1. 數據分析師每天做什麼
數據治理流程涉及到多部門多崗位的分工協作，數據分析師在這個流程中也承擔了重要的角色。
數據分析師的職責真的不止是分析，除了分析之外，數據分析師需要參與到數據規劃、數據採集過程中，而在數據應用過程中也需要完成指標體系、報表體系的建設以及部分臨時的數據查詢需求。
數據分析師當然也少不了分析，包括了各類活動效果分析、版本變化分析、用戶分析、流失分析等等。
一份好的分析報告能夠給業務的發展提供多種思路，也是分析師最重要的價值體現。
數據分析師在數據治理流程中需要撰寫數據埋點文檔、搭建數據指標體系、報表體系以及分析業務問題
2. 大數據分析一般用什麼工具分析
大數據分析是一個含義廣泛的術語，是指數據集，如此龐大而復雜的，他們需要專門設計的硬體和軟體工具進行處理。該數據集通常是萬億或EB的大小。這些數據集收集自各種各樣的來源：感測器，氣候信息，公開的信息，如雜志，報紙，文章。大數據分析產生的其他例子包括購買交易記錄，網路日誌，病歷，軍事監控，視頻和圖像檔案，及大型電子商務。
大數據分析，他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業更好地適應變化，並做出更明智的決策。
一、Hadoop
Hadoop是一個開源框架，它允許在整個集群使用簡單編程模型計算機的分布式環境存儲並處理大數據。它的目的是從單一的伺服器到上千台機器的擴展，每一個台機都可以提供本地計算和存儲。
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop
是可靠的，即使計算元素和存儲會失敗，它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是高效的，它採用並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop
還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI
套件的核心架構和基礎，是以流程為中心的，因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI
平台上執行的商業智能流程。流程可以很容易的被定製，也可以添加新的流程。BI
平台包含組件和報表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數據挖掘和工作流管理等等。這些組件通過
J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術集成到Pentaho平台中來。
Pentaho的發行，主要以Pentaho SDK的形式進行。
Pentaho
SDK共包含五個部分：Pentaho平台、Pentaho示例資料庫、可獨立運行的Pentaho平台、Pentaho解決方案示例和一個預先配製好的
Pentaho網路伺服器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代碼的主體;Pentaho資料庫為
Pentaho平台的正常運行提供的數據服務，包括配置信息、Solution相關的信息等等，對於Pentaho平台來說它不是必須的，通過配置是可以用其它資料庫服務取代的;可獨立運行的Pentaho平台是Pentaho平台的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在沒有應用伺服器支持的情況下獨立運行;
Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平台開發相關的商業智能解決方案。
Pentaho BI 平台構建於伺服器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統的J2EE
伺服器，安全，portal，工作流，規則引擎，圖表，協作，內容管理，數據集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基於標準的，可使用其他產品替換之。
七、Druid
Druid是實時數據分析存儲系統，Java語言中最好的資料庫連接池。Druid能夠提供強大的監控和擴展功能。
八、Ambari
大數據平台搭建、監控利器;類似的還有CDH
1、提供Hadoop集群
Ambari為在任意數量的主機上安裝Hadoop服務提供了一個逐步向導。
Ambari處理集群Hadoop服務的配置。
2、管理Hadoop集群
Ambari為整個集群提供啟動、停止和重新配置Hadoop服務的中央管理。
