数据分析的概念对于大家来说早已司空见惯，数据分析技能目前也已成为求职者和工作场所人员的一个亮点。对于面对自身累积的庞大财务数据，业务数据和运营数据，流量数据及其他数据资产的公司，公司如何利用大数据并进行大数据分析？我们从以下几个方面来了解一下。
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近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受。
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实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。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，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。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实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。 那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，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。基于如此的认识， 大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的
大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。近日，“改革进行时——关注大数据产业”走进了位于重庆大渡口区的重庆移动互联网产业园，记者也近距离接触了传说中和大数据打交道的数据分析师。 大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。 大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数
电力大数据平台拥有数据采集、数据存储、数据加工处理、数据分析挖掘、数据管控、平台管控、安装部署等功能，但是平台在组件融合、权限控制、对外接口封装等方面还存在不足， 不能够满足企业未来不同类型的大数据应用。
被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
随着大数据的迅速发展，时下许多企业面临着最重要的现实问题是如何对大数据进行分析。只有通过大数据分析才能获取到更智能的，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，包括其数量、速度、多样性等等，都呈现出大数据日益复杂的特点。因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
10多年前，我大学毕业的那个年代，大部分同学最想做的是产品——那个时候产品改变世界嘛。
大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
数据猿导读 日前，由中国大数据领军人物周涛创立、专注于大数据分析挖掘和价值发现的成都数之联科技有限公司完成了数千万元的A轮融资，本轮投资由鼎兴量子领投、国中创投等国内知名的创投机构跟投，本轮融资完结后
目录： 大数据分析的五个基本方面 如何选择适合的数据分析工具 如何区分三个大数据热门职业 从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 从入门到精通—快速学会大数据分析 一、大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格
《福布斯观察》分析大数据六大看点 从理念正确到行动正确路还很长 日前，在美国软件服务提供商天睿公司（Teradata）赞助下，《福布斯观察》联合麦肯锡咨询公司发布有关大数据分析状态的调查报告。调查对象是316位来自全球大型企业的高管。 该调查报告的六大看点 一是对大数据的炒作趋弱，大数据开始为企业争取竞争优势。调查显示，约90%的企业对大数据分析投资处于中等或较高水平。约三分之一的企业高管认为该项投资“非常重要”。最重要的是，约三分之二的受访者认为大数据分析举措已经对企业收入产生了可衡量的重大影响。59%
如今，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等事情仅仅只是个开始。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成隐私威胁。大数据到底是什么？它又有着哪些价值呢？
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
软件和服务的大数据分析市场收入预计将从2018年的 42B增长到2027年的 103B，复合年增长率(CAGR)为10.48%。这就是为什么，大数据分析认证是业内最全神贯注的技能之一。 在这个“大数据分析应用领域”文章中，我将带您进入各个行业领域，在这里我将解释大数据分析如何使它们发生革命性变化。
选自ACMCSUR 专知编译 参与：左熠昆、Quan 昨天向大家推荐了最新的相关综述论文最新综述文章推荐：自然语言生成、深度学习算法、多媒体大数据分析，今天为大家详细介绍下多媒体大数据分析综述这篇文章。 Samira Pouyanfar, Yimin Yang, Shu-Ching Chen,Mei-Ling Shyu, and S. S. Iyengar. 2018. Multimedia Big Data Analytics: A Survey. ACM Comput. Surv. 51, 1, Art
大数据是推动创新型国家建设的重要战略资源，大数据对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
