行业研究大数据

题主所说的分析行业大数据，在我的理解就是，利用行业的数据，制作相关的数据分析报告。从而，最大程度的为企业主带来营销启示，并支持他们的战略决策。那，数据分析报告究竟应该如何制作呢？1）数据分析报告流程数据分析报告，其实是依据一定的流程来进行操作的。具体包括：商业问题定义，数据准备、数据清洗、数据分析、报告制作以及解决问题。倘若某个环节出现问题，则需要在这个闭环里面不断的去重复，接下来我们解释一下每一个环节。商业问题定义：所谓的商业问题定义，其实就是报告目的明确。一份好的报告，应该围绕报告目的进行展开，并且最终可以解决或者印证最初的目的。而一旦目的确认，相应的数据分析思路也要敲定下来。数据准备：在这个环节，我们需要利用我们确定好的分析思路，去思考我们所需要的数据。具体包括需要什么数据，从哪里采集这些数据，具体数据字段有哪些并最终进行采集操作。由于我们是分析行业大数据，所以数据需要侧重于市场以及行业。数据清洗：根据我们采集到的数据，我们需要进行清洗，从而变成有利于我们数据分析的数据模块。其中可以利用的方法可以有很多，譬如去重，处理缺失值，处理异常值以及消除歧义等。报告制作：根据我们清洗好的数据，我们就可以进行报告的制作以及输出。解决问题：所有的报告并不是自己嗨，我们仍需要我们自己去解决实际的应用问题，这样的报告才是有价值的。譬如，通过分析行业数据，我们发现竞品的营销策略以及市场趋势等。2）分析维度列举由于题主只局限于行业数据，那这里就简单介绍一下行业数据可以分析的维度。通过我们对市场以及行业的数据进行采集，我们可以对宏观的环境，竞品动态，行业大事件剖析，行业发展趋势以及产业链等环节。具体细节，可以参考一些咨询公司或者数据公司出的行业报告。譬如，麦肯锡、波士顿、罗兰贝格、埃森哲、尼尔森、百度、腾讯等。3）相关建议如果要做好一份报告，精髓其实就在于数据分析的框架搭建。我们需要在平时学习过程中，多学习体会别人的好的框架、，然后多总结，多模仿，最终掌握一些数据分析的套路。希望这样的解答，可以解决你的疑惑，让你有所收获。

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:路过32sky随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。2011年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:文库资源中国大数据行业投资分析及前景预测报告中投顾问产业研究中心中国大数据行业投资分析及前景预测报告内容简述继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素：价值（Value）。云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。近年来，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。大数据在互联网、金融、零售、电商、政务服务等领域的作用越来越广泛。数据也逐渐成为不少行业中新的生产力及新的价值来源。国家工业和信息化部发布《关于数据中心建设布局的指导意见》，提出了数据中心建设和布局的基本原则，即市场需求导向原则、资源环境优先原则、区域统筹协调原则、多方要素兼顾原则和发展与安全并重原则。“

这个不但要看行业的发展，还要看你自己的技术怎样，这几年大数据是非常火的，企业对大数据开发人员的要求也比较高，你不但要非常熟悉hadoop生态（HDFS，hive，hbase，spark等等），其次你的编程基础也要非常好，要会liunx,java、Scala或者python，熟悉常用的框架，还有最重要的就是工作经验，学历等。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布，把大数据作为基础性战略资源。据中国商委会统计，中国基础数据分析人才缺口达到一百五十万之巨，这是很大的一个人才缺口。大数据发展前景很不错，大数据人才比一般的软件开发人员平均薪资要高30%左右，并且在持续的增长。

　　参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示，中国目前的大数据应用环境和技术相对于美国而言，在整体技术水平、应用环境、国民意识、商业环境、技术厂商、技术平台上面相差超过5年左右。在大数据应用的国家战略层面落后的也较多。　　目前了解到的信息是上海政府计划建设大数据产业园，通过政府自身投资来建立大数据平台，吸引中小企业将信息系统及数据放到政府主导的数据平台上，政府将利用此平台来挖掘数据信息，提供数据信息报告。另外一个大数据应用是地方政府请一些大数据公司来开发舆情检测系统，及时了解社会舆论。无论是大数据产业园还是舆情监控。我个人认为没有抓住大数据优势的核心，大数据产业园的管理机制和创新动力不足，无法发挥大数据计算的优势，反而浪费了大量的投资，效率较低。舆情监控本身就无法发挥大数据的商业应用优势，反而阻碍大数据产业的商业应用。我们应该提供大数据产业优惠政策，在资金、场地、税收、科研方面提供外部支持，让企业自身投入到大数据产业建设之中，从企业自身商业需求出发，投入资金来发展大数据产业。　　最后总结一下，大数据时代将会给人类社会带来巨大变化，它是一个好的工具，就像计算机一样，帮助人们提升社会生产效率，了解事物真相，认识客观规律。重要的大数据可以帮助政府和企业进行科学决策，降低决策风险，加快进入智慧社会。

