大数据的分析可以做什么

Ⅰ 大数据培训学大数据以后可以做什么

在国内，与大数据相关的岗位主要分为以下几类：

数据分析师：运用工具，提取回、答分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力
数据挖掘师/算法工程师：数据建模、机器学习和算法实现，需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程
大数据工程师：运用编程语言实现数据平台和数据管道开发，需要计算机编程能力
数据架构师：高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，有垂直行业经验最佳，需要平台级开发和架构设计能力

Ⅱ 学大数据以后可以做什么工作

1. 数据分析师。

数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

2. 数据架构师。

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉hadoop，Hive等系统并有过实战经验。

3. 数据挖掘工程师。

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

成为数据挖据工程师需要具备深厚的统计学、数学、数据挖掘理论基础和相关项目经验，熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件之一，参与过完整的数据采集.整理.分析和建模工作。.具有海量数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop，hive，map-rece等。

4. 数据算法工程师。

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

需要具备的知识有：扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法；熟悉大数据生态，掌握常见分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapRece、Yarn、Storm、Spark等；熟悉Linux操作系统和Shell编程，至少熟悉Scala/Java/Python/C++/R等语言中的一种编程；熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。

5. 数据产品经理。

数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。

需要具备的技能有：有数据分析/数据挖掘/用户行为研究的项目实践经验 ；有扎实的分析理论基础，精通1种以上统计分析工具软件，如SPSS、SAS，熟练使用Excel、SQL等工具； 熟悉SQL/HQL语句，工作经历有SQL server/My SQl等的优先 ；熟练操作excel，ppt等办公软件,熟练使用SPSS、SAS等统计分析软件其中之一 ；熟悉hadoop集群架构、有BI实践经验、参与过流式计算相关经验者加分 ；熟悉客户端产品的产品设计、开发流程 。

Ⅲ 大数据具体是做什么有哪些应用

大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。

2. 政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。

3. 金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。

Ⅳ 大数据分析有什么作用

1、多维度分析

因为企业的产品或者业务在现有的环境下受到的印象因素很多，产品好不好，能不能满足用户的需求，市场需求大不大，竞争对手的行为以及用户体验度好不好等都是可以作为大数据分析的切入点，因此需要多维度的对数据进行整理和分析，才能最终找到提高产品性能或者改进业务能力的方法。

2、注意每一种大数据分析工具的适用性

一个大数据分析的过程中，并不是说只要采用一种大数据分析的工具就可以了，因为数据量的不一样，想要得到的数据结果也不一样，不一样的要求对于数据分析的要求不一致，因此适用的大数据分析工具也要是不一样的，如果数据样本的数据多，或者数据样本的质量不高，以及没有应用匹配的大数据分析工具都会影响到最终的数据分析的正确性。

3、正确的整合数据

在收集数据进行预处理放入数据库进行分析这个过程中，要选择好分析的方法，以及按照要求整理整合的数据存放至数据库，并且要求数据之间进行转化，因为数据的格式不一样，我们通常需要将数据进行整合，有的时候可能是几个变量整合为一个，有的时候是一个变量整合为另几个变量，整合好数据才能减少分析结果的误差。

4、数据结果可视化

通过前面的整理和分析，形成了相应可以体现预测趋势的结果，将数据结果可视化，才能提高企业信息的透明度，提高企业效率，帮助企业的业务处理更加的方便快捷。

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Ⅳ 大数据分析培训可靠吗，能做什么工作

大数据分析师有两种岗位定位：
大数据科学家，Data Scientist，DS
职能是算法分析，是基于对行业背景版的了解帮权助客户作出预期计算。而这里面就会涉及到很多专业知识，俗称统计分析。
大数据工程师，Data Engineer，DE
相对DS，DE就比较杂了，做的事情也多。DS只负责算法输出，而其余的都是DE来做。
大数据分析类的职位在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力。

Ⅵ 大数据分析的具体内容有哪些

随着互联网的不断发展，大数据技术在各个领域都有不同程度的应用
1、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(Web、App或者传感器形式等)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。
2、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。
3、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。
4、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(Predict)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Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，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，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

