2015年是大数据分析

1. 大数据分析行业前景如何

简单的说就是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动版互联网、物联网产生了权海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。

互联网最热职位人才报告指出，产品研发工程师、产品经理，人力资源、市场营销、运营及数据分析是当下需求最旺盛的六类人才职位。

数据分析包含不同的角度分工：

第一类，侧重于网站分析的分析师，包括营销分析师、网站分析师、SEO分析师等。

第二类，侧重于业务分析师，包括运营分析师、数据分析师等。

第三类，侧重于技术走向的，例如数据挖掘工程师、数据科学家、数据工程师等。

从收入看，第一类最低，中间的次之，第三类最高。原因如下：

1.中国普遍技术取向，涉及到IT、编程、开发类的工资高;

2.业务价值认知，网站分析类或业务类分析师的辅助对象一般都是业务部门，这些人的能力和视野决定了分析的价值落地型，因此限制较高。

关于大数据分析行业前景如何，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

2. 大数据时代 大学哪些专业涉及大数据技术与应用

大数据时代 大学哪些专业涉及大数据技术与应用

早在1980年，未来学家阿尔文？托夫勒在 《第三次浪潮》一书中，就将大数据誉为“第三次浪潮的华彩乐章”。现在的大数据更是站在互联网的风口浪尖上，是公众津津乐道的热门词汇。同时这股热潮也催热了大学里的大数据专业。

到底什么是大数据？本科专业中哪个专业是和它相对应的？一般开设在哪些院系？对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授详解这个大家关注的热门专业。

一、专业解析

什么是大数据？

进入互联网时代，中国的网民人数已超7亿，大数据的应用涉及到生活的方方面面。例如，你在网站上买书，商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐另外的书籍；手机定位数据和交通数据可以帮助城市规划；甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。

在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授介绍：“现在的大数据包括来自于多种渠道的多类数据，其中主要来源网络数据。数据分析不是新的，一直都有，但是为什么叫大数据呢？主要是因为网络数据的格式、体量、价值，都超出了传统数据的规模。对这些海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过‘加工’实现数据的‘增值’，更好地辅助决策。”

数据科学与大数据技术专业

本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。

“数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的.是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。像北京大学这个专业是放在理学下，授予理学学位。大多数是设在工学计算机门类下，授予的是工学学位。”华迎教授说：“数据科学很早就存在，是个比较经典的学科，现在和大数据技术结合形成了这个专业。目前教育部设定的本科专业名称为‘数据科学与大数据技术’，专科名称是‘大数据技术与应用’。”

数据科学与大数据技术学什么？

以对外经济贸易大学该专业为例，专业知识结构包括数学、统计、计算机和大数据分析四大模块，具体课程设置如下：

数学：数学分析一、数学分析二、高等代数、离散数学。统计学：概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程。计算机：数据结构、计算机组成原理、操作系统、数据库系统原理、C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。大数据分析：数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等课程。

华迎教授介绍：“数据科学与大数据技术是一门实践性很强的新兴交叉复合型学科，无论是开设在哪个学院下，数学、统计学、计算机三大块课程是必须得有。各高校在这几门背景学科的基础上，交叉融合其他的专业知识技能。如我校在数学、统计学、计算机知识体系模块中又增加了体现学校特色的财经类行业应用和外语模块，以提升学生的行业应用能力和国际化水平。根据各校偏重的专业方向，课程设置有所差异，感兴趣的同学可以具体查看各校的专业和课程设置情况。”

二、专业与就业

行业增速快 人才缺口180万

随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为，人类有史以来的数据总量，每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。

2011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。2015年，大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%，超过160亿元。预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。

根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。

中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

大数据主要就业方向

2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。《纲要》明确提出了七方面政策机制，其中第六条就是加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。目前，大数据主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如：大数据分析师、大数据工程师等。

“大数据分析师是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，强调的是数据的应用，侧重于统计层面内容会多一些。比如做产品经理，可以通过数据建立金融模型，来推出一些理财产品。而大数据工程师则侧重于技术，主要是围绕大数据平台系统级的研发，偏开发层面。”华迎教授介绍：“我们把大数据分析在业务中使用的流程总结起来，分为以下几个步骤：数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。在这个应用流程中，毕业生可以根据自己的兴趣和特长，在不同的环节选择就业。”

