一、BI数据分析师应聘要求？

数据分析师最重要的是要具备结构化分析思维、业务理解能力和数据分析能力，数据分析师主要有以下几个任职要求：

1）结构化分析能力。具有严密的逻辑思维能力，能够系统的分析一个问题或者一个主题，而不是零散的分析某些点，分析过程严谨、合理，层次分明，遇到了问题大体知道该从哪些方面着手，而不是一团浆糊，大胆假设，小心求证，这是数据分析师最基本、最重要的能力。

2）业务理解能力。所有的数据分析都要落脚到业务，对业务的深入理解必不可少，对业务的洞察不能于弱产品经理、运营人员，还要熟悉所拥有的数据，作为数据和业务的桥梁，关注业务指标和工作方向，也是很重要的能力。

3）数据分析能力。工具是用来辅佐数据分析的，数据分析人员没有一两件趁手的数据分析工具是不行的，包括excel、SAS、Python、R、SPSS、IBM modeler等，熟悉SQL、Shell语言，还要熟悉Hadoop、Spark等大数据架构，了解逻辑回归、决策树、神经网络等流行的机器学习算法，熟悉数据仓库的知识，不需要懂多广多深，只要够日常工作就行。

4）沟通表达能力。能够和业务方很好的沟通，挖掘业务人员需求，了解产品和运营的工作计划和方向，构思数据产品，能够推动数据化运营，并能够分享、扩散数据化运营思维，不一定要求有多牛逼，但是至少能够表达清楚自己的意见。卓越的数据分析师就应该能讲故事、能吹牛逼，不断去扩大自己和数据分析的影响力。

5）创造性思维能力。能够积极主动思考数据运用场景，创造性解读数据包含的信息，提出创造性的解决方案和建议，创新数据应用，具有这种能力的人较少，具有的人有很大的加分，创造性思维来自勤于思考和广阔的视野。

6）项目推动能力。能够推动数据分析结果的落地执行，有相应的方法论，并不断量化数据分析成功，扩大数据分析的影响力，具有这种能力的人较少。

7）报告撰写能力。能够熟练撰写数据分析报告，报告有逻辑、美观大方，数据分析师的工作离开不各种各样的分析报告，算是分析师的一种基本功力。

二、数据处理与分析要点有哪些？

  1。观测数据处理

每期变形观测结束后,应依据测量误差理论和统计检验原理,对获得的观测数据及时进行平差计算和处理,并计算各种变形量。变形观测数据的平差计算中,应利用稳定的基准点作为起算点,使用严密平差方法,剔除含有粗差的观测数据,确保平差计算所用的观测数据、起算数据准确无误。

在平差的基础上,应进行变形分析,并建立变形模型,对引起变形的原因做出分析和解释,对变形的发展趋势进行预报。

2。变形几何分析

变形几何分析:任务是确定变形量的大小、方向及其变化,内容:基准点稳定性分析和观测点变动分析。

基准点稳定性分析是通过对周期观测的基准网数据进行检验,筛选出稳定的基准点作为监测网的固定基准。

基准点稳定性分析方法有平均间隙法、卡尔曼滤波法等,一般采用平均间隙法。

3。变形物理解释

变形物理解释的任务是确定变形体的变形和变形原因之间的关系,解释变形原因。

变形物理解释的方法有统计分析法、确定函数法(力学模型分析法)和混合模型法。

三、数据处理或者分析一般在哪里处理？

请采纳我的答案。

数据处理或者分析，一般是在数据库中处理，而数据查询分为两大类，一是数据库查询，二是搜索技术