数据分析的方向
数据分析
一、销售数据分析，可以做得很细，也可以是区域性质的。
A大的方面，可以是区域销售市场的数据报表，同竞争品牌，同区域市场数据变化，如同比、环比数据对比。
B小的方面可以具体到销售个人。通过对区域、个人销售数据分析而得出结论，销售个体需要哪些培训、提升、激励。
从而给营运部门数据支持，给货品部门数据分析。营运部门（或者市场部门）根据数据分析而制定市场计划，货品部门根据数据而制定货品调配策略。公司高层通过数据分析而制定发展计划。
二、货品数据分析
1、新货销售数据分析。通过数据跟踪调整上货节奏、货品调整计划、货品促销制定，折扣率控制。
2、库存数据，监控库存情况，库存预警
3、具体款式细节畅滞销售款式、颜色统计，从而为买手制作货品备忘录，为陈列部门提供数据支持，陈列部门参考畅滞销货品，调整实体店面陈列手法。
4、历年来销售数据、买货数据分析，验证调整上货节奏、季节变化因素，买货额度。
年大数据行业现状及发展趋势分析24
中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告 （2015-2020年） 报告编号：1579399
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/da481539.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息 报告名称：中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告（2015-2020年） 报告编号：1579399 ←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥6750 元可开具增值税专用发票 网上阅读：https://www.360docs.net/doc/da481539.html,/R_QiTaHangYe/99/DaShuJuDeXianZhuangHeFaZhanQuShi.html 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 产业现状 大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。如今的数据已经成为一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来，那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。 市场容量 继物联网、移动互联网、云计算之后，大数据再次挑动整个IT产业的神经。这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产，更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥，大数据让“智能之门”从来没有像现在这样距离我们之近。现阶段企业要积极引入大数据技术，还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合，在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价值，最终帮助企业推开智慧之门。众所周知，依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合，大数据大幅降低了普通企业获得“智慧”的门槛。而在过去，商业智能才是企业获得“智慧”的主要技术手段，一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现，需要专用硬件和专业ETL工具，项目投资不菲而且建设周期长，这就让大量中小企业对商业智能望而却步。正是基于此，当同样能给企业带来“智慧”的大数据一出现，就受到企业的普遍欢迎。全
大数据发展的几大方向
大数据发展的几大方向 大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向 方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。了解详情 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此
工业大数据分析技术与前沿技术趋势