3、監視Hadoop集群
Ambari為監視Hadoop集群的健康狀況和狀態提供了一個儀錶板。
九、Spark
大規模數據處理框架(可以應付企業中常見的三種數據處理場景：復雜的批量數據處理(batch data
processing);基於歷史數據的互動式查詢;基於實時數據流的數據處理，Ceph:Linux分布式文件系統。
十、Tableau Public
1、什麼是Tableau Public - 大數據分析工具
這是一個簡單直觀的工具。因為它通過數據可視化提供了有趣的見解。Tableau
Public的百萬行限制。因為它比數據分析市場中的大多數其他玩家更容易使用票價。使用Tableau的視覺效果，您可以調查一個假設。此外，瀏覽數據，並交叉核對您的見解。
2、Tableau Public的使用
您可以免費將互動式數據可視化發布到Web;無需編程技能;發布到Tableau
Public的可視化可以嵌入到博客中。此外，還可以通過電子郵件或社交媒體分享網頁。共享的內容可以進行有效硫的下載。這使其成為最佳的大數據分析工具。
3、Tableau Public的限制
所有數據都是公開的，並且限制訪問的范圍很小;數據大小限制;無法連接到[R ;讀取的唯一方法是通過OData源，是Excel或txt。
十一、OpenRefine
1、什麼是OpenRefine - 數據分析工具
以前稱為GoogleRefine的數據清理軟體。因為它可以幫助您清理數據以進行分析。它對一行數據進行操作。此外，將列放在列下，與關系資料庫表非常相似。
2、OpenRefine的使用
清理凌亂的數據;數據轉換;從網站解析數據;通過從Web服務獲取數據將數據添加到數據集。例如，OpenRefine可用於將地址地理編碼到地理坐標。
3、OpenRefine的局限性
Open Refine不適用於大型數據集;精煉對大數據不起作用
十二、KNIME
1、什麼是KNIME - 數據分析工具
KNIME通過可視化編程幫助您操作，分析和建模數據。它用於集成各種組件，用於數據挖掘和機器學習。
2、KNIME的用途
不要寫代碼塊。相反，您必須在活動之間刪除和拖動連接點;該數據分析工具支持編程語言;事實上，分析工具，例如可擴展運行化學數據，文本挖掘，蟒蛇，和[R
。
3、KNIME的限制
數據可視化不佳
十三、Google Fusion Tables
1、什麼是Google Fusion Tables
對於數據工具，我們有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一個令人難以置信的數據分析，映射和大型數據集可視化工具。此外，Google
Fusion Tables可以添加到業務分析工具列表中。這也是最好的大數據分析工具之一。
2、使用Google Fusion Tables
在線可視化更大的表格數據;跨越數十萬行進行過濾和總結;將表與Web上的其他數據組合在一起;您可以合並兩個或三個表以生成包含數據集的單個可視化;
3、Google Fusion Tables的限制
表中只有前100,000行數據包含在查詢結果中或已映射;在一次API調用中發送的數據總大小不能超過1MB。
十四、NodeXL
1、什麼是NodeXL
它是關系和網路的可視化和分析軟體。NodeXL提供精確的計算。它是一個免費的(不是專業的)和開源網路分析和可視化軟體。NodeXL是用於數據分析的最佳統計工具之一。其中包括高級網路指標。此外，訪問社交媒體網路數據導入程序和自動化。
2、NodeXL的用途
這是Excel中的一種數據分析工具，可幫助實現以下方面：
數據導入;圖形可視化;圖形分析;數據表示;該軟體集成到Microsoft Excel
2007,2010,2013和2016中。它作為工作簿打開，包含各種包含圖形結構元素的工作表。這就像節點和邊緣;該軟體可以導入各種圖形格式。這種鄰接矩陣，Pajek
.net，UCINet .dl，GraphML和邊緣列表。
3、NodeXL的局限性
您需要為特定問題使用多個種子術語;在稍微不同的時間運行數據提取。
十五、Wolfram Alpha
1、什麼是Wolfram Alpha
它是Stephen Wolfram創建的計算知識引擎或應答引擎。
2、Wolfram Alpha的使用
是Apple的Siri的附加組件;提供技術搜索的詳細響應並解決微積分問題;幫助業務用戶獲取信息圖表和圖形。並有助於創建主題概述，商品信息和高級定價歷史記錄。
3、Wolfram Alpha的局限性
Wolfram Alpha只能處理公開數字和事實，而不能處理觀點;它限制了每個查詢的計算時間;這些數據分析統計工具有何疑問?
