인터넷 자체는 디지털화와 상호 작용의 특징을 가지고 있어 데이터 수집, 정리 및 연구에 혁명적인 돌파구를 가져왔다. 이전에는' 원자세계' 의 데이터 분석가들이 연구 분석을 지탱하는 데이터를 얻기 위해 많은 돈 (자금, 자원, 시간) 을 썼으며, 데이터의 풍부함, 포괄성, 연속성, 시효성은 모두 인터넷 시대보다 훨씬 나빴다.
전통적인 데이터 분석가에 비해 인터넷 시대의 데이터 분석가는 데이터 부족이 아니라 데이터 과잉에 직면해 있다. 따라서 인터넷 시대의 데이터 분석가는 기술적 수단을 이용하여 효율적으로 데이터를 처리하는 법을 배워야 한다. 더 중요한 것은 인터넷 시대의 데이터 분석가들이 데이터 연구 방법론에서 끊임없이 혁신하고 돌파해야 한다는 점이다.
업계의 경우 데이터 분석가의 가치도 비슷하다. 언론 출판업계에서는 미디어 경영자가 청중의 상황과 변화 추세를 정확하고 상세하며 시기 적절하게 이해할 수 있는지 여부가 언론의 성패의 관건이다.
확장 데이터
데이터 과학자라는 직업의 정의는 좀 광범위하다. 데이터 과학자라고도 하는데, 업종에 따라 회사마다 일이 크게 다를 수 있습니다.
일부 부분 기계 학습 및 모델링, 일부 부분 데이터 분석. 데이터 과학자라고 불리며 소프트웨어 엔지니어 (SWE) 와 비슷한 일을 많이 합니다. 어떤 제품은 편향되어 있고, 스타일은 짧고, 평평하며, 빠르다. 일부 장기 연구는 1, 2 년 혹은 그 이상의 효과를 보고 있다.
데이터 분석의 최종 목적은 데이터 분석을 통해 제품 개선 능력을 안내하는 것입니다. 결국, 어떤 기술이든 이 목적을 위해 봉사해야 한다.
바이두 백과-데이터 분석가