1樓：樂呵呵的太陽花
大資料分析的原理和潛力是挺準確。
2樓：帳號已登出
都說大資料好打出分析原理和潛力。
大資料開發和資料分析哪個前景更好哪個薪資高
3樓：加公尺谷大資料科技
大資料就業兩大方向：
1、大資料開發工程師
2、大資料分析師
一般工作包括資料清洗，執行分析和資料視覺化。核心職責是幫助其他人追蹤進展，和優化目標。
大資料工程師主要工作在後端。持續的提公升資料管道來保證資料的精確和可獲取，好的工程師會為組織節省很多的時間和精力。
大資料分析師一般用資料工程師提供的現成的介面來抽取新的資料，然後取發現資料中的趨勢，同時也要分析異常情況。
資料分析師中的資料探勘技術方向，門檻較高，需要紮實的演算法能力和**能力，同時薪資待遇也更好。
4樓：文森森文
當然是大資料開發，慢慢的逐漸智慧型化之前幹大資料分析的，將面臨被取代。
來自海牛部落。
5樓：尚矽谷
大資料開發和大資料分析前景都是很不錯的，相對來說大資料開發薪資更高，大資料前景是很不錯的，應用領域多，人才缺口大，選擇大資料培訓機構的時候重點關注機構的口碑，除了口碑再了解機構的師資、就業、課程、費用等等方面，多對比幾家機構，希望你早日學有所成。
6樓：匿名使用者
資料分析師主要工作就是通過資料去解決企業實際遇到的問題，包括根據資料分析的原因和結果推理以及**未來進行制定方案、對調研蒐集到的各種產品資料的整理、對資料進行分類和彙總等等。
發展前景很好，畢竟資料分析這一行在國內才剛剛起步，很多企業都需要這方面的人才，是很有潛力的，這一行偏商科，技術輔助。真正的大牛不是資料分析工具技術，而是用資料幫助企業在產品、**、**、顧客、流量、財務、廣告、流程、工藝等方面進行價值提公升的人。像我本人就是自學的資料分析師然後畢業後去了決明工作，現在基本實現了財務自由，但想成為大資料分析師的話，需要日積月累堅持沉澱下去，相信你總有一天也能達到這個層次。
大資料分析是什麼？優缺點是什麼？大資料的優缺點
7樓：加公尺谷大資料科技
資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，將它們加以彙總和理解並消化，以求最大化地開發資料的功能，發揮資料的作用。資料分析是為了提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。
大資料分析的優點：能夠準備得出可靠資訊，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：資訊透明化，大資料比你更了解你自己。
大資料優點：
1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
3)分析所有sku，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠資訊。
5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
6)使用點選流分析和資料探勘來規避欺詐行為。
大資料的缺陷：
當前，大部分中國企業在資料基礎系統架構和資料分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業資訊網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量資料時均有擴充套件性差、資源利用率低、應用部署複雜、運營成本高和高能耗等缺陷。
大資料開發和大資料分析哪個好學？
8樓：九道門聊資料
雖然都是資料領域，但從工作內容來看可以分為兩個方向：
一是資料開發方向，偏技術型，包括開發工程師、挖掘工程師、演算法工程師、數倉工程師等等，這些崗位對程式設計能力要求很高，對學歷、專業、畢業院校的要求也都相對較高，有些公司甚至會把學歷、專業、院校當成乙個准入的門檻，也就是說先不管你技術怎麼樣，在刷簡歷的時候就直接先按這三個標準刷下一批人。看你描述沒有這方面的介紹，所以如果你的專業不太對口的話，還是建議你對著方向慎重，而且由於技術難度的問題，我個人不太好看培訓，因為不管怎麼培訓，從技術角度來說肯定是比不上相關專業的畢業生的，那你的競爭優勢又在於哪？
二是資料分析方向，偏業務型，主要是通過挖掘資料的價值來驅動企業發展，這也是現在企業數位化轉型最需要的人才。偏業務型的資料分析師對程式設計能力要求較低，如果你不是程式設計相關專業的話，那你可以考慮一下這個方向。
資料分析師的工作性質和開發工程師的就不一樣，雖然他接到的專案和工程師差不多的，但是在實戰中，更加關注的是資料分析師的隨機應變的能力。因為在完成這個目標當中，由於資料分析師會看到不一樣的資料，會發生不同的情況，所以要對決策進行不斷地調整優化，才能更好的達到目標。
工作的目標。
通常在工程當中我們有乙個明確的很具象的目標，而在資料分析的專案中，很多專案是沒有乙個明確具象的目標。
在工作當中，工程師更多的是要學習軟體的程式設計技能或者是一些新工具的一些技能， 他通過學習掌握這些新的技能來提高工程設施的質量效果。而資料分析師不僅僅要去學習這些工具當然他還需要學習業務，學習與如何與人溝通。
最後！在進入這個兩種不同的這個領域進行工作的時候，要注意自己是否適合做哪一種工作，在選擇這兩個行業的或者領域這個過程當中，對自己的性格喜歡什麼也要做出乙個基本判斷。
9樓：陳小嫿
這兩個是相關專業 有一定的關聯性 資料分析應該比資料開發好學！
大資料開發和大資料分析學哪個比較好?
