大數(shù)據(jù)有什么研究方向 大數(shù)據(jù)分析的五個流程

大數(shù)據(jù)發(fā)展幾個方向，大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向是什么？大數(shù)據(jù)分析有哪些基本方向，大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用是學(xué)什么的？大數(shù)據(jù)專業(yè)主要學(xué)什么及就業(yè)方向？大數(shù)據(jù)分析方向是什么？

本文導(dǎo)航

• 大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀
• 大數(shù)據(jù)哪個領(lǐng)域最有前景
• 大數(shù)據(jù)分析的五個流程
• 大數(shù)據(jù)技術(shù)都學(xué)什么課
• 大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)什么專業(yè)課
• 大數(shù)據(jù)分析需要什么基本知識

大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀

1.在大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理方向。這方向最常見的問題是數(shù)據(jù)的多源和多樣性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的質(zhì)量存在差異，嚴重影響到數(shù)據(jù)的可用性。針對這些問題，目前很多公司已經(jīng)推出了多種數(shù)據(jù)清洗和質(zhì)量控制工具(如IBM的Data Stage)。

2.在大數(shù)據(jù)存儲與管理方向。這方向最常見的挑戰(zhàn)是存儲規(guī)模大，存儲管理復(fù)雜，需要兼顧結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫相關(guān)技術(shù)的發(fā)展正在有效的解決這些方面的問題。在大數(shù)據(jù)存儲和管理方向，尤其值得我們關(guān)注的是大數(shù)據(jù)索引和查詢技術(shù)、實時及流式大數(shù)據(jù)存儲與處理的發(fā)展。

3.大數(shù)據(jù)計算模式方向。由于大數(shù)據(jù)處理多樣性的需求，目前出現(xiàn)了多種典型的計算模式，包括大數(shù)據(jù)查詢分析計算(如Hive)、批處理計算(如Hadoop MapReduce)、流式計算(如Storm)、迭代計算(如HaLoop)、圖計算(如Pregel)和內(nèi)存計算(如Hana)，而這些計算模式的混合計算模式將成為滿足多樣性大數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用需求的有效手段。

4.大數(shù)據(jù)分析與挖掘方向。在數(shù)據(jù)量迅速膨脹的同時，還要進行深度的數(shù)據(jù)深度分析和挖掘，并且對自動化分析要求越來越高，越來越多的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析工具和產(chǎn)品應(yīng)運而生，如用于大數(shù)據(jù)挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘算法等等。

5.大數(shù)據(jù)可視化分析方向。通過可視化方式來幫助人們探索和解釋復(fù)雜的數(shù)據(jù)，有利于決策者挖掘數(shù)據(jù)的商業(yè)價值，進而有助于大數(shù)據(jù)的發(fā)展。很多公司也在開展相應(yīng)的研究，試圖把可視化引入其不同的數(shù)據(jù)分析和展示的產(chǎn)品中，各種可能相關(guān)的商品也將會不斷出現(xiàn)?？梢暬ぞ逿abealu 的成功上市反映了大數(shù)據(jù)可視化的需求。

6.大數(shù)據(jù)安全方向。當我們在用大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘獲取商業(yè)價值的時候，黑客很可能在向我們攻擊，收集有用的信息。因此，大數(shù)據(jù)的安全一直是企業(yè)和學(xué)術(shù)界非常關(guān)注的研究方向。通過文件訪問控制來限制呈現(xiàn)對數(shù)據(jù)的操作、基礎(chǔ)設(shè)備加密、匿名化保護技術(shù)和加密保護等技術(shù)正在最大程度的保護數(shù)據(jù)安全。

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是大數(shù)據(jù)發(fā)展的最大驅(qū)動力，大數(shù)據(jù)技術(shù)運用到各個領(lǐng)域，受到越來越多企業(yè)的熱捧，越來越多的人選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)哪個領(lǐng)域最有前景

除了互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域之外，未來以下幾個領(lǐng)域?qū)⑷骈_始使用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)：

第一：醫(yī)療、教育領(lǐng)域。醫(yī)療和教育領(lǐng)域本身對于數(shù)據(jù)就非常敏感，在大數(shù)據(jù)概念被提出之前，醫(yī)療和教育領(lǐng)域就有大量的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，未來醫(yī)療和教育領(lǐng)域?qū)τ诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的依賴程度會進一步得到提升。另外，醫(yī)療和教育領(lǐng)域本身的數(shù)據(jù)價值密度是比較高的，數(shù)據(jù)自身的價值增量空間也比較大。

第二：經(jīng)濟、金融領(lǐng)域。經(jīng)濟和金融領(lǐng)域也是大數(shù)據(jù)技術(shù)重要的應(yīng)用場景，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以更加方便地實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值化過程，從而促進經(jīng)濟和金融領(lǐng)域的創(chuàng)新。目前在經(jīng)濟和金融領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)得到了一定的應(yīng)用，不少相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)者也會通過Python來完成一些數(shù)據(jù)分析過程。

第三：工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域未來是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要落地應(yīng)用場景，工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域涉及到的環(huán)境非常多，數(shù)據(jù)價值化的難度也相對比較大，而且要想完成大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，還需要一系列場景的搭建，比如云計算和物聯(lián)網(wǎng)場景的搭建就比較重要。

最后，除了以上幾個領(lǐng)域之外，大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)的過程中，也會起到比較重要的作用。

大數(shù)據(jù)分析的五個流程

【導(dǎo)讀】跟著大數(shù)據(jù)時代的降臨，大數(shù)據(jù)剖析也應(yīng)運而生。隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)剖析、數(shù)據(jù)發(fā)掘等等環(huán)繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值的使用逐漸成為職業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。那么，大數(shù)據(jù)剖析有哪些根本方向呢?

