全面解析大数据

⑴ 什么是大数据技术大数据的概念

大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

(1)全面解析大数据扩展阅读：

大数据的三个层面：

1、理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

2、技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

3、实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

参考资料来源：网络-大数据

⑵ 大数据起源，给你解析到底什么是大数据

大数据，英文名big data。因为传播已经成为习惯，我们并没有过多的去思考为什么用big data去描述，但是现在我们仔细回味一下，会发现大数据这个大为什么不用large为什么不用海量vast呢？归根结底我们可能就需要从语法上，来分析一下，它们三个之间的区别。big形容大小。更多的时候，是一种比较行为上的大，是种相对来说的感觉，而large和vast更多的时候形容的是的是一种形体上的巨大。
那么现在来推敲一下big data这个词，大数据这个大其实是一种相对的说法是相对于传统的数据体量来说的，过去任何时候的数据相对于现在来说都显得太过于渺小，而现在我们所说的大数据是一种量变最后达到了质变的概念。
数据这个词最早在媒体上风靡应该是2007年左右。往上追溯应该就是05年谷歌参加有美国官方举办的一个机器翻译大赛，最终由于使用了海量的相关数据而夺得第一，在那之后大数据这个概念渐渐的被业内人士所传播。那么到底什么是大数据呢？
大数据顾名思义，最表象的特征就是数据量够大。但是仅仅数据量够大，并不能构成大数据整体的含义。如果是海量杂乱无章，互之间没有关联的数据，即便再怎么定义，它也算不上是大数据。就譬如一个人体内的基因图谱，详细的基因图谱数据如果记录出来是一个很大体量的，但是没有意义。
大数据而且还有个概念，那就是多维度。在十年前，如果说国内哪一家公司最有资格说大数据的，那无疑是网络了。作为一个独占13亿用户专属的搜索公司来说，网络对于用户画像的记录，无疑是多维的。网络搜索，至今记录了无数用户每天在互联网上搜索的问题，或者说知识。在时间维度上用户对某些词汇搜索的频次高低这些都是数据。它可以通过对注册用户的甄别就可以知道搜索这个词汇或者是这个问题的用户是男生还是女生？年龄分布是是小孩、青年抑或是一个中年大叔？再到后来个人电脑开始普及，通过记录ip等信息，根据ip搜索的网络的问题的分类，可以判断中国各个区域，是南方富裕一点，还是北方富裕点？是江苏人更爱吃，还是闽南人更喜欢谈论吃？网络完全可以根据自己的数据生成得到国内各种关于此类的数据，普查之后所能得到的答案这就是因为网络所具有的数据是一个多维度的数据。他的数据收集过程，是一个长期的持续性的工作。
除了网络之外，腾讯的qq确实每年都会有一个关于qq的城市报告。它会根据qq的用户数据，甚至于至于活跃地点。在一个大的范围内青年QQ用户的占比，最终可以得到中国城市年轻度排行榜。可以根据这些数据判断，哪一个城市是，年轻人毕业之后最愿意去的。可以判断哪一个城市的，年轻人毕业之后，是回归率最高的。也可以判断哪一个城市的人才流失率更低，更容易留住外来人才。这些都是大数据多维度的应用。
大数据还有一个非常重要的特点，那就是全面性。经常在某些大型活动之前我们都会遇到。某些公司对于这件事情，会做出预测。然后最终的结果让我们大失所望。预测无疑是需要基于数据基础的预测，如果这个数据不够全面的话，最终的预测结果肯定相差甚大。
关于数据全面性有一个最经典的案例这是12年美国大选大选事件。一个名叫斯威尔的年轻人，利用大数据预测。成功预测出了51个州的选举果，要知道这在之前是从来没有发生过的事情。美国大选在之前就一直有专业的预测机构做预测，但是就连这种长期做数据，分析的公司都从来没有如此成功的预测过。那是因为斯威尔将网上所有关于选举的数据，包括新闻稿，以及facebook和推特上面人们关于选举的言论，所有的数据都做了甄选处理。这份数据反映的是网民全面几乎没有遗漏的想法，最终得到了某种程度上来说，比较具有完备性的数据，所以能够如此成功的预测13年美国大选的结果。

⑶ 如何对数据进行分析 大数据分析方法整理

【导读】随着互联网的发展，数据分析已经成了非常热门的职业，大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业，不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情，不过要想做好数据分析工作也并不简单，今天小编就来和大家说说如何对数据进行分析?为此小编对大数据分析方法进行的归纳整理，一起来看看吧!