10樓：環球青藤
大資料開發是目前乙個就業的熱門方向，一方面是大資料開發的場景眾多，另一方面是難度並不高，能夠接納的從業人數也非常多。大資料開發是在大資料平台基礎之上的開發，充分利用大資料平台提供的功能來滿足企業的實際需求。大資料開發工程師主要工作：
開發，建設，測試和維護架構，負責公司大資料平台的開發和維護，負責大資料平台持續整合相關工具平台的架構設計與產品開發等；
大資料分析是大資料應用的乙個重點。大資料分析是基於大資料平台提供的功能進行具體的資料分析，資料分析與場景有密切的關係，比如出行大資料分析、營銷大資料分析、金融大資料分析等等。資料分析師主要工作，收集，處理和執行統計資料分析；運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義，需要業務理解和工具應用能力；
零基礎學習的話，建議你充分結合自身情況，看自己在哪個方向更感興趣，更具有天賦，從而選擇對應的方向進行學習。
大資料分析前景好嗎？
11樓：海同職座標**
隨著大資料技術在各行各業應用的越來越廣，資料驅動智慧型產品和精細化運營已經成為企業經營的制勝法寶，相應地，資料分析師這個崗位也越來越受到關注，越來越多的小夥伴也轉行做資料分析，因為大家不僅看到的是未來資料分析的發展前景，而且資料分析師的薪資待遇也很不錯！
崗位缺口大，就業薪資高，而且這個崗位對學歷的要求不是特別高，對經驗的要求也不算嚴格，從而資料分析師，在大資料時代，迎來了**就業期。
通過搜尋boss直聘和領英，發現其上面有上有10萬+個資料分析師職位空缺，其中絕大部分是網際網路行業的需求。值得注意的是，雖然國內現有很多資料分析師員工，但其數量佔比依舊很少，職位空缺卻佔到了市場的50%之多。大多數熱門崗位都會在招聘jd中，給出「具備資料分析能力」這樣的招聘條件。
2023年全國大資料人才需求是2023年的12倍，從資料可以看出，2023年乃至未來，資料分析師將是職業發展的乙個重要方向。
從銷售、市場，到運營、產品經理、使用者研究等，都試圖從各種繁雜資料中看出點門道，獲得對市場、產品、消費者等方面的洞見。
12樓：蘭州新華網際網路學校
大資料分析的產生旨在於it管理，企業可以將實時資料流分析和歷史相關資料相結合，然後大資料分析並發現它們所需的模型。反過來，幫助**和預防未來執行中斷和效能問題。進一步來講，他們可以利用大資料了解使用模型以及地理趨勢，進而加深大資料對重要使用者的洞察力。
他們也可以追蹤和記錄網路行為，大資料輕鬆地識別業務影響；隨著對服務利用的深刻理解加快利潤增長；同時跨多系統收集資料發展it服務目錄。
13樓：尚學堂大資料學院
對於大資料的發展前景我們可以從兩個方面來了解：
大資料好找工作。
大資料人才缺口不斷擴大，人才缺口百萬+
2023年一線城市大資料開發崗位15-202.大資料就業做什麼工作。
大資料開發（需求量大）
14樓：網友
現在已經都是網際網路時代了，用不了幾年就已經普及了，會大批量招人的。
15樓：石家莊新華電腦學院
當前，國家大資料戰略實施已經到了落地的關鍵時期，大資料技術產業創新發展、大資料與實體經濟深度融合、以及大資料安全管理與法律規制等方面都進入了攻堅階段大資料領域的人才需求主要圍繞大資料的產業鏈，涉及到資料的採集、整理、儲存、安全、分析、呈現和應用，崗位多集中在大資料平台研發、大資料應用開發、大資料分析和大資料運維等幾個崗位。當前整個it行業對於大資料人才的需求量還是比較大的，近幾年相關方向研究生的就業情況還是比較不錯的，一方面崗位級別比較高，另一方面薪資待遇也比較可觀，而且薪資待遇正呈現出逐年上公升的發展趨勢。
