滿足什麼條件做大數據

A. 成為大數據分析師需要具備什麼

我們在前面的文章中給大家講述了很多關於大數據思維的內容，由此可見，大數據思維是客觀存在，我們用大數據思維方式思考問題、解決問題是每個大數據工程師的做法，但是成為大數據分析師需要具備什麼呢？下面就由我們為大家介紹一下這些內容。
就目前而言，國內的大數據工作還處在一個有待開發的階段，因此能從其中挖掘出多少價值完全取決於工程師的個人能力。已經身處這個行業的專家給出了一些人才需求的大體框架，包括要有計算機編碼能力、數學及統計學相關背景，當然如果能對一些特定領域或行業有比較深入的了解，對於其快速判斷並抓准關鍵因素則更有幫助。在大公司中，如果擁有碩博學歷的公司人是比較好的選擇，不過就目前而言，學歷並不是最主要的因素，能有大規模處理數據的經驗並且有喜歡在數據海洋中尋寶的好奇心會更適合這個工作。
除此之外，一個優秀的大數據工程師要具備一定的邏輯分析能力，並能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。需要我們知道什麼是相關的，哪個是重要的，使用什麼樣的數據是最有價值的，如何快速找到每個業務最核心的需求。學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目，並在短時間內成為這個領域的數據專家，溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利，因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式，第一種就是由市場部驅動和由數據分析部門驅動，前者需要常常向產品經理了解開發需求，第二種就是需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。
當然，我們可以將以上這些要求看做是成為大數據工程師的努力方向，大數據工程師這是一個很大的人才缺口。目前國內的大數據應用多集中在互聯網領域，有超過的企業在籌備發展大數據研究。因此也建議一些原本從事與數據工作相關的公司人可以考慮轉型。
以上的內容就是小編為大家介紹的大數據工程師中需要注意和需要具備的地方，如果大家想成為大數據工程師的話請一定好好吸收這些內容，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，如果您喜歡我們的內容，那麼快快關注我們的文章，最後感謝大家的閱讀。