画像分群

画像分群是聚合契合某种特定行为的用户，进行特定的优化和剖析。

比方在考虑注册转化率的时候，需求差异移动端和Web端，以及美国用户和我国用户等不同场景。这样可以在途径战略和运营战略上，有针对性地进行优化。

趋势维度

树立趋势图表可以活络了解商场，用户或产品特征的根柢体现，便于进行活络迭代;还可以把方针依据不同维度进行切分，定位优化点，有助于挑选方案的实时性。

趋势维度

漏斗查询

经过漏斗剖析可以从先到后的次序恢复某一用户的途径，剖析每一个转化节点的转化数据。

悉数互联网产品、数据分析都离不开漏斗，不论是注册转化漏斗，仍是电商下单的漏斗，需求注重的有两点。首先是注重哪一步丢掉最多，第二是注重丢掉的人都有哪些行为。

注重注册流程的每一进程，可以有用定位高损耗节点。

漏斗查询

行为轨道

行为轨道是进行全量用户行为的恢复，只看PV、UV这类数据，无法全面了解用户怎样运用你的产品。了解用户的行为轨道，有助于运营团队注重具体的用户领会，发现具体问题，依据用户运用习气规划产品、投进内容。

行为轨道

留存剖析

留存是了解行为或行为组与回访之间的相关，留存老用户的本钱要远远低于获取新用户，所以剖析中的留存是十分重要的方针之一。

除了需求注重全体用户的留存情况之外，商场团队可以注重各个途径获取用户的留存度，或各类内容招引来的注册用户回访率，产品团队注重每一个新功用用户的回访影响等。

留存剖析

A/B查验

A/B查验是比照不同产品规划/算法对效果的影响。

产品在上线进程中常常会运用A/B查验来查验产品效果，商场可以经过A/B查验来完毕不同构思的查验。

要进行A/B查验有两个必备要素：

1)有满意的时刻进行查验

2)数据量和数据密度较高

由于当产品流量不行大的时候，做A/B查验得到核算经果是很难的。

A/B查验

优化建模

当一个商业方针与多种行为、画像等信息有相关时，咱们一般会运用数据挖掘的办法进行建模，猜测该商业效果的产生。

优化建模

例如：作为一家SaaS企业，当咱们需求猜测判别客户的付费自愿时，可以经过用户的行为数据，公司信息，用户画像等数据树立付费温度模型。用更科学的办法进行一些组合和权重，得知用户满意哪些行为之后，付费的或许性会更高。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“如何对数据进行分析
大数据分析方法整理”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，一直学习，这样更有核心竞争力与竞争资本。

⑷ 大数据分析是什么，怎么分析的呢

朋友刚打电话说想吃日料，你打开手机某团APP就会显示有日料团购推荐，刚在某信上说要去日本玩，就在盆友圈看到了机票广告。你是否有过疑惑，为什么我的手机APP如此了解我？难道是我的日常生活习惯大数据被分析了吗？
大数据是什么？
大数据不仅仅是大量的数据，而且是来自不同来源，存在不同类型，代表不同含义的海量数据。大数据应该动态变化，不断增加，而且能够通过研究分析发现规律产生价值。
大数据可以帮助我们根据对历史情况的分析，发现事物的发展变化规律，可以有助于更好的提高生产效率，预防意外发生，促进营业销售，使我们的工作和生活变得更加高效轻松便利。

当然APP不会窃取你的数据，是你的行为数据让某团和某信意识到了你的需求，才有了以下推荐。
当你注册一个APP账号的时候，需要输入电话，姓名，性别，所在地等基础数据，更进一步的数据是你的消费记录，发过的红包，日常用语习惯，打车记录，外卖订单记录等等，这些数据会变成你的事实标签，成为你行为数据很重要的一部分。

上边提到的大数据分析不仅仅是收集庞大的数据，更是建立模型，分析数据资料，并得出一系列结论的系统过程。从杂乱的数据中分析出你的兴趣爱好，进而构建全面的用户画像。

举个例子来说，当你打开一篇标签为雪地靴的文章时，你的行为可能是专门点开，也可能是无意中点开，这个时候就需要更多的行为来判断这篇文章对你的吸引力了。
这是一个非常初级的内容标签权重算法：
兴趣标签（雪地靴）权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子
行为权重：什么都不干1分，评论+0.5，点赞+0.5，转发+2，收藏+1
时长权重：10S以内权重为0.5，10S－60S为1，60S以上为2
衰减因子：0-3天内权重为1，3-7天权重为0.85，7-15天权重为0.7，15-30天权重为0.5，30天以上权重为0.1
行为权重对应你是否有评论、点赞、转发、收藏等操作，不同操作有不同的数值，累加成行为权重。停留时间越长，时间权重也越高。最后，短期行为也无法代表长期兴趣，单次阅读行为的权重会随着时间流逝不断衰减。于是，你每次打开雪地靴类的内容都会生成一个兴趣权重，根据型渣函数公式得到一个兴趣标签值，数值越高，你对雪地靴就越感兴趣。

当你各个方面的偏好被计算完成之后，这些偏好就会变成特征向量，再通过计算特征向量找出与你相似的人并分类。再通过训练模型和测试准确度，最终，你的某信，某宝和某团等APP就会得到一个相对于较全面你的用户画像，上边标注了你被分析之后的行为事实标签。根据这个用户画像，广告主就可以根据这个找到他们想要的消费者了。

之后，一个住在黑龙江漠河的有过雪地靴消费记录的未婚女青年在即将刷到广告位的那一瞬间，广告平台会发起竞价请求，最后价高的广告将出现在你的眼前。
需要说明的是，某宝某信和某团等采集的行为数据不仅只对应你的账号，更与你的手机唯一识别码绑定在一起，这意味着，你就算不注册不登录，你的行为数据一样会被采集。同时，广告平台也可以根据你的手机识别码在其他 App 上为你投放广告，这样你刷某音的时候也能看到某宝的雪地靴广告了。