十六、Google搜索運營商
1、什麼是Google搜索運營商
它是一種強大的資源，可幫助您過濾Google結果。這立即得到最相關和有用的信息。
2、Google搜索運算符的使用
更快速地過濾Google搜索結果;Google強大的數據分析工具可以幫助發現新信息。
十七、Excel解算器
1、什麼是Excel解算器
Solver載入項是Microsoft Office Excel載入項程序。此外，它在您安裝Microsoft
Excel或Office時可用。它是excel中的線性編程和優化工具。這允許您設置約束。它是一種先進的優化工具，有助於快速解決問題。
2、求解器的使用
Solver找到的最終值是相互關系和決策的解決方案;它採用了多種方法，來自非線性優化。還有線性規劃到進化演算法和遺傳演算法，以找到解決方案。
3、求解器的局限性
不良擴展是Excel Solver缺乏的領域之一;它會影響解決方案的時間和質量;求解器會影響模型的內在可解性;
十八、Dataiku DSS
1、什麼是Dataiku DSS
這是一個協作數據科學軟體平台。此外，它還有助於團隊構建，原型和探索。雖然，它可以更有效地提供自己的數據產品。
2、Dataiku DSS的使用
Dataiku DSS - 數據分析工具提供互動式可視化界面。因此，他們可以構建，單擊，指向或使用sql等語言。
3、Dataiku DSS的局限性
有限的可視化功能;UI障礙：重新載入代碼/數據集;無法輕松地將整個代碼編譯到單個文檔/筆記本中;仍然需要與SPARK集成
以上的工具只是大數據分析所用的部分工具，小編就不一一列舉了，下面把部分工具的用途進行分類：
1、前端展現
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft
Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。
國內的有BDP，國雲數據(大數據分析魔鏡)，思邁特，FineBI等等。
2、數據倉庫
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
3、數據集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
3. 用戶行為分析有哪些比較好的公司
企業在選擇用戶行為分析工具時，大都不清楚如何選擇適合自己業務的用戶行為分析工具。筆者自己公司之前網站分析用網路統計APP分析用友盟，公司是做電商行業的，最近公司提出要精細化運營，用數據驅動業務增長，因此在10月份分別考察了國內做得比較出色的幾家公司：數極客(阿里系)、神策數據(網路系)和GrowingIO(LinkedIn系)三家公司的用戶行為分析產品。
我在選型過程中將各家公司的功能和服務對比文檔進行整理，從團隊背景和產品定位、數據接入方式、定量分析功能、定性分析功能、二次開發與數據應用、服務項目等六個主要方面深入對比數極客、神策、GrowingIO三大用戶行為分析平台，希望能對有用戶行為分析需求的企業在選擇分析平台時有所幫助。
分享一篇比較全面的文章：國內主流新一代用戶行為分析系統選型過程分享，請自己網路搜索。
4. datafocus好用嗎對企業有什麼價值
這個問題，我應該蠻有發言權的~~之前公司也進行了BI選型，做過詳細的調查，所以對於市場上的一些BI產品還是比較了解的，你問題中的datafocus也有調查試用過，整體還是很不錯的，性價比很高，而且最終我們也是從眾多BI中選擇了這款~
datafocus，給我印象最大的就是操作簡單而功能又強大，它獨有的自然語言處理引擎技術，將數據分析變得像網路搜索一樣簡單，直接輸入自然語言，就可以把數據分析結果智能以最合適的圖表展示，這一點確實做得不錯，而且也是全球首個用這個方式的數據分析系統，這對於企業內普通的業務人員來說，操作就變得非常簡便，不需要什麼sql語句或者代碼知識，幾分鍾內就可以上手。而且datafocus圖表類型也非常豐富，除常規圖表以外，還有很多像是詞雲圖，弦圖，旭日圖，打包圖，熱力圖，地圖等，另外datafocus也支持多表聯動，可以將數據綜合分析，深入挖掘，這個功能也是我覺得很加分的地方。在datafocus中，對於數據的安全性，這點做的也不錯，數據許可權精確到表、行、列的細粒度訪問控制，不同許可權的用戶可以看到同一個表中的不同數據，對了，還支持移動端顯示。總體來講，datafocus給我的驚喜還挺多的，價格還便宜，性價比很高，我建議你可以自己去他們官網了解看看~