B. 想成為大數據開發工程師有哪些要求

需要具備大專及以上文化程度、對數據挖掘、數據分析愛好者、軟體開發公司技術人員，滿足身體健康，有良好的思維和一定的綜合素質。

C. 企業需要具備那些條件才能實現大數據營銷

企業大數據構建需要做到定位準確、標簽鮮明、內容刷新、體驗真切、情感鏈接、數據驅動等六大方面，造就以數據為核心的營銷閉環，即消費——數據——營銷——效果——消費。

在互聯網技術高速崛起的期間，互聯網也讓數據應用真正走向全新的高度。其中，最明顯的就是營銷領域。期指一算，距離「大數據」的概念距問世大概接近40年了，但關於大數據營銷的概念卻在前幾年才得以普及開來。時至今日，這種基於數據協同和深度計算的個性化營銷正在用其巨大而全面的影響力改變著營銷的格局和戰略方向。
那麼，什麼是大數據營銷？
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。其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。
1、以用戶為中心。
不管什麼時候，營銷的核心都是圍繞用戶展開的。大數據的作用就是把用戶懷想實實在在的展現出來，企業才能夠根據這些數據構建用戶畫像，禮節用戶的消費習慣、購物需求等特性，進而做出精準的分析與判斷。
2、深度洞察。
在構建出用戶畫像的基礎上，深度分析用戶心理，挖掘用戶的潛在需求，一直是大數據營銷的根本。比如企業從用戶的消費習慣得知他曾經買過房產，那麼他就有購買家居的需求，企業可以根據需求來適當推廣相關的產品，會比撒網式投放更精準。簡單來說，就是企業根據數據標簽人群畫像，能夠精確獲知用戶的潛在消費需求。
總之，自從有了營銷大數據，人們就不只是簡單粗暴地打廣告、做推廣，而是更趨向於數據營銷降低成本獲來提高產品轉化率，最終實現真正意義上的流量變現。隨著互聯網不斷的推行和普及，未來幾年，大數據營銷帶來的顛覆性變革也側面證實了大數據的意義以及應用。對於企業來說，必須學會把握這個大趨勢，面對未知的機遇和挑戰。
企業常用的大數據營銷策略
對於企業來說，精準地找到客戶，推送個性化的廣告內容來打動客戶，最終產生銷售是順理成章的營銷目的。因此，不少企業都遵循了以下四個方面來實施精準化營銷策略：
1、注重搜集用戶數據，提升命中率。
大數據時代，數據就是企業的「命根子」。可以說，沒有數據做支撐，企業就會缺乏對目標用戶群體的洞察，自然也無法找到對的用戶，後期的投放可能就會陷入「投放遠遠大於轉化率」的尷尬境地。
2、雙線渠道為先，提高用戶信任感。
想要用戶能「看到」你的廣告，那麼不管是傳統的線下渠道，比如電梯廣告、地鐵廣告等，還是新媒體時代下的線上傳播渠道，比如微博、微信、抖音、快手等社交類平台，企業都需要有深刻的了解，以便於在營銷推廣時能快速找准契合自身的場地或平台，做到精準投放，提升用戶的信任感。當然，如果你不差錢，那全覆蓋也可以。
3、內容為王永不過時，增加用戶黏度。
經過各類公眾號的轟炸，「內容為王」這個詞估計企業都聽吐了。但即使這個詞再爛大街，它仍然是企業提高銷售轉化率的關鍵。一個好渠道或許可以把你的廣告信息傳播出去，但好內容可以幫助企業圈定人群的特徵興趣愛好，針對性的給到用戶想要看的內容，從而引導產品成交，還能迅速增加用戶黏度。可見一個好的內容足以讓你事半功倍。
綜上所述，現在，大數據營銷的技術已經發展到能實時整合多平台數據，精準的識別客戶，就連後期的客戶接觸也能做到實時性和個性化。BUT……轉折來了，企業想要真正打動客戶，只做到以上這些還遠遠不夠。有時候，或許企業還會被數據蒙騙了。
縱觀當今的大數據營銷，許多企業就只會兩招：
第一，通過年齡、性別、興趣愛好、習慣、人生階段給消費者貼上不同的標簽；第二，確定營銷信息瞄準哪類消費者，直接觸達。
雖然其中不乏成功企業，但更多沒能達到預期效果的企業依然很多。因為大數據營銷也有弊端：
1、數據來源容易出問題。