不过大家不要紧张隐私泄露问题，根据国家《个人信息安全规范》，商业广告平台卜蠢悄的所有标签都应该避免精档空确定位到个人，以保护你的隐私安全 。

⑸ 供应链大数据分析

供应链大数据分析

供应链大数据分析，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)，目前有几项重大中断正在影响供应链。以下分享供应链大数据分析，一起来看看。

供应链大数据分析1

全面解析大数据给供应链带来的益处

时下，大数据已经完全跨越概念炒作，而成为很多行业业务发展中实实在在应用的重要武器，但是在供应链管理领域，大数据技术的应用产业发展则处于起步阶段，但是相信伴随其他行业大数据的快速发展，供应链管理中的大数据也会迅速跟上来，那么人们势必会问大数据到底能够为供应链带来哪些益处呢，下面请随乾元坤和我一同了解大数据给供应链带来的好处。

大数据与供应链

1、库存优化。比如，SAS独有的功能强大的库存优化模型可以实现在保持很高的客户满意度基础上，把供应成本降到最低并提高供应链的反应速度。

其库存成本第一年就可下降15%～30%，预测未来的准确性则会上升20%，由此带来的是其整体营收会上升7%～10%。当然还有一些其他的潜在好处，如提升市场份额等。此外，运用SAS系统，产品质量会得到显著提升，次品率也会因此减少10%～20%。

2、创造经营效益，从供应链渠道，以及生产现场的仪器或传感器网络收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密的整合与分析，可以帮助改善库存管理、销售与分销流程的效率，以及对设备的连续监控。制造业要想发展，企业必须了解大数据可以产生的成本效益。对设备进行预测性维护，现在就具备采用大数据技术的条件。制造业将是大数据营业收入的主要来源。

3、B2B电商供应链整合。强大的电商将引领上游下游生产计划-下游销售对接，这种对接趋势是上游制造业外包供应链管理Supply-Chain，只专注于生产Manufacturing，ProctionChain(R&D)。

物流外包上升到供应链外包是一个巨大的飞跃，体现了电商的强大竞争力和整合能力，海量数据支持和跨平台、跨公司的对接成为可能。B-B供应链整合具有强大的市场空间，能够改善我国产业布局、产业链优化、优化产能分配、降低库存、降低供应链成本、提高供应链效率。

4、物流平台规模发展，B-C商业模式整合已经成为现实，但是物流执行平台的建设是拖后腿的瓶颈。多样产品的销售供应链的整合有很大的技术难题，如供货周期、库存周期、配送时效、物流操作要求等，这样的物流中心难度很大。

大数据平台建设将驱动整体销售供应链整合;中国的还有的现实问题跨区域物流配送、城乡差异等，政府的管制是一大难点/疑难杂症，大数据平台有助于政府职能调整到位。

5、产品协同设计，过去大家最关心的是产品设计。可是现在，在产品设计和开发过程中，相关人员相互协同，工厂与制造能力也在同步设计和开发中。当前的压力在于向市场交付更具竞争力、更高配置、更低价格、更高质量的产品，而同时满足所有这些要求，是制造和工程企业的下一个重大的价值所在。这也正是大数据的用武之地。

企业如何部署大数据?

要让数据发挥价值，首先要处理大数据，要能够共享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据。而就供应链而言，这意味着要能够接受来自第三方系统的数据，并加快反馈速度。

其整体影响是增强协同性、加快决策制定和提高透明度，这对所有相关人员都有帮助。传统供应链已经在使用大量的结构化数据，企业部署了先进的供应链管理系统，将资源数据，交易数据，供应商数据，质量数据等等存储起来用于跟踪供应链执行效率，成本，控制产品质量。

大数据给供应链带来的好处

而当前大数据的概念则超出了传统数据产生、获取、转换、应用分析和存储的概念，出现非结构化数据，数据内容也出现多样化，大数据部署将面临新的挑战。

针对如今所生成、传输和存储的海量信息进行简单处理所带来的挑战。当前，数据量呈爆炸式增长，而随着M2M(机器对机器的通讯)的应用，此趋势仍将持续下去。

但是，如若能够解决这些挑战，将可以打开崭新的局面?核心在两个方面：

1、解决数据的生成问题，即如何利用物联网技术M2M获取实时过程数据，虚拟化供应链的流程。通过挖掘这些新数据集的潜力，并结合来源广泛的信息，就可能获得全新的洞见。如此，企业可以开发全新的流程，并与产品全生命周期的各个方面直接关联。与之集成的还有报告和分析功能，为流程提供反馈，从而创建一个良性的强化循环。

2、解决数据应用的问题，如何让供应链各个价值转换过程产生的数据发生商业价值，是发挥数据部署的革命性生产力的根本。大数据在供应链的应用已经不是简单的交易状态可视，支撑决策库存水平，传统ERP结构是无法承担的。因此企业必须重新做好数据应用的顶层设计，建立强大全面的大数据应用分析模型，才能应对复杂海量的数据如何发挥价值的挑战。

