大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
我就是那个人，你的前度会恨我，你的妈妈会喜欢我，而你，永远不想离开我。
2016年我国大数据产业保持高速发展态势各级政府和企业大力推进技术创新取得明显突破大数据应用推进势头良好产业体系初具雏形支撑能力日益增强2017年大数据产业发展迎来黄金期产业集聚将进一步特色化发展大数据融合51, 51, 51; text-indent: 2em;">应用进程加速为做大做强数字经济带动传统产业转型升级提供新动力
随着国家大数据战略推进实施以及配51, 51, 51; text-indent: 2em;">套政策的贯彻落实大数据产业发展环境将进一步优化社会经济各领域对大数据服务需求将进一步增强大数据的新技术新业态新模式将不断涌现产业规模将继续保持30%以上的高速增长态势
大数据综合试验区建设是国家统筹推进大数据产业发展的重要举措2016年国家对大数据产业区域发展进行整体规划布局共计批复了8个51, 51, 51; text-indent: 2em;">国家大数据综合试验区建设2017年随着8大国家大数据综合实验区建设不断加快产业发展将推动形成特色领域围绕京津冀和珠三角跨区域类综合试验区将更加注重数据要素流通以数据流引领技术流物质流资金流人才流支撑跨区域公共服务社会治理和产业转移促进区域一体化发展结合地方产业发展和应用特色大数据产业集聚区和大数据新型工业化产业示范基地建设也将持续推进
网络信息技术领域是全球研发51, 51, 51; text-indent: 2em;">投入最集中创新最活跃应用最广泛辐射带动作用最大的技术创新领域是全球技术创新的竞争高地大数据云计算物联网人工智能等新一代信息技术是最典型的网络信息技术创新驱动是其发展的原动力新兴技术间的融合创新更是产业发展的主基调2017年大数据的技术发展与物联网云计算人工智能等新技术领域的联系将更加紧密物联网的发展将极大提高数据的获取能力云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系融合创新将会不断地涌现和持续深入
在《大数据产业发展规划2016-2020年》中提出了深化工业大数据创新应用的重点任务和实施工业大数据创新发展工程加快工业大数据基础设施51, 51, 51; text-indent: 2em;">建设推进工业大数据全流程应用培育数据驱动的制造业新模式2017年随着《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《大数据产业发展规划2016-2020年》等政策规划的落地实施我国将进一步深化工业云大数据等技术在工业领域的集成应用探索建立工业大数据中心实施工业大数据应用示范工程工业大数据对智能制造的赋能效应将进一步释放趋势五大数据安全和数据跨境流动将成为国家和社会关注的焦点
数据资源作为信息社会的重要生产要素无形资产和社会财富成为一个国家的基础性战略资源近年来由于数据在网络空间传播迅速且当前技术手段和行51, 51, 51; text-indent: 2em;">政手段都无法对其实施有效监管使得大数据安全问题和数据跨境流动安全风险日益加剧2016年国家和地方大力推动大数据安全创新发展2017年随着《中华人民共和国网络安全法》及相关配套细则的正式实施大数据安全的市场空间将进一步释放政府和企业在大数据安全技术产品和服务创新方面的投入进一步加大国家大力推进双边区域性跨境数据流动合作建立国家间数据流通保护的协调机制参与数据跨境流动国际标准和规则制定的积极性将不断提高
想要转行做大数据分析师的人越来越多，确实，从发展来看大大数据分析师很有前景的。要做大数据分析师，有一些东西是不得不学的，那么转行做大数据分析师要学什么呢？小编为大家详细讲述。1、统计学知识。这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数……阅读全文 >>
1、企业单位：参与企业经营、决策管理、项目投资的职业经理人或高级决策人；参与企业项目运营环节中涉及的包括市场分析、市场研究、生产、研究、评价、销售等各个环节的工作人员。2、政府、事业机构：负责项目审核、审批和招商引资、项目评估、项目决策、政策制订等工作的政府机构领导者及相关从业者……阅读全文 >>
为什么数据前面加个大？不加大你不点，不加大不时髦，不加大不够大！先从一个故事讲起，某养猪场厂长告诉A分析尸，我要看几个数据，你提取一下，一周后给我看看。A分析尸列出：猪总数10000、收入500万、净利润180万。猪场老板一看，说：做的不错，A君好好干。同样的问题，猪场老板给了B……阅读全文 >>
1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。3、至少能够用Acess等进行数据库开发；4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模……阅读全文 >>
一、掌握基础、更新知识。基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。数据库查询—SQL数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可……阅读全文 >>
大数据分析与数据分析这几年一直都是个高频词，很多人都开始纷纷转行到这个领域，也有不少人开始跃跃欲试，想找准时机进到大数据或数据分析领域。如今大数据分析和数据分析火爆，要说时机，可谓处处都是时机，关键要明了的一点是，大数据分析和数据分析两者的根本区别在哪里，只有真正了解了，才会知晓……阅读全文 >>
1.懂业务：从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2.懂管理：一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导……阅读全文 >>
1、理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。2、工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、word、脑图）等。3、业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题，只有理解了商业问题，……阅读全文 >>
不管公司多大，获取数据都是非常重要的基础。那么大数据分析师如何获取完整、连续、有价值的数据呢？1、系统日志采集许多公司的业务平台每天都会产生大量的日志数据。日志收集系统要做的事情就是收集业务日志数据供离线和在线的分析系统使用。高可用性、高可靠性、可扩展性是日志收集系统所具有的基本……阅读全文 >>
熟悉业务流程从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。编程技能作为数据分析师，具有编程能力很重要。使用编程的工具，能够做更深入、更高效的分析。Pyth……阅读全文 >>