马昊：助力大数据行业发展壮大

文｜张智行

有关大数据分析的说法很多，目前比较一致的说法是：大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。那什么是大数据呢？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

具体来说，大数据分析就是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。伴随着经济的快速发展，尤其是IT行业的风起云涌，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的社会价值的利用逐渐成为行业热点，大数据分析的战略价值和意义与日俱增。多年来，马昊始终致力于大数据分析行业的发展与建设，为培养数据分析人才、传播数据分析的意义和作用作出了积极贡献。

聚焦数据分析 拨开数据迷雾

马昊是大数据分析领域专家，他毕业于美国知名高校南卫理公会大学，获得教育学博士学位，他在数据分析领域有着极高的造诣，精通各种数据分析工具并能够熟练对数据进行建模和可视化分析。

据了解，大数据分析一般拥有六个基本面，即可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理、数据存储和数据仓库。马昊熟悉大数据分析的重要手段和工具，并在大数据分析领域积累了丰富的实践经验。

从2005年开始，马昊就参与了国家教育部重大攻关项目的数据分析工作，他采用先进的大数据分析方法，通过构建评估模型、数据可视化分析、数据探索等策略，为项目数据汇总及结论分析作出突出贡献。

马昊

在美国攻读硕士学位期间，马昊作为学校统计顾问和定量科学方法的研究人员，参与了多个重大项目的数据分析工作。之后，他在攻读博士学位期间，还担任了南卫理公会大学研究与评估中心的数据分析师和统计顾问。

2020年之后，马昊就职于美国莱斯大学并从事具体的数据分析工作，每一段工作经历对马昊来说都是一次提升与超越。从事多年的数据分析工作，马昊总结出一整套数据分析的规律和流程：明确研究问题并确立分析思路、资料搜集、资料处理、应用分析工具建立模型、撰写分析报告。明确研究问题可以将问题拆分成多个分析要点，从不同角度进行分析；资料搜集则是从遍布全网的各种渠道搜集所需资料；资料处理则是将所需的资料进行转化、提取、计算；接下来便是最重要的利用软件和编程语言构筑模型对问题进行分析；撰写分析报告则是将分析结果进行总结和呈现，以供决策者参考。

编写专业书籍 培养数据分析人才

大数据分析的意义在于运用新系统、新工具、新模型，对大量、动态、持续的数据进行挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的观点和策略。只有对数据进行全面深入的分析，才能了解事物的本质，制定出对国家、社会、企业发展有利的方法和战略。

在当前数据分析拥有巨大发展空间的背景下，我国在大数据分析领域的专业人才还很少。无论是正确把握经济发展规律，还是制定城市发展战略，抑或是分析了解社会问题，都需要专业的大数据分析人才。马昊曾参与了多部专业书籍的编写工作，他希望以此为有志从事数据分析工作的年轻人提供建议与参考。

除了编写专业书籍之外，马昊还结合多年的工作经历以及对大数据分析行业的研究和了解，为那些即将进入数据分析行业的新人提供经验与指导。他认为，一个合格的数据分析师必须具备以下几点：扎实的专业基础知识、明确的主攻方向、不断提升的编程水平、较高的职场综合能力。

掌握专业基础知识是数据分析师的前提，各种数据分析工具、概率论和数理统计学知识都必须毫无遗漏地全部掌握。明确的主攻方向是建议从业者将自己的分析领域确定为某个领域，如商业数据、销售数据、生物统计学等，并将这些领域的数据分析方法与策略完全掌握，形成核心竞争力。毕竟人的精力和时间都是有限的，掌握所有领域难度太大。提升编程水平则是让数据分析师可以通过编程来解决数据分析过程中的问题，提高工作效率，进而节约工作时间。而较高的职场综合能力则是数据分析师从数据提供者迈向数据解读者的重要一步。

如今是一个信息爆炸的时代，到处都充斥着各种数据，如何从纷繁复杂、浩若烟海的信息和数据中形成有价值的观点和结论，是对数据分析师能力考验的关键。未来，马昊将继续致力于大数据分析行业，在行业中不断创新与进步，努力为人们提供更精准的科学决策依据。