1，数据分析主要是做什么的2，数据分析专业怎么样3，数据分析需要掌握哪些知识4，大数据专业学什么5，大数据分析学习什么内容好学吗1，数据分析主要是做什么的
这类工作不同于其他行业，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专门的人员。但不同行业的需求情况也存在区别，我同学有从事这行业的，他们参加的cda数据分析师课程，目前cda已与国内多所高校进行了战略合作，搭建大数据实验室与共建专业。楼上的回答很模糊，严格来说数据分析是数据统计的前提，数据分析可以帮助我们更好的判断一些行业、项目的增长、减退规律，而数据分析则定性的说明下一步的趋势。二者相辅相成，是关联关系。一般来说，调研行业最为常见。
2，数据分析专业怎么样
数据分析专业主要研究信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。通俗的讲，就是从信息中发掘财富。现代社会正是信息化社会，大量纷繁的信息如何管理，并且从中获得有效的信息，正是信息管理科学的研究重点。与计算机结合，使用计算机作为工具，信息管理更加有效和实用。随着企业经营规模的现代化，对信息管理的要求越来越强烈。例如铁路订票系统，就是对车票这种信息的查询和管理系统。可以说软件开发的最主要面向的客户就是帮助企业制作良好的信息管理系统。信息管理涉及咨询、服务、物流等很多行业，有很多的就业机会。数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。
3，数据分析需要掌握哪些知识
首先，从知识体系的角度来看，当前学习数据分析需要学习三大块知识，其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识。数学和统计学是数据分析的基础，在大数据时代，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学和统计学知识的学习。从某种程度上来说，数据分析就是构建在数学和统计学基础之上的，虽然当前有很多数据分析工具和平台可以使用，但是如果脱离数学和统计学知识，数据分析往往很难深入。对于数学基础比较薄弱的人来说，在学习数据分析的过程中，可以同时补学数学知识，包括线性代数和概率论等等。数据分析是大数据技术体系的重要组成部分，实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一，所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系。在大数据平台的支撑下，数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析效果，比如速度提升就非常明显。从数据分析的手段上来看，当前数据分析主要有两种方式，一种是统计学方式，另一种就是机器学习方式，当前机器学习的数据分析方式受到了广泛的关注，基于机器学习的数据分析未来也有广阔的发展和应用空间。采用机器学习进行数据分析，需要从算法设计开始入手，然后完成算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等一系列环节。最后，对于数据分析的初学者来说，可以从python开始学起，然后进一步学习数据库、大数据平台和机器学习等内容，大数据平台可以考虑一下hadoop和spark。
4，大数据专业学什么
大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。大数据专业就业方向1、数据工程方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在it领域从事计算机应用工作。2、数据分析方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在it领域从事计算机应用工作。大数据专业就业方向1、数据工程方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在it领域从事计算机应用工作。2、数据分析方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在it领域从事计算机应用工作。
5，大数据分析学习什么内容好学吗
大数据分析的五个基本方面1，可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2，数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3，预测性分析能力大数据的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4，语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。5，数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。如果你指的是大数据分析师岗位，那么不需要学习hadoop、spark等与大数据架构师相关的知识，何况这些知识体量很大学习流程长，楼上说的是有些误导性的。而且该岗位对编程能力要求较低，一般用的不是java而更多是r或python。一般需要数据分析师需要精通excel（注意不是会做表格这种低阶应用，而是要掌握数据透视表甚至vba）学习spss等常用统计分析软件，对数据库要有基本的认识，掌握sql语言等。具体需要哪些能力建议你针对想去的公司的招聘要求来学，只要肯花时间下功夫并不难学。不好对于大数据的学习，没有想象中的那么简单。首先在学习真正的大数据技术之前，你要熟练掌握一门编程语言，比如java等，在学习大数据期间你还会接触到其他的编程语言，比如说scala、python等编程语言，不过这些语言都是相通的，你掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术：hadoop、spark、storm等核心技术，如果去培训机构学习的话，一定要注意的是学习周期的分布，有的并不是真正的大数据课程，真正的大数据课程是用20-30%的部分讲解编程语言，剩下的就都是对大数据技术的学习，所以在学习之前还是要了解一些关于大数据的技术知识的。