数据分析师为何有专业要求？什么是维度？

导读：本文介绍了数据分析师需要具备的专业要求，包括统计学、心理学、社会学、人口学、营销学、财务管理以及用户行为分析等。数据分析师需要了解各个领域的知识，以便更好地理解用户数据并进行分析。用户行为数据分析是用户行为分析的基础，需要获得用户行为数据并对其进行分析和计算。如下为有关数据分析师为何有专业要求？什么是维度？的文章内容，供大家参考。

1、数据分析师为何有专业要求？

一、统计学专业

统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤，都要用到统计学的知识。

问卷设计时，问卷的信度是否符合要求？效度有多大？要用到统计学；

可以说，数据分析是统计学的应用。掌握统计学是数据分析师的基本功。

二、心理学专业

企业要提高市场占有率，就是要提高人心占有率，因此数据分析师研究用户心理的工作必不可少。数据分析师若懂得心理学，则能更准确的探测到用户的真实想法。

例如，在做品牌形象分析时，常会用到的是映射法，映射法就是基于心理学的数据采集方法。比如，让你对某所别墅进行描述，很难说得清，但如果让你选择图片，你对图片的认识就映射了你对这所别墅的印象。

比如，你选择了劳斯莱斯车，很明显，你认为这所别墅的形象是高端的。

三、社会学专业

从经济学的角度看，人具有经济性，追求利益最大化，比如人们总是喜欢买物美价廉的产品，消费量通常会随着价格的下降而上升。但从社会学的角度看，人还具有社会性，受到社会群体心理的影响。作为数据分析师，如果没有社会学背景，很难对市场现象做出合理的解释。

四、人口学专业

人的特点影响市场的特点。

年龄不同，家庭类型不同，则需求、价值观和行为特征都不一样。比如，儿童主要以生理需求为主，没有太多的社会需求；青少年开始追求时尚和潮流，但不是高收入人群，购买的频率高但可接受价格很低；人到中年，消费行为趋于理性化，强调功能、成本和技术优势；而到了老年，对价格比较敏感。

有人口学知识，数据分析师可以更好地理解到用户的差异性，有助于选择市场细分的维度，提出合理的精细化营销建议。

五、营销学专业

数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销。

具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时，他会想到波特五个力；让他做环境分析时，他会想到PES

T、让他做消费者偏好分析，他会想到科特勒用户决策流程；让他做企业业务状况分析，他会想到4P……

六、财务管理专业

诸如此类的财务管理问题是企业选择投资项目的依据、评价财务状况的指标、评估决策效果的量尺。

懂得财务管理，得失一笔账，才能算得更清楚。”

2、什么是维度？

维度是指维数，是数学中独立参数的数目。

维度，又称维数，是数学中独立参数的数目。在物理学和哲学的领域内，指独立的时空坐标的数目。

0维是一点，没有长度。1维是线，只有长度。2维是一个平面，是由长度和宽度（或曲线）形成面积。3维是2维加上高度形成“体积面”。

虽然在一般人中习惯了整数维，但在分形中维度不一定是整数，会是一个非整的有理数或者无理数。

周围的空间有3个维（上下、前后、左右），可以往上下、东南西北移动，其他方向的移动只需用3个三维空间轴来表示。向下移就等于负方向地向上移，向西北移就只是向西和向北移的混合。

扩展资料：

在物理学上时间是第四维，与三个空间维不同的是，它只有一个，且只能往一方向前进。

我们所居于的时空有四个维，根据爱因斯坦的概念称为四维时空，我们的宇宙是由时间和空间构成，而这条时间轴是一条虚数值的轴。

弦理论认为我们所居于的宇宙实际上有更多的维度。但是这些附加的维度所量度的是次原子大小的宇宙。

参考资料来源：搜狗百科-维度

3、用户行为数据分析有哪三个层次

做用户行为分析的基础是获得用户行为数据，例如用户页面停留时间、跳转来源等等。

这些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些计算才能拿到的。一般来说用户访问时的一些信息都是以日志的形式打到web容器的日志空间中去，这其中包含了最通用的一些访问信息以及一些自定义的日志打点。

