国外数据分析职业发展,手机壳在国外的市场数据分析

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1)数据质量。分为数据标准和数据准确性。应该尽可能消除数据中的噪声。为了数据的质量，大量的人工工作是不可或缺的。2)数据的业务场景。我们不可能做到所有的场景，所以业务场景和产品形态很重要。个人感觉业务场景越窄越好。3)数据分析的结果要让人看得懂，知道下一步该怎么做，而不是为了数据而数据。从事数据挖掘的人很多，但成功的案例不多(相对于大量的尝试)。就目前而言，我似乎认为目前的数据挖掘技术是一种过渡技术，还处于探索阶段。

分为数据标准和数据准确性。应该尽可能消除数据中的噪声。为了数据的质量，大量的人工工作是不可或缺的。2)数据的业务场景。我们不可能做到所有的场景，所以业务场景和产品形态很重要。个人感觉业务场景越窄越好。3)数据分析的结果要让人看得懂，知道下一步该怎么做，而不是为了数据而数据。有关数据分析的更多信息，请咨询JungleScout。

随着大数据时代的到来，各类公司对数据相关岗位的需求持续上升。据统计，90%以上的世界500强企业建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都在积极投资数据服务，建立数据部门，培养数据分析团队。政府和越来越多的企业意识到，数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据分析和处理能力正在成为越来越依赖的技术手段。

随着大数据技术在各行各业的广泛应用，数据驱动的智能化产品和精细化运营成为企业管理的法宝。与之相对应的是数据分析老师这个职位吸引了越来越多的关注，越来越多的小伙伴转投数据分析，因为大家不仅看到了未来。岗位缺口大，就业薪资高，这个岗位对学历和经验的要求不是特别高，所以数据分析老师迎来了大数据时代的黄金就业期。