大數據我們做什麼

⑴ 大數據到底是什麼行業啊，具體是干什麼的啊

大數據工作實際上就是一個數據統計的行業，從各種數據里邊兒進行檢索匯總，從而可以提煉出自己所需要的數據。可以為企業或者單位的發展確定一個方向，提供一個參考的數據值。

⑵ 大數據是做什麼的

問題一：大數據能做什麼 如果說砍樹是一個職業，那你手中的斧頭就是大數據。大數據是一種覆蓋政商等領域的超大型平台，你可以用大數據來瞄準你所關心領域的長短點並很快很准地得出預判，升華概念，你能通過數據預測未來，行業的未來你能掌握了，就能賺錢。

問題二：大數據可以做什麼 用處太多了
首先，精準化定製。
主要是針對供需兩方的，獲取需方的個性化需求，幫助供方定準定位目標，然後依據需求提 *** 品，最終實現供需雙方的最佳匹配。
具體應用舉例，也可以歸納為三類。
一是個性化產品，比如智能化的搜索引擎，搜索同樣的內容，每個人的結果都不同。或者是一些定製化的新聞服務，或者是網游等。
第二種是精準營銷，現在已經比較常見的互聯網營銷，網路的推廣，淘寶的網頁推廣等，或者是基於地理位置的信息推送，當我到達某個地方，會自動推送周邊的消費設施等。
第三種是選址定位，包括零售店面的選址，或者是公共基礎設施的選址。
這些全都是通過對用戶需求的氏鬧大數據分析，然後供方提供相對定製化的服務。
應用的第二個方向，預測。
預測主要是圍繞目標對象，基於它過去、未來的一些相關因素和數據分析，從而提前做出預警，或者是實時動態的優化。
從具體的應用上，也大概可以分為三類。
一是決策支持類的，小到企業的運營決策，證券投資決策，醫療行業的臨床診療支持，以及電子政務等。
二是風險預警類的，比如疫情預測，日常健康管理的疾病預測，設備設施的運營維護，公共安全，以及金融業的信用風險管理等。
第三種是實時優化類的，比如智能線路規劃，實時定價等。

問題三：什麼是大數據，大數據可以做什麼 大數據，指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據可以對；數據進行收集和存儲，在這基礎上，再進行分析和應用，形成我們的產品和服務，而產品和服務也會產生新的數據，這些新數據會循環進入我們的流程中。
當這整個循環體系成為一個智能化的體系，通過機器可以實現自動化，那也許就會成為一種新的模式，不管是商業的，或者是其他。

問題四：大數據是做什麼的 大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」帆配業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。
數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。
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社交網路，讓我們越來越多地從數據中觀察到人類社會的復雜行為模式。社交網路，為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好，找出更符合用戶「口味」的產品和服務，並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身，就是大數據的價值。
所以，建立在上述的概念上我們可以看到大數據的產業變化：
1 大數據飛輪效應所帶來的產業融合和新產業驅動
2 信息獲取方式的完全變化帶來的新式信息聚合
3 信息推送方式的完全變化帶來的新式信息推廣
4 精準營銷
5 第三方支付 ―― 小微信貸，線上眾籌為代表的互聯網金融帶殲轎罩來的全面互聯網金融改革
6 產業垂直整合趨勢以及隨之帶來的產業生態重構
7 企業改革以及企業內部價值鏈重塑，擴大的產業外部邊界
8 *** 及各級機構開放，透明化，以及隨之帶來的集中管控和內部機制調整
9 數據創新帶來的新服務

問題五：大數據是什麼？大數據可以做什麼？大數據實際做了什麼？大數據要怎麼做 大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 大數據分析的標配是商業智能（BI）軟體，傳統數據分析的繁雜之處主要體現在兩個方面，一是技術人員需要花費大量時間准備數據；二是業務人員基於數據偶得的一些分析需求實現過程復雜。 FineBI的Data Service模塊，特有的分析設計模式和指標影響因素智能分析模塊，能夠幫助用戶解決傳統BI數據准備時間長，偶得數據分析過程復雜等問題，讓技術人員准備數據時無需任何代碼和復雜的設置過程，讓非IT人員能夠輕松自在得進行分析。