三、报考指南

院校开设情况

教育部关于公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知教育部关于公布2016年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知在“教育部2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”中北京大学、中南大学、对外经贸大学成为首批开设 “数据科学与大数据技术”本科专业的高校，随后中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等32所高校成为第二批成功申请该专业的高校。目前，我国已有35所高校获批“数据科学与大数据技术”本科专业，第三批申请结果也即将公布。

数据科学与大数据技术是个交叉性强、跨学科的专业，很难说是完全归属与那个独立的学科。高校牵头申报的学院不同，培养重点和授予的学位可能不一样。因为课程来自于不同的学院，也有高校是联合一些学院单独成立机构来申报。从名单可以看出，在大部分开设院校中该专业都属于工学类，有个别院校将其归属在理学门类，授予理学学位。

有志于学习数据科学与大数据技术专业的学生，可以从大学的传统优势领域和行业背景考虑选择。比如，复旦大学的大数据技术本科专业是设在大数据学院下；北京大学是在数学院开设了该专业，偏数学的内容更多一些。对外经济贸易大学该专业设在信息学院，因为财经是学校传统优势，专业还会偏重经济、金融等相关学科领域的知识。

录取分数不低

从2017年数据科学与大数据技术专业的录取情况看，该专业的录取分数还是比较高的。以对外经济贸易大学和重庆理工大学为例，2017年对外经贸大学数据科学与大数据技术专业在京理科一批录取最高分653分，最低分646分，平均分650分，平均分高出北京一本批次线113分。

重庆理工大学理学院院长李波介绍，学校理学院有金融数学、数学与应用数学、信息与计算科学、应用统计学、应用物理学、新能源科学与工程专业，数据科学与大数据技术是2017年获批后开设的。尽管该专业属于本科二批招生，但首批数据科学与大数据技术专业所招73名学生的平均分超一本线20分左右，并且第一志愿录取率达百分之百。

只招理科生 注意大类招生

考生报考时要注意，目前获批开设的院校并非在所有省都有招生计划，还有的高校是按大类招生。如北京邮电大学该专业2017年本科就是按计算机大类招生。随着各省高考改革的实施，越来越多的省份加入新高考的序列，未来会有更多的高校施行按大类招生。

值得注意的是，数据科学与大数据技术只招理科生，但女生的比例并不低。据华迎教授介绍：“第一年招生时，我们以为这纯工科专业绝大部分都会是男生报考，录取后发现女生还是很多的，女生比例大概占了这个专业总人数的一半儿。” 重庆理工大学2017年的首批73名学生中，男生45人，女生28人，女生比例占总人数38%。

3. 大数据行业发展现状与未来前景分析

近年来，全球正大步迈向大数据新时代，数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下，行业大数据得以高速发展，应用于各个领域，根据IDC发布的有关数据预测，2025年市场规模将达到19508亿元的高点。

全球大数据储量呈爆发式增长

随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

4. 现在大数据分析的发展前景怎么样

观察大数据行业的发展历程，可以看到大数据行业的兴起速度，他迅速渗透进各行内各业，改变着我容们的生活，如今各行各业在日常运营过程中都会产生并积累海量数据，数据维度丰富多样：无论哪个行业，每时每刻，每分每秒都在产生数据。大数据已经成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点，就业率也随之提高。

5. 从大数据分析来看 木门互联网营销7大趋势

从大数据分析来看 木门互联网营销7大趋势

互联网营销对于木门行业一直有一种微妙的牵扯。亦或者说木门行业对互联网营销一直处于一种明明想靠近，却又不知道如何接近的状态。

说到互联网营销时，或许没有哪一个领域的发展或变化要比内容更快或更频繁的了。从写好一篇宣传软文到被浏览，中间时间甚至只需要几分钟。网络营销对于何为有效何为无效，这背后的观念一直在不断变化——通常是往更好的方向变化。2015年，木门企业在内容营销上的成功将取决于门企能在多大程度上紧跟趋势的变迁。

从大数据分析来看 木门互联网营销7大趋势

一、数据背后的发展

有市场调查公司对600名读者进行了民意测试，结果显示29.6%的受访者认为内容将是他们今年的头号数字营销工具。有意思的是，内容营销排在了大数据、营销自动化和移动营销的前面。它还大幅领先于社交媒体营销、搜索引擎优化(SEO)、付费广告和一众其它营销活动。

内容是如此有价值的一个工具，原因在于它的广泛用途和覆盖范围。根据内容营销学会收集的调查数据，在谈到为他们的客户制作和传播内容时，内容营销人员为2015年设定了8大目标：客户关系/忠诚度、互动、品牌知名度、销售额、客户福音传播、导引性销售、潜在需求培养和向上/交叉销售。