题主提到了大数据技术中对用户行为进行分析，那么可以假定网站或者App的访问量是比较傲多的。由于系统流量比较大，计算维度又比较多，后续数据消费者的需求增长比较快，所以对计算分析平台有了一定的要求。

具体表现为：

1。负载能力。流量增大以后带来的压力是多方面的，比如网络带宽的压力、计算复杂度带来的压力、存储上的压力等等。一般来说这些都是比较显而易见的，会对产生比较直接的影响，比如计算实时性下降、消息出现了堆积、OOM等等。为了解决这一现象，一般来说会选择一些分布式的框架来解决这个问题，比如引入分布式计算框架stor

m、spark，分布式文件系统hdfs等。

2。实时性。

在系统资源捉襟见肘时消息的实时性会立即受到严重影响，这使得部分算法失效（例如对计算和收集上来的数据进行行为分析后，反馈到推荐系统上，当整体响应时间过场时会严重影响推荐效果和准确度）。对于这个情况来说可能会选择storm这种具有高实时性的分布式流式计算框架来完成任务。

3。系统管理和平台化相关技术手段。

在大数据情景下，企业内数据环境和应用环境都是比较复杂的，用户行为分析应用不是一成不变的，那么就要求用户行为分析这种多变的应用在复杂环境中能有效生存，这包括算法数据材料的获得、系统运维、系统任务调度、系统资源调度等等，相关的技术很多时候要求团队自研，但也有gangli

a、yar

n、mesos这类开源系统可以参考或者直接使用。

4。数据链路。

企业技术环境一般来说是非常复杂的，一层一层交错在一起，远不是一句MVC三层架构能够概括得了的，为了避免消息流通呈复杂的网状结构，一般会考虑应用服务化、企业服务总线（ESB）及消息总线来做传输，有兴趣的话题主可以百度一下这几个方向的技术和开源工具。

5。应用快速生成工具。

我个人认为在大数据环境下应用都摆脱不了一个快速开发的要求，用户行为分析也是如此，这时候要考虑对接一些开源的分布式数据分析算法库而不是通过自己去实现，比如像spark ml，mahout这类的库用得好能减少很多工作量。

4、什么是定点数据？什么是累积数据？各自有什么处理特点？

行业标准为星型模型

按客户化可成为雪花型模型

数据按用户视角分为事实和维度

比如销售领域

销售数据就是事实 会有一张行数巨大的销售事实表

而客户需要的分析关注角度就为维度

比如地区维度表，时间维度表，客户维度表，产品维度表等

事实表和维度表呈标准星型关联

事实表在中间 维度表在周围环绕

维度表可按各属性变化快慢客户化拆分成雪花型

你可以去了解下数据仓库之父所定义的总线结构

可以很好的搭建各个数据集市，进行平行的扩展

5、如何做用户行为路径分析

行为路径分析就是分析用户在产品使用过程中的访问路径。

运用dm hub通过对行为路径的数据分析，可以发现用户最常用的功能和使用路径，并从页面的多维度分析，追踪用户转化路径，提升产品用户体验。通过分析用户的这些行为轨迹数据，来验证访问路径是否和预期指标的一致，如有偏差就是产品可能存在的问题，需要及时对产品进行优化，找到缩短路径的空间。

6、分析用户心理促进网站营销

一、用户轨迹分析法

所谓轨迹分析法，就是对用户从网站某页面‘着陆’后的一系列行为轨迹，这个行为轨迹基本上反应了网站用户的核心需求。如果能把握用户的行为数据，就可以了解用户的喜好，以及页面设计对用户关注度的影响，从而为网站调整提供第一手的资料。