問題六：大數據可以做什麼 可以用幾個關鍵詞對大數據做一個界定。
首先，「規模大」，這種規模可以從兩個維度來衡量，一是從時間序列累積大量的數據，二是在深度上更加細化的數據。
其次，「多樣化」，可以是不同的數據格式，如文字、圖片、視頻等，可以是不同的數據類別，如人口數據，經濟數據等，還可以有不同的數據來源，如互聯網、感測器等。
第三，「動態化」。數據是不停地變化的，可以隨著時間快速增加大量數據，也可以是在空間上不斷移動變化的數據。
這三個關鍵詞對大數據從形象上做了界定。
但還需要一個關鍵能力，就是「處理速度快」。如果這么大規模、多樣化又動態變化的數據有了，但需要很長的時間去處理分析，那不叫大數據。從另一個角度，要實現這些數據快速處理，靠人工肯定是沒辦法實現的，因此，需要藉助於機器實現。
最終，我們藉助機器，通過對這些數據進行快速的處理分析，獲取想要的信息或者應用的整套體系，才能稱為大數據。

問題七：大數據公司具體做什麼？ 主要業務包括數據採集，數據存儲，數據分析，數據可視化以及數據安全等，這些是依託已有數據的基礎上展開的業務模式，其他大數據公司是依靠大數據工具，對市場需求，為市場帶來創新方案並推動技 術發展。這類公司里天雲大數據在市場應用里更加廣泛

問題八：大數據應用到底是做什麼的？ 對於「大數據」，研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 *** 的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

問題九：在未來大數據能做什麼？ 是的，通過網路進行收集數據，將採集到的數據進行加工處理、分析，前提是 要通信的，大數據是指 一個 當今現代化的一個流行化概念名詞，二三十年前就有人提出來了，特指 海量信息，可以永久性存儲在伺服器中，誰採集到的數據，誰管理，數據是在變化的，隨著人類的活動，國內 掀起一場互聯網金融，每個行業 都有自己 獨特的 數據 分類信息，進行數據挖掘，有用的數據 撈取出來 ，那麼它就是有意義 的

問題十：大數據營銷具體是什麼呢？ 大數據營銷是基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。陽眾互動認為大數據營銷真正的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人，說到底就是以自身掌握的數據或者說信息對客戶進行精準的定位，以最好、最快的滿足目標群體的需求。

⑶ 大數據是做什麼的

1.在當今這個時代人們對大數據這個詞並不陌生，都明白在這個互聯網時代會有各種的大數據產生，那麼數據分析就會顯得格外的重要。那什麼是大數據呢，其實呀並不難理解，大數據就是指超過傳統資料庫系統處理能力的數據。生活上，工作上很多方面都會從大數據中得到結論，有很多用其他方法難以得到的信息，通過分析數據，就變得一目瞭然。比如呢，科技公司他們提供的價值的很大一部分來自他們的數據，他們不斷對其進行分析提高效率並開發新產品。可想而知大數據的重要性

2.如果你也想從事大數據這方面的工作，這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

3.隨著互聯網時代的到來，人們愈發認識到現代科技與計算機技術的重要性，無論是互聯網頭部企業對IT技術的研發應用還是普通企業的發展需要都可以看出IT行業正處於如日中天的發展態勢下，行業競爭同樣十分激烈隨著人工智慧、物聯網的發展、大數據人才急劇增加，所以大數據行業的就業前景一片光明。如果你想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

⑷ 大數據具體是做什麼有哪些應用

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。

提到大數據，最常見的應用就是大數據分析，大數據分析的數據來源不僅是局限於企業內部的信息化系統，還包括各種外部系統、機器設備、感測器、資料庫的逗吵渣數據，如：政府、銀行、國計民生、行業產業、社交網站等數據，通過大數據分析技術及工具將海量數據進行統計匯總後，以圖形圖表的方式進行數據展現，實現數據的可視化，在此基礎上結合機器學習演算法，對數據進行深度挖掘，發掘數據的潛在價值。

應用部分，大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合，大數據分析的應用場景具有行業性，不同行業所呈現碰肢的內容與分析維度各不相同，具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。

1.互聯網行業大數據的應用代表為電商、社交、網路檢索領域，可以根據銷售數據、客戶行為（活躍度、商品偏好、購買率等）數據、交易數據、商品收藏數據、售後數據等、搜索數據刻畫用戶畫像，根據客戶的喜好為其推薦對應的產品。

2.政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。

3.金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大山悄數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。

4.傳統行業包括：能源、電信、地產、零售、製造等。電信行業藉助大數據應用分析感測器數據異常情況，預測設備故障，提高用戶滿意度；能源行業利用大數據分析挖掘客戶行為特徵、消費規律，提高能源需求准確性；地產行業通過內外部數據的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地產行業潛在的市場需求，掌握商情和動態，針對細分市場實施動態定價和差別定價等；製造行業通過大數據分析實現設備預測維護、優化生產流程、能源消耗管控、發現潛在問題並及時預警等。

