大数据分析师需要什么数据？大数据分析师需要的数据主要包括以下几个方面：大数据分析师需要什么样的数据来源大数据分析师需要从多个来源收集数据，包括但不限于企业内部数据库、社交媒体平台、互联网上的公开数据、传感器收集的实时数据等。

这些数据来源的多样性能够为分析师提供不同维度和角度的数据，以更好地理解和解决问题。

大数据分析师需要用什么技术方法进行数据分析大数据分析师需要掌握各种数据分析技术方法，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。

这些技术方法可以帮助分析师从海量的数据中找出有价值的信息和规律，并进行深入的分析和预测。

大数据分析师需要哪些数据处理和清洗技能大数据分析师需要具备数据处理和清洗的技能，以确保数据的准确性和完整性。

分析师需要能够使用数据处理工具和编程语言，对数据进行清洗、去噪、去重等操作，保证数据的质量，从而得到可靠的分析结果。

大数据分析师需要如何保护数据安全和隐私大数据分析师需要了解数据安全和隐私保护的相关法规和标准，以确保数据的安全和合规。

分析师需要采取合适的数据加密和权限控制措施，以及遵守数据处理和分享的规范，保护用户的个人隐私和敏感信息。

大数据分析师需要如何将数据转化为有价值的洞察和推荐大数据分析师需要具备良好的商业洞察力和创造力，将数据转化为有价值的洞察和推荐。

分析师需要理解业务需求和目标，利用数据分析结果提供有针对性的建议和决策支持，帮助企业优化运营、提升效率和创造商业价值。

大数据分析师需要多样化的数据来源、丰富的数据分析技术方法、高水平的数据处理和清洗技能、对数据安全和隐私保护的认识，以及良好的商业洞察力和创造力。

只有具备这些能力和技能，才能成为一名优秀的大数据分析师，并为企业带来实实在在的价值。