大数据在供应链领域的应用刚刚起步，随着供应链的迅速发展，大数据分析，数据管理，大数据应用，大数据存储在供应链领域蕴含巨大的发展潜力，大数据的投资也只有与供应链结合，才能产生可持续、规模化发展的产业

供应链大数据分析2

大数据分析对供应链有什么影响

如今，从物流到客户偏好的各种数据的持续增长正在迅速改变企业的经营方式，并突出了对加强数据管理和分析的强烈需求。大数据分析(指大型和复杂的数据集)的好处是显而易见的：大数据可以完全改变组织的工作方式，在效率、成本、可见性和客户满意度方面产生巨大差异。

大数据来源广泛：

-如今的技术和社交平台允许企业以评级、评论和博客评论的形式获得直接的客户反馈。

-来自移动通信、社交平台和电子商务的数据正在与来自企业系统的数据集成。

-随着物联网和机器对机器通信的引入，制造业正在从基于事件的计划转变为实时感测。

-不断发展的传感器技术可提供实时设备和产品状况数据，从而实现自动维护和过程调整。

数据在数量上、种类上和速度上都有所增长，如果以正确的方式加以利用，可以带来巨大的价值。

研究显示，企业已经在推动整个企业供应链的生产力，但在供应链功能中使用大数据分析在全球企业中并不普遍或协调得很好。受益于大数据分析的公司有三个共同点：它们拥有强大的企业级分析战略，它们将大数据分析嵌入供应链运营，它们拥有合适的人才库，能够从大数据中产生可操作的见解。

有必要雇用、培训和扶持能够帮助企业从大数据分析中受益的领导者。从人力资本的角度来看，大多数公司的定位尚不足以接受数字化供应链转型。我们分析了各行各业的50多位高级供应链高管的个人资料，以了解他们在供应链数字化方面的定位。在涉及所谓的“数字防备连续性”方面，各行各业的公司中绝大多数高管都普遍缺乏。

调研机构采访了各行各业的商界领袖，以探讨当今日益数字化的世界对首席供应链官的角色以及供应链领导者与高级管理人员中其他高管人员之间互动的影响。通过这些访谈，我们发现了供应链领导者应具备的四个关键特征，以便能够从大数据分析中获得收益：

1、对数据和系统技术有深刻的了解。当今的企业可以通过数据分析和通过数字方式收集数据来深入了解客户行为。尽管不需要首席供应链官成为信息技术（IT）专家，但他们应该对数据收集、技术和分析有足够的了解，以引导对话并为高级领导者及其供应链团队提供数字化愿景。

供应链领导者应认识到如何实施和利用相关平台和流程以及数据来自何处，并应表现出对来自各种渠道的数据范围和规模的扎实理解。重要的是，领导者必须准备好对数据采取明智的行动。

2、具有影响力的协作方法。如果首席供应链官在孤岛工作，将无法从大数据分析中获得收益。在内部，供应链领导者必须能够与首席技术官进行沟通和协作，以帮助确定适合组织的技术和政策；

与首席数据官一起了解如何最佳地捕获和使用数据；与首席营销官一起，评估供应链如何能够更专注于客户和需求驱动，并与首席执行官具体沟通更广泛的创造价值的机会。最终，供应链执行官将需要能够与内部利益相关者和外部供应商建立桥梁。

3、跨职能经验。如今的供应链管理人员具有跨部门的经验，并且能够理解和与来自多个业务部门的人员进行交流。重要的是，首席供应链官员还必须具有销售、财务或技术方面的知识。

4、发展新技能和培训他人的能力。当今的首席供应链官必须紧跟最新技术，以确保组织适当地吸收数字技能和分析人才。企业犯的最大错误之一是在没有适当准备组织的情况下实施大数据分析项目。建立内部计划以确保在整个供应链中采用技能至关重要。

要从整个供应链或整个组织的大数据分析中获取所有好处，不仅需要技术和IT。从首席执行官和执行委员会开始，企业必须准备好支持一种全新的思维方式，培养一种对创新和技术开放的文化，并愿意挑战关于供应链管理方式的惯例。

大数据分析对供应链有什么影响、中琛魔方大数据分析平台(www、zcmorefun、com)表示由于供应网络上数十亿的连接设备提供关于服务需求、位置和库存分布的实时信息，甚至实现预期的需求，理解和接受大数据的执行领导层、数字颠覆和这些趋势的人力资本方面对未来企业的优势至关重要。

供应链大数据分析3

"以零售门店为中心"的供应链分析框架

一、目的

本文旨在介绍“以零售门店为中心”的供应链管理，简要介绍此框架下供应链管理的具体内容及行业痛点。

二、供应链是什么？

供应链

所谓供应链，是指由涉及将产品或服务提供给最终消费者的整个活动过程的上游、中游和下游企业所构成的网络。包括从原材料采购开始，历经供应商、制造商、分销商、零售商，直至最终消费者的整个运作过程。

