A. 哪些行業需要數據分析
1、醫療行業
我們都知道，日常多做保健，可以幫助人們舒筋活血，有延年益壽的好處。但其實，醫療行業的發展，還是要歸功於大數據在背後默默做出的支持。
隨著大數據收集和處理能力的增強，我們已經能夠通過健康追蹤健康類器材所記錄的數據，來追蹤人們的健康情況。
2、物流行業
自從有了大數據分析，物流行業的發展，也步入了高歌猛進階段。舉個例子，你就能感受到了。
前幾年雙十一、雙十二某寶、某東電商大促時，總是會出現物流爆倉的情況。不論是國內物流，還是跨境物流，都會因為貨量暴增，導致物流周期非常就。平時3天就能解決的問題，到大促時，就會積壓，有時候半個月、甚至1個月才能送到。而2020年雙十一、雙十二，快遞量比往年更多，卻因為菜鳥有了智能分揀系統很少聽到有人抱怨快遞慢了。
3、人臉識別行業
面部識別演算法早在10年前，就已經開始初具規模了。但是，由於存在多種干擾性因素，例如動物、塗鴉、照片等，都影響著人臉識別技術的進一步發展。就連如今，我們也只能說這個行業趨於完善。
4、無人駕駛技術
早在很多年前，我們就將無人駕駛技術視作夢想，但自從有了海量的駕駛數據，近幾年，無人駕駛汽車逐漸出現在了我們的視野中。
除了實時收集和處理數據的感測器(雷達，攝像機，GPS，超聲感測器等)外，自動駕駛汽車還使用其他汽車的數據。它可以幫助他們建立最新的路線圖，並通過所有這些數據源進行導航。據估計，一輛無人駕駛汽車每秒可產生近1 GB的數據，這相當於一年的PB數據，也相當於一輛汽車產生的數據。
B. 與數據分析相關的專業
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想做數據分析 學什麼專業
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1樓 環俄顧問 2022-01-25
想做數據分析需要學習的專業主要有：
1、直接相關專業：統計學、信息管理、（應用）數學、計算機科學與工程。
2、次相關專業：管理學、工商管理、市場營銷、財務管理、金融學、經濟學。
3、間接相關專業（該專業以應用統計學、計算機科學為主）：地理信息系統、生物統計學、醫葯統計學。
4、行業相關專業：物流、金融、電商、能源。
材料補充：
數據分析的定義：
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。
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湯歆
環俄留學首席顧問、高級培訓講師、顧問部總監
C. 大數據可以應用在哪些行業
1）第一大類是互聯網和營銷行業。
互聯網行業是離消費者距離最近的行業，同時擁有大量實時產生的數據。業務數據化是其企業運營的基本要素，因此，互聯網行業的大數據應用的程度是最高的。與互聯網行業相伴的營銷行業，是圍繞著互聯網用戶行為分析，以為消費者提供個性化營銷服務為主要目標的行業。
2）第二大類是信息化水平比較高的行業。
如金融、電信等行業。它們比較早地進行信息化建設，內部業務系統的信息化相對比較完善，對內部數據有大量的歷史積累，並且有一些深層次的分析類應用，目前正處於將內外部數據結合起來共同為業務服務的階段。
3）第三類是政府及公用事業行業。
不同部門的信息化程度和數據化程度差異較大，例如，交通行業目前已經有了不少大數據應用案例，但有些行業還處在數據採集和積累階段。政府將會是未來整個大數據產業快速發展的關鍵，通過政府及公用數據開放可以使政府數據在線化走得更快，從而激發大數據應用的大發展。
4）第四類是製造業、物流、醫療、農業等行業。
它們的大數據應用水平還處在初級階段，但未來消費者驅動的 C2B 模式會倒逼著這些行業的大數據應用進程逐步加快。
D. 大數據分析應用領域有哪些
一、廣告行業
比方你最近想買一個商品，然後在網路、京東或淘寶中查找了某個關鍵字，其實這些行為數據都被搜集起來了，因為有很多人的行為數據，一切後台要進行大量的數據剖析，構建用戶畫像和使用一些引薦演算法，然後進行個性化的引薦，當你登錄到一些網站上時，你會發現有一些廣告，引薦的一些正好是你要買的一些商品。
二、內容引薦
比方你刷今日頭條，頭條會搜集你曾經的閱讀行為數據，然後根據你的喜好構建一個你專屬的用戶畫像或一類人的畫像，然後給你引薦你喜歡的新聞，比方你曾經點擊過詹姆斯相關的新聞，就給你引薦NAB相關的新聞。因為頭條用戶很多，要剖析的數據量就非常大，一切要使用大數據的手法來處理。
三、餐飲行業
快餐業的視頻剖析。該公司通過視頻剖析等候行列的長度，然後主動改變電子菜單顯現的內容。假如行列較長，則顯現能夠快速供給的食物;假如行列較短，則顯現那些利潤較高但准備時間相對長的食物。
四、教育范疇應用
網路大腦PK人腦：大數據押高考作文題。為了協助考生更好地備考，網路高考作文猜測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度查找風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的“活數據”進行深度發掘剖析，以“概率主題模型”模擬人腦思考，反向推導出作文主題及相關詞彙，為考生猜測出高考作文的命題方向。
五、醫療范疇
智慧淮醫。淮安市選用IBM大型主機作為淮安市區域衛生信息渠道根底架構支撐，滿意了淮安市在市級區域衛生信息渠道根底渠道建造和居民健康檔案信息系統建造進程中的需求，支撐淮安市級數據中心、居民健康檔案資料庫等一系列淮安市衛生信息化應用，支持淮安成為全國“智慧醫療”的典範。
E. 數據分析專業的就業方向有哪些
數據分析師：偏向商業化的數據分析，運營廣告等活動效果分析，銷售額或利潤預測，用戶特徵描述等，需要較好的統計知識，需要懂1-2門數據分析工具如SAS、R等;
咨詢顧問：面向客戶，為客戶提供數據抓取、數據分析、出數據報表、改進建議落實等咨詢服務，需要有較好的溝通能力，需要懂1-2門數據分析工具如SAS、R等;(咨詢顧問其實也分技術和非技術，技術類的主要是為客戶搭建數據平台)
數據產品經理：一般是互聯網公司獨有，數據量大的公司會有自己的數據產品，如阿里巴巴的數據魔方等，主要是針對數據產品從產品立項、提開發需求、跟進產品開發、測試一直到產品上線等工作。(相對來說並不需要對從業者要求很高的數據分析或統計能力，屬於目前市場上為數不多但高工資的職位)
F. 數據分析行業應用在哪些領域
1、醫療保健
醫療保健系統內生成的數據水平並非無關緊要。傳統上，由於標准化和整合數據的能力有限，醫療保健行業滯後於使用大數據分析。
但是現在，大數據分析分析通過提供個性化的醫學和處方分析而改善了醫療保健。研究人員正在挖掘數據，以查看對於特定情況更有效的治療方法，確定與葯物副作用有關的模式，並獲得其他可幫助患者並降低成本的重要信息。
2、製造業
預測性製造提供了幾乎零的停機時間和透明度。它需要大量的數據和高級的預測工具，才能系統地將數據轉化為有用的信息。