統計與大數據分析是做什麼的

『壹』 大數據分析是指的什麼

大數據分析是指對規模宏彎巨大的數據進行分析。

對大數據bigdata進行採集、清洗、挖掘、分析等，大數據主要有數據採集、數據存儲、數據管理和數據分析與挖掘技術等：

數據處理：自然語言處理技術。

統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析等。

數據挖掘：分類(Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或悉鍵關聯規則()、聚類(Clustering)、描述和可視化、DescriptionandVisualization)、復雜數據類型挖掘(Text,Web,圖形圖像，視頻，音頻等)。

隨著大數據的發展，大數據分析廣泛應用在各行各業，其中金融與零售行業應用較為廣泛。

大數據分析方法：

大數據挖掘：定義目標，並分析問題

開始大數據處理前，應該定好處理數據的目標，然後才能開始數據挖掘。

大數據挖掘：建立模型，採集數據

可以通過網路爬蟲，或者歷年的數據資料，建立對應的數據挖掘模型，然後採集數據，獲取到大量的原始數據。

大數據挖掘：導入並准備數據

在通過工具或者腳本，將原始轉換成可以處理的數據，

大數據分析演算法：機器學習

通過使用機器學習的方法，處理採集到的數據。根據具體的問題來定。這里的方法就特別多。

大數據分析目標：語義引擎蔽陸悶

處理大數據的時候，經常會使用很多時間和花費，所以每次生成的報告後，應該支持語音引擎功能。

大數據分析目標：產生可視化報告，便於人工分析

通過軟體，對大量的數據進行處理，將結果可視化。

大數據分析目標：預測性

通過大數據分析演算法，應該對於數據進行一定的推斷，這樣的數據才更有指導性。

『貳』 統計與大數據分析就業前景

統計與大數據分析就業前景是越來越好，持續增長。

主要面向統計行業，在統計、調查、分析及管理崗位群，從事調查方案、圖表、問卷設 計的製作，統計調查分析信息採集、處理、展示，數據分析、引用、預測等工作。

隨著網路和信息技術的不斷普及，人類生產生的數據量正在呈指數級增長。大量的新數據源的出現導致了非結構化、半結構化數據爆發式的增長。這些海量的數據已經遠遠超出人力所能處理的范疇，怎麼管理和使用這些數據，讓他們發揮應有的作用？這樣大數據概念就應運而生。

大數據技術被滲透到社會的方方面面，醫療衛生、商業分析、國家安全、食品安全、金融安全等方面。

2014年，從大數據作為國家重要的戰略資源和加快實現創新發展的高度，在全社會形成用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新的文化氛圍與時代特徵。大數據科學將成為計算機科學、人工智慧技術、數字經濟及商業、物聯網應用、還有各個人文社科領域發展的核心。

『叄』 大數據分析師主要工作做什麼

數據採集

數據採集的意義在於真正了解數據的原始相貌，包含數據發生的時間、條件、格局、內容、長度、約束條件等。這會幫助大數據分析師更有針對性的控制數據生產和採集過程，避免因為違反數據採集規矩導致的數據問題;一起，對數據採集邏輯的知道增加了數據分析師對數據的了解程度，尤其是數據中的反常變化。

數據存取

數據存取分為存儲和提取兩個部分。數據存儲，大數據分析師需求了解數據存儲內部的作業機制和流程，最核心在於，知道原始數據基礎上需求經過哪些加工處理，最終得到了怎樣的數據。

數據提取

大數據分析師首先需求具有數據提取才能。第一層是從單張資料庫中按條件提取數據的才能;第二層是把握跨庫表提取數據的才能;第三層是優化SQL句子，經過優化嵌套、挑選的邏輯層次和遍歷次數等，減少個人時間糟蹋和系統資源消耗。

數據發掘

在這個階段，大數據分析師要把握，一是數據發掘、統計學、數學基本原理和知識;二是熟練運用一門數據發掘東西，Python或R都是可選項;三是需求了解常用的數據發掘演算法以及每種演算法的使用場景和優劣差異點。

