大数据工程师

1.**数据收集**：
-从多源（数据库、日志、API等）提取数据，涵盖结构化（如交易记录）与非结构化数据（如用户行为日志、文本、视频等）。
-制定数据采集策略，确保数据覆盖业务需求，例如电商平台的用户点击、购买行为采集。
2.**数据清洗与预处理**：
-处理缺失值、异常值及重复数据，确保数据质量。
-标准化数据格式，便于后续建模与分析，例如通过ETL（抽取、转换、加载）流程实现数据规范化。

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###二、**数据建模与存储**
1.**数据建模**：
-基于业务需求设计数据仓库模型（如星型模型、雪花模型），支持多维分析。
-开发数据指标体系（如用户转化率、活跃度），赋能业务健康诊断。
2.**数据存储与管理**：
-搭建和维护数据仓库或数据湖，选择合适存储方案（如Hive、HBase），优化数据查询效率。
-确保数据安全与隐私合规，制定数据保护策略并遵循法规要求（如GDPR）。

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###三、**数据分析与可视化**
1.**数据分析与挖掘**：
-应用统计学、机器学习算法（如回归分析、聚类）挖掘数据规律，预测业务趋势。
-支持专题分析项目，例如用户行为分析、市场竞品研究。
2.**数据可视化与报告**：
-使用Tableau、PowerBI等工具制作交互式仪表盘，直观展示核心指标（如销售额、用户留存率）。
-撰写分析报告，向管理层及业务部门提供策略建议，例如优化产品功能或营销方案。