没人质疑未来几个月里内容的重要性——它将继续为各类规模的企业和各行各业带来良好的回报。然而，大多数人好奇的是内容营销在未来将会如何变化。

二、营销的七种变化

有数据知名，在2015年木门企业营销正在发生七种变化。

1.内容创作方面的开支增加。很明显的是，数字营销已成为大多数B2C和B2B私营企业的支柱。在内容营销成为大多数此类企业首要任务的情况下，花在高质量内容创作上的开支将随着数字营销预算水涨船高，这并不让人意外。实际上，有篇报道指出，平均而言，各企业品牌计划将其营销预算中高达15%的部分拨给内容创作。不愿相应调整预算的公司可能会发现，在一个已经充斥大量内容的市场中很难开展竞争。

2.更加注重个性化。更加注重内容个性化有两个主要原因：(1)社交网站和不断发展的科学技术为营销人员提供了极为完备的数据和深刻的洞见，(2)网页上的内容已如此饱和，企业被迫寻找出路以便让自己和竞争对手有所区分。有内业人士表示：“我们通过第一手信息发现，在我们网站提供高度个性化的内容，而非前几年那种泛泛的网文后，我们病人对内容的响应程度大幅提高。”不同行业中的众多其他企业将在未来几个月内重申这一观点。

3.更好地利用视觉内容。门企需要做的就是看看社交媒体的发展方向，以便了解内容的未来在哪里。过去几年来，互联网用户对图像、视频和图形的热情不断高涨，这一趋势看起来是永久性的。视觉内容比静态文本更受欢迎，内容营销领域将被迫迎合这类需求。这一趋势还伴随着这样一种变化：内容成为讲述故事的载体。视觉内容在讲述品牌故事时比文字更加形象，这意味着今年视频和信息图的重要性将进一步上升。

4.更多的评估工具。分析行业的从业者以极大的热情期待着未来几个月的到来，其中很大一部分原因在于内容营销人员爱上了评估和测试工具。具体说，就是内容营销人员对A/B测试的喜好。好消息是A/B测试相当容易——而得出的结果非常精细。市面上有几十种经济实惠的选择，全都易于掌握。

5.内容将趋于本地化。谷歌相当直白地表达过他们要迎合移动用户的愿望，2015年将是一个主要的转折点。内容将不再是仅仅针对移动用户而进行调整，而是在创作时就考虑到移动用户。内容营销人员将把很大一部分预算用于将内容推送给本地用户，当他们外出购物、乘坐公交车或吃午餐的时候。最终结果就是内容将更为个性化，更为独特。

6.内容营销和社交媒体之间的界线将模糊。内容营销和社交媒体已彼此紧密交织，以至于要将两者区分开很有难度，但2015年内容营销与社交媒体间的这些界线将变得模糊并消失。精明的市场营销人员知道，社交媒体给内生增长提供了绝佳的机会，并将投入重金发展品牌的忠实粉丝，他们分享、点‘赞’并与内容互动。我通过我最近创立的公司Due，对此予以了大量关注。由于近来社交媒体成为关注的焦点，门企的企业在网上取得成功是非常重要的。

7.合作营销势头重燃。第7点也是内容营销未来几个月将要经历的最后一个重大变化，与合作营销有关。虽然2014年很多木门品牌不再推行客座文章这种方式，但有些木门品牌今年重拾对合作营销的信心，并计划重新投入资金和精力，与其他社交媒体用户、博客、网站和行业出版物建立双向关系。这一变化值得关注，因为谷歌将继续打击指向垃圾信息的链接，但该变化对维系了良好感情纽带的企业和品牌来说可能是个好消息。

传播内容的新软件、技术和媒体层出不穷，内容营销正以极快的速度发展变化着。试图放慢脚步或稍事休息不会带来什么好处。紧跟变化的脚步，学会顺应消费者需求和偏好将让门企事半功倍。当门企在2015年向前进发的时候，请记住这七大变化，以便最大程度实现内容营销的效果。

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6. 大数据分析前景好吗

大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结版合，然后大数据权分析并发现它们所需的模型。反过来，帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的洞察力。他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影响;随着对服务利用的深刻理解加快利润增长;同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。

