做大數據的需要多少錢

1. 做大數據分析師能掙多少錢

二、大數據分析師的薪水在世界各地是否一致?

如您所料，大數據分析師角色的薪水因地點而異。數據科學中心確定以下十一個國家是大數據分析師薪酬最高的國家 ; 美國，瑞士，瑞典，新加坡，丹麥，加拿大，澳大利亞，荷蘭，德國，中國和英國。毫不奇怪，該列表與經濟發達國家的當前中位收入排名緊密相關。我們還可以查看與國家的平均薪資相比，以及與Web開發或UX設計等技術領域中其他流行的高薪專業相比，大數據分析師的薪水如何累積。讓我們更深入地看一下歐洲和北美的兩個最大市場。德國和美國。

德國的大數據分析師每年的收入在32,000歐元至60,000歐元之間，具體取決於企業的資歷水平，行業，所在地和成熟度。德國大數據分析師的中位收入略低於4萬4千歐元，比德國3萬歐元以上的中位收入高出30%以上。它還可以很好地衡量其他技術工作;例如，它高於網路開發人員的平均工資，即41k歐元。在美國，大數據分析師的收入要比德國同行高得多。平均薪資為$ 60k(約€53k)，比$ 43k的平均收入高出20%以上，與網路開發人員的預期收入相同一般。紐約的薪水在50,000至96,000美元之間，而舊金山的平均薪水在65,000至120,000美元之間。在整個池塘中，倫敦的大數據分析師職位的薪水在24,000英鎊至47,000英鎊之間，中國大數據分析師的薪水在5萬左右。

大數據分析師的薪水范圍。

四、大數據分析師根據他們的行業而獲得不同的薪水嗎?

成為大數據分析師的美妙之處在於，幾乎所有行業都可以找到這樣的角色。大多數企業都根據自己的數據制定決策，因此他們需要一名大數據分析師才能做到這一點。

LinkedIn將采礦業列為大數據分析師薪酬最高的行業，在美國，這些職位的平均薪酬為106,000美元至117,000美元。科學和公用事業部門的薪水也高於平均水平，平均薪金範圍為74,000美元至80,000美元。在薪資范圍的低端，從事製造業和金融業的大數據分析人員的薪水預計在55,000美元至65,000美元之間。

五、頂尖高科技公司向大數據分析師支付的工資

由於提供的高薪水，經常尋求在世界頂級科技公司擔任大數據分析師的角色。蘋果和Facebook 向其大數據分析師支付的薪水遠高於平均水平。除了薪水美麗，設備齊全的辦公室外，如果需要高超的學習經驗，從事技術工作也將是不可思議的。員工可以體驗快速變化，同時獲得對塑造我們世界的技術的見識。

鑒於科技公司每天都會收集大量數據，因此大數據分析師在科技行業中扮演著重要角色也就不足為奇了。做大數據分析師能掙多少錢亞馬遜的工作大數據分析人員可以在美國得到報酬高達$ 106,000名，與Facebook提供類似數額，根據的確。在倫敦，亞馬遜的大數據分析師薪水高達38,000英鎊。在倫敦為Google工作的大數據分析師可以期望得到更高的薪水，工資在42,000英鎊到52,000英鎊之間。對於那些在網路、騰訊、阿里北京辦公室工作的人來說，薪水可能高達95,000美元。

2. 大數據的培訓費用是多少

你好，大數據是現在目前比較熱門的IT行業的相關專業，但是實際大數據開發這個崗位其實對人才有一定的要求的，首先不管你是不是計算機相關專業出身的，但是你做大數據開發必須懂開發語言才能去做大數據的開發，例如懂一些C/C++,JAVA ,PHP,Python等等相關的開發語言，一般是要求有2-3年開發經驗的人去做大數據的開發，現在市場有很多零基礎的大數據的開發，大多數都是以Java為基礎的大數據課程的學習，本質上就是先學習的Java開發語言。所以沒有市面上說的只要你認真學了，你就能找到什麼什麼工作。

