数据分析师有什么发展前景

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1、创建SQliteOpenHeplper子类。

2、建立数据库和表结构如下：版本号从1开始。底层以String类型存放

public class LocationInfosDBHelper extends SQLiteOpenHelper {

	private static final String DATABASE_NAME="gpsinfos.db";
	private static final int VERSION=1;
	public LocationInfosDBHelper(Context context
			) {
		super(context, <span style="color:#ff6666;">DATABASE_NAME</span>, null,<span style="color:#ff0000;"> VERSION</span>);
		// TODO Auto-generated constructor stub
	}

	
	@Override
	public void <span style="color:#ff6666;">onCreate</span>(SQLiteDatabase db) {
		db.execSQL("CREATE TABLE gpsinfos(_id integer primary key autoincrement,longitude TEXT,latitude TEXT, height TEXT)");
	}

	@Override
	public void<span style="color:#ff6666;"> onUpgrade</span>(SQLiteDatabase db, int oldVersion, int newVersion) {
		 db.execSQL("drop table gpsinfos " );
  onCreate(db);

	}

}

3、建立数据库操作规范，dao（子类和父类有公用方法就用抽象类，不然就用接口）

public interface DeviceMacAddressDao {
	/**
	 * 把excel中的读入内存的数据并写入数据库中
	 * @param info
	 */
	public void addDeviceMacInfo(MacInfo info);
	
	/**
	 * 清空设备mac地址和编号
	 */
	public void clearDeviceMacInfos();
	
	/**
	 * 清空设备mac地址和编号
	 * @param info 蓝牙信息实体
	 */
	public void deleteDeviceMacInfo(MacInfo info);
		
	/**
	 * 获得数据库中所有的蓝牙设备地址和编号
	 * @return
	 */
	public List<MacInfo> getAllMacInfos();

	
}

4、数据库表操作实现类

public class DeviceMacAddressDaoImpl implements DeviceMacAddressDao {
	private boolean D = true;
	private DeviceInfoDBHelper mDbHelper;

	public DeviceMacAddressDaoImpl(Context context) {
		mDbHelper = DeviceInfoDBHelper.getInstance(context);
	}

	@Override
	public void addDeviceMacInfo(MacInfo info) {
		SQLiteDatabase database = null;
		try {
			database = mDbHelper.getWritableDatabase();
			database.execSQL(
					"insert into DeviceMacAddress(device_num,device_mac) values(?,?)",
					new String[] { info.getDeviceNumber(), info.getDeviceMac() });
			database.close();
		} catch (Exception e) {
			if (D) {
				Log.i("蓝牙mac地址", "蓝牙mac地址写入数据库失败!!!");
			}
		}
	}

...........

5、利用静态工厂获得数据库操作对象类似

/**
	 * 获得对蓝牙地址信息操作实例
	 * 
	 * @param context
	 * @return
	 */
	public static synchronized DeviceMacAddressDao getDeviceMacAddressDao(Context context) {
		if (mDeviceMacAddressDao == null) {
			mDeviceMacAddressDao = new DeviceMacAddressDaoImpl(context);
		}
		return mDeviceMacAddressDao;

	}

使用数据库操作类进行数据操作时，选择合适的上下文，便于垃圾回收！！！可以使用软引用或软引用。

An的roi的进阶之数据库操作

标签：android android应用数据库

热心网友

从行业背景上看，大数据作为现在最热门的行业之一，最常见的职位可以大概的分两个类型：
1、数据开发方向
偏技术，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师，这些相对门槛有点高，对学历、专业、毕业学校要求都是比较高的。
2、分析方向
偏业务，是通过数据发现业务问题，洞察行业机会点，通过数据产生的价值驱动企业的发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才，对编程能力要求较低。
有一部分人在没有建立分析思维，没有一定的项目经验的时候，可能只能做数据运营的工作，大表哥大表姐居多，数据运营和数据分析师的区别还是挺大的，根据企业的业务来看，一般来说数据运营主要是完成数据处理的工作，比如测算ROI，报表，数据整理，数据查询和一些统计类的工作等，而数据分析师的工作不仅需要掌握一些工具的基础操作，还需要懂业务，能够把商业知识和数据结合起来，能通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题，帮企业解决问题。
那么现在企业都在进行数字化转型，企业的发展都是靠着数据来推动的，数据分析决策企业战略。企业数字化转型最需要的就是懂数据的人，而国内最缺的就是具备分析能力的人才，所以市场上数据分析师的需求和薪资待遇高居不下。
如果做一个对比的话，最火的高薪职业非程序员莫属了吧，但是看就业前景的话，首先底层程序员工资低，竞争大，竞争从学校的时候就已经开始了，然后到了一定的年龄就危机了，这也是公认的。但是数据分析师却不一样，年龄越大项目经验越丰富，也就侧面作证分析的结果越靠谱，所以做数据分析师不管是从行业发展前景，还是从薪资，都是很有前景的职业。

热心网友

数据分析师的工作就是为你所在的单位或企业做相关的数据分析工作。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
发展前景：
越来越多的*机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。
需要掌握的知识：
最基本的就是统计学的知识，会运用各种分析方*、分析技巧、掌握基本的数据分析思维，
会使用相关的工具软件，如：excel，SPSS
懂得所从事的行业、专业知识：比如，战略管理、营销管理、等等

热心网友

付费内容限时免费查看回答数据分析师是一个发展前景非常好的工作，时代的发展决定了在未来，数据分析师将成为必不可少的一个工作岗位，如果大家能够有幸进入到这个行业，那么就好好珍惜，而对于那些还没考虑未来就业方向的朋友来说，数据分析师绝对是一个不错的选择。

数据分析师在进阶的道路上有多种选择，可以成为数据技能超强的产品经理，也可以成为数据指导业务的运营VP，更可以进入到管理或者战略层，而这些，都是在工作的过程中，开阔视野所带给人们的。

数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。

热心网友

随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！
岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。
数据分析师，这是数据分析职业的起点。有些企业则会根据自身所处行业特点，赋予数据分析师一些更具体的岗位名称，例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师和财务数据分析师等。除了所处的行业不同、业务不同，对于技术来说万变不离其宗，所有数据分析师的最主要职能都是针对业务或运营问题或需求，去获取、清洗、分析数据，并呈现数据分析结果，辅助企业做出判断或决策。
通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。
2019年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，2020年乃至未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。
从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。

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