工业大数据分析技术与前沿技术趋势 工业大数据具有实时性高、数据量大、密度低、数据源异构性强等特点，这导致工业大数据的分析不同于其他领域的大数据分析，通用的数据分析技术往往不能解决特定工业场景的业务问题。工业过程要求工业分析模型的精度高、可靠性高、因果关系强，这样才能满足日常工业生产需要，而纯数据驱动的数据分析手段往往不能达到工业场景的要求。工业数据的分析需要融合工业机理模型，以“数据驱动+机理驱动”的双驱动模式来进行工业大数据的分析，从而建立高精度、高可靠性的模型来真正解决实际的工业问题。因此，工业大数据分析的特征是强调专业领域知识和数据挖掘的深度融合。本节主要对时序模式分析技术、工业知识图谱技术、多源数据融合分析技术等三种典型的工业大数据分析技术进行介绍。 1 时序模式分析技术 伴随着工业技术的发展，工业企业的生产加工设备、动力能源设备、运输交通设备、信息保障设备、运维管控设备上都加装了大量的传感器，如温度传感器、振动传感器、压力传感器、位移传感器、重量传感器等，这些传感器在不断产生海量的时序数据，提供了设备的温度、压力、位移、速度、湿度、光线、气体等信息。对这些设备传感器时序数据分析，可实现设备故障预警和诊断、利用率分析、能耗优化、生产监控等。但传感器数据的很多重要信息是隐藏在时序模式结构中，只有挖掘出背后的结构模式，才能构建一个效果稳定的数据模型。
工时序数据的时间序列类算法主要分六个方面：时间序列的预测算法如ARIMA，GARCH 等；时间序列的异常变动模式检测算法，包含基于统计的方法、基于滑动窗窗口的方法等；时间序列的分类算法，包括SAX 算法、基于相似度的方法等；时间序列的分解算法，包括时间序列的趋势特征分解、季节特征分解、周期性分解等；时间序列的频繁模式挖掘，典型时序模式智能匹配算法（精准匹配、保形匹配、仿射匹配等），包括MEON 算法、基于motif 的挖掘方法等；时 间序列的切片算法，包括AutoPlait 算法、HOD-1D 算法等。 工业大数据分析的一个重要应用方向是对机器设备的故障预警和故障诊断，其中设备的振动分析是故障诊断的重要手段。设备的振动分析需要融合设备机理模型和数据挖掘技术，针对旋转设备的振动分析类算法主要分成三类：振动数据的时域分析算法，主要提取设备振动的时域特征，如峭度、斜度、峰度系数等；振动数据的频域分析算法，主要从频域的角度提取设备的振动特征，包括高阶谱算法、全息谱算法、倒谱算法、相干谱算法、特征模式分解等；振动数据的时频分析算法，综合时域信息和频域信息一种分析手段，对设备的故障模型有较好的提取效果，主要有短时傅里叶变换、小波分析等。 2 工业知识图谱技术 工业生产过程中会积累大量的日志文本，如维修工单、工艺流程文件、故障记录等，此类非结构化数据中蕴含着丰富的专家经验，利用文本分析的技术能够实现事件实体和类型提取（故障类型抽取）、事件线索抽取（故障现象、征兆、排查路线、结果分析），通过专家知
大数据未来五年发展趋势统计分析报告
大数据未来五年发展趋势统计分析报告 随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到各行各业。2017年中国的大数据行业发展趋势是什么,大数据行业整体市场规模如何,大数据行业前景如何?下面跟随物联网解决方案供应商及其蓝牙模块、iBeacon厂家云里物里科技一起来看下。 (一)大数据行业整体市场规模及预测 整体来看，2017年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了234亿元，和去年相比增速超过39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。 (二)大数据在各行业应用状况 (1)企业哪些方面需要大数据? 根据大数据分析结果，将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%，32.7%，29.4%，29%。整体来看，大数据的应用范围广泛。 (2)多少企业应用到了大数据?
大数据分析对企业的发展越来越重要，35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。 (3)这些企业如何使用大数据? 根据数据显示，38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5%的企业分析历史数据;通过机器学习，辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5%。 (三)各行业大数据的发展水平如何? 我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。
现代通信技术及发展前景