雖說大數據是無差別地獲取目標消費者的行為記錄，但是當我們在局部環境運用這些數據的時候，還是有很大可能受到數據來源不準確的干擾。比如曾經有企業針對針對線上的購買人群做了大數據分析，數據顯示在此次促銷中有超過50%的交易是來自於男性消費者的賬戶。於是，該企特意針對男士消費人群做了活動，結果收效甚微。後來發現，原來那些男性賬號買的都是女性用品，事實上，只不過是女性用了男朋友或者老公的賬號買單才造成的假象。這就是過於輕信數據而帶來的錯誤策略。
2、為了控制市場而忽略用戶體驗。
雖然說用數據確實能實現企業的精準定位，進而高效變現，但在用戶體驗上，不少企業或多或少會有不恰當的行為發生。有不少用戶就投訴類似的情況，比如當你在短視頻平台瀏覽了美妝類產品後，你就會在其他社交平台上也看到類似的內容，或者說只是瀏覽了某種病，那麼可能在搜索引擎上就會自動出現治療該病的醫葯類產品，簡直是細思極恐。
3、正確的推送內容遇上錯誤的推送時間。
從消費者行為來說，有時候，即使企業的用戶找對了，但是在不恰當的時間和地點去推送廣告信息，那麼這次的傳播依然是無效的。比如當一個新生兒媽媽被大數據刻下了精確的標簽，於是你就開始不停地向她推送奶粉和尿布，這個用戶不會隨時隨地都會買，甚至可能產生反感的情緒，反而不利於企業的傳播。再比如一個美妝達人，即使他愛美妝，也不可能無時無刻的花錢去購買推送的產品。這時候，這種信息推送其實就變成了騷擾，還是企業不自知的那種。
4、精準定位目標用戶，也意味著放棄了非目標用戶。
簡單來說，大數據營銷的最大弊端就是降低了非目標客群標簽的人購買自己產品的可能性。比如一位愛學習的學生，可能也是一個運動愛好者，除了喜歡的書籍，可能他對心儀的運動裝備更感興趣。這就是消費者的購買動機具備多樣性的典型代表。
教你如何正確的運用大數據營銷！
時趣首席科學家王緒剛認為，在銀屏時代，營銷的核心是品牌形象傳遞;在互聯網門戶時代，營銷的核心是數字化媒介購買;而在以移動，社會化代表的互聯網3.0時代，營銷的核心是實現「大規模的個性化互動」。
而狂人認為，大數據營銷等同於精準營銷，或是精準營銷是大數據營銷的一個核心方向和價值體現。因此，企業想要更好的運用大數據營銷，可以從營銷場景入手，針對不同的人設置不同的場景，以便滿足不同的消費需求。因為現在的企業賣產品，更多的是賣用戶體驗，而用戶體驗就是用戶在接觸你的所有觸點中綜合起來的感受，即企業可以做到用最直接的方式去激發其購買慾望。
1、購買場景。
越來越多的報告證明，消費者逐漸回歸線下零售。如何在線下應用好大數據？那就是多觸點、場景化，以氛圍來烘托，打動用戶內心的情感，這也是線下店鋪使用的最讓人感興趣、最容易理解和驗證的方式。比如當你去宜家買東西，假如單件的家居堆成山放在一邊，你連挑選的慾望都沒有，可如果把沙發、靠枕、茶幾、杯盞裝飾成一間客廳，你身臨其境，就會覺得這幾件物品搭配起來竟然那麼漂亮，這時候購買的慾望就來了。這就是商家給消費者構建了一個場景，通過這個場景來觸發消費者的購買欲。
2、使用場景。
通俗來講，就是將品牌或產品與具體的場景聯系起來，或開拓新的使用場景，進行宣傳推廣，更好地吸引和連接顧客，如紅牛的加夜班場景，這是未來品牌或產品營銷的重要方式。
3、生活場景。
移動互聯時代，讓場景定義創新成為了可能。因此，瞄準顧客的痛點和癢點，跨界思維，創新場景定義，就成了高效場景營銷的起點和中心。如日本的蔦屋書店不僅僅是賣書的地方，而是「知性、時尚、個性的生活方式」，經營范圍包括了咖啡館、游戲、影音、兒童玩具、美容、醫療、餐廳、寵物樂園、自行車店等，為消費者的消費生活帶來去更多的新鮮感。
在大數據時代，人們留在網路上的數據越來越多。我的用戶是誰？他們在網路那端做了什麼？這些不僅僅是簡單的數據表現，更是對以往的營銷方式的反思，數據流化使得營銷行動目標明確、可追蹤、可衡量、可優化，從而造就了以數據為核心的營銷閉環，即消費——數據——營銷——效果——消費。現如今，以數據為導向的精準營銷開始逐步替代原本的營銷方式，成為企業的新寵。

