在互聯網高速發展的當下,各大公司對數據分析相關崗位的需求不斷地,據統計500強企業中90%以上都建立了數據分析*。 大數據分析相關崗位平均工資 達$15.9K,其中 20K-30K 工資的占比多,達 25.1%。如果兼備的計算機技能,做大數據工程師,薪資水平還會5~10K。

更新大數據分析師證報考條件和時間 從城市崗位需求數量分布來看,關于數據分析師招聘區域主要集中在一線城市及新一線城市,需求量較大城市的依次是:北京、上海、深圳、廣州、西安。 從崗位薪資狀況來看,薪資水平較高省份分別為北京、上海、廣東、浙江、福建等區域。在數字經濟向生產生活各個領域滲透的同時,長三角和珠三角這兩個重要經濟區走在了應用前列。

價值密度低 單條記錄基本無意義,無用數據多,但是整個數據集綜合價值大、隱含價值大,所以需要對大數據進行分析和挖掘,從數據金礦中掘金。比如,我們拿到一個電商網站的售賣記錄數據集,單看其中任意一條記錄,不外乎知道了某個人買了什么東西,但是我們要是把這個人所有的購買記錄拿在一起分析,就能得出這個人的購買偏好,從而對他進行商品推薦。

數據分析: 數據分析相對于數據挖掘而言,更多的是偏向業務應用和解讀,當數據挖掘算法得出結論后,如何解釋算法在結果、可信度、顯著程度等方面對于業務的實際意義。

大數據幫助公司節省成本,幫助電信企業實現售后服務,幫助企業識別欺保行為,幫助快遞公司監測分析運輸車輛的故障險情以提前預警維修,幫助電力公司有效識別預警即將發生故障的設備; 更新大數據分析師證報考條件和時間

速度快 在這個萬物互聯的的時代,每時每刻都在產生數據,而這些數據需要被及時處理掉,因為存儲價值密度較小的歷史數據需要花費很大的存儲成本,非常不劃算,一般平臺保存的歷史數據只有幾天或者一個月,再遠的就要清理掉,所以數據處理的速度也必須跟上,誰家處理速度更快,誰家就更具競爭力。

更新大數據分析師證報考條件和時間, 對于"大數據"(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。"大數據"是需要新處理才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。 麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、、分析方面大大超出了數據庫工具能力范圍的數據,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。