供应链管理

供应链管理，指的是围绕核心企业，对供应链中的物流、信息流、资金流以及贸易伙伴关系等进行组织、计划、协调、控制和优化的一系列现代化管理。

它将企业内部经营所有的业务单元如订单、采购、库存、计划、生产、质量、运输、市场、销售、服务等以及相应的财务活动、人事管理均纳入一条供应链内进行统筹管理。

在传统零售或者传统行业中，供应链主要局限在供应链的后端，即采购、生产、物流等职能，与消费者、销售渠道的协同整合严重不足，导致牛鞭效应、孤岛现象、的出现，让供应链的反应总是很滞后。

三、“以零售门店为中心”的供应链管理

供应链网络

“以零售门店为中心”的'供应链网络（见下图），即以满足门店销售及运营核心、销售利润最大化的供应链管理。

在此分析框架上，核心目标是最大条件满足消费者需求，即管理缺货、减少缺货，管理滞销、处理滞销。此框架下供应链管理的内容为：门店补货、门店调拨、缺货管理管理、滞销管理、促销管理等。

供应链管理

需求预测

需求预测是所有供应链规划的基础；供应链中所有的流程都是根据对顾客需求的预测来进行的。因此，供应链管理的首要工作是对未来顾客的需求进行预测。

1、预测需要考虑的影响因素

需求预测需要考虑的重要影响因素：

历史需求

产品补货提前期

节假日

广告或其他营销活动的力度

竞争对手采取的行动

价格及促销计划

经济状况

2、预测方法

定性预测法

主要依赖于人的主观判断。当可供参考的历史数据很少或专家拥有影响预测的需求市场信息时，采用定性预测方法最合适。

时间序列预测法

运用历史需求数据对未来需求进行预测，它尤其适用于每年基本需求模式变化不大的场景。

因果关系预测法

假定需求预测与某些环境因素(经济状况、税率等)调度相关，因果关系预测法可以找到这些环境因素与需求的关联性，通过预测这些外界因素的变化来预测未来需求。

仿真法

通过模拟消费者的选择来预测需求。如价格促销将会带来什么样的影响？竞争对手在附近开设一家新店会带来什么样的影响？

门店补货

1、什么时候补货？

什么时候补货？它是时间与频次的问题，即补货的触发点问题。

通常有两种策略：

策略一、设置库存阀值，若库存低于阀值则补货。通过连续检查的方法，判断某个时刻是否需要补货。

策略二、设置固定的补货周期，零售门店通常按周来设置补货频次，即一周设置多次补货频次，并固定在某几天，如某门店在周一、周三、周五补货。

连锁零售企业一般采用第二种策略，主要是因为零售企业经营的SKU数量众多；另一方面，策略一的物流及仓库排班及排车不确定高，不适合物流及仓库的管理及运营。

本文的供应链链管理以策略二为基础，并依此展开分析及研究。

2、补什么商品？

季节性的品类调整

门店必须根据季节的变化，对商品陈列位置、商品结构、店铺氛围进行调整。一般来讲，门店应该每年进行两次大的调整，即：每年3-4月份针对春夏季的调整，每年国庆节过后的10-11月份期间的针对秋冬季节的调整; 每个季度针对本季度特殊季节、节日的变化进行的小调整，或临时调整。

调整商品结构

商品结构必须根据季节变化进行调整。季节变化对商品结构的影响是非常大的，必须在季节变化到来之前，及时调整品类结构，压缩过季商品品类，扩大应季商品的品类。

调整陈列位置和陈列资源

门店的陈列位置、陈列资源，对商品销售产出的贡献非常巨大，不同的陈列位置商品销售会有几倍甚至几十倍的差距。门店的重点陈列位置、陈列资源必须随季节变化而调整。一是季节商品是产生销售贡献*大的商品，二是季节商品是*能体现门店经营特色的商品，三是季节商品是*能提示消费者购物的商品。

重大节庆的品类调整

在快时尚、轻奢的品类中，很容易出现春节、妇女节(女王节)、情人节、开学季、圣诞节、双十一等的节庆影响，表现出销量井喷。零售企业需要根据节庆来完善丰富的品类结构，满足顾客在特定节庆时期的消费需求。

市场变化导致的品类调整

禁配策略

地理环境因素，如西北地区处于内陆、远离海洋，夏天不适合配沙滩游玩类用品。风俗、宗教类因素，穆斯林地区禁止配送猪肉类食品。

新品策略

若零售公司准备投放一批新品，零售门店则需要为新品调整货架，增加新品的曝光度，引导消费者产生首次购买、重复购买。

3、补多少量？

补货量 = 需求量 – 门店库存

计算门店需求时以需求预测为基础，同时考虑下述影响需求及供给的约束条件：

仓库容量

门店货架容量

过去需求

产品补货提前期

广告计划或其他营销活动的力度

价格促销计划

竞争企业采取的行动

4、缺货场景的库存分配策略

策略一：增加相似商品的补货库存 相似商品：功能、颜色、功效相似的商品。

策略二：增加其他畅销品的库存 根据商品的销售量排名，根据一定的分配策略来补货。

缺货管理

连锁零售企业商品缺货状况会引发消费者的各种反应， 最终导致零售企业的销售损失，48%的人会购买同一品种的替代品，15％的消费者不再购买，31％的顾客会到另一家店购买时再实施消费行为，顾客的转店率是37％。