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E. 學大數據工程師需要哪些基礎條件

1、具有計算機編程功能。大數據技術建立在互聯網上，所以擁有編程技巧有很大的好處。
2、具有一定的數學能力是非常關鍵的，學習計算機需要非常強大的邏輯思維能力，但是數學是邏輯能力的基礎，對數學知識的了解是非常關鍵的。
3、學習大數據需要有一定的英語基礎，因為大數據知識主要是英文，各種代碼用英文表達。因此，擁有一定的英語能力是非常重要的。
4、語言能力是非常重要的，無論學習什麼都需要用流暢的文字表達出來。大數據的最終目標不是獲得大量數據，而是將這些數字進行准確的分析出來。
5、學習大數據還需要具備理性和客觀的思維，這樣對於分析數據和學習相關知識具有很大的優勢。

F. 從事大數據分析相關工作，需要具備什麼條件

1.你需要有應用數學、統計學、數量經濟學專業本科或者工學碩士層次水平的數學知識背景。
2、至回少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據答分析軟體中的一門。
3、至少能夠用Acess等進行資料庫開發；
4、至少掌握一門數學軟體：matalab，mathmatics進行新模型的構建。
5、至少掌握一門編程語言，如Python；
6、資料庫語言
1）熟悉Linux操作系統及至少一種腳本語言(Shell/Perl/Python)；
2）有分布式平台（如Hadoop）開發經驗者優先；
3）熟悉資料庫原理及SQL基本操作。

G. 大數據工程師有哪些技術要求

1、數據採集技術數據採集主要通過Web、應用、感測器等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化數據，難點在於採集量大且數據類型繁多。採集網路數據可以通過網路爬蟲或API的方式來獲取。對於系統管理員來說，系統日誌對於管理有重要的意義，很多互聯網企業都有自己的海量數據收集工具，用於系統日誌的收集，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求，如Hadoop的Chukwa、Flume，Facebook的Scribe等。

2、數據預處理技術大數據的預處理包括對數據的抽取和清洗等方面，數據抽取過程可以將數據轉化為單一的或者便於處理的數據結構(常用的數據抽取工具infa)。數據清洗是指發現並糾正數據文件中可識別的錯誤的最後一道程序，可以將數據集中的殘缺數據、錯誤數據和重復數據篩選出來並丟棄。

3、大數據存儲和管理技術實現對結構化、半結構化、非結構化海量數據的存儲與管理，可以綜合利用分布式文件系統、數據倉庫、關系型資料庫、非關系型資料庫等技術。

4、大數據計算引擎批處理模式：一堆數據一起做批量處理，不能滿足實時性要求，如MapRece，Spark。流計算：針對流數據(日誌流、用戶點擊流)的實時計算，需要實時處理。只能用流計算框架做，流計算代表產品：S4+Storm+Flume。圖計算：MapRece也能處理，但效率不高。代表軟體：Google Pregel。查詢分析計算：互動式查詢，要求實時性高。代表產品：Google Dremel、Hive、Cassandra、Impala。

H. 大數據發展必備三個條件

大數據發展必備三個條件
大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，大數據的定義才算完整，而價值恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。
大數據發展必備三個條件
大數據的發展需要三個必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，誕生了大量有價值的數據源，奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的，貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得了新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。
IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡計劃」公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟;另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。
大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向：各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心;各大行業巨頭在搭建各自行業的雲平台;IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。大數據促成了雲計算從概念到落地。藉助於智慧城市概念的普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面完成了大數據應用的硬體基礎;另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。
現在，問題的核心指向了「數據如何創造價值?」
整合與開放是基石
大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱：「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早。」之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據是通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。
2012年美國大選，奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金;他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%;他們通過製作「搖擺州」選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在「搖擺州」的勝率，並以此來指導資源分配。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方：對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起，不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。
2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，將「大數據研究」上升為國家意志。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市建設目標之一就是實現數據的集中共享。
合作共贏的商業模式
隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平;其次，大數據設備廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」;第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。
未來，有三種企業將在」大數據產業鏈「中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者或者自我延伸成為數據分析提供商，或者與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發時點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。
警惕大數據的危害
大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。
大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢?過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。「大數據」理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢?這在大數據時代變得更有害，因為人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。
不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害?如何避免信息不對等，對困難群體的利益構成傷害?在有效控制風險之前，也許還是讓「大數據」繼續待在籠子里更好一些。
大數據的經濟價值已經被人們認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。

I. 想成為大數據開發工程師有哪些要求

想要成為大數據開發工程師的要求，首先我覺得你必須數學要學得相當的好，有一定的知識，不然的話，我們小數據都無法開發，還算是什麼大數據開發工程師？