7. 哪些大学开设了大数据专业

现在的我们已经从IT时代步入了DT时代，不少学校随着社会的变革顺势开设了大数据专业，那么您知道哪些大学开有大数据专业么？下面就让我来给大伙介绍一下。

从2014年的时候，清华大学数据研究院就开设了第一个大数据专业，也就是在这一年，他们已经开始招收报读这类专业的学生了。

此外，北京大学和中国人民大学等五所高校一起建立了大数据分析硕士培养协同创新平台，也是在2014年这一年开设了大数据分析专业。

随后，到了2015年，复旦大学计算机科学技术学院也紧跟时代发展的潮流，开设数据交通专业。

其实很多学校刚开始都是在2014年到2015年这段时间设立的大数据专业，不过当时候已经来不及招生了，只能采取抽调的方式从别的学院那里招生了。

8. 大数据处于爆发阶段 规模将保持40%增涨

大数据处于爆发阶段 规模将保持40%增涨

“大数据”已经成为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。在国内，大数据也受到安防企业的高度关注。

中国信息通信研究院不久前发布的《2015年中国大数据发展调查报告》预测，2015年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%。未来随着应用效果的逐步显现，一些成功案例将产生示范效应，预计2016至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。

报告显示，2014年中国大数据市场规模约为84亿元，主要由基于Hadoop、Spark的大数据软件产值、用于承载大数据应用的硬件产值，以及大数据相关的专业服务产值三部分构成。

从中国大数据市场构成上看，2014年大数据软件产值为35.6亿元，占比最大，约42%。大数据硬件产值达28.5亿元，占比约为34%。大数据服务产值为19.9亿元，占比约为24%。与国外市场构成相比，国内市场软件占比明显偏高，这主要是由于国内客户更愿意接受软件版权费，而国外则更多地以收取服务费方式支付费用。

在大数据应用的部署情况方面，报告显示，超过44%的受访企业没有大数据平台部署和大数据应用，24%的企业已经开始部署大数据平台但还未实现应用，32%的企业已经实现了大数据应用。其中，大数据应用水平较高的行业主要分布在互联网、电信、金融行业，一些传统行业的大数据应用发展较为缓慢，批发零售业甚至有超过80%的企业并没有大数据应用计划。但较为乐观的是，在大数据应用变化情况调查中，95%的企业大数据应用较上一年度呈增长态势。

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9. 大数据行业的发展受什么因素影响

数据爆炸式增长，大数据行业市场规模持续扩大

当前网民增长进入了一个相对平稳的阶段，互联网在易转化人群和发达地区居民中的普及率已经达到较高水平，下一阶段中国互联网的普及将转向受教育程度较低的人群以及发展相对落后地区的居民。目前，随着移动互联网的繁荣发展，移动终端设备价格更低廉、接入互联网更方便等特性，为部分落后地区和难转化人群中的互联网推广工作提供了契机。

截至2020年6月，我国网民规模达9.4亿，较2019年底增长4000万，互联网普及率达67.0%，较2019年底提升3.7个百分点。其中手机网民规模达9.32亿，网民中使用手机上网的比例为99.2%，较2020年3月基本持平。

2020年上半年，我国互联网产业展现出巨大的发展活力和韧性，克服了新冠肺炎疫情带来的冲击和困难，在数字基建、数字经济、数字惠民和数字治理等方面取得了显著进展，成为我国应对新挑战、建设新经济的重要力量。

密集出台的大数据政策表明国家大力推动的意愿，环保部、国务院办公厅、国土资源部、国家林业局、煤工委、交通运输部、农业部的细则侧重指引垂直行业的落地。在政策的推动下，大数据加快了向各行业中的普及，并已全面从理论研究迈向实际应用，通过实际的经济效益实现，带动更多的行业开启大数据应用探索。

具体从产业来看，互联网、金融、通信、安防等产业目前与大数据融合情况较好，交通、能源、工业等也在快速应用大数据。以工业为例，工业大数据产业规模到2019年有600多亿，到2020年，复合增长将达到50%以上，研发设计、生产、供应链、销售、运维等领域数据量越来越大。而医疗行业大数据在某些点上用得不错，但是要真正替代人，路径还比较长。