现代通信技术及发展前景 信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门都可称作信息部门。 信息技术能够延长或扩展人的信息功能。信息技术可能是机械的，也可能是激光的；可能是电子的，也可能是生物的。 信息技术主要包括传感技术，通信技术，计算机技术和缩微技术等。 传感技术的任务是延长人的感觉器官收集信息的功能；通信技术的任务是延长人的神经系统传递信息的功能；计算机技术则是延长人的思维器官处理信息和决策的功能；缩微技术是延长人的记忆器官存贮信息的功能。当然，这种划分只是相对的、大致的，没有截然的界限。如传感系统里也有信息的处理和收集，而计算机系统里既有信息传递，也有信息收集的问题。 目前，传感技术已经发展了一大批敏感元件，除了普通的照像机能够收集可见光波的信息、微音器能够收集声波信息之外，现在已经有了红外、紫外等光波波段的敏感元件，帮助人们提取那些人眼所见不到重要信息。还有超声和次声传感器，可以帮助人们获得那些人耳听不到的信息。不仅如此，人们还制造了各种嗅敏、味敏、光敏、热敏、磁敏、湿敏以及一些综合敏感元件。这样，还可以把那些人类感觉器官收集不到的各种有用信息提取出来，从而延长和扩展人类收集信息的功能。 通信技术的发展速度之快是惊人的。从传统的电话，电报，收音机，电视到如今的移动电话，传真，卫星通信，这些新的、人人可用的现代通信方式使数据和信息的传递效率得到很大的提高，从而使过去必须由专业的电信部门来完成的工作，可由行政、业务部门办公室的工作人员直接方便地来完成。通信技术成为办公自动化的支撑技术。 计算机技术与现代通信技术一起构成了信息技术的核心内容。计算机技术同样取得了飞
数据研究分析发展方向
数据分析发展方向
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?数据分析员所在部门：市场研究公司数据部 上级职位：数据部经理 主要工作内容/职责/流程: 根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员. 应聘数据分析员,要遵守岗位职责: 1. 持证上岗。 2. 热爱本职工作，具有高度的责任心和忘我的工作精神，爱岗敬业，工 作认真细致，能认真完成公司交给的各项工作任务。 3. 要求掌握较深的业务知识和计算机应用知识，能用行业各种应用软件 进行各种数据分析和综合数据处理，加工成有用的信息提供领导进行决策；能配合系统管理员进行计算机网络维护及管理。 4. 负责本公司计算机信息网络数据的收集、传递（主要是上报）和管理 工作，对各网点上报的数据和本机房传递的信息数据，要做好详细的“数据传递纪录”，对未按时间要求漏报和数据有误的网点要及时督促，每月将各经营站点数据上报情况通报一次；负责各类数据的整理、汇总和分析处理工作，及时向本公司领导及有关部门上报信息数据，做好相关纪录； 负责本公司网络信息数据的安全管理，及时做好各类数据及报表的备份工作，做好归档、保管工作，做好信息数据的保密工作，严禁向未授权单位、部门及个人提供各类信息数据；负责机房文件收发、归档和保管工作。 5. 遵守特定的工作时间：必须等各网点数据传输完毕核对无误后才能下 班。 数据分析员的工作不算很累,比较程序员的工作轻松多了.至于前途问题谁都说不定啊.月薪的话,就要看你是做在什么公司做什么数据分析了.在公司当然有前途,月薪高. ?知己知彼，IT公司对数据挖掘相关从业者的的要求 原文地址：知己知彼，IT公司对数据挖掘相关从业者的的要求作者：biclou d 经常有人咨询数据挖掘该学什么，怎么学，先看看各公司的要求，对着摸索着学习。 路走对了，就不怕远，wish u good luck！ 1.一淘广告技术 算法工程师-数据挖掘 工作年限 3年以上 学历要求硕士 岗位描述 1. 对数据敏感，热爱数据挖掘领域的工作
大数据技术进展与发展趋势
大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式
计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩
大数据发展趋势标准答案
大数据发展趋势答案
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大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ?
答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ?
? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了!
大数据研究分析方向教学计划
大数据分析方向教学计划
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大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python
详谈数据可视化的现状及发展趋势
