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：biclo ud
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
职位描述：
1.负责推荐相关算法研发；
2.进行海量数据处理技术研发、优化；
3.进行用户行为分析研究。
职位要求：
1.重点学校本科及以上学历，计算机或数学相关专业；
2.有数据挖掘相关经验，有自然语言处理、搜索/推荐技术相关经验优先；
3.精通C、C 开发，熟悉Linux开发环境；
4.掌握1-2种脚本语言；
5.学习能力强、有责任感、团队合作意识、抗压力强。
豆瓣
算法与数据挖掘工程师(自然语言处理方向)
职位描述:
1. 维护与改进豆瓣的文本挖掘、搜索相关的算法和应用
2. 为网站的改进和推广提供数据和分析支持
3. 跟踪互联网领域相关的算法进展和发展趋势
职位要求:
1. 热爱探索和钻研,相信算法能够改变人们的生活
2. 熟悉自然语言处理和信息抽取(IR)的相关算法
3. 能够使用C独立实现复杂的算法结构
4. 极佳的逻辑分析能力和学习能力,善于应对各种智力挑战
5. 本科或本科以上数学、物理、计算机或其他相关领域的训练
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9.算法和数据挖掘专家(推荐系统方向)
职位描述:
1. 维护与改进豆瓣的推荐与数据挖掘算法
2. 为网站的改进和推广提供数据和分析支持
3. 跟踪互联网领域相关的算法进展和发展趋势
职位要求:
1. 热爱探索和钻研,相信算法能够改变人们的生活
2. 熟悉海量数据处理和挖掘的基本算法, 或有高性能科学计算的相关经
验
3. 能够使用 C独立实现复杂的算法结构
4. 极佳的逻辑分析能力和学习能力,善于应对各种智力挑战
5. 本科或本科以上数学、物理、计算机或其他相关领域的训练
10.baidu
搜索研发部_数据挖掘/统计研发工程师
工作职责：
-研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术
-从系统应用的角度，利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题职位要求：
-优秀的分析问题和解决问题的能力，能够把合理的思路成功应用于实践
-良好的逻辑思维能力，能够从海量数据中发现有价值的规律
-具有统计或数据挖掘背景，并对机器学习算法和理论有较深入的研究（如对分类、聚类、序列标注、回归等应用算法有较深理解和实践经验，或对半监督、无监督学习以及自适应学习有较深的理论研究）
11.网页搜索部_机器学习高级研发工程师
工作职责：
-负责面向搜索相关策略的机器学习模型、方法的研究和构建
-负责多语言环境下通用机器学习/数据挖掘方法的研究，并结合系统应用进行设计、实现
-负责指导软件工程师进行海量数据的挖掘和分析，优化相关性结果，增强系统鲁棒性和自适应性
职位要求：
-扎实的机器学习/数据挖掘理论和技术基础，有3年以上的相关研究或工程经验
-熟悉当前机器学习领域热点和前沿技术
-精通C 、Java或者Python等程序设计语言，有较好的策略架构设计能力-较好的指导能力，有1年以上的mentor经验，机器学习团队leader优先
12.商业运营产品研发部_商业推荐策略工程师
工作职责：
-运用统计分析，机器学习，数据挖掘等技术，结合互联网营销商业模式的特点，从事百度业务运营系统的商业数据分析和百度搜索推广等商务搜索引擎的数据分析，深入理解网民行为、客户发展、行业的最新动态和发展趋势，提高运营效率和公司收入
-提供数学理论支持, 构建行业应用数学模型, 研究编写数据分析和数据挖掘算法，负责数据分析和数据挖掘行业解决方案的研发
-通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘商业产品潜在价值，设计针对性的产品和策略，进而为客户和网民提供更有价值的服务
职位要求：
-计算机、数理统计或相关专业本科以上学历
-具有统计数学、机器学习、数据挖掘等任一领域相关的理论背景，具备很强的数学建模能力，能够针对实际问题建立数学模型
-熟练掌握SPSS/SAS/R/SPLUS/Eviews等统计分析软件的一种，熟练使用SP SS Clementine或SAS EM进行数据挖掘，熟悉hadoop者优先
-具有数据分析和数据挖掘方面的项目经验，具备良好的分析和解决问题的能力，通过对数据的敏锐洞察，结合对业务的理解挖掘商业产品的潜在价值，给出产品优化的策略及方案设计
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.doczj.com/doc/d912164108.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.doczj.com/doc/d912164108.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
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
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
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。
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
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，
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。
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
行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.doczj.com/doc/d912164108.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市
大数据金融行业发展趋 势及机遇分析 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史，每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合，因此当金融发展到互联网时代，也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系，应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容，大力发展互联网金融，以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化，是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为，建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来，这是一场系统性的深度变革，而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下，我国的金融行业将出现哪些变化？金融监管面临哪些新挑战？如何利用大数据进行智能决策？ 一、大数据时代到来 凯文·凯利（Kevin Kelly）被誉为互联网经济的预言家，他精准预测时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言，未来，大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D 打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变，而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的，将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的，每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的，结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据，并且用适合的方式展示出来，成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的，而在大数据时代，二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断，完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策，最担心的是没有数据作为依据，不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界，在机器智能尚未完成的时候，需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是，信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互，到价值提取能力的开放，到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让开放数据的思维成为常态。
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： 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： 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
大数据新技术发展趋势及应用研究 目前，大数据已经为企业管理者提供了业务活动信息的汇总统计分析，从而使企业决策具有一定的洞察力。未来大数据对企业的作用，将不仅局限于决策支持，大数据的价值可以扩展到企业经营过程中，企业活动的每一个重要动作都能得到大数据的帮助，进而推进经营管理精细化、精确化进程。从而将洞察力转化为执行力。 大数据对企业的益处主要表现在两个方面： 1、企业由上至下的执行力得到显著增强 以金融企业风险管理为例，当具体业务流程尚未采用大数据技术时，大量风险无法在业务执行时得到有效规避。当采用大数据技术将“洞察力转化为执行力”后，在前端业务执行时，即可在大数据中实时使用复杂风险计算模型进行风险度量，及时提示风险，规避风险的累积，避免风险业务的产生，从而提高了风险管理的执行力。 这种思想也可以用于具体的企业营销。以金融企业市场营销为例，运用大数据技术可以根据客户行为特征实时计算识别异常交易（如突然大幅提高了交易金额）并即时进行交叉销售或客户挽留工作。 2、企业组织结构得到整体优化 从企业组织结构来看，不仅改变企业的执行能力，也意味着企业组织结构的优化。大数据应用对象将从企业的中高层管理人员延伸到企业的基层工作人员，应用范围从经营管理扩展到业务处理。企业业务系统流程将进行必要的补充和优化，大数据将成为企业经营管理和业务执行优化的支撑平台。 企业IT应用将形成“双中心”的架构：业务处理中心和信息中心。作为传统核心IT系统的业务处理中心继续承担企业业务执行的任务；以大数据为核心的信息中心除了承担既有的信息统计分析功能外，将进一步与业务处理中心集成，形成业务分析中心，为业务执行提供实时或准实时的信息分析，提升服务、风险、营销和运营的执行
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：biclo ud 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