1、缺货原因及应对策略

仓库缺货

渠道单一。单纯地依靠某一个供应商或过分依赖某些材料部件，一旦某个供应环节中断，将影响整个供应链的正常运作。缺乏预见能力。由于缺乏对供应链上的可预测性，不具有对供应商的供应能力和不确定性的前向洞察力，常常会面临种种不确定因素影响所带来的库存短缺。应对措施：替代商品

补货量不足

某商品销售出现显著增长，且明显大于预期、门店库存不足，但补货不及时。应对措施：门店调拨 在零售行业中，线上线下竞争如此激烈，谁能快速解决各个商圈内门店之间、商圈之间超密集的调拨需求，实现高效调拨、把握销售机会，实现销售业绩的新突破。

滞销管理

1、滞销危害

在陈列空间上，滞销商品大量陈列占据了门店的货架空间，迫使其他畅销品的陈列空间不够，新上市商品无法正常上货。

滞销商品占用大量的资金，使得零售门店的流动资金日益萎缩，严重的会影响到正常商品采购、甚至导致门店倒闭。

对于顾客来说，滞销商品大量陈列在货架上，这样既影响了顾客挑选自己需要的商品，浪费了消费者的注意力，甚至导致顾客无法找到正常的商品，损失了门店应该获取的利润。

从门店商圈来看，门店大量商品长期不做销售周转，消费可能会对门店失去信息，减少或改变原本的购物需求，转向其他门店进行消费。

2、滞销原因

季节因素

部分商品因地区差异存在明显的季节之分，该部分商品由于季末没有做特殊处理，导致在库时间高于规定的天数，形成滞销，体现在换季时门店任务按正常时段的销售量作为补货的依据产生。

补货模型不合理因素

行业中大多数公司会把门店库存管理权交给店长，由于公司的高速发展，门店会不断地有新店长上任，店长库存管理概念模糊，在补货时大多凭借个人经验确定补货数量，容易导致部分补货量较大的商品滞销。

价格因素滞销

部分商品会因为价格不合理而导致滞销，一种是低价格商品，由于门店所处的商圈消费水平较高，价格低廉的老药滞销；另一种则是因为门店商品售价明显高于竞争对手的售价导致滞销。

陈列因素

与海量商品相比，门店的货架资源永远都是稀缺的，部分企业会给予部分商品特殊待遇，不能公平合理地分配货架资源，导致部分商品因陈列位置差、曝光率低，从而导致滞销。

淘汰商品不顺畅

商品都会存在生命周期，特别是一些广告商品，然而大多数公司更新商品都比较被动，不会主动去优化商品，会导致商品因同质化严重而引起滞销。

批量采购决策失误

供应链上游对市场需求及销售情况没有准确把握，商品采购数量过多，从而导致滞销。

突发因素

某些突发因素导致消费行为发生重大变化。如”非洲猪瘟”导致猪肉类食品无法销售出去，从而导致滞销。

痛点

供应链上游滞销引发的风险转稼

在零售连锁供应链网络中，供应链上游由于产品开发、采购失误等决策失误导致的库存积压，上游往往会将库存风险转稼到供应链末端(零售门店)，从而占用零售门店大量的流动资金及货架资源。

市场快速变化，难以准确预测和判断供货情况。

门店端某款产品突然爆发，致使供应链上下游仓库出现大面积缺货，此种情况供应链无法快速反应或供应周期过长，从而导致销售机会的浪费。

预期范围内、延迟或产能不足，导致销售机会的损失。

某些品类由于供应链上游(采购、供应商)等原因，如产能不足或机器故障等原因导致交付延迟，从而导致销售机会的浪费。

市场竞争加剧，线下实体店客流下滑

总结

供应链末端(零售门店)缺乏足够或针对性的应对措施

供应链上下游协同是解决”零售门店”问题的重要方向

科学、精准的货架管理将是提升门店销售、实现供应链价值的重要方向

四、供应链的发展趋势

全渠道趋势

移动互联网的迅猛发展催生了O2O、C2B、P2P等新业态，全球传统产业开始受冲击，受互联网思维与互联网、大数据、云计算等技术深度影响出现变革，全球传统行业将互联网化，拥抱O2O全渠道零售大时代。

供应链日趋可视化

在运营中对商品广泛使用了电子标签，将线上线下数据同步，如SKU同步、库存同步、价格同步、促销同步；实现线上下单，线下有货，后台统一促销和价格。

供应链可视化以后，未来所有业务职能包括销售、市场、财务、研发、采购和物流等进行有机的集成和协同就有了可能，可以对消费者需求、门店或网上库存、销售趋势、物流信息、原产地信息等进行可视化展示，实现供应链敏捷和迅速反应。

新时代下的供应链可视化未来将持续向消费者、SKU、店员延伸，通过可视化集成平台，战略计划与业务紧密链接，需求与供应的平衡，订单履行策略的实施，库存与服务水平的调整等具体策略将得到高效的执行。