二、用户基本动作分析法

类似广播体操的分解动作一样，网站用户行为也是可以分解的。

通过分解用户行为动作，可以提炼出分析单元，从而为进一步的数据分析做好基础性工作。例如，首先对用户按照点击、上传、下载、播放、注册、购买、留言、投票等行为进行分解，然后归类，分为浏览类，互动类等，对基本动作进行数量统计分析，得出每个类型行为的数据总量，并得出用户行为的相关总体数据。

三、关联分析法

关联分析是把一种用户行为习惯和其他行为习惯进行联系分析，包括用户上网习惯和用户网站行为的关联，用户的基本属性和社会属性与用户网站行为的关联。例如，一个电子商务购物网站，可分析用户的收入水平跟购物频率，购买金额的关联度；主体人群与性别的关联度；购买人群与当地地区经济发展程度的相关度等等。这些数据对网站制作后期阶段的营销推广具有重要意义。

四、目标向量分析法

针对网站日志中的流量来源、跳出率、平均页面停留时间、平均访问页数等等网站目标的向量值，站长能够对网站用户黏度和忠诚度进行具体的分析。

五、TOP分析法

通过研究最活跃用户的特征，例如其基本属性、上网习惯、网站用户行为等，得出网站活跃用户群体特征，从而为网站推广提供重要数据。抓住了该类用户的需求和心理，网站才能真正具有活力。

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7、消费者行为分析包含了哪些内容？

消费者行为分析主要包含两个部分构成：

1、消费者的购买决策过程：购买决策是消费者在使用和处置所购买的产品和服务之前的心理活动和行为倾向，属于消费态度的形成过程。

2、消费者的行动，而消费者行动则更多的是购买决策的实践过程：在现实的消费生活中，消费者行为的这两个部分相互渗透，相互影响，共同构成了消费者行为的完整过程。

消费者行为的研究是指研究个人，集团和组织究竟怎样选择、购买、使用和处置商品、服务、创意或经验以满足他们的需要和愿望。消费者行为研究就是要研究不同消费者的各种消费心理和消费行为，以及分析影响消费心理和消费行为的各种因素，揭示消费行为的变化规律。

扩展资料：

消费者行为分析的信息来源：

1、个人来源：从家庭、亲友、邻居、同事等个人交往中获得信息。

2、商业来源：这是消费者获取信息的主要来源，其中包括广告、推销人员的介绍、商品包装 、产品说明书等提供的信息。这一信息源是企业可以控制的。

3、公共来源：消费者从电视、广播、报刊杂志等大众传播媒体所获得的信息。

4、经验来源：消费者从自己亲自接触、使用商品的过程中得到的信息。

上述四种信息来源中，商业信息最为重要，从消费者角度看，商业信息不仅具有通知的作用 ，而且一般来说具有针对性、可靠性，个人和经验来源只能起验证作用；

而对企业来说，商业信息是可以控制的，消费者可以通过商业信息的渠道了解该企业的产品，进而购买该企业的产品。

参考资料来源：百度百科-消费者行为

8、mbtt性格理论的四个维度八个方面

1、内倾（I）—外倾（E）维度

2、感觉（S）—直觉（N）维度

3、思维（T）—情感（F）维度

4、知觉（P）—判断（J）维度

上述四维八极构成了十六种不同的心理类型。

特列表如下：

（ISTJ） 内倾感觉思维判断

（ISFJ） 内倾感觉情感判断

（INFJ） 内倾直觉情感判断

（INTJ） 内倾直觉思维判断

（ISTP） 内倾感觉思维知觉

（ISFP） 内倾感觉情感知觉

（INFP） 内倾直觉情感知觉

（INTP） 内倾直觉思维知觉

（ESTP） 外倾感觉思维知觉

（ESFP） 外倾感觉情感知觉

（ENFP） 外倾直觉情感知觉

（ENTP） 外倾直觉思维知觉

（ESTJ） 外倾感觉思维判断

（ESFJ） 外倾感觉情感判断

（ENFJ） 外倾直觉情感判断

（ENTJ） 外倾直觉思维判断

注：I：内倾E：外倾S：感觉N：直觉T：思维F：情感J：判断P：知觉

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