3. 定製開發軟體一般要多少錢

定製開發軟體一般要多少錢？

摘要：開發軟體的費用，根據所需開發軟體的難易程度，以及所選擇的軟體開發公司的不同，從數千元到數萬元甚至數十萬元不等。選用第三方平台模板自助開發，價格大約在500-2000元;軟體外包公司固定模板加二次開發，價格大約在1000-20000元;軟體外包公司完全定製開發，價格大約在3萬-30萬元;自建開發團隊自主開發，價格大約在20萬-60萬元，在正文中，我們將進行更詳細的開發費用和開發周期說明和利弊分析。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一伍扒中間的是壹壹三三最後的是泗柒泗泗，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

2.費用說明：

(1)通常是按年繳費。

(2)開發費用最低，通常是從數百到數千元每年的開發費用支出

3.費用測算公式及方法示例：

(1)開發人工費：

通常開發人工費以軟體開發總人力天乘以技術人員人工單價/天計算。第三方平台模板自助開發，不涉及外包開發人工費用支出。

(2)開發管理費：

中等規模公司的開發管理費為開發人工費的30%左右，第三方平台模板自助開發，不涉及到開發人工管理費用。

(3)開發總報價：

開發人工費 開發管理費。

4.適用人群：

軟體開發需求簡單，且平台方提供的模板能夠完整的滿足開發需求，使用方具備基本的軟體知識或者學習能力。

5.利弊分析

(1)利： 成本最低，開發周期最短，通常幾天就可以完成。

(2)弊： 大部分情況下，無法獲得個性需求定製支持。

二、軟體外包公司固定模板加二次開發說明及費用

1.什麼是軟體外包公司固定模板?

即軟體外包公司不提供平台型的服務，但軟體開發限於外包公司已有的成型模板，其特點有以下幾點：

(1)模板經過外包公司技術打磨，軟體質量不一定比第三方平台的模板更低，BUG出現幾率也不高。

(2)原則上來說使用者不需要具備基本的軟體知識，外包公司會提供完善的客服服務。

2. 什麼是二次開發?

(1)相對第三方平台而言，外包公司更有可能提供個性化的需求定製服務，通常這種定製，可以理解為是依附於原有模板的二次開發，其缺點是需求的解決受限於原有模板的框架及架構，通俗來說，就是能夠滿足你的定製需求，會幫你找到一條產品解決思路，但不一定是最優的實現方案。

(2)舉例來說：就像我們買了1個二房一廳的住宅，其機構允許我們將它改造成三房一廳，但該下水管道無法做任何修改，我們可以增加房間數，但不能增加衛生間的數量。

3.費用說明：

(1)通常按年繳費或一次性買斷都可行。

(2)如果不涉及定製，開發費用通常為數百到數千元。

(3)如果涉及定製，根據需求實現的難易程度，額外的定製開發費用為數千到數萬元不等。

4.費用測算公式及方法示例：

(1)開發人工費：

通常開發人工費以軟體開發總人力天乘以技術人員人工單價/天計算。舉例：一個軟體系統開發，其二次開發部分需要2人，工作5天，則總人力天為2×5=10個人力天，而人工單價以中等規模公司的1200元/天計算(大型公司通常為1600元/天，小型公司通常為800元/天)，則開發人工費為：10×1200=12000元。

(2)開發管理費：

中等規模公司的開發管理費為開發人工費的30%左右，則開發管理費為：12000×30%=3600元。

(3)開發總報價：

開發人工費 開發管理費=12000 3600=15600元。

5.適用人群：

軟體開發需求相對簡單，且平台方提供的模板能夠基本滿足開發需求，不能完全滿足需求部分的個性化的定製功能也不算復雜。

6.利弊分析

(1)利： 成本相對較低，開發周期最通常數周到1個月之間就可以完成。

(2)弊： 新增的需求定製的解決方案不一定最優，可能需要消耗更多的系統算力，或者在多用戶並發的時候需要延長響應時間。

三、軟體外包公司完全定製開發說明及費用

1.什麼是軟體外包公司完全定製開發?