伴隨著信息化的快速發展、數據量加大，已經進入數據時代，相信各行業間日後對於大數據的應用會更多、更深入。

⑸ 大數據是做什麼的

目前大數據已經在營銷、金融 、工業、醫療、教育、交通、保險、執法、體育、政府、旅遊、物流等領域廣泛應用。
一句話 大數據就是管理和利用大量數據的。
分開來講就是數據如何產生、數據如何搬運、數據如何存儲、數據有效的整理起來方便使用、數據如何進行加工提高價值、數據怎麼使用，管理這整個生命周期。
數據的產生：就是數據的源頭，我們怎麼來生產數據。有業務上用的數據比如MySQL中的用戶表，有前端埋點(監控用戶的每個操作)，有程序輸出的日誌數據，有爬蟲爬來的數據。這么多數據的源頭，我們需要一個數據該怎麼產生數據。
數據接入：數據怎麼從這么多源頭搬運到數據中心進行統一處理。用什麼方法搬運，搭建個管道讓它一直進來，還是隔段時間搬運一次，這都是要考慮的。
數據存儲：大量數據如何存，才能不會丟，而且讀取快。
數據倉庫：數據怎麼進行有效的管理就是數據倉庫該考慮的事情了。
數據計算：大量的數據要進行加工，才能產生價值，那麼加工工具的效率就影響著你的效率。
數據應用：數據能用來做什麼。

⑹ 大數據可以做什麼

從大數據的技術體系來看，大數據涉及到數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用，這一系列操作的結果就是讓數據產生價值，也就是「數據價值化」，隨著未來更多的社會資源將進行數據化改造，大數據所能夠起到的作用也會越來越明顯。所以當前更多的企業對於大數據越來越關注，而掌握大數據技術的職場人也會有更多的發展機會。對於企業來說，利用大數據技術不僅能夠全面升級自身的運營方式，也能夠促進企業的管理，以及產品的創新。從這個角度來看，大數據的發展前途對於企業的發展前途有重要的影響，在當前產業結構升級的大背景下，大數據的發展前景還是非常廣闊的。當然，企業要想充分利用大數據，還需要逐漸完善大數據的應用體系，包括物聯網、雲計算、傳統信息系統等。對於職場人來說，掌握大數據技術會在一定程度上促進自身的崗位升級，而且也會打開更多新的就業渠道。目前大數據崗位比較集中在互聯網領域，這與互聯網行業自身的特點有關系，隨著大數據技術逐漸開始落地到傳統行業領域，整個傳統企業會釋放出大量的大數據崗位，而且這些崗位的附加值往往也比較高。

⑺ 大數據能用來做什麼

大數據為我們提供了巨大的機遇，幫助我們開發新的創意產品和服務，例如手機APP或企業商業智能產品。它可以促進經濟的增長和就業機會，可以大大提高人們的生活質量。
一、 醫療：提高診斷和治療的水平
大數據為提高醫療信息處理效率提供了解決方案，從而為企業、公共部門和公民創造價值。對大型臨床數據集的分析可以優化新葯和治療的臨床和成本效益，患者可以受益於更及時和適當的護理。數據互操作性至關重要，因為數據來自不同的和異構的來源，如生物信號流、健康記錄、基因組學和臨床實驗室測試等。
二、 商業：企業無形資產，助力企業決策
如今，大數據非常重要，它可以直接影響企業的估值。大數據已經成為企業一種關鍵的無形資產，可以通過數據收集加以衡量，並計入估值。企業如何使用數據以及基於數據做出的決策也將影響企業決策的成功率。
三、 數據：數據市場的價值
在過去十幾年裡，信息技術直接或間接地推動了中國的經濟增長，數據的作用已經從簡單支持商業決策轉變為自身的價值存在。在新的網路經濟中，開放的數據市場已變得至關重要。

四、 交通：減少事故和交通堵塞
交通部門可以從道路感測器收集大量的數據。智能利用這些大數據，可以支持政府優化交通流管理。市民和公司可以通過使用路線規劃大大節約出行時間。
五、 環境：降低能源消耗
大數據革命帶來了應對環境挑戰的新方式。更好地利用全球可用的數據集有助於科學家開展研究，並使決策者能夠就洪水等自然災害作出知情和決策，以應對氣候變化和降低成本。智能城市還設有數據中心，根據可再生能源和其他有用指標的可用性，調整公共建築的電力消耗。
六、 農業：更安全的食品和更高的生產力
在農業領域智能地使用大數據，可以同時提高生產率、糧食安全和農民收入。通過對感測器和地球觀測數據的智能和廣泛使用，可以有效改善我們今天的耕作方式。這包括可以在我們的農業實踐中更有效地利用自然資源(包括水或陽光)。有了先進的技術，農民也可以獲得他們的農業機械正在如何工作的實時數據，以及歷史上的天氣模式、地形和作物表現。