——以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

10. DT时代，大数据的基本思维主要体现在哪几个方面

1 大数据思维的整体性
随着科技的不断创新，进入大数据时代的同时必然带动着大数据思维由一元思维升级至二元思维，目前根据人类思维的转变模式进行分析，其依然进行至多元思维状态，即追求和谐稳定社会的模式，但是研究大数据思维的发展进程发现，大数据的二元思维模式是一种高效率并适合现今社会发展的思维模式，其追求效率性、相关性、概率性，为创新发展提高了效率。根据当下社会的需求及其社会的快节奏发展，大数据思维已然在各领域发展处于主导地位，由其基本特征层面分析，大数据思维主要特征为整体性，整体性的理论基础在于人类认识世界的能力在自然观中的不断变革而体现，现今社会通过人类对于整体数据的整合及分析能力进行体现，大数据时代，整体性大数据思维模式成为解决问题的首选为必然趋势及结果，其原因在于整体性思维模式能够更加高效的完成复杂的数据统计及分析。以我国人口普查为例，我国近三次人口普查时间间隔为十年，而面对我国庞大的人口数量，大数据思维在数据统计中占领了绝对优势，据悉我国人口普查总投入超过六亿元人民币，以2010年进行的人口普查数据分析，我国耗费了巨大的人力财力以及时间，倘若运用大数据进行人口普查，以其优势进行仅使用百分之一的抽样调查进行数据分析，将大大减少人口普查为政府带来的难题。
2 大数据思维的互联性
“一切皆可量化。”道格拉斯。相对微观层面分析大数据思维特征，较为典型的为切合现今社会及科技发展的量化互联思维，量化为具体或明确目标的一种表述，而互联代表着两种事物间的连接，其作为大数据思维微观层面的一种表达方式，更加说明大数据思维的重要性，知名投资人孙正义对于大数据时代的发展提出：“要么数字化，要么死亡。”直接地表达出大数据思维目前所处的地位，研究发现，数字信息成为时代发展的代表已成为必然趋势，而量化思维为数字化特征带来的必然思维结果，换言之，量化可以解释为共性语言描述和解释世界的一种方式，其体现在于充分运用最新技术手段，对于各个领域进行信息全面定量采集以及信息互通，打通信息间隔阂，并进行全新的信息整合，实现分析实用性及数据科学性，创造更据价值的数据应用和信息资产。目前，大数据的运用不仅体现在网络平台当中，同时在人们的细微生活中、就业环境以及生态保护范围内都做到了广泛适用，gartner公司于2015年运用大数据分析出当下及未来人们就业环境，其调查结果表明，2015年全球范围内数据岗位的需求量高达440万，而2018年全球范围内仅大数据就业背景管理人员的缺乏将高达150万人，案例表明，全球范围的人才紧缺将成为必然趋势并不断增加，该案列清晰的体现出大数据环境下大数据思维的量化互联性，并且为未来就业环境做出了精准的预测。
3 大数据思维的价值性
由大数据思维的本质进行分析，大数据思维具有价值化特征，大数据时代信息的不断整合及分析已然使得信息及数据量化及互联转变为多维度的发展状态，换言之，大数据思维渗透至各个领域及行业的不同维度是大数据发展的初始动机和直接目的，现今社会看待其价值化特征将其价值性总结为大数据思维的本质，同时，万物的量化互联性及其整体性使得其价值性影响了多维度的发展，由此凸显了数据及大数据思维的创造性及重要性。通过对于事实的研究证明，大数据时代背景下，其价值化特征及其价值性的意义正在不断演进并处于不断被挖掘的状态，各个领域大数据思维模式相继被接受和适用也是大数据发展带来的益处之一，随着大数据思维的不断开发和研究，其运用不仅在处理数据分析上实行了高效率，也对于事件及数据的预测上实现了精准并具有概率性的分析结果，google公司于2008年运用大数据思维对于流感爆发地点及人数进行准确预测的经典案列分析，大数据思维对于社会发展体现出其必要的价值性，并且改变了社会对于大数据的看法，可谓大数据的运用成功到达了一个全新的高度，Google公司通过对于数十亿网络搜索请求的数据整合，对世界各地区的流感做出预测，该项目的成功引起了各国对于大数据的使用，同时带动了人们的大数据思维及思考模式，将大数据思维上升至被社会认可的高度。
根据现今社会发展现状分析，客观角度说明我国以基本进入大数据时代，大数据思维的特征已然体现在社会各领域当中，并且伴随着多维度的运用，因此大数据思维全面运用指日可待，高级思维带动我国科技及经济的发展势在必行。随着人工智能的不断推出以及数据分析的不断升级，并且基于大数据思维为社会带来的发展前景研究，大数据思维引领我国科技发展已成为未来的必然趋势。