随着信息时代的到来，海量的数据不断涌现，这就引发了一个新的挑战：如何从这些海量数据中提取有用的信息和洞察，以便做出更明智的决策。大数据分析作为应对这一挑战的重要手段，正日益受到关注。而在大数据分析领域，云计算技术发挥着不可替代的作用。本文将探讨云计算在大数据分析中的应用、优势以及对未来发展的影响，同时通过代码示例来帮助读者更好地理解这一重要主题。
大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构
谷歌公布了一项重要研究成果–电影票房预测模型。该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94%。这在业内引起了强烈讨论，不少内人士认为该模型非常适合好莱坞电影公司通过预测票房来及时调整电影营销战略，但同时也有吐槽者暗示谷歌的票房预测模型别有用心，旨在鼓动电影公司购买其搜索引擎广告。那么，孰是孰非，谷歌票房预测模型以及大数据在电影行业的应用是嘘头，还是大有来头，让我们来一探究竟。 谷歌票房预测模型的基础：电影相关的搜索量与票房收入的关联 谷歌的票房预测模型是大数据分析技术在电影行业的一个重要
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
大数据的出现催生出产业人才缺口瓶颈，在大数据挖掘项目的实施方面，被调查公司普遍缺乏相关的技术能力。75%以上的公司表示在人员和培训方面存在障碍，会大数据挖掘技术的人才很热门，但是比较难找而且昂贵，会 Hadoop 技术的数据挖掘人才更是奇缺。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户。大数据分析与挖掘包含了哪些技术呢？
大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。
写在前面 全世界，企业每天都在创造更多的数据，迄今为止大多数都在努力从中受益。根据麦肯锡的说法，仅美国就将面临150，000多名数据分析师的短缺另加150万个精通数据的管理者。 美国企业与高等教育论坛
随着互联网的兴起，人工智能和大数据成为了热门领域，越来越多的企业开始通过对数据的挖掘分析来为商业决策提供建议，在国内市场，人工智能和大数据领域人才出现巨大的缺口。而数据分析师入行需要的技术能力较易，转行/自学性价比极高，成为大数据领域的热门职业。
大数据的概念已经存在多年了。现在，大多数企业都知道，如果他们捕获流入其业务的所有数据，则可以应用分析并从中获得可观的价值。但是即使在1950年代，也就是几十年前没有人说出“大数据”一词的时候，企业仍在使用基本分析（本质上是电子表格中的数字进行人工检查）来发现洞察力和趋势。
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
小微导读 从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞
搜索一下“HR+大数据”，可以轻松得到几百万条记录，可见大数据在HR领域并不是一个陌生的话题，遗憾的是，热度有余而深度不足。北大光华的穆胜博士在其写的《大数据为何走不进人力资源管理?》一文中提出“HR
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。 从概念到实用、从结构化数据分析到非结构化数据分析，大数据分析技术在不断地进化。虽然国内仍然在关注舆情分析，但是记者注意到，在美国，大数据分析的研究已经进入到了一个全新的阶段，“预测分析”技术成为最
对于海量数据价值的挖掘，需要通过大数据分析来实现，而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征，传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理，因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天，我们以Hadoop框架为例，来看几个大数据分析项目实例。
4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。
主要的IT公司对分析软件和应用系统供应商的购买已经成为一种日常现象。我们已经看到“大数据分析”这个词汇被使用在许多企业的解决方案中。
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
在企业的日常运营中离不开数据分析，各类数据的的汇总、整合分析和研究对于企业的发展和决策都起着不可或缺的作用。对于数据量小的型企业来说，做数据分析用Excel就够了，但是对于数据量大的企业，Excel就显得不那么适用了。许多中大型企业选择BI软件解决大数据分析问题。BI软件可以对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现，满足各种数据分析应用需求。笔者整理了一些好用的大数据分析BI软件，以供大家参考。
当企业迈进大数据时代，信息安全面临多重挑战。数据大集中的安全隐患重重，而大数据不仅被用来找出潜在威胁，也被黑客用来实现更精准的打击。大数据来袭，企业不仅要学习如何挖掘数据价值，使其价值最大化，还要统筹安全部署，以免遭到更强有力的攻击，降低企业风险。 大数据会捅大娄子？ 毫无疑问，企业正在拥抱大数据，并且将大数据挖掘和分析能力作为企业核心竞争力的关键。Gartner一个悲观的预测认为：到2015年，超过85%的财富500强企业将无法有效利用大数据带来的竞争优势。Garnter认为，大数据不仅是
程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体，如今也面临着“保饭碗”的巨大压力，许多想要入坑的新人也处于观望态势。
文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
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