大数据系统分析师做什么，让我们一起了解一下？
大数据分析师，随着企业对数据价值的重视，也越发地得到重视，而大数据分析师的日常工作，首先就可以总结为挖掘海量数据当中的价值信息。
做大数据分析，往往涉及到几个环节：数据获取、数据存取、数据预处理、数据建模与分析、数据可视化。
1、数据采集：
数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助大数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。
2、数据存取：
数据存取分为存储和提取两个部分。数据存储，大数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心在于，知道原始数据基础上需要经过哪些加工处理，最后得到了怎样的数据。数据提取，大数据分析师首先需要具备数据提取能力。第一层是从单张数据库中按条件提取数据的能力；第二层是掌握跨库表提取数据的能力；第三层是优化SQL语句，通过优化嵌套、筛选的逻辑层次和遍历次数等，减少个人时间浪费和系统资源消耗。
3、数据挖掘：
在这个阶段，大数据分析师要掌握，一是数据挖掘、统计学、数学基本原理和常识；二是熟练使用一门数据挖掘工具，Python或R都是可选项；三是需要了解常用的数据挖掘算法以及每种算法的应用场景和优劣差异点。数据分析：数据分析相对于数据挖掘而言，更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义。
4、数据分析：数据分析相对于数据挖掘而言，更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义。
5、数据可视化：
这部分，大数据分析师除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。数据可视化永远辅助于数据内容，有价值的数据报告才是关键。
以上就是小编的分享，希望可以帮助到大家。
