系统，对指标的定义、计算方法、数据来源以及与其他指标的关系进行详细记录与管理，方便查询与分析。• 完善指标全生命周期管理平台：开发或引入专门的指标管理平台，涵盖指标从规划、定义、开发、测试、部署到监控、优化的全生命周期管理功能。在平台上建立指标版本控制机制，确保不同时期指标的一致性与可追溯性，同时通过自动化流程与提醒功能，保障指标的及时更新与维护。• 强化指标质量审计机制：制定指标质量评估标准，包括数据准确性、完整性、一致性、时效性等方面的具体要求与量化指标。建立数据质量监控工具与流程，定期对指标数据进行审计与评估，发现质量问题及时追溯数据源头并进行整改，同时记录数据质量问题日志，以便后续分析与优化。• 编写指标故事线与应用指南：由数据团队与业务团队合作，针对关键业务流程与决策场景编写指标故事线，将相关指标串联起来形成有逻辑、有情节的数据分析框架。为每个指标编写应用指南，详细说明指标的含义、用途、计算方法以及在实际业务中的应用案例与注意事项，通过培训与宣传推广，提高业务人员对指标的理解与应用能力。

再也不用京东买东西了，之前给别人买礼物啥的都用的jd,还是用的群友的内推!