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1、大数据分析专项职业实力考核规范一、定义运用计算机及相关软件，具备对各种类型的大数据进行数据建模、管理，数据分析、数据探究和数据可视化等实力。二、适用对象运用或打算运用本项实力求职、就业的人员。三、实力标准与鉴定内容实力名称：大数据分析 职业领域：计算机软件工程技术人员工作任务操作规范相关学问考核比重(一)操作系统系统及服务安装部署1.能为服务器安装Windows、Linux操作系统；2.能装载新磁盘，给磁盘建立分区，能创建文件系统，装载磁盘；3.能在Windows、Linux上安装Apache、PHP、Python等服务，并能够配置服务使其正常运行以及随系统自动启动；4.能在Windows、L
2、inux上安装、配置防火墙；5.能在Windows、Linux上进行包括文件管理、系统运行库配置、管理、查错，保证各种自带和新安装的系统服务正常运行。1.Windows、Linux操作系统基础学问及安装步骤操作；2.磁盘分区相关学问和指令，知道不同磁盘分区的区分，磁盘卷管理相关学问和指令；3.Yum、rpm等形式的软件下载、安装指令，系统服务配置指令；4.基本的防火墙学问和系统自带防火墙的基本配置；5.Shell脚本的基本学问，文件管理、库管理、库依靠关系等Shell吩咐。8%(二)数据库安装、管理和操作1.能在Windows、Linux上安装MySQL、Oracle、SQL Server等数
3、据库系统；2.能够配置MySQL、Oracle、SQL Server等系统，保证其正常的启动和停止；3.MySQL、Oracle、SQL Server等数据库的系统配置，包括缓存设置、线程设置、连接设置等；4.MySQL、Oracle、SQL Server等数据库的基本管理，包括数据库的创建、删除、修改，用户和角色的创建、删除、修改，用户和角色权限的设置；5.能够通过SQL语句实现表的创建、删除、修改等数据定义操作；6.能够通过SQL语句实现数据的增加、删除、修改、查询等基本操作，能够通过SQL语句实现子查询、拼接查询、合并查询等困难查询；7.了解基本的数据库的调优方法。1.数据库基础学问及安
4、装MySQL、Oracle、SQL Server步骤操作；2.MySQL、Oracle、SQL Server数据库服务配置学问；3.MySQL、Oracle、SQL Server数据库的系统参数含义及用途；4.MySQL、Oracle、SQL Server数据库的系统管理指令；5.DDL SQL语句；6.DML SQL语句；7.表索引设计、SQL执行安排分析和优化。8%(三)数据获得1.从结构化数据库采集数据到新的数据存储引擎中；2.从MySQL数据库采集数据到新的数据存储引擎中；3.从应用系统中采集数据到新的数据存储引擎中。1.基本的ETL工具运用；2.通过CDC技术 从结构化数据库采集增量
5、数据；3.通过触发器、业务系统设计采集增量数据。10%(四)数据加工、清洗、整合1.数据的清洗，将不符合规则的数据进行修正、标注、清洗；2.数据的转换，将数据根据规则转换成不同的格式；3.数据的整合，将来自不同数据库、不同表的数据加工成一张统一的大表；4.将清洗、转换、整合后的数据导入至新的数据存储引擎中。1.基本ETL工具的运用；2.基于SQL语句、类SQL语句、公式的数据过滤；3.基于SQL语句、类SQL语句、公式的数据转换；4.基于SQL语句、类SQL语句的数据整合；5.基于统一的数据整合平台，通过类自然语言的数据过滤、加工、整合，形成新的数据源。10%(五)元数据管理1.为来自不同的数
