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一说到大数据，你肯定想到那些互联网公司。大数据究竟是不是互联网公司专属的强大武器呢？这可不一定。未来所有的公司都会成为数据公司，传统行业更应该利用自己的优势，搜集海量的用户数据，实现逆袭，举个例子。
某高级时装品牌例子，他们做了这么一件事儿，在商品上加了个芯片，然后在试衣间加了一个传感器，这样每件衣服从货架上拿下来，被试了多少次就能知道了。如果有件衣服大家不断试就是不买，你肯定知道不是第一眼看上去不舒服，而是它可能穿在模特身上好看，穿在顾客身上不好看。根据这些数据，就能及时修改设计方案，做出更符合顾客需要的衣服了，创造更大的收入。所以传统的行业利用大数据，就能更好地实现市场预判和销售提升，分分钟实现逆袭。
在数据时代，互联网行业更有优势，数据分析师开始在各行业中占据重要地位，数据分析职位需求呈现「井喷式」增长！根据拉勾招聘统计，2015年开始，数据分析师薪酬逐年走高，岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱！
对于一些想转行数据分析的朋友来说，一定想知道一名数据分析师所需的技能？首先是对数据敏感和热爱，了解行业动态和专业的数据分析技能（SQL／SPSS／SAS／Python等工具），如果想在数据分析之路走的更好，需要较好的创新思维和团队协作能力。
如何快速地成为一名数据分析师？做好自己职业规划，有计算机 统计等专业背景朋友来说自学是可以的，不过对于大多数来说，自学抓不住重点，感觉越来越迷茫。参加培训学习重要是有全面知识体系，结合自身情况更深入理解行业成熟技术和经典案例分析，更重要的一点是结识一群志同道合的小伙伴，正所谓一个人能够走得很快，一群人能走得更远。
Q：数据分析师和JAVA程序员有什么区别？
A： IT人士的宿命就在于他们热衷于计算更快、处理更高效的程序设计，而忽略了数据分析的本意，为企业带来商业价值，因此他们更多的是程序员。而真正的数据分析师偏向业务，应当熟悉平台技术架构和数据挖掘算法，为业务做数据支撑，但不必成为一个优秀的JAVA程序员。
Q： 数据分析团队分工是怎样的？
A：一个成熟数据分析团队有大数据工程师和数据分析师，分工比较明确的。平台维护需要技术人员，大数据工程师需要精通编程技术，主要是平台建设和维护，数据分析师熟悉大数据平台就好，底层架构不要深钻熟悉java语言基础编程就行，主要结合数据分析工具数理统计 数据挖掘算法解决业务问题，为公司业务做数据支撑。
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