1.數據統計
數據統計是對最初級的數據從業者的定位,其含義如其字面意思——統計,具體工作是從海量數據中進行數據提取、數據清洗、數據匯總和基本輸出工作。數據統計是所有公司必不可少的工作內容,由于該工作不需要具有太高的技術含量,因此其替代性非常強,通常該工作會通過數據產品自動化來實現。數據統計要求從業者具有良好的數據提取和處理能力,核心需求能力是能熟練掌握SQL的使用技能及Excel的使用技能,這是從業者職業發展的開始。
2.數據挖掘
數據挖掘嚴格意義上屬于數據分析的一部分,但由于其獨特的技術技能要求及應用領域,已經從數據分析中脫離出來形成單獨的數據職業。數據挖掘是指從海量的數據中挖掘其隱含的、潛在的數據價值的過程,側重點是針對未知知識的探索。數據挖掘要求從業者在人工智能、機器學習等挖掘技術中至少掌握一門數據挖掘技術,并且需要特定程序和語言進行輸出,展示層面需要具有一定的可視化技術來解釋挖掘結果和價值,因此具有較高的數據從業要求。數據挖掘從業者的公司定位,根據面向對象的不同可分為以下兩種。
(1)業務類數據挖掘工程師:其側重點是運用數據挖掘算法為業務提供數據分析和挖掘價值點,直接優化業務運作。
(2)技術類數據挖掘工程師:其側重點是通過數據挖掘算法的優化和改進,為數據產品如DSP、RTB、個性化推薦等提供算法支持,是整個數據產品的重要環節。
3.數據分析
數據分析是在數據統計基礎上的必要延伸,也是數據從業者的必經階段。數據分析的基本流程通常包括需求收集、需求處理、需求評估、數據準備、數據分析、數據展現,除了基本流程外,通常還會包括業務溝通、業務優化等過程。數據分析的需求常見于大中型公司,小型公司的分析類需求較少,更多的是側重于統計需求。數據分析對從業者的要求較數據統計高,需要從業者具備良好的數據處理和分析能力,同時由于數據要符合落地性的需求,要求從業者需要具備基本的業務常識和經驗,以保證數據分析的結果有用、可用、易用,進而推動業務人員理解數據、分析業務、優化業務。
4.網站分析
網站分析是數據分析的一個分支,其在數據分析的基礎上拓展了數據的上下游工作,上游包括數據采集、數據存儲、數據處理,下游包括數據展示、數據優化。因此網站分析相對于其他“分析”類概念具備相對完整的數據生態環境,即網站分析涵蓋了整個數據從采集、存儲、處理、分析、展現和應用優化的全過程。
網頁標題:網站制作關于常見網站分析給出分析概念
網站路徑:http://m.newbst.com/news17/127867.html
網站建設、網絡推廣公司-創新互聯,是專注品牌與效果的網站制作,網絡營銷seo公司;服務項目有網站制作等
廣告
聲明:本網站發布的內容(圖片、視頻和文字)以用戶投稿、用戶轉載內容為主,如果涉及侵權請盡快告知,我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場,如需處理請聯系客服。電話:028-86922220;郵箱:631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載,或轉載時需注明來源:
創新互聯