供应链预测智能化

在新零售的业态中，大量零售运营数据包括消费者、商品、销售、库存、订单等在不同的应用场景中海量产生，结合在不同业务场景和业务目标，如商品品类管理、销售预测、动态定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等，再匹配上合适的算法，即可对这些应用场景进行数字建模，逻辑简单来说就是“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”。

本质上说，智能算法是一项预测科技，而预测的目的不是为预测而预测，而是用来指导人类的各项行为决策，以免人在决策时因为未知和不确定而焦虑。

当全新的供应链体系，能够实时显示运营动态，如货龄、售罄率、缺货率、畅售滞销占比、退货率、订单满足率、库存周转率、目标完成比率等，同时又能相互链接和协同，那么将很容易形成通用运营决策建议，如智能选品、智能定价、自动预测、自动促销、自动补货和下单等。

在此基础之上，供应链管理人员所做的事情就是搜集信息、判断需求、和客户沟通、协同各种资源、寻找创新机会等。

⑹ 大数据分析方法解读以及相关工具介绍

大数据分析方法解读以及相关工具介绍
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？
大数据分析的五个基本方面
（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
AnalyticVisualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
SemanticEngines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
大数据处理
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
大数据分析工具详解 IBM惠普微软工具在列
去年，IBM宣布以17亿美元收购数据分析公司Netezza；EMC继收购数据仓库软件厂商Greenplum后再次收购集群NAS厂商Isilon；Teradata收购了Aster Data 公司；随后，惠普收购实时分析平台Vertica等，这些收购事件指向的是同一个目标市场——大数据。是的，大数据时代已经来临，大家都在摩拳擦掌，抢占市场先机。
而在这里面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看以下八大关于大数据分析的工具。
EMC Greenplum统一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收购了其EMC Greenplum统一分析平台（UAP）是一款单一软件平台，数据团队和分析团队可以在该平台上无缝地共享信息、协作分析，没必要在不同的孤岛上工作，或者在不同的孤岛之间转移数据。正因为如此，UAP包括ECM Greenplum关系数据库、EMC Greenplum HD Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC为大数据开发的硬件是模块化的EMC数据计算设备（DCA），它能够在一个设备里面运行并扩展Greenplum关系数据库和Greenplum HD节点。DCA提供了一个共享的指挥中心（Command Center）界面，让管理员可以监控、管理和配置Greenplum数据库和Hadoop系统性能及容量。随着Hadoop平台日趋成熟，预计分析功能会急剧增加。
IBM打组合拳提供BigInsights和BigCloud
几年前，IBM开始在其实验室尝试使用Hadoop，但是它在去年将相关产品和服务纳入到商业版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI云版本的 InfoSphere BigInsights使组织内的任何用户都可以做大数据分析。云上的BigInsights软件可以分析数据库里的结构化数据和非结构化数据，使决策者能够迅速将洞察转化为行动。
IBM随后又在10月通过其智慧云企业（SmartCloud Enterprise）基础架构，将BigInsights和BigSheets作为一项服务来提供。这项服务分基础版和企业版；一大卖点就是客户不必购买支持性硬件，也不需要IT专门知识，就可以学习和试用大数据处理和分析功能。据IBM声称，客户用不了30分钟就能搭建起Hadoop集群，并将数据转移到集群里面，数据处理费用是每个集群每小时60美分起价。

Informatica 9.1：将大数据的挑战转化为大机遇
Informatica公司在去年10月则更深入一步，当时它推出了HParser，这是一种针对Hadoop而优化的数据转换环境。据Informatica声称，软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而多样的数据源，包括日志、文档、二进制数据或层次式数据，以及众多行业标准格式（如银行业的NACHA、支付业的SWIFT、金融数据业的FIX和保险业的ACORD）。正如数据库内处理技术加快了各种分析方法，Informatica同样将解析代码添加到Hadoop里面，以便充分利用所有这些处理功能，不久会添加其他的数据处理代码。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族产品及Informatica平台的最新补充，旨在满足从海量无结构数据中提取商业价值的日益增长的需求。去年， Informatica成功地推出了创新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一个专门为大数据而构建的统一数据集成平台。

甲骨文大数据机——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系统包括Cloudera的Hadoop系统管理软件和支持服务Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文视Big Data Appliance为包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系统”。Oracle大数据机(Oracle Big Data Appliance)，是一个软、硬件集成系统，在系统中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一个开源R。该大数据机采用Oracle Linux操作系统，并配备Oracle NoSQL数据库社区版本和Oracle HotSpot Java虚拟机。Big Data Appliance为全架构产品，每个架构864GB存储，216个CPU内核，648TBRAW存储，每秒40GB的InifiniBand连接。Big Data Appliance售价45万美元，每年硬软件支持费用为12%。
甲骨文Big Data Appliance与EMC Data Computing Appliance匹敌，IBM也曾推出数据分析软件平台InfoSphere BigInsights，微软也宣布在2012年发布Hadoop架构的SQL Server 2012大型数据处理平台。
统计分析方法以及统计软件详细介绍
统计分析方法有哪几种？下面我们将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。