Ⅶ 大数据可以做什么

从大数据的技术体系来看，大数据涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，这一系列操作的结果就是让数据产生价值，也就是“数据价值化”，随着未来更多的社会资源将进行数据化改造，大数据所能够起到的作用也会越来越明显。所以当前更多的企业对于大数据越来越关注，而掌握大数据技术的职场人也会有更多的发展机会。对于企业来说，利用大数据技术不仅能够全面升级自身的运营方式，也能够促进企业的管理，以及产品的创新。从这个角度来看，大数据的发展前途对于企业的发展前途有重要的影响，在当前产业结构升级的大背景下，大数据的发展前景还是非常广阔的。当然，企业要想充分利用大数据，还需要逐渐完善大数据的应用体系，包括物联网、云计算、传统信息系统等。对于职场人来说，掌握大数据技术会在一定程度上促进自身的岗位升级，而且也会打开更多新的就业渠道。目前大数据岗位比较集中在互联网领域，这与互联网行业自身的特点有关系，随着大数据技术逐渐开始落地到传统行业领域，整个传统企业会释放出大量的大数据岗位，而且这些岗位的附加值往往也比较高。

Ⅷ 大数据能用来做什么

大数据为我们提供了巨大的机遇，帮助我们开发新的创意产品和服务，例如手机APP或企业商业智能产品。它可以促进经济的增长和就业机会，可以大大提高人们的生活质量。
一、 医疗：提高诊断和治疗的水平
大数据为提高医疗信息处理效率提供了解决方案，从而为企业、公共部门和公民创造价值。对大型临床数据集的分析可以优化新药和治疗的临床和成本效益，患者可以受益于更及时和适当的护理。数据互操作性至关重要，因为数据来自不同的和异构的来源，如生物信号流、健康记录、基因组学和临床实验室测试等。
二、 商业：企业无形资产，助力企业决策
如今，大数据非常重要，它可以直接影响企业的估值。大数据已经成为企业一种关键的无形资产，可以通过数据收集加以衡量，并计入估值。企业如何使用数据以及基于数据做出的决策也将影响企业决策的成功率。
三、 数据：数据市场的价值
在过去十几年里，信息技术直接或间接地推动了中国的经济增长，数据的作用已经从简单支持商业决策转变为自身的价值存在。在新的网络经济中，开放的数据市场已变得至关重要。

四、 交通：减少事故和交通堵塞
交通部门可以从道路传感器收集大量的数据。智能利用这些大数据，可以支持政府优化交通流管理。市民和公司可以通过使用路线规划大大节约出行时间。
五、 环境：降低能源消耗
大数据革命带来了应对环境挑战的新方式。更好地利用全球可用的数据集有助于科学家开展研究，并使决策者能够就洪水等自然灾害作出知情和决策，以应对气候变化和降低成本。智能城市还设有数据中心，根据可再生能源和其他有用指标的可用性，调整公共建筑的电力消耗。
六、 农业：更安全的食品和更高的生产力
在农业领域智能地使用大数据，可以同时提高生产率、粮食安全和农民收入。通过对传感器和地球观测数据的智能和广泛使用，可以有效改善我们今天的耕作方式。这包括可以在我们的农业实践中更有效地利用自然资源(包括水或阳光)。有了先进的技术，农民也可以获得他们的农业机械正在如何工作的实时数据，以及历史上的天气模式、地形和作物表现。

Ⅸ 大数据能做什么

随着互联网时代的迅猛发展，大数据全面融入了现代社会的生产、生活中，并将大大改变全球的经济。大数据，它其实不仅仅是一种技术，更是战略资源。

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

Ⅹ it公司的大数据分析做什么

it公司的大数据分析主要做的内容如下：

不同的公司内容有差异，一般都是：首先是设计和实现数据平台的基础框架和功能组件，如统一前后端基础组件、配置和权限管理、数据源接入、任务调度、作业管理、搜索等。

其次是设计并实现面向研发运维（DevOps）领域的数据中台的技术方案。接着是负责对数据平台的调优、日常运维和监控，支撑业务稳定。最后优化治理数据平台系统结构，进行微服务化的设计、开发和部署。

简介：

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

大数据作为时下最火热的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。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。