數據分析

數據分析相關於數據發掘而言，更多的是偏向業務使用和解讀，當數據發掘演算法得出結論後，怎麼解說演算法在結果、可信度、明顯程度等方面關於業務的實踐意義。

數據可視化

這部分，大數據分析師除遵循各公司統一標准原則外，具體形式還要根據實踐需求和場景而定。數據可視化永久輔助於數據內容，有價值的數據報告才是關鍵。

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『肆』 大數據分析的具體內容有哪些

隨著互聯網的不斷發展，大數據技術在各個領域都有不同程度的應用
1、採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或者感測器形式等)的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2、導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3、統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4、挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測(Predict)的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

『伍』 統計與大數據分析專業怎麼樣_就業方向_主要學什麼

高考 填報志願 時，統計與大數據分析 專業怎麼樣 、 就業方向 有哪些、主要學什麼是廣大考生和家長朋友們十分關心的問題，以下是相關介紹，希望對大家有所幫助。

1、培養目標

本專業培養德智體美勞全面發展，掌握扎實的科學文化基礎和統計核算、大數據分析、資料庫及相關法律法規等知識，具備統計數據資料採集與整理、統計分析軟體應用、統計分析報告撰寫等能力，具有工匠精神和信息素養，慎廳晌能夠從事數據預處理、統計數據和資料分析、數據可視化、數據咨詢服務、資料庫應用與維護等 工作 的高素質技術技能人才。

2、 就業 方向

面向各行業、各領域統計專業人員、大數據分析人員、數據咨詢服務人員等職業，統計核算、數據採集、數據預處理、數據分析與可視化等技術領寬鋒域。

3、主要專業能力要求

具有企業內部經營和產出統計、產品質量統計與控制、人力資源管理與內部績效統伏含計、企業外部市場環境統計分析等企業統計核算能力；

具有根據國民經濟統計資料計算基本統計指標，以及對國民經濟運行狀況進行初步分析的能力；

具有應用統計軟體（如 Excel、SAS、SPSS 等）、 計算機 語言 （如 R、Python等）對數據進行清洗、整理、挖掘、分析和可視化輸出的能力；

具有資料庫應用能力，具有資料庫存儲、優化、遷移、查詢等能力；

具有數據採集與預處理以及數據動態分析、評估和預測的能力；

具有數據整理、實現文字圖表可視化、撰寫統計分析報告的能力；

具有統計質量控制、數據安全、環境保護等能力，具備與本專業從事職業活動相關的統計法律法規知識；

具有探究 學習 、終身學習和可持續發展的能力。

4、主要專業課程與 實習 實訓

專業基礎課程： 概率論與數理統計、統計學基礎、統計法律法規、國民經濟核算、經濟學基礎、數據採集與預處理、大數據技術基礎、資料庫基礎。

專業核心課程： 統計調查方法及應用、Python 語言智能應用、Excel 在統計中的應用、企業經濟統計、統計分析軟體應用、大數據分析與可視化。

實習實訓：對接真實職業場景或工作情境，在校內外進行統計調查方法應用、統計分析軟體應用、統計大數據分析等綜合實訓；在商務服務業、互聯網數據服務行業的各類企業和非營利性組織進行崗位實習。

5、職業類 證書 舉例

職業資格證 書 ： 統計專業技術資格

職業技能等級證書： 大數據分析與應用

6、接續專業舉例

接續高職本科專業舉例： 暫無

接續普通本科專業舉例： 統計學、經濟統計學、應用統計學

『陸』 大數據統計學就業方向有哪些

統計學專業的就業范圍較廣，可以在各行業從事信息搜集、整理和分析工作，從事市場調研工作。

統計學專業不是僅僅像其表面的文字表示，只是統計數字，而是包含了調查、收集、分析、預測等。

統計學(statistics)是應用數學的一個分支，主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化分析、總結，做出推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。

它被廣泛的應用在各門學科之上，從物理和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。隨著數字化的進程不斷加快，人們越來越多地希望能夠從大量的數據中總結出一些經驗規律從而為後面的決策提供一些依據。

畢業生的主要就業流向有四大部分：政府部門、統計局等;銀行、保險公司、證券公司等金融部門;市場調查公司、咨詢公司、各公司的市場研究部門，工業企業的質量檢測部門;互聯網行業。