大數據在你們哪裡發展

㈠ 中國目前在大數據行業的發展情況如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

—— 更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

㈡ 大數據在哪些領域發展較好

人工智慧通過學習來提高智力，而學習離不開大數據的存在，只有通過對數據的分析，這樣隨著時間的推移，結果會更快更准確。由於有大量的數據可以提取，加上過去查詢的分析結果，人工智慧將能夠根據當前事件提供准確的預測。

醫療機構無論是病理報告、治癒方案還是葯物報告等方面都是數據比較龐大行業，面對眾多病毒、腫瘤細胞都處於不斷進化的過程，診斷時會發現對疾病的確診和治療方案的確定是很困難的，而未來，我們可以藉助大數據平台收集不通病例和治療方案，以及病人的基本特徵，可以建立針對疾病特點的資料庫。

電商行業是最早利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利於精細社會大生產。由於電商的數據較為集中，數據量足夠大，數據種類較多，因此未來電商數據應用將會有更多的想像空間，包括預測流行趨勢，消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、各種消費行為的相關度、消費熱點、影響消費的重要因素等。

大數據有助於提升政府提供的公共產品和服務。一方面，基於政務數據共享互通，實現政務服務一號認證、政務服務大廳、聯網辦事等等，大大簡化辦事手續。另一方面，通過建設醫療、社保、教育、交通等民生事業大數據平台，有助於提升民生服務。

在交通領域，數據主要包括各類交通運行監控、服務和應用數據，如公路、航道、客運場站和港口等視頻監控數據，城市和高速公路、干線公路的各類流量、氣象監測數據，城市公交、計程車和客運車輛衛星定位數據，以及公路和航道收費數據等，這些交通數據類型繁多，而且體積巨大。

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㈢ 大數據的發展方向是什麼

一、ETL研發

二、Hadoop開發

三、可視化工具開發

四、信息架構開發

五、數據倉庫研究

六、OLAP開發

七、數據科學研究

八、數據預測分析

九、企業數據管理

十、數據安全研究

十一、數據分析師

十二、數據挖掘工程師

大數據分析12大就業方向

㈣ 大數據未來的前景怎麼樣

大數據的未來發展前景是值得肯定的，但是現在大數據人才出現了供不應求的情況。大數據行業就業市場較為活躍的地區主要集中在京津冀、長三角、珠三角、成渝等區域，但是從目前招聘數據來看，大數據人才還是不能滿足市場的需求，因此現在學大數據未來的發展前景是非常好的。

大數據作為一門基礎科學，無論在數據開發及分析還是在物聯網和人工智慧演算法訓練領域，都有著強大的需求。隨著數據規模不斷增大，企業需求持續增長，大數據人才成了剛性需求。

大數據的就業領域是很寬廣的，不管是科技領域，還是食品產業，零售業等等，都是需要大數據人才進行大數據的處理，以提供更好的用戶體驗，因為未來大數據人才就業面很廣，就業機會很多，發展前景也是非常好的。

2大數據工程師的薪資待遇
大數據工程師職業發展路徑分為5個階段，每個階段對應職位對應的薪資待遇是不一樣的：

有一年工作經驗的實習工程師月工資在6000以上；

有1-2年工作經驗的助理工程師，月收入在13000-15000左右；

有3年左右工作經驗的大數據工程師，平均每個月能賺到20000左右；

有5年左右工作經驗的高級大數據工程師，月收入一般都在30000左右；

有10年以上工作經驗的首席工程師，月薪都是大於50000的。

㈤ 大數據適合去哪些城市發展

大數據這幾年的發展，行業的熱度是大家有目共睹的，同時大數據作為新興技術領域，首先肯定是集中在北上廣等一線城市，一方面是大公司多，對大數據的重視程度更高，所以對大數據人才的需求度更高，崗位機會更多。
其次是新一線和二線城市，如杭州、深圳、成都等城市，也有比較好的互聯網環境，大數據相關的崗位需求會稍微多一些。

㈥ 大數據在哪些領域有應用前景

近年來，大數據不斷向世界的各行各業滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網上購物時，經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄，並通過大數據分析，使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。

大數據在醫療行業的應用

大數據讓就醫看病更簡單。過去，對於患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由於醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平台積累了海量的病例、病例報告、治癒方案、葯物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用，具體如下。

(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。藉助於大數據平台，可以搜集不同病人的疾病特徵、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業研發出更加有效的葯物和醫療器械。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患於未然。通過大數據對於群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在資料庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數據，以便通過大數據來預防和預測疾病的發生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展，以及在各個領域的應用，一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。

大數據在金融行業的應用

隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用，具體如下。

(1) 精準營銷。

銀行在互聯網的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平台，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部徵信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，從而使經營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創新。

通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。

(5) 產品創新。

通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信託、基金等各類金融產品，使金融企業能夠從其他領域借鑒並創造出新的金融產品。

大數據在零售行業的應用

美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒並排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什麼看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?後來經過分析發現，這些購買者多數是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密後，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講「啤酒-尿布」這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數據潛在的價值，是零售業競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數據在零售業的創新應用，具體如下。

(1) 精準定位零售行業市場。

企業想進人或開拓某一區域零售行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少?消費水平怎麼樣?客戶的消費習慣是什麼?市場對產品的認知度怎麼樣?當前的市場供需情況怎麼樣等等，這些問題背後包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業收益管理。

大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息採集軟體來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂准確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

㈦ 大數據在哪個城市發展比較好啊

初期，大數據人才的需求主要集中在ETL研發、系統架構開發、數據倉庫研究等偏硬體領域，以IT、計算機背景的人才居多。隨著大數據往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大。

數據科學與大數據技術專業就業薪資在多少

在一些發達城市，比如美國，大數據分析師每年平均薪酬高達17.5萬美元，而國內頂尖互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業重視。

國內某大型招聘平台給出的數據分析師的平均薪酬為：9724(取自 1139 份樣本)，在北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙等城市，大數據分析師需求量也是非常大的，因此，大數據分析是很有發展前途的。

數據科學與大數據技術專業就業方向

1.大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

2.大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

3.hadoop開發工程師。

解決大數據存儲問題。

4.數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。