數(shù)據(jù)分析是指采用恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取出有用信息同時(shí)形成結(jié)論，即對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。
數(shù)據(jù)分析需要掌握數(shù)學(xué)知識(shí)和分析工具，數(shù)學(xué)知識(shí)包含統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)、多元統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)間序列、數(shù)據(jù)挖掘；工具一般應(yīng)該掌握Excel、SQL、R、Python等。需要學(xué)習(xí)掌握基本數(shù)據(jù)處理及分析方法，掌握高級(jí)數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘方法（多元線性回歸法，貝葉斯，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹，聚類分析法，關(guān)聯(lián)規(guī)則，時(shí)間序列，支持向量機(jī)，集成學(xué)習(xí)等）和可視化技術(shù)。

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大數(shù)據(jù)是無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)?！洞髷?shù)據(jù)時(shí)代》一書中這樣定義大數(shù)據(jù)分析：不用隨機(jī)抽樣調(diào)查分析這樣的捷徑，而采用對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，不考慮數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)，因?yàn)槌闃訑?shù)據(jù)是需要考慮樣本分布是否有偏，是否與總體一致的，也不用考慮假設(shè)檢驗(yàn)，這點(diǎn)也是大數(shù)據(jù)分析與一般數(shù)據(jù)分析的一個(gè)區(qū)別。

數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)分析最核心的區(qū)別是處理的數(shù)據(jù)規(guī)模不同，由此導(dǎo)致兩個(gè)方向從業(yè)者的技能也是不同的。在CDA人才能力標(biāo)準(zhǔn)中從理論基礎(chǔ)、軟件工具、分析方法、業(yè)務(wù)分析、可視化五個(gè)方面對(duì)數(shù)據(jù)分析師與大數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行了定義。
積累經(jīng)驗(yàn)，將業(yè)務(wù)目標(biāo)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)分析目標(biāo)；熟悉常用算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，熟悉企業(yè)數(shù)據(jù)庫構(gòu)架建設(shè)；針對(duì)不同分析主體，可以熟練的進(jìn)行維度分析，能夠從海量數(shù)據(jù)中搜集并提取信息；通過相關(guān)數(shù)據(jù)分析方法，結(jié)合一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)分析軟件完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理和分析。

撰寫報(bào)告，報(bào)告體現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的整體流程，層層闡述信息的收集、模型的構(gòu)建、結(jié)果的驗(yàn)證和解讀，對(duì)行業(yè)進(jìn)行評(píng)估，優(yōu)化和決策。