對企業的價值，這相當於就是一個成熟大數據分析工具的價值所在了，一般大數據分析工具旨在解決企業各個痛點，痛點包括：1、企業運行多年，積累的海量業務數據，怎麼樣從數據中尋找價值；2、不同業務系統中的數據缺少關聯，無法綜合分析；3、普通業務人員無法很好地使用大多數數據分析產品，所以企業需要高薪聘請專業的數據分析師，或者安排專門的IT人員，各方面都極大地增加了企業的成本支出；4、在傳統分析手段下，暫時無法達到實時交互的目的;除此之外還有很多其他痛點，這些痛點，datafocus都可以很好地解決，這也是我們最終決定選擇它的原因之一。
5. 資料庫可視化工具國內哪個好
我覺得思邁特軟體Smartbi挺不錯的。思邁特軟體Smartbi 支持完整ECharts 圖形庫，支持各種各樣的圖形，包含瀑布圖、關系圖、雷達圖、油量圖、熱力圖、樹圖等幾十種動態交互的圖形；支持3D動態圖形效果，如3D航線圖、3D散點圖、3D柱圖用於數據可視化展示；支持豐富的Echarts圖形控制項如輪播控制項、跑馬燈、TAB頁控制項、URL控制項，可直接使用ECharts所有選項配置；也支持集成其他的HTML5圖形控制項。
6. 如何快速轉行數據分析師
需要首先你掌握該行業的知識，才能更好的掌握自然科學的不斷創新。對於外行應屆畢業生轉行數據分析，必須承認的一點就是：它很難，但也不是不可能。只是轉行，可能需要你付出多餘別人十倍甚至更多的努力。
注意事項：
1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。
7. 用帆軟報表怎麼把地圖做成熱力圖的形式
具體步驟如下：
1、數據准備
新建一個數據查詢ds1:SQL為SELECT*FROM[地圖]
2、插入一張地圖
點擊菜單欄 插入-懸浮元素-插入圖表-選擇地圖-圖表屬性欄。類型選擇普通地圖
如果你在學習的過程中遇到問題的話，可以去相關論壇看看。希望可以幫到您
8. 好用的數據可視化工具求推薦一下
Smartbi作為成熟的大數據分析平台，具備可復用、動靜結合獨特的展示效果，使得數據可視化靈活強大，動靜皆宜，為廣大用戶提供了無限的應用能力和想像空間。
除了支持使用Excel作為報表設計器，完美兼容Excel的配置項。支持Excel所有內置圖形、背景圖、條件格式等設計復雜的儀表盤樣式，同時支持完整ECharts 圖形庫，支持各種各樣的圖形，包含瀑布圖、關系圖、雷達圖、油量圖、熱力圖、樹圖等幾十種動態交互的圖形，藉助於地理信息技術，還打造了地圖分析功能。
9. 零基礎能成為數據分析師嗎
為什麼不能呀？先給題主來點實際的吧，先看一下目前企業對於數據分析人才的要求：
引用網上的招聘吧：
1、負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對用戶的行為進行分析了解用 戶的需求；
2、參與業務部門臨時數據分析需求的調研、分析及實現；
3、參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估；
4、整理編寫商業數據分析報告，及時發現和分析其中隱含的變化和問題，為業務發展提供決策支持；
5、對產品部門下的運營，產品，研發，市場銷售等各方面的數據分析，處理和研究的工作需求。
大體都是如此。目前職場上的數據分析師，大體分為兩類，一類是數據挖掘類，另一類是業務分析類。前者偏向技術，後者偏向業務。
基本專業知識學習
數學知識、統計學原理這個是必須要學習的，可以多逛逛論壇，看一些相關的書籍比如說統計之都。
技術方面
精學excel，sql，這兩者是基礎
業務方面
可以通過書籍學習數據分析的方法論
可能題主擔憂最多的是代碼這塊吧，現在市場上也有很多零代碼基礎的數據分析工具例如FineBI等，所以完全不需要擔心的。
10. 數據分析需要掌握哪些知識
數據分析要掌握主流的數據分析方法。
1、事件分析
可以根據用戶在企業APP、網站、小程序等平台上的操作記錄或是行為日誌，來確定用戶在平台上各個板塊之間行為的規律和特點，通過商業智能BI數據分析，研究出用戶的內心需求，對板塊內容進行優化調整，一般會涉及瀏覽頁面、點擊元素、訪問板塊等。
2、熱力圖分析
和事件分析類似，熱力圖一般指用戶訪問企業網站、APP和小程序時，會在一些元素和板塊進行停留，根據這些在元素和板塊上的點擊次數、點擊率、訪問次數、訪問人數等，通過商業智能BI以高亮圖形形式進行顯示，可以方便識別用戶行為，優化邏輯。
數據分析-派可數據商業智能BI