房地产平台需求分析师,房地产平台需求分析师工作内容

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于房地产平台需求分析师的问题，于是小编就整理了3个相关介绍房地产平台需求分析师的解答，让我们一起看看吧。

1. 自学数据分析师需要从哪里入手？
2. 想转行学技术，学习前端开发好还是数据分析比较好？
3. 29岁转行做大数据分析师晚不晚？

自学数据分析师需要从哪里入手？

1、零基础入门数据分析，可以先从Excel开始，Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。

2、学一些数据分析的基础方法，基础知识，比如统计基础统计理论等

　　打好概率与统计的基础。概率与统计是数据分析的基石，可以说日常碰到的大部分的分析需求都可以用统计分析来解决。统计学，对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论，只需按照本科教材，学一下统计学就够了。

3、学会一门编程语言，可以大大提高处理数据的效率

　　Python和R是数据分析当中最常用的两门语言。比较推荐Python，性能上来说，Python的速度更快，上手容易，语言相对简单。

4、掌握数据库技能

　　做数据分析离不开查询数据库，这里主要涉及的是SQL。入门SQL的书推荐一本《MySQL必知必会》。

5、掌握一些数据分析方法及一些数据分析的工具

　　掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具。可以看一下《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。

6、懂得业务知识，行业知识

想转行学技术，学习前端开发好还是数据分析比较好？

谢谢邀请！

作为一名从业多年的IT人，同时也是一名计算机领域的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，前端开发和数据分析都具有广阔的发展前景。

前端开发目前整合了Web前台开发、移动端开发和部分后端开发任务，同时前端技术也在走向嵌入式领域，所以目前也把前端开发称为大前端，知识结构逐渐丰富且应用场景丰富，未来发展空间非常大。数据分析是目前大数据价值化的主要方式之一，当前正处在大数据落地应用的初期，未来数据分析技术将广泛落地到传统行业领域，从发展前景来看，数据分析技术的发展前景也非常广阔。前端开发和数据分析具有紧密的合作关系，大数据分析的结果需要前端技术进行呈现。从这个角度来看，前端开发和数据分析都是不错的选择。

具体选择哪个方向需要考虑以下几个因素：

第一：兴趣爱好。兴趣是驱动学习最好的方式之一，所以在方向的选择上最好能与自身的兴趣爱好一致。前端开发主要专注于内容的呈现，所***用的技术包括Html、CSS、J***aScript等，另外还包括Android开发和iOS开发（移动端开发）。前端开发相对来说比较容易入门，但是内容比较多，也比较杂。数据分析主要跟各种数据打交道，需要在一堆杂乱无章的数据中，找出其背后的规律，需要学习一些大数据平台知识和编程知识等。

第二：知识结构。自身的知识结构对于方向的选择有重要的意义，如果学习数据分析技术需要具备一定的数学基础，比如线性代数、概率论等知识。另外，学习数据分析通常还需要系统的学习一下统计学内容和机器学习的相关内容，这些内容具有一定的难度。相对来说，学习前端开发就要简单许多。

第三：个人规划。学习的内容要与自己的个人规划相一致，如果未来要从事管理方面的工作，那么最好选择数据分析方向，因为数据分析往往是管理决策的基础。如果未来要走技术发展路线，那么既可以选择前端开发也可以选择数据分析。但是相对来说，前端开发会更加辛苦一些。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

前端和数据分析在一个公司内岗位分别叫做前端工程师、数据分析师，下面从他们的岗位职能和技术栈来分析下：

一、职能角度：

前端工程师负责把 UI 设计稿用前端程序语言转换成用户可访问的网页。比如产品说要做一个查看全国各城市的天气状况的工具。设计师会设计一张图给产品和工程师告诉他们这个工具长什么样，前端工程师按照设计师给的图用编程语言做成用户可访问的网页。除了写代码前端还要跟设计师、产品经理、后端工程师打交道以便更完善的完成需求。