现如今，数据可视化由于数据分析的火热也变得火热起来，不过数据可视化并不是一个新技术，虽然说数据可视化相对数据分析来说比较简单，但是数据可视化却是一个十分重要的技术。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于数据可视化的现状以及数据可视化的发展趋势。 首先我们说一下国外的数据可视化的发展现状，其实在外国，数据可视化是一个成熟的技术，他们借助数据可视化技术，有很多的视觉化传播媒体使用图像化的方式进行传播信息，从而 提升了自己的影响力。像一些知名的媒体比如卫报、芝加哥论坛报、BBC、ABC等，都是用 数据可视化让自身影响力大大提高。其实随着电脑技术的成熟和搜索引擎技术的发展，政府 信息公开化，众包模式的兴起，人们获取和解读数据的可能性大大提高，基于数据挖掘、理 解数据基础上的数据新闻可视化，成为新闻叙事手段一个新的发展方向和突破。 那么国内的数据可视化的发展现状是什么呢？其实我国媒体利用数据可视化进行新闻报道处 于刚刚起步阶段。这是因为在过去，我们借助于常用饼状图、柱状图、表格等形式来美化版面，通过数字加空镜头、画外音的形式宣扬某一领域的发展历程。这种报道方式陈旧，内容 抽象化，语言机关化公文化，流于表面，难以让受众真正理解和思考数字的纵深意义，揭示 事件发展的方向和趋势。所以说，要想改变这一状态，就需要不破不立。现在有很多的媒体 都显示了我国数据可视化相比过去有所发展。 那么数据可视化的发展趋势与现存问题是什么呢？其实在未来数据可视化的发展历程中，数 据的处理能力为核心，交互式可视化是新趋势。数据可视化新闻对新兴技术的依赖，暴露出
传统媒体的短板。数据可视化使受众与媒体的关系发生根本变化，得以感受到传统报道难以 揭示的现象和规律。当然需要注意的是，我们相信数据的力量但不能只靠数据，数据也可能 存在误差，要避免数据偏差和数据失真，就要学会去除噪音数据的干扰和不断修正的方法。 加之数据可视化新闻制作周期长、人力成本高，与新闻的时效性存在一定冲突都有待于未来 技术的进一步发展来提升报道质量，缩短报道时间。另外，尽管主流媒体和新兴媒体在新闻 报道中做了大量数据可视化的尝试，但其发展仍然面临着受众关注度不高、数据源开发有限、相关专业人才匮乏等问题。所以说我国的数据可视化还有很长的路要走。 在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据可视化的相关知识，具体包括国内外的数据可 视化的发展现状以及数据可视化的发展趋势与现存问题，通过这些内容我们可以更好地理解 数据可视化。
大大数据分析报告方向教学计划清单
大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python
商务智能发展现状及市场发展趋势
商务智能的发展现状及发展趋势 一．总论 在目前信息技术广为普及的条件下，企业虽然可以借助信息技术从各种途径收集各种数据，但如何对浩瀚如海的数据进行快速科学的处理，如何从海量的信息中获取对企业管理最有价值的知识，并结合企业经营者的分析和判断，为企业决策提供支持，仍是亟待解决的事情。商务智能技术的出现则为上述问题提供了新的理论基础和技术选择。所谓商务智能，是明显区别于商业智能的一种数据分析技术，其内容的获取和显示方面都有终端技术。现今，商务智能已经发展成不仅仅只是软件产品和工具，而是一种整体应用的解决方案，甚至升华为一种管理思想，体现的是一种理性的经营管理决策的能力，即全面、准确、及时、深入分析和处理数据与信息的能力。 商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地存储和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价，服务质量评价、客户满意度评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的经营活动提供决策信息。它是企业利用现代信息技术进行收集、管理和分析结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。主要由数据仓库环境和分析环境两部分构成。
二．商务智能发展现状 1.商务智能市场规模 从2004年开始，中国商务智能应用市场保持了超过40%以上的年增长率。据IDC最新预测:目前商务智能解决方案在中国的市场价值将达到约4.38亿美元，增幅41%，超过业界平均水平3倍，这说明中国商务智能正处于蓬勃发展的上升期。 2.商务智能市场分布 3/4垂直市场：投入商务智能应用的所有企业中大企业占到50%。 3/4平行市场：目前仍以企事业单位用户中的电信行业、金融、银行、证券行业为主。统计、税务、工商等部门的政府用户对BI应用的需求也比较迫切。 3/4区域市场：七个大区中华北区、华东区、华南区、占到市场份额的90%。 3.商务智能的应用情况 固定报表。目前中国市场上的商务智能应用主要停留在这个层面的利用。OLAP分析：生成OPAL模型，建立各主题分析部分所需的综合、统计分析运算及相应的多维结构，然后在多维模型中分析，可完成大到多级业务综合分析，小到针对某一个领域的指标多角度分析。 数据挖掘：是一个萃取和展现新知识的流程。通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为
