大數據做什麼

Ⅰ 大數據具體是做什麼有哪些應用

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。

2. 政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。

3. 金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。

Ⅱ 大數據所從事什麼工作

大數據技術專業可以從事的工作有這些：

視數據的機構已經越來越多，上到國防部，下到互聯網創業公司、金融機構需要通過大數據項目來做創新驅動，需要數據分析或處理崗位也很多;常見的食品製造、零售電商、醫療製造、交通檢測等也需要數據分析與處理，如優化庫存，降低成本，預測需求等。人才主要分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類，熱門崗位有：

1.大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。

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。技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。

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。

作為一名數據分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

5.數據挖掘工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合

6.大數據可視化工程師

隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從網路遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄

大數據可視化工程師崗位職責:1、 依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。2、 依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。3、 依據方案和技術選型製作可視化樣例。4、 配合視覺設計人員完善可視化樣例。5、 配合前端開發人員將樣例組件化。

想了解更多大數據從事工作的問題， 「CDA 數據分析師」具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、 提供決策的新型數據分析人才。

Ⅲ 大數據是做什麼的

1.在當今這個時代人們對大數據這個詞並不陌生，都明白在這個互聯網時代會有各種的大數據產生，那麼數據分析就會顯得格外的重要。那什麼是大數據呢，其實呀並不難理解，大數據就是指超過傳統資料庫系統處理能力的數據。生活上，工作上很多方面都會從大數據中得到結論，有很多用其他方法難以得到的信息，通過分析數據，就變得一目瞭然。比如呢，科技公司他們提供的價值的很大一部分來自他們的數據，他們不斷對其進行分析提高效率並開發新產品。可想而知大數據的重要性

2.如果你也想從事大數據這方面的工作，這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

3.隨著互聯網時代的到來，人們愈發認識到現代科技與計算機技術的重要性，無論是互聯網頭部企業對IT技術的研發應用還是普通企業的發展需要都可以看出IT行業正處於如日中天的發展態勢下，行業競爭同樣十分激烈隨著人工智慧、物聯網的發展、大數據人才急劇增加，所以大數據行業的就業前景一片光明。如果你想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

Ⅳ 大數據到底是什麼行業啊，具體是干什麼的啊

大數據是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了一些與大數據處理相關的職業，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。

在國內，大數據的應用才剛剛萌芽，人才市場還不那麼成熟，於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的強調資料庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此，很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title，我們將其統稱為「大數據工程師」。

一、大數據工程師做什麼？

用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。

因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。

• 找出過去事件的特徵

  大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。

• 預測未來可能發生的事情

  通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。

• 找出最優化的結果

  根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。

二、需要具備的能力


• 數學及統計學相關的背景

• 計算機編碼能力

  實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。

• 對特定應用領域或行業的知識

  在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。

Ⅳ 大數據是干什麼的

要想簡單明了地表述出大數據的概念和操作，應該站在一個更高的視野來看待大數據，通常來說，站在行業的高度來看待大數據，大數據的核心在於為行業領域帶來新的價值空間，通過大數據來全面重塑企業各種模式，而如果單純地站在數據的角度來看待大數據，大數據的核心在於數據的價值化，數據價值化的過程本身就能夠開辟出一個巨大的價值空間。

大數據的操作要緊緊圍繞大數據的價值空間來展開，目前主要的操作可以分為三大塊，分別是數據採集操作、數據分析操作和數據應用操作，這些操作的背後幾乎涵蓋了當前大數據行業的所有產業鏈。
數據採集操作是大數據產業鏈的起始端，所以要想了解大數據操作，首先就應該從數據採集開始。當前數據採集渠道通常有三個，一個是傳統信息系統，比如各種ERP系統就是典型的代表，這些ERP系統當中的數據往往具有較高的價值密度，通常對於安全性也有非常高的要求。從數據結構上來看，傳統信息系統的數據結構是相對比較單一的，處理起來也比較容易。
其二是互聯網（Web）系統，相對於ERP系統來說，互聯網本身就是一個巨大的數據池，這個數據池不僅承載了大量的數據，同時還在不斷更新，這也為數據採集提供了天然的渠道。相對於傳統信息系統來說，互聯網系統本身的數據類型是比較復雜的，結構化數據、半結構化數據和非結構化數據混雜，這對於數據分析操作也提出了較高的要求。
其三是物聯網系統，當前物聯網系統所產生的數據是大數據的主要數據來源，也可以說物聯網是促進大數據概念產生的重要原因之一。物聯網所產生的數據不僅數據量大，數據類型多樣化，同時物聯網所產生的數據還有比較低的價值密度，這對於數據分析技術提出了更高的要求。隨著5G通信的落地應用，物聯網本身產生的數據量會越來越大，自身的價值空間也會越來越大。
數據分析操作是當前大數據操作的重要環節，實際上對於大量傳統行業來說，數據分析將是很多職場人需要重點掌握的技能之一。當前數據分析操作有兩種主要方式，一種是統計學方式，另一種是機器學習方式。統計學的數據分析方式是比較傳統的數據分析方式，有大量的工具可以使用，針對於結構化數據來說，統計學的數據分析方式往往更適合一些。機器學習的數據分析方式針對於復雜的數據環境往往有更好的分析效果，但是對於數據分析人員也提出了更高的要求。
數據應用操作是體現大數據價值的重要渠道，所以數據應用操作也非常重要。從最終的應用目標來看，數據應用操作的目標無外乎兩大類，一類是人類用戶，另一類是智能體（人工智慧產品）。從大的發展趨勢來看，在大數據時代，要想充分發揮出大數據的價值，應該重視智能體的應用渠道。

Ⅵ 大數據指的是什麼

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

(6)大數據做什麼擴展閱讀

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

參考資料來源：網路-大數據

Ⅶ 大數據可以做什麼

從大數據的技術體系來看，大數據涉及到數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用，這一系列操作的結果就是讓數據產生價值，也就是「數據價值化」，隨著未來更多的社會資源將進行數據化改造，大數據所能夠起到的作用也會越來越明顯。所以當前更多的企業對於大數據越來越關注，而掌握大數據技術的職場人也會有更多的發展機會。對於企業來說，利用大數據技術不僅能夠全面升級自身的運營方式，也能夠促進企業的管理，以及產品的創新。從這個角度來看，大數據的發展前途對於企業的發展前途有重要的影響，在當前產業結構升級的大背景下，大數據的發展前景還是非常廣闊的。當然，企業要想充分利用大數據，還需要逐漸完善大數據的應用體系，包括物聯網、雲計算、傳統信息系統等。對於職場人來說，掌握大數據技術會在一定程度上促進自身的崗位升級，而且也會打開更多新的就業渠道。目前大數據崗位比較集中在互聯網領域，這與互聯網行業自身的特點有關系，隨著大數據技術逐漸開始落地到傳統行業領域，整個傳統企業會釋放出大量的大數據崗位，而且這些崗位的附加值往往也比較高。

Ⅷ 大數據能幹什麼

大數據是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了一些與大數據處理相關的職業，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。

在國內，大數據的應用才剛剛萌芽，人才市場還不那麼成熟，於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的強調資料庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此，很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的title，我們將其統稱為「大數據工程師」。
一、大數據工程師做什麼？
用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。
因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。
1. 找出過去事件的特徵
大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。
2. 預測未來可能發生的事情
通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。
3. 找出最優化的結果
根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。
二、需要具備的能力

1. 數學及統計學相關的背景
2. 計算機編碼能力
實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。
3. 對特定應用領域或行業的知識
在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。