大資料開發和資料分析有什麼區別？
16樓：南瓜蘋果
1、技術區別。
大資料開發類的崗位對於code能力、工程能力有一定要求，這意味著需要有一定的程式設計能力，有一定的語言能力，然後就是解決問題的能力。
因為大資料開發會涉及到大量的開源的東西，而開源的東西坑比較多，所以需要能夠快速的定位問題解決問題，如果是零基礎，適合有一定的開發基礎，然後對於新東西能夠快速掌握。
如果是大資料分析類的職位，在業務上，需要你對業務能夠快速的了解、理解、掌握，通過資料感知業務的變化，通過對資料的分析來做業務的決策。
在技術上需要有一定的資料處理能力，比如一些指令碼的使用、sql資料庫的查詢，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具層面上，變動的範圍比較少，主要還是業務的理解能力。
2、薪資區別。
作為it類職業中的「大熊貓」，大資料工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內it、通訊、行業招聘中，有10%都是和大資料相關的，且比例還在上公升。
在美國，大資料工程師平均每年薪酬高達萬美元。大資料開發工程師在一線城市和大資料發展城市的薪資是比較高的。
大資料分析：大資料分析同樣作為高收入技術崗位，薪資也不遑多讓，並且，我們可以看到，擁有3-5年技術經驗的人才薪資可達到30k以上。
3、資料儲存不同。
傳統的資料分析資料量較小，相對更加容易處理。不需要過多考慮資料的儲存問題。而大資料所涉及到的資料具有海量、多樣性、高速性以及易變性等特點。因此需要專門的儲存工具。
4、資料探勘的方式不同。
傳統的資料分析資料一般採用人工挖掘或者收集。而面對大資料人工已經無法實現最終的目標，因此需要跟多的大資料技術實現最終的資料探勘，例如爬蟲。
大資料分析的分析步驟，如何進行大資料分析及處理？
大資料分析的五個基本方面 1.analytic visualizations 視覺化分析 不管是對資料分析專家還是普通使用者，資料視覺化是資料分析工具最基本的要求。視覺化可以直觀的展示資料，讓資料自己說話，讓觀眾聽到結果。2.data mining algorithms 資料探勘演算法 視覺化是給人...
大資料分析學習什麼內容，好學嗎，大資料分析難不難好學嗎？
當前，國家大資料戰略實施已經到了落地的關鍵時期，大資料技術產業創新發展 大資料與實體經濟深度融合 以及大資料安全管理與法律規制等方面都進入了攻堅階段大資料領域的人才需求主要圍繞大資料的產業鏈，涉及到資料的採集 整理 儲存 安全 分析 呈現和應用，崗位多集中在大資料平台研發 大資料應用開發 大資料分析...
統計學方法咋大資料分析中有用嗎,大資料分析和傳統統計學方法有什麼樣的關係
當然有用，除了空間 時間，資料研究是對宇宙微觀巨集觀最好的詮釋，而統計學是一窺其中的工具科學。大資料的研究統計你會發現各種規律奧義！舉個簡單例子，前段時間我發現網上報道雙色球彩票有人為操作，所以去研究了近十幾年的彩票數字，發現乙個驚人的事實，如果按統計得到的結果，確實能讓你看出一些端倪，因為各數字的...