数据分析技术发展趋势预测
随着数据时代的高速发展，庞大复杂的数据量，繁琐的数据分析流程将会对企业运营造成不小的麻烦，企业领导者就需要寻找合适的服务和技术来应对复杂数据带来的困惑，解决数据带来的麻烦。同时，庞大的数据也为企业发展带来了机遇。庞大的数据量与云计算技术强大的处理能力相结合，可以实现数据大规模的训练和执行制定的算法。未来数据分析技术的发展空间需求巨大，下面我将对未来数据分析技术发展做出五点预测。 1.数据分析能力不断增强 未来数据的处理量将几何式的增长，现有的处理分析技术可能无法满足数据的及时分析。因此，增强数据分析能力将是未来数据分析技术发展的第一要务。同时，增强分析技术与BI的结合将持续推动着企业的发展。 2.增强数据管理的能力 庞大的数据量必将造成数据管理的欠缺，未来数据分析技术的发展也将全面提升数据管理能力。增强数据管理利用ML功能和AI引擎来制定企业信息管理类别，包括数据质量、元数据管理、主数据管理、数据集成以及数据库管理系统自我配置和自我调整。相信未来通过添加ML和自动化服务级别管理，手动数据管理任务将大大减少。 3.持续智能化发展 智能化的发展解决了繁琐的运营流程，未来数据分析技术的发展也必将沿袭智能化的发展。持续型智能是一种设计模式，在这种模式中，实时分析集成在业务操作中，处理当前和历史数据，以指定响应事件的操作。它提供决策自动化或决策支持。为数据分析处理提供强有力的推动力。 4.区块链模式的引入 区块链的核心理念便是去中心化。主张是在不受信任的参与者网络中提供分散的信任。数据分析技术的未来发展也需要解决网络中的不信任。通过区块链来提高人与人之间的信任度，对于数据的分享将会是有力的。区块链是一种数据源，而不是数据库，不会取代现有的数据管理技术。它会是数据的推动力。 5.持久性的内存储量 新的持久型内存技术将有助于降低采用支持内存计算的体系结构的成本和复杂性。可以为高性能工作负载提供高性价比的大容量内存。它有潜力提高应用程序的性能、可用性、启动时间、集群方法和安全实践，同时控制成本。新的服务器工作负载不仅要求更快的CPU性能，还要求更大的内存和更快的存储空间。
大数据库时代的到来移动互联网发展趋势数据分析报告
国内最大的移动应用统计分析平台友盟(UMENG)今天公布了《移动互联网重塑用户生活：友盟2012年年度数据报告》，通过对其平台上的10多万款iOS、Android应用进行分析，全景展示了2012年的中国移动互联网面貌。 本次报告得出的主要结论有： － 2012年中国移动互联网发展迅猛，活跃用户达到2.45亿人，其中iOS 8500万人、Android 1.6亿人。 －全年应用月启动次数暴涨16倍，月使用时长猛涨12倍。 －一年来用户使用各个类别应用的总使用频率和时长均有提升，其中视频类应用人均日使用时长增长259％，从9分钟增至31分钟，使用频率也增长了24％，用户开始习惯在移动设备上看长视频。 －系统工具类使用频率下降21％，说明用户都不太爱折腾了；阅读类使用频率上升114％，但使用时长下降了6％，说明用户更喜欢阅读短内容。 －男性是移动用户主导，但并没有比女性多太多，尤其是iOS平台男性只多0.2个百分点，Android 平台上男性则多10.6个百分点。 －男性更偏爱音乐、视频类，以及冒险、棋牌类游戏(70％)；女性更偏爱拍摄美化(68-75％)、电商类(60％)和小游戏，尤其是教育、家庭、儿童类游戏(65％)。 －用户分享内容全天有两个高峰期，一是中午12-14点，二是午夜0点前后，夜猫子很多。职场白领多活跃在9点、14点工作时间和20点晚饭时间，青少年和学生则是13点午休时间和18-20点晚间时段。 －男性和女性进行微博社交分享的情况基本均衡，其中男性占54.4％。 －社交成为移动应用重要元素，有社交分享行为的用户粘性更高，活跃度提升3.5-3.8倍。 －设备分布方面，iPhone一直占iOS设备总量的74-82％，其中在iPhone 5 9月面世的时候达到最高点；iPad去年年底达到最高的23％，因为适逢iPad 4、iPad mini行货上市，也扩大了iPad 在国内平板机市场上的份额。 －Android设备中三星和HTC还是大头，分别占21％、11％，不过比去年的28％、25％已经大大
大数据时代情报分析的需求和发展趋势
