‘壹’ 大数据产品主要是用来做什么的
大数据产品有很多,宽泛来讲,大数据产品的作用是对已有数据源中的数据进行收集和存储,在这基础上,进行分析和应用,形成我们的产品和服务,而产品和服务也会产生新的数据,这些新数据会循环进入我们的流程中。当这整个循环体系成为一个智能化的体系,通过机器实现自动化就是一种新的模式,不管是商业的,或者是其他。
而大数据能够实现的应用,可以概括为两个方向,一是精准化定制,二是预测。
精准化定制可以是一些个性化的产品,精准营销,比如互联网推广。
预测主要是围绕目标对象,基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析,从而提前做出预警,或者是实时动态的优化。可分为决策支持类的,比如典型的商业智能产品FineBI;风险预警类的,主要用于证券、银行、投资;实时优化类的,比如实时定价。
‘贰’ 大数据具体是什么
二、什么是大数据(大数据是什么?)
大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
三、发展历程(大数据发展是否成熟?)
目前,我国大数据产业正处于高速发展期,多种商业模式得到市场印证,新产品和服务不断推出,细分市场走向差异化竞争。
四、和传统数据的区别(跟传统数据有什么区别?)
1、传统数据信息化:
传统数据信息化大多是存贮在本地,非全部公开数据资源,例如市场调研数据、企业数据、生产数据、制造数据、消费数据、医疗数据、金融数据等数据资源;把握数据资源的企业或行业也必然成为大数据的直接受益者。
2、大数据之移动互联网:
移动互联网的快速发展,搜索引擎及智能手机等移动设备成为重要的数据入口。社交网络、电子商务以及各类应用APP等将分散的"小数据"变成"大数据"。
3、大数据之物联网:
物联网的发展能够实现"万物互联",所有事物产生的信息都是数据,所有事物之间都具有"数据化"的联系。
五、应用领域(大数据用在哪些地方?)
‘叁’ 大数据是什么
你好,大数据是指巨量的数据,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
当下,大数据技术作为新兴技术被许多互联网大厂所需,以华为为例。
1、华为云推出大数据稽核方案解决偷逃费
很多朋友可能发现,部分省界收费站变少而ETC通道在增加,高速公路的出行体验比以前更加顺畅。然而,在公众体验节省费用、便捷通行等利好的同时,高速公路的管理运营单位却饱受新情况的困扰。
部分车主偷逃费方式多样化,包括换卡逃费、车头挂车分离逃费、倒换电子标签、ETC车道跟车逃费等。同时偷逃费行为向专业化、团伙化演变,给高速运营单位带来大量经济损失和严峻挑战。
以华为为例,华为给1-3年经验的大数据开发工程师开到了高达4万的月薪,在其他大厂的招聘中30k-60k的大数据开发工程师,也只要1-3年工作经验,可以说大数据、云计算仍是当下的红利岗位。
希望我的回答对你有所帮助!
‘肆’ 大数据现在主要是干什么的
那真正使用大数据技术的地方且比较有代表性的产品有那些:
云存储:中国比较好的有网络云,国外比较好的有AWS等。正是因为有这些产品的出现,数据在云端的概念才终于变成现实了,大家都不用踹着U盘到处跑了。
内容推荐:最具代表性的有今日头条,它正是运用了大数据技术来找到你喜欢的内容并且推荐给你。自从这个产品出现以后已经有很多人抛弃以前的新闻阅读方式。它让网易新闻、新浪新闻、腾讯新闻等产品上了不少火。现在大家都开始纷纷的学习它。
物品推荐:电影网站、音乐网站、电商网站这些网站都会把根据你的浏览行为进行分析,根据你的兴趣推荐给你相应的物品,比如爱奇艺、QQ音乐、京东等。
广告计算:应用比较好的有网络、谷歌、淘宝、腾讯,他们要根据广告主的价格和广告的效果计算广告的排序,好在流量中达到最好的变现效果,这时数据的处理速度与数据的量级直接影响了他们的收入。
金融:银行正使用大数据分析用户的消费行为、购买能力以及还款能力,用来降低提供给用户的贷款风险,减少环帐率。
信用:支付宝的芝麻信用加入了更多的维度,比如你的人际关系、学历、车等等元素来评估你的信用值,给信用值高的人提供更好的服务,比如信用度高住酒店就不用交押金。
数据分析:这个具有代表性的产品不多,但确是大数据应用非常主要的场景,一般都是公司内部定制性的,所以一般不公开,但确实各种公司都在用,比如网站的流量分析、相关产品的用户特性分析、微博的语义分析。可以根据这些分析为自己的业务或者产品发展方向提供决策依据。
智慧城市:这个现在比较有代表性的功能就是可以根据人流控制路灯的亮度,可以达到省电的效果。通过车流控制红绿灯的变化,减少道路拥堵。
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‘伍’ 大数据主要学什么内容
大数据开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位,有大量的传统应用需要进行大数据改造,因此岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构,比如目前常见的Hadoop、Spark平台,以及众多组件的功能和应用,另外还需要掌握至少一门编程语言,比如Java、Python、Scala等。
大数据分析师是大数据领域非常重要的岗位,大数据分析师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具,算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容,而编程语言的作用则是完成算法的实现。另外,大数据分析师还需要掌握一些常见的分析工具。
大数据运维工程师的主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台,大数据运维工程师需要具备的知识结构包括计算机网络、大数据平台体系结构、编程语言(编写运维脚本)等,通常情况下,大数据运维工程师也需要对数据库有深入的了解。
‘陆’ 大数据的特点主要是什么
大数据的特点:
1.
数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。
2.
数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。
3.
价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
4.
处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
概念:
“大数据”是指以多元形式,自许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。这些数据,并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
优势:
在大数据和大数据分析,他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。
‘柒’ 大数据主要学什么
大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。
主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法,成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
(7)大数据主要是什么数据扩展阅读:
越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度,大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业,比如网络、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业,越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案,来提升自己的业务水平。
在“大数据”背景之下,精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色,“大数据”从业人员薪酬持续增长,人才缺口巨大。
‘捌’ 大数据主要分析的数据类型是什么
交易数据(TRANSACTION DATA)大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过博客、维基,尤其是社交媒体产生的数据流,这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
移动数据(MOBILE DATA)
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件,从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)
这包括功能设备创建或生成的数据,例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信,还可以自动向中央服务器传输数据,这样就可以对数据进行分析。
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