一、指标对比分析法指标对比分析法
统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。
指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。
二、分组分析法指标对比分析法
分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。
统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。
三、时间数列及动态分析法
时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。
时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。也就是说必须用可比价格（如用不变价或用价格指数调整）计算不同年份相同产品的价值，然后才能进行对比。
为了观察我国经济发展的波动轨迹，可将各年国内生产总值的发展速度编制时间数列，并据以绘制成曲线图，令人得到直观认识。
四、指数分析法
指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。
指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。
用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡种类繁多，如财政平衡表、劳动力平衡表、能源平衡表、国际收支平衡表、投入产出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。
六、综合评价分析
社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。
进行综合评价包括四个步骤：
1.确定评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。要注意指标体系的全面性和系统性。
2.搜集数据，并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理。可采用相对化处理、函数化处理、标准化处理等方法。
3.确定各指标的权数，以保证评价的科学性。根据各个指标所处的地位和对总体影响程度不同，需要对不同指标赋予不同的权数。
4.对指标进行汇总，计算综合分值，并据此作出综合评价。
七、景气分析
经济波动是客观存在的，是任何国家都难以完全避免的。如何避免大的经济波动，保持经济的稳定发展，一直是各国政府和经济之专家在宏观调控和决策中面临的重要课题，景气分析正是适应这一要求而产生和发展的。景气分析是一种综合评价分析，可分为宏观经济景气分析和企业景气调查分析。
宏观经济景气分析。是国家统计局20世纪80年代后期开始着手建立监测指标体系和评价方法，经过十多年时间和不断完善，已形成制度，定期提供景气分析报告，对宏观经济运行状态起到晴雨表和报警器的作用，便于国务院和有关部门及时采取宏观调控措施。以经常性的小调整，防止经济的大起大落。
企业景气调查分析。是全国的大中型各类企业中，采取抽样调查的方法，通过问卷的形式，让企业负责人回答有关情况判断和预期。内容分为两类：一是对宏观经济总体的判断和预期；一是对企业经营状况的判断和预期，如产品订单、原材料购进、价格、存货、就业、市场需求、固定资产投资等。
八、预测分析
宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来，就是预测分析。
统计预测属于定量预测，是以数据分析为主，在预测中结合定性分析。统计预测的方法大致可分为两类：一类是主要根据指标时间数列自身变化与时间的依存关系进行预测，属于时间数列分析；另一类是根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，属于回归分析。
预测分析的方法有回归分析法、滑动平均法、指数平滑法、周期（季节）变化分析和随机变化分析等。比较复杂的预测分析需要建立计量经济模型，求解模型中的参数又有许多方法。

⑺ 什么是“大数据,如何理解“大数据

大数据领域岗位职业发展你知道吗

方法/步骤

国家信息中心《2017中国大数据产业发展报告》对我国大数据产业发展的人才、政策、投融资、创新创业、产业发展、区域潜力、机构和人物影响力等多个维度进行了全面分析。结果显示，我国大数据发展总体处于起步阶段。乎冲旦但大数据领域资本热度依然坚挺，并逆势上扬，大数据企业融资总额及单个项目平均融资金额呈加速上升态势，大数据领域成为资本蓝海。

从岗位来看，由大数据开发、挖掘、算法、分析、到架构。从级别来看，从工程师判败、高级工程师，再到架构师，甚至到科学家。而且，契合不同的行业领域，又有专属于这些行业的岗位衍生，如涉及金融领域的数据分析师等。

大数据的相关工作岗位有很多，有数据分析师、数据挖掘工程师、大数据开发工程师、大数据产品经理、可视化工程师、爬虫工程师、大数据运营经理、大数据架构师、数据科学家等等，下面就讲讲其中的几个岗位。

数据分析师：日常工作内容有三个方面，第一是临时取数,第二是报表的需求分析，第三是业务专题分析。

数据挖掘工程师：日常工作内容主要有五类。第一是用户基础研究,第二是个性化推荐算法,第三是风控领域应用的模型,第四是产品的知识库,第五是文本挖掘、文本分析、语义分析、图像识别。

数据产品经理：日常工作内容：第一是大数据平台的建设，让获取数据、使用数据更加容易，构建完善的指标体系，实现对业务的全流程监控，提高决策效率，降低运营成本，提升应收水平；第二是数据需求分析，形岁扰成数据产品，对内可以提升效率，控制成本，对外增加创收，最终实现数据价值的变现。

大数据研发工程师：这个岗位是需求量最大的，日常工作内容有三个方面：第一是数据的采集，比如爬虫、日志采集等；第二是数据预处理、ETL工作，比如数据清洗、转换、集成、规约等；第三是大数据应用和可视化的开发。

此外，现在越来越多的行业领域也涉猎大数据,通常来说它们可以被大致分为两类：大数据工程与大数据分析。而这些领域互相独立又互相关联。

而随着AI（人工智能）的到来，未来大数据需要依赖于云计算平台海量的计算能力，同时通过大数据给人工智能提供内容。所以在未来十年，云计算，大数据，人工智能是这个时代对社会影响最深远的技术，为此我们需要提前做好准备。