大数据时代情报分析的需求和发展趋势什么是大数据，所谓大数据我们可以称之为巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。我们现在所生活的时代，是个数据大爆炸的年代，更多的时候我们依赖的是网络，网络所传输的数据是无比庞大的，所以情报分析和决策都至关重要。 随着大数据时代的到来随着大数据时代的到来，我们对各类数据的获取拥有了更广泛和便利的渠道，这些数据为我们决策质量的提升起到了重要作用。这些数据包括：互联网实时产生了大量的电商消费品交易数据、交互数据，竞争对手的价格与市场表现，以及消费者的评价与偏好等；上市公司定期发布着企业财务数据、证券与投行公司定期发布行业情报与数据等；政府网站不断公开各类统计数据，包括行业运行数据、海关进出口、宏观经济运行、专利申报、企业信用等；财经媒体不断调研发布商业情报，各类行业动态数据等；各类专业期刊、行业期刊、电子数据库都随时产生着有价值的决策信息和情报等… 如何利用大数据提炼出有价值的情报，从而准确决策、抢占先机，是提高竞争力的新课题。传统的决策分析体系内部为信息系统，而非情报系统，决策信息不足；只为了掌握情况，而非预知变化占先机，不利于规避风险获得资源；传统决策分析体系是管理手段，而非竞争手段，不利于跟踪技术与市场前沿的变化，持续创新，正面临着一个重大挑战。 对于在数据分析领域扮演重要角色的情报研究工作而言，大数据的理念和技术既带来了机遇，也带来了挑战。一方面，在大数据时代，情报研究工作正在得到空前的重视，
数据分析与可视化专业方向分析
信息与计算科学专业方向分析 ——数据分析与可视化 一、概念 数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。 二、作用与意义 数据分析工作在现实中的价值存在，无论是对于国家政府部门、企事业单位，还是民营企业等其他类型组织来说，任何工作都要在经过一定程度的分析之后再作决策，不经分析判断就拍板的“拍脑门”决策带来的危害已经被人们所广泛认识。数据分析工作，不仅能通过对真实数据的分析去发现问题，还能够通过经济学原理建立数学模型，对投资或其他决策是否可行进行分析，预测未来的收益及风险情况，为作出科学合理的决策提供依据。 数据分析工作用事实说话，用数据揭示工作现状和发展趋势，改变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，客观地抓住了工作中存在的突出问题，使这些问题无可争辩地反映在面前，促使人们不得不努力提高水平、改正问题。数据分析工作提高了工作效率，增强了管理的科学性。无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节，数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。它应用于经济发展的
最新 分析大数据时代信息经济发展趋势及应对措施-精品
分析大数据时代信息经济发展趋势及应 对措施 摘要：大数据时代的不断发展，推动着企业经济不断上升。大数据时代的数据处理技术逐渐走向主导地位，隐私信息安全不容忽视，如若泄露，后果不可估计，所以保护信息安全十分关键，但在发展的过程中缺少人才。综上分析大数据时代信息正在带动经济发展，只是存在一些不足，并提出时效性应对措施，为大数据时代信息经济发展趋势提供参考意见。 关键词：大数据时代信息经济发展趋势应对措施 如今早已是信息引导的社会，我们感知这个社会也都是来源数据信息，整个社会的发展，信息数据发挥着不可替代的作用。大数据信息时代对国家经济宏观调控有很大的帮助，价值观以及方法论所产生的科技效果是这场变革的巨大推动力。大数据是占领经济市场的必要因素，也是推动国家经济发展的核心武器。 一、大数据时代的概述 1.大数据的内容 数据现已占领到各行各业，大数据相对于大多数人来说都不太熟悉，这是一个没有定义的抽象词语，目前大数据整个过成就是运用信息技术进行数据分析，把大量混乱复杂的数据进行整理，然后提取有价值信息并展示。 2.大数据的特征 大数据的特征在含义中就能一目了然，主要体现在四大方面：数据信息量大，数据各种各样，数据整理快速，数据规模大。这些都是最显著的特征，这些特征都是在说明现在的大数据正在一步一步的完善，慢慢走向成熟。 3.大数据的影响 伴随着互联网的快速发展，我们迎来了云时代，与此同时大数据也是吸引了众人的眼球。现在的21世纪大数据已经占有绝对的优势，也是涉及到了各个领域，目前就淘宝的应用就是一个实例，淘宝就是属于和物流配送的结合体，阿里巴巴企业利用大数据时代信息不断地发展新型业务。
大数据未来五年的发展趋势分析
如果说2012年是大数据概念为人所知、引人瞩目、小试牛刀的一年，那么2013年大数据将会实现产品部署，早期投资获得回报，一小部分的产业被颠覆。到了2014年，各种大数据项目和系统很可能成为标准配置，到处可见。 今年，大数据和云计算一起作为科技术语出现。大数据意味着非常多的事情，但是被援引的次数太多了，几乎失去了其本来的定义。大数据的定义通常和速率（数据移动得快），体积（数据规模庞大），和种类（非结构化和结构化的信息）三点有关。 大数据真的如人们所描述的那样吗？是的。对我来说，大数据代表了科技和商业的一致——也就是首席信息官们始终追求的圣杯（Holy Grail）——成为了一件顺理成章的事情。大数据项目从本质上来说和营收、风险利润是相关的。