1. 银行和证券银行和证券公司通过大数据网络活动监控和自然语言处理程序，监控金融市场，减少欺诈性交易。交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场，避免非法交易的发生。2. 通讯和媒体同时段在多个平台(移动，网络和电视)上进行实时报道世界各地发生的事件。另外，媒体其中的一部分就是音乐行业通过使用大数据关注最新趋势，了解听众最新爱好趋势，并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。3. 体育了解特定地区针对不同活动的收视率模式，并通过分析数据，从而监测个人球员和球队的表现。像板球世界杯，FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事等均使用了大数据分析技术。4. 医疗保健收集公共卫生数据，从而更快地应对个人健康问题，并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具，以便在人口普查后进行数据收集。5. 教育针对目前快速发展的各种领域，更新和升级相关文献。世界各地的大学均使用大数据来检测和追踪学生和教师的情况，并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。6. 制造业通过大数据提高供应链管理，提高生产率。制造企业使用这些分析工具，确保以最佳方式分配生产资源，从而获得最大效益。7. 保险通过预测分析处理各种业务，从开发新产品到应对索赔。保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划，并产生收益。8.消费贸易预测和管理人员编制以及库存需求。贸易公司通过会员制度，记录会员情况从而发展贸易。9. 交通运输制定更好的路线规划，交通监控和物流管理。主要是政府为了避免交通堵塞而设立的。10. 能源通过智能电表减少电气泄漏，并帮助用户管理能源使用情况。负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式，并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异，并节约能源。关于都离不开大数据分析的行业的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

随着大数据技术的不断发展和有效应用，不管是为国家还是企业以及是个人都创造了一定的价值，而且从大数据行业技术应用的总体来看，大数据在商业、金融、物流和零售等行业的应用已经都得到了很好的应用而且效果显著，在医疗、教育和体育等其它行业的应用也在逐渐的推进之中。就目前的大数据技术人的培养来看，大数据技术人才在中国市场目前依然是比较紧缺，尤其是高端大数据人才，因此企业应对这样的情况也是开出了相对较高的待遇聘请大数据方面的高端人才。掌握当下最紧缺的大数据技能成为企业提升发展的关键，无论你精通大数据的哪一项类，都将会在未来职场脱颖而出!当然，这也和你所在的城市市场需求有很大关系，一二线城市大数据发展起步早，行业的应用也更深，大数据人才的需求量就比较大，加上目前国内的大数据人才比较缺乏，薪资待遇在IT行业是很高的也正常。所以，通过整体大数据行业来看的话，大数据的培训发展的前景还是比较好的，尤其是在一线城市大数据培训出来的人才的机会还是比较多的。

大数据从字面上理解就是海量的数据，技术上它包括这些海量数据的采集、过滤、清洗、存储、处理、查看等等，每一个部分包括一些大数据的相关技术框架来支持。因为数据分析无处不在，大数据的就业面广，薪资很高。总体来看，学完大数据可以从事以下几种工作：1.大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。2.大数据系统分析师面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能:人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。3.hadoop开发工程师解决大数据存储问题。4.数据分析师不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。5.数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++。有时要用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。6.大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。南京课工场祝大家学有所成~

当然了，能力决定一切，学历高更好。但是现在不单单看学历的时代了，你29面临结婚家庭方面了，和刚毕业的相比较优势不大，而且好多公司看重毕业生的学习能力，你没有过多地时间和他们挣了，所以你自己做好打算。我也是刚毕业上班，我们公司招聘的也有大专生，他们的能力以及留存的几率大于本科生，说实话，无论在哪里心态很重要，希望你看清以后的路，加油。