大数据分析工程师主要做什么？做大数据分析累吗

大数据时代，既给企业带来了新的发展机会，同时也带来了新的挑战，通过挖掘大数据价值来实现数据驱动企业发展，对于大数据分析人才的要求也更高了。那么在企业当中，大数据分析工程师主要做什么，做大数据分析累吗，今天我们就来聊一聊这个话题。

大数据分析工程师，在企业的数据驱动发展战略当中，无疑是关键性的人才，通过数据分析，抓住数据当中有价值的信息，加以运用，才能真正助力企业发展。而从海量的大数据当中去寻找价值线索，这就跟大数据分析工程师的工作能力有直接关系了。


企业当中大数据分析工程师主要做什么呢？我们将大数据分析工程师的工作拆解来看，大致可以分为5个步骤——

第一步：明确核心问题。

在大数据分析当中，有时可能同时接到好几个问题，在动手分析前，先要看下几个问题是不是有关联关系，相关的问题应该合并在一起分析，这样可以提升效率。有时你接收到的可能只是一个现象，你要把现象进行拆解，转化成要解释的问题，才能进行下一步的分析。

第二步：确定排查方向。

根据前面明确出来的核心问题，头脑风暴出有可能相关的因素，然后根据每个因素的相关性或影响权重排列优先级，最后收敛到几个重要的因素上。

第三步：找到量化指标。

数据分析界有句话广为流传，“一切不能被量化的，就无法被优化”。道理非常简单直白，无法用数据量化的，就没法评估是否被优化了。这个阶段的目标是找到量化指标，通过数据来定位问题。量化的办法有很多，和具体的业务场景有很大的关系。

第四步：数据收集。

“巧妇难为无米之炊”，有思路没数据，也是白搭。不过，对于互联网公司来说，通常数据不是大问题，在目前国内还相对开放的环境下，数据收集通常都会在产品设计时就考虑进来了。

第五步：验证分析。

有了前面的准备，最后就是验证的阶段了。通常使用常规的数据统计方法都是可以解决大部分的数据分析问题。这里要强调的是，数据分析后得到的数据和结论，一定要经过验证，否则容易出错。

关于大数据分析工程师主要做什么，以上我们已经给出了相对明确的大数据分析步骤，一般而言，大数据分析工程师也是按照这么一个流程在工作，但是在不同的行业当中，还要结合实际业务来看，毕竟，数据分析得来的结论，最终还是要应用到业务当中去得到进一步验证。