换句话说，信息科技和商业世界情不自禁地联合了起来。 显然我们正处在一个追捧大数据的阶段，我认为可以和1990年代末的Linux和2000年代初的开源软件运动相提并论。那时候Linux正要开始改变世界，和微软等厂商一较高下。从许多方面来说，Linux和开源软件（比如安卓）的确改变了一切。但是在行业变革的过程中发生了一个有趣的事情——开放软件成了每一个数据中心的标准配置，如今已经被认为是理所应当了。这场变革发生了，我们仅仅是不再谈论它而已。云计算也是一样。 大数据会遵循同样的发展路线。当然，会创造数百万个工作机会，相关人才也会变得有一点抢手。公司们也会用大数据升级各自的行业。随着Cloudera这样的创业公司成为新的红帽子（Red Hats），各家厂商的市场座次也逐渐明朗。 如下是我对大数据未来几年的展望。 2013年：2012年的试验项目成品化，每一个行业的垂直领域都会有一个成功的大数据案例。 2014年：在2013年成功经验和客户研究案例的基础上，一些行动快速的市场跟随者将进入大数据领域。各个行业都将遵循大数据的游戏规则。初期的回报看上去会很不错。公司的主要关注点在内部数据上，因为有很多东西可以挖掘。外部数据也很有用，但是这段时期不会有什么新进展。 2015年：在制定大数据计划时，公司们开始将目光投向外部数据。在2015年之前，消费者所面对的公司都在花费大部分时间用于研究外部信息。每一个分析师和数据仓库都将会有一个Hadoop计算簇和一个大数据层。像Hadoop这样的技术不再受人关注，因为这些技术始终非常重要，慢慢淡化进入软件栈。围绕大数据题材的整合并购开始加速。 2016年：数据驱动的决策代替了直觉和常识。这个时候公司们要开始仔细思考数据的使用，避免出现无意义的数据。公司会因为错误解读了数据而导致重大事故的发生。 2017年：云和大数据、数据仓库合并起来，成为了一项服务，“分析即服务”和“数据即服务”成为主流。很少有公司真正考虑创建自己的Hadoop计算簇进行整合工作。大数据基础设施即将实现。注意：2017年是这些大数据即服务为大众所普及的一个估算时间。大数据即服务的市场竞争在这个时间段正在进行，将会于不久涉及到关键的大范围用户群。大数据在IT采购周期上又是怎样的情况呢？大数据项目需要有更多高级别的管理人员。分析如下： 首席信息官：大数据项目终于能让首席信息官解决一直以来的“我们一致吗？”问题。首席财务官：将大数据分析作为控制成本、最大化利润的方式。潜在风险是公司有可能因为忽略人的因素而失去好的机会。 首席市场官：2012年，首席市场官成了IT采购的红人。不过这有点不太合理，因为首席市场官主要依赖外部数据和信号判断项目。 首席运营官，采购人员：大数据可以让存货、供应和制造过程自始至终都可以进行追踪。效率能够得到改进。
数据分析发展方向
?数据分析员所在部门：市场研究公司数据部 上级职位：数据部经理 主要工作内容/职责/流程: 根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员. 应聘数据分析员,要遵守岗位职责: 1. 持证上岗。 2. 热爱本职工作，具有高度的责任心和忘我的工作精神，爱岗敬业，工 作认真细致，能认真完成公司交给的各项工作任务。 3. 要求掌握较深的业务知识和计算机应用知识，能用行业各种应用软件 进行各种数据分析和综合数据处理，加工成有用的信息提供领导进行决策； 能配合系统管理员进行计算机网络维护及管理。 4. 负责本公司计算机信息网络数据的收集、传递（主要是上报）和管理 工作，对各网点上报的数据和本机房传递的信息数据，要做好详细的“数 据传递纪录”，对未按时间要求漏报和数据有误的网点要及时督促，每月 将各经营站、点数据上报情况通报一次；负责各类数据的整理、汇总和分 析处理工作，及时向本公司领导及有关部门上报信息数据，做好相关纪录； 负责本公司网络信息数据的安全管理，及时做好各类数据及报表的备份工 作，做好归档、保管工作，做好信息数据的保密工作，严禁向未授权单位、 部门及个人提供各类信息数据；负责机房文件收发、归档和保管工作。 5. 遵守特定的工作时间：必须等各网点数据传输完毕核对无误后才能下 班。 数据分析员的工作不算很累,比较程序员的工作轻松多了.至于前途问题 谁都说不定啊.月薪的话,就要看你是做在什么公司做什么数据分析了.在 公司当然有前途,月薪高. ?知己知彼，IT公司对数据挖掘相关从业者的的要求 原文地址：知己知彼，IT公司对数据挖掘相关从业者的的要求作者：bicloud 经常有人咨询数据挖掘该学什么，怎么学，先看看各公司的要求，对着摸索着学习。 路走对了，就不怕远，wish u good luck！ 1.一淘广告技术 算法工程师-数据挖掘 工作年限 3年以上 学历要求硕士 岗位描述 1. 对数据敏感，热爱数据挖掘领域的工作 2. 思维敏捷，良好的逻辑分析能力、良好的沟通及组织能力，能在一定压力下工作