即出於個性需求，軟體外包公司提供度身定做的開發服務，其特點有以下幾點：

(1)需求得到充分調研，軟體產品設計方案能夠完全滿足需求方的要求。

(2)軟體開發質量在第一期的版本或多或少會存在部分BUG，軟體需求方需要有一定的耐心來配合修復。

(3)舉例來說：就像我們向開發商定製了1個三房一廳的住宅，配備了足夠的衛生間，且衛生間布局合理，但房內暗藏的管道可能出現局部不夠通暢，需要入住後才被發現，並需要時間來做清通梳理工作。

2.費用說明

(1)一次性買斷。

(2)開發費用通常為數萬到數十萬元，如果涉及大型ERP項目等，甚至需要耗費數百萬元。

3.費用測算公式及方法示例：

(1)開發人工費：

通常開發人工費以軟體開發總人力天乘以技術人員人工單價/天計算。舉例：一個軟體系統開發，其外包公司投入人員為5人，工作30天，則總人力天為5×30=150個人力天，而人工單價以中等規模公司的1200元/天計算(大型公司通常為1600元/天，小型公司通常為800元/天)，則開發人工費為：150×1200=180000元。

(2)開發管理費：

中等規模公司的開發管理費為開發人工費的30%左右，則開發管理費為：24000×30%=54000元。

(3)開發總報價：

開發人工費 開發管理費=180000 54000=234000元。

4.適用人群：

軟體開發需求復雜，現有的模板無法滿足開發需求。

5.利弊分析

(1)利： 度身定做，有效的解決各類需求，採用軟體提高管理、服務、效率的目標有效實現。

(2)弊：開發周期長，通常3個月起(包含項目需求調研及UI制定的工作)，項目復雜的甚至需要按年計算開發時間。

四、自建開發團隊自主開發說明及費用

1.什麼是自建開發團隊自主開發?

即出於個性需求，且放棄尋求軟體外包公司提供度身定做的開發服務，改為自助開發團隊研發。其特點有以下幾點：

(1)需求得到充分調研，軟體產品設計方案能夠完全滿足需求方的要求。

(2)相對軟體外包而言，需求調整效率高，不需要耗費額外時間和軟體外包公司進行就需求調整展開關於開發費用和開發周期談判。

(3)軟體開發質量在第一期的版本或多或少會存在部分BUG，投資人需要有足夠的耐心來等待修復。

(4)舉例來說：就像我們向開發商定製了1個三房一廳的住宅，配備了足夠的衛生間，且衛生間布局合理，但房內暗藏的管道可能出現局部不夠通暢，需要入住後才被發現，並需要時間來做清通梳理工作。

2.費用說明

(1)自主開發，不存在買斷和源碼交接的問題。

(2)開發費用通常會比外包開發更高，因為自建團隊的所有開銷均需要獨立承擔，特別是開發不順利的時候，所有開發人員的工資福利均需要按期支付，其開發費用至少從數十萬元起步，如果涉及大型ERP項目等，數百萬元的開發費用並不罕見。

3.費用測算公式及方法示例：

(1)開發人工費：

通常開發人工費以軟體開發總人力天乘以技術人員人工單價/天計算。舉例：一個軟體系統開發，其自主團隊投入人員至上為5人，工作60天，則總人力天為5×60=300個人力天，而人工單價以中等規模公司的1200元/天計算(大型公司通常為1600元/天，小型公司通常為800元/天)，則開發人工費為：300×1200=360000元。

(2)開發管理費：

中等規模公司的開發管理費為開發人工費的30%左右，則開發管理費為：36000×30%=108000元。

(3)開發總報價：

開發人工費 開發管理費=360000 108000=468000元。

(4)備註：自建團隊的開發人工單價及管理費用，並不因為是自建團隊而比外包團隊更低，我們在自建團隊前需要明白一點，員工工資加社保福利，特別是IT人員的工資和社保福利，是一項非常固定的支出，這類固定支出，特別是在項目研發不順利的情況下，往往給資金不足的自建團隊非常大的壓力。

