大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)安全等內(nèi)容。數(shù)據(jù)分析的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)，當(dāng)然也包括深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以及自然語言處理，圖與網(wǎng)絡(luò)分析等。

大數(shù)據(jù)是我的主要研究方向之一，目前也在帶大數(shù)據(jù)方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，大數(shù)據(jù)涵蓋的內(nèi)容主要以數(shù)據(jù)價(jià)值化為核心的一系列操作，包括數(shù)據(jù)的采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現(xiàn)和應(yīng)用。隨著5G的落地應(yīng)用以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，未來更多的資源將逐漸實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化，所以大數(shù)據(jù)能夠涵蓋的內(nèi)容也會越來越豐富，自身所能夠體現(xiàn)的價(jià)值也會逐漸提升。

信息系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展共同促進(jìn)了大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推動下，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源逐漸從消費(fèi)端數(shù)據(jù)向生產(chǎn)端數(shù)據(jù)過渡，所以大數(shù)據(jù)未來能夠產(chǎn)生的價(jià)值也會進(jìn)一步向生產(chǎn)端體現(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)賦能企業(yè)創(chuàng)新和企業(yè)管理。

要想充分利用大數(shù)據(jù)，需要從以下幾個方面入手：

第一：按角色進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用分類。普通消費(fèi)者與企業(yè)運(yùn)營者所關(guān)心的數(shù)據(jù)是不同的，普通消費(fèi)者也許關(guān)心的是目前的流行趨勢，而企業(yè)運(yùn)營者可能更關(guān)心整個市場的走勢，所以要針對不同的用戶角色需求制定對應(yīng)的使用策略。

第二：注重?cái)?shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集是進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用的前提，對于企業(yè)來說，需要采集的數(shù)據(jù)包括行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)、市場需求數(shù)據(jù)以及自身的企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，不同的數(shù)據(jù)采集渠道能夠獲得的數(shù)據(jù)價(jià)值也是不同的，多渠道采集的多維度數(shù)據(jù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要基礎(chǔ)，所以未來企業(yè)對于數(shù)據(jù)的爭奪將越來越激烈。

第三：數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析一方面用于各種決策（商業(yè)等），另一方面數(shù)據(jù)分析也是智能體進(jìn)行任務(wù)執(zhí)行的基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心環(huán)節(jié)，也是目前大數(shù)據(jù)落地應(yīng)用的主要方式之一。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區(qū)留言！

大數(shù)據(jù)的概念是指傳統(tǒng)軟件工具在一段時間內(nèi)無法對其進(jìn)行爬網(wǎng)，管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值信息的能力。那么大數(shù)據(jù)技術(shù)的一般內(nèi)容是什么？我們今天來看看前鋒小編吧。

首先，數(shù)據(jù)收集

ETL工具負(fù)責(zé)從分布式異構(gòu)數(shù)據(jù)源（如關(guān)系數(shù)據(jù)和平面數(shù)據(jù)文件）中提取數(shù)據(jù)到臨時中間層進(jìn)行清理，轉(zhuǎn)換，集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市成為在線分析過程。數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

第二，數(shù)據(jù)訪問

關(guān)系數(shù)據(jù)庫，NOSQL，SQL等

第三，基礎(chǔ)設(shè)施

云存儲，分布式文件存儲等。

四是數(shù)據(jù)處理

自然語言處理（NLP）是一門研究人與計(jì)算機(jī)之間語言問題的學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是讓計(jì)算機(jī)“理解”自然語言，因此自然語言處理也稱為自然語言理解（NLU），也稱為計(jì)算語言學(xué)。一方面，它是語言信息的處理。另一方面，一個分支是人工智能（AI）的核心主題之一。

五，統(tǒng)計(jì)分析

假設(shè)檢驗(yàn)，顯著性檢驗(yàn)，差異分析，相關(guān)分析，T檢驗(yàn)，方差分析，卡方分析，偏相關(guān)分析，距離分析，回歸分析，簡單回歸分析，多元回歸分析，逐步回歸，回歸預(yù)測和殘差分析嶺回歸，邏輯回歸分析，曲線估計(jì)，因子分析，聚類分析，主成分分析，因子分析，快速聚類和聚類，判別分析，對應(yīng)分析，多元對應(yīng)分析（最佳尺度分析），Bootstrap技術(shù)等。

六，數(shù)據(jù)挖掘

分類，估計(jì)，預(yù)測，親和力分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則，聚類，描述和可視化，Deion和可視化，復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘（文本），Web，圖形圖像，視頻，音頻等）。

第七，模型預(yù)測

預(yù)測模型，機(jī)器學(xué)習(xí)，建模仿真。

第八，結(jié)果呈現(xiàn)

1、數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)存取

　　在收集大數(shù)據(jù)的過程當(dāng)中，主要有四個來源。可以通過管理信息系統(tǒng)來收集想要的大數(shù)據(jù)，可以通過科學(xué)實(shí)驗(yàn)的方式來收集大數(shù)據(jù)。同時也可以通過物理信息系統(tǒng)，通過web信息系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。

　　當(dāng)我們將需要的信息采集完成之后，就需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行存取，存取的技術(shù)路線有一定區(qū)別，主要的存取方式有三類。首先要面對的是規(guī)模比較大的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其次是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或者非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，最后需要面對的是兩種結(jié)構(gòu)化所混合在一起的大數(shù)據(jù)。

　　2、數(shù)據(jù)處理，統(tǒng)計(jì)分析

　　對于不同模式，不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，我們需要進(jìn)行進(jìn)一步的處理，需要進(jìn)行集成處理或者整合處理。當(dāng)我們將不同的數(shù)據(jù)收集，整理并且轉(zhuǎn)換之后，就可以獲取一個新的數(shù)據(jù)。這樣在后期想要查詢或者想要分析的時候，能夠有一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)圖。

　　統(tǒng)計(jì)分析的方法多種多樣，假設(shè)實(shí)驗(yàn)的方法，方差分析的方法，多元回歸分析方法，隊(duì)友分析，聚類分析等等。是整個大數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)當(dāng)中具有難度的一個環(huán)節(jié)