6、据源建立元数据，描述数据；2.基于原始数据创建新的逻辑数据源，实现数据的统一加工；3.基于原始数据创建数据控件，用于过滤数据和数据显示；4.基于原始数据创建定制数据格式化元素，用于对数据进行用于不同可视化目的加工。1.基于统一的数据整合分析平台，为每个数据库的物理表或者逻辑视图创建和管理物理表元数据；2.创建和管理逻辑表元数据；3.创建和管理物理字段元数据；4.创建和管理逻辑字段元数据；5.创建和管理数据常量控件；6.创建和管理可视化数据类型。8%(六)数据探究1.针对不同的数据，设计基于各种规则、公式的实时数据过滤；2.针对不同的数据和模型，设计基于各种规则、公式的数据广度和深度探究和钻取；
7、3.针对不同的数据，设计基于各种规则、公式的联动模型设计；4.针对不同的数据，设计基于各种规则、公式的联动页面设计；5.针对不同的数据范围统计，设计数据范围的实时调整和统计方法调整；1.基于统一的大数据分析平台配置，将模型中各种形式的数据过滤、数据连接过滤、统计后数据过滤进行关联，并设计实现统一的模型实时过滤；2.基于统一的大数据分析平台配置，将多个模型中各种形式的数据过滤、数据连接过滤、统计后数据过滤进行关联合并，并设计实现统一的页面数据实时过滤；3.基于统一的大数据分析平台配置，配置实时多维度数据分析；4.基于统一的大数据分析平台配置，配置默认数据钻取；5.基于统一的大数据分析平台配置，配
8、置定制数据钻取；6.基于统一的大数据分析平台配置，配置单模型联动；7.基于统一的大数据分析平台配置，配置多模型联动；8.基于统一的大数据分析平台配置，配置数据统计实时数据范围和实时统计方法。20%(七)数据分析1.数据模型设计、实现；2.基于各种规则、公式的数据过滤；3.基于各种规则、公式的数据列输出配置；4.数据的分类统计，基于等间隔、固定数量、定制的范围分类统计；5.基于各种规则、公式的统计后数据过滤；6.基于各种规则、公式的结果排序；7.基于各种规则、公式的数据范围限制；8.基于各种规则、公式的模型数据结果的二次加工、清洗、转换；9.数据透视模型的配置；10.数据模型的固化，将数据模型实
9、现串联、并联，创建困难数据模型；11.数据模型计算形式、快照的配置。1.基于统一的大数据分析平台配置数据的过滤、清洗；2.基于统一的大数据分析平台配置各种形式的值和范围统计，各种形式的敏捷日期范围统计；3.数学及统计学相关基础学问；4.有通过PHP、Python、R语言等语言进行数据统计分析的阅历；5.数学表达式、条件表达式、逻辑表达式的编写和调试；6.数学、时间、字符、逻辑等公式的编写和调试；7.数据透视表的配置、运用和理解；8.不少于一个行业的业务理解和积累；9.数据思维，基于任何数据都可以发觉背后的规律和价值，对数据有较好的洞察力；10.用户画像、用户经营分析、用户行为分析、精准营销等大
10、数据应用的实践阅历。20%(八)数据可视化1. 将数据模型分析的结果通过各种可视化形式展示；2. 设计针对不同终端屏幕的数据可视化仪表盘；3. 针对不同的主题，设计不同的数据页面。1. 不同的可视化图表表达的数据含义； 2. 不同的可视化图表的多个维度的含义，以及数据的映射；3. 基于大数据分析平台的可视化页面设计，页面布局、背景、透亮度、主题设计，动态数据元素，动态分组元素，可视化元素；4. 模型分组设计，动态多元素分组；5. 模型的背景、透亮度、边框、标题、重叠碰撞设计。16%四、鉴定要求（一）申报条件达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。（二）考评员构成考评员应具备肯定的大数据分析专业学问及实际操作阅历；每个考评组中不少于3名考评员。（三）鉴定方式与鉴定时间技能操作考核实行实际操作考核。技能操作考核时间为120分。（四）鉴定场地设备要求考场面积不小于60平方米，操作场地光线足够，整齐无干扰，满意技能鉴定须要的软硬件环境，包括电脑、操作系统、数据库、统一的大数据分析平台。3