4.適用人群：

軟體開發需求復雜，企業自有資金充足，且最為核心的一點是，企業股東成員中需要有專業的IT人員(否則，幾乎可以肯定超過60%以上的項目會爛尾收場)。

5.利弊分析

(1)利： 自有團隊，度身定做，有效的解決各類需求，軟體開發方向調整靈活、方便。

(2)弊：如果企業股東缺乏專業的IT人員，則開發成本投入一定會比外包開發更高，且項目開發失敗的風險最高。

4. 如何用大數據賺錢

問題一：通過大數據如何賺錢 首先要確定自己有的「大數據」是什麼數據，大到怎樣的量級，其中包含的數據元素有多少；
其次找到自己擁有的數據本身的商業屬性，找到需要這些數據的用戶，並確定他們對這些數據需要是否剛性，以及調研可以為使用這些數據的用戶帶來哪些價值或者改善；
最後就是設計一套運營模式，讓這些數據變現。包括可以一次性的出售，這基本上不會有太多價值；更好的方式是數據動態更新，提供各種數據之間關聯分析和目標組合，分別按照不同用戶需要持續提供，也就可以長期的賺錢了。
市場上多數大數據本身並非真正的大數據，只是一部分數據資料而已！

問題二：大數據怎麼賺錢 擁有大數據的人，才考慮這個事情哪李。
對大數據進行分析、挖掘，發現一些在小規模數據情況下不能發信的東西，這就是價值，就是錢。

問題三：如何利用大數據賺錢的方法和途徑 這個要看具體的情況吧，而且做生意還是要多選擇，我在國外看過一個很有特色的無比牆畫，畫面漂亮，不要開店的，不知道國內有沒有，可以找找，以後絕對會取代牆紙

問題四：人人都在講大數據，怎麼利用大數據賺錢 大數據技術應用上可以通過開發各種APP或者系統、網站等藉助大數據分析，精準營銷，節約成本，挖去潛在用戶人群及消費市場，從而實現變現盈利

問題五：怎麼用大數據賺錢 可以說得具體點嗎

問題六：大數據不再神秘 可誰知道怎麼用大數據賺錢 用大數據賺錢，最低層次的，是賣數據――通過交易平台把掌握的數據直接賣出變毀扒現。
更高層次的，對數據進行分析，形成分析報告，提供給有需求的組織，這是數據可視化變現。
再高點層次的，像精準營銷這種，通過掌握的海量用戶數據進行用戶畫像，為他們展示精準的廣告，收取廣告主的錢，這是用數據間接變現。
最高層次的，醉翁之意不在酒，通過數據找准客戶所在，最終完成自己產品的銷售，或促成項目達成，這是數據商業價值變現。

問題七：怎麼李余遲樣利用大數據賺錢？ 要看新聞更新的是否快，可以做個自己的新聞類門戶網站

問題八：怎樣通過大數據賺錢 擁有大數據的人，才考慮這個事情。
對大數據進行分析、挖掘，發現一些在小規模數據情況下不能發信的東西，這就是價值，就是錢。

問題九：大數據公司怎麼賺錢? 根據個人理解，大數據公司賺錢分為三個等級
1. 直接出售數據： 包括脫敏的各種交易、操作、用戶信息；互聯網抓取的 *** 息
2. 對數據進行結構化分析後出售： 各種輿情監測，廣告投放，傳播分析等
3. 根據批量結構化後信息數據進行建模： 用於個性化推薦，走勢預測等
中介公司大概能做第一個級別的吧。
當然，後面還有人工智慧，只是目前依靠這個賺錢的公司還沒看到。

問題十：現有的大數據公司，都是如何賺錢的呢 為各行業和企業做數據分析啊，互聯網時代數據是很重要的，依賴有效的數據分析，可以預測到很多方面，並作出適當的運作調整。會有企業因為自己沒有能力做這一塊，但又需要有這方面，就找他們設計開發咯。

5. 現在做大數據採集的收費怎麼樣

收費標准每個公司都不一樣，主要根據你所做的數據採集欄位類目，及數據源平台的設置採集過程的難易程度預測工期和費用的，比如，你去採集網路上的公開文章和去採集某平台vip會員才能看到的圖文，這兩種收費肯定啊不同， 再比如採集時有些數據源平台做了反採集設置，也就是在你採集時會定時出驗證碼，而導致系統無法自動運行，這種就需要先破解，這樣收費肯定自然又會提高下1個檔次。這個行業比較專業的流程應該是通過了解你的採集需求確定好數據源，測試難易程度，然後根據工期和難度來做報價的，總之不是一兩句話就能報價的， 大概一個普通的圖文採集 500-2000不等， 再難度高點幾千甚至幾萬的幾十萬的都有的！