数据分析师负责提取、分析产品的数据。比如产品说要分析近一个月天气工具的使用人数和人群特征。数据分析师要对近一个月该工具的使用人数进行计算统计，对该批人群的性别、使用地点、使用时间段做特征分析给到产品一批数据。帮助产品了解使用该工具的人群情况。

二、技术栈角度

前端需要会用 HTML、CSS 、J***aScript 及其相关的各种工具集和框架

数据分析要会用SQL 各种数据库、Python 、R 语言等

看完上面的分析你要根据自己的兴趣来决定入哪一行，只要做的精薪酬待遇都很好

前端开发

主要涉及网站和 App，用户能够从 App 屏幕或浏览器上看到东西。简单地说，能够从 App 屏幕和浏览器上看到的东西都属于前端。

需要使用了 Ionic 、 Swift 、 Kotlin 、 Bootstrap 、 Angular 、Vue 、 jQuery 、

React.js等开发技术。

前端开发的薪水：

数据分析师

使用结构化数据，这些结构化数据大多是电子表格或数据库的形式(例如，零售商店购买历史或医疗记录)，发现业务方面的见解。然后这些专业人员创建报告、图表和其他可视化，以便将发现成果传达给管理层或其他业务人员，并帮助做出决策。

前端和数据开发的区别，首先要弄明白。

前端，一定程度上，偏向美化网页，一般的数据对接。

而数据开发基本就是和数据打交道，会比较枯燥，无聊。当然，技术的待遇要超过前端。

关键看你喜欢什么，不要太重视薪酬。不喜欢的行业，给你再高薪资，你未必愿意做。

主要看本身现有行业的数学基础如何，数据分析对数学有一定的要求，线性代数和概率统计方面是必要的，掌握了才能使用好数据分析这个技能。就发展前景来说，数据分析更有发展潜力，就难易掌握度来说，前端更容易上手入门。在一定工作年限后数据分析的应用场景和潜力更大。前端主要掌握，PS绘图，原型制作，HTML语言，js脚本语言，js框架，CSS3原理，DOM模型。现在流行的一些前端架构，nodejs等，目前的微信UI等 weui要熟悉掌握。需要大量的练习和浏览各种网站系统界面，对于数据分析来说，首先是，数据科学方法，线性回归，概率统计方法等，财务分析工具知识，[_a***_]数据常规理论。大数据分析方法。各种数据分析的模型要掌握。数据***集建模的应用掌握等，一开始比较枯燥。但当你的模型与你的数据值和你预期的结果出来后，你会觉得人生很值。希望能帮到你，感谢关注。

29岁转行做大数据分析师晚不晚？

29岁转行做大数据分析师为时不晚，但是我不建议大家盲目转行。

为什么这么说？29岁将近30岁正值人生的关键时期，如果工作正出于上升期或者比较稳定的状态，一般不会轻易转行，因为转行的风险比较大。当然如果你已经下定决心转行大数据分析师，那么一定要提前预判各种困难出现的可能性，同时制定详尽完备的学习提升计划，为达成目标放手一搏。

身处大数据时代，之所以有越来越多的小伙伴准备转行做大数据分析师，正是看中了大数据分析师未来的发展前景。那么要想成功转型成为一名合格的大数据分析师，都要学习哪些知识呢？下面我就帮大家总结一下大数据分析师所需掌握的技能点：

1、统计学知识

这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验等等具有时间、空间、数据本身。当然，做个一般的大数据分析师，不会涉及到很深的高等数学知识，但是要想成为一名优秀的大数据分析师，还是要在高数方面多下功夫。

2、分析思维的练习

比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些***art、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。

3、数据库知识

大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。

4、业务学习

其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。

5、开发工具及环境

比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具J***a、python等等语言工具。

其实做为一名大数据分析师是相当烧脑的。单纯的数据方面能力远远不能达到岗位需求，业务和统计知识的学习也是必不可少的。所以如果你已经认准大数据分析师这条路，就请坚定不移的走下去，并未为之不断奋斗，努力前行！

到此，以上就是小编对于房地产平台需求分析师的问题就介绍到这了，希望介绍关于房地产平台需求分析师的3点解答对大家有用。