1.可視化剖析

不管是對數(shù)據(jù)剖析專家仍是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)剖析東西最根本的要求。可視化能夠直觀的展現(xiàn)數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到成果。

2.數(shù)據(jù)發(fā)掘算法

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)發(fā)掘便是給機器看的。集群、切割、孤立點剖析還有其他的算法讓咱們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，發(fā)掘價值。這些算法不只要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3.猜測性剖析才能

數(shù)據(jù)發(fā)掘能夠讓剖析員更好的理解數(shù)據(jù)，而猜測性剖析能夠讓剖析員根據(jù)可視化剖析和數(shù)據(jù)發(fā)掘的成果做出一些猜測性的判別。

4.語義引擎

咱們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)剖析的新的應(yīng)戰(zhàn)，咱們需求一系列的東西去解析，提取，剖析數(shù)據(jù)。語義引擎需求被設(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。經(jīng)過標準化的流程和東西對數(shù)據(jù)進行處理能夠保證一個預(yù)先界說好的高質(zhì)量的剖析成果。

6.數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維剖析和多角度展現(xiàn)數(shù)據(jù)按特定形式進行存儲所建立起來的聯(lián)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計中，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的根底，為商業(yè)智能系統(tǒng)供給數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對數(shù)據(jù)進行查詢和拜訪，為聯(lián)機數(shù)據(jù)剖析和數(shù)據(jù)發(fā)掘供給數(shù)據(jù)平臺。

以上就是小編今天給大家整理分享關(guān)于“大數(shù)據(jù)分析有哪些基本方向?”的相關(guān)內(nèi)容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數(shù)據(jù)行業(yè)有所建樹，需要考取部分含金量高的數(shù)據(jù)分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

大數(shù)據(jù)技術(shù)都學(xué)什么課

大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)學(xué)數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)、軟件測試、信息處理技術(shù)、JAVA高級程序設(shè)計、云計算概論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)培養(yǎng)學(xué)生挖掘數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)以及開發(fā)軟件的能力。

大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用研究方向是將大數(shù)據(jù)分析挖掘與處理、移動開發(fā)與架構(gòu)、軟件開發(fā)、云計算等前沿技術(shù)相結(jié)合的“互聯(lián)網(wǎng)＋”前沿科技專業(yè)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用的應(yīng)用領(lǐng)域：

零售業(yè)：主要集中在客戶營銷分析上，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對客戶的消費信息進行分析。獲知客戶的消費習(xí)慣、消費方向等，以便商場做好更合理商品、貨架擺放，規(guī)劃市場營銷方案、產(chǎn)品推薦手段等。

金融業(yè)：在金融行業(yè)里頭，數(shù)據(jù)即是生命，其信息系統(tǒng)中積累了大量客戶的交易數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)可以對客戶的行為進行分析、防堵詐騙、金融風險分析等。

醫(yī)療業(yè)：通過大數(shù)據(jù)可以輔助分析疫情信息，對應(yīng)做出相應(yīng)的防控措施。對人體健康的趨勢分析在電子病歷、醫(yī)學(xué)研發(fā)和臨床試驗中，可提高診斷準確性和藥物有效性等。

以上內(nèi)容參考：百度百科-大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用

大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)什么專業(yè)課

主要學(xué)計算機、互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)等。就業(yè)方向是大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)ETL技術(shù)員和數(shù)據(jù)可視化工程師等。“大數(shù)據(jù)”（BigData）指一般的軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數(shù)據(jù)。目前大數(shù)據(jù)是一個熱門專業(yè)，就業(yè)前景也十分樂觀，大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)去解決難題，給企業(yè)帶來前所未有的商業(yè)價值與機會，同時也可以更好的促進企業(yè)的進步。作為新時代的我們，一定要順應(yīng)時代的發(fā)展去選擇專業(yè)，這樣才能更好的滿足時代的需求。以下內(nèi)容供參考：百度百科-大數(shù)據(jù)采集與管理專業(yè)

大數(shù)據(jù)分析需要什么基本知識

大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域快速發(fā)展，分布式存儲有了用武之地。
1、大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域快速發(fā)展。大數(shù)據(jù)行業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將迎來快速發(fā)展，不同的挖掘技術(shù)，挖掘方法將是人們未來比較重視的領(lǐng)域。
2、分布式存儲有了用武之地。大數(shù)據(jù)的特點就是數(shù)量量多且大，這就使得存儲的管理面臨著挑戰(zhàn)，這個問題就需要新的技術(shù)來解決，分布式存儲技術(shù)將作為未來解決大數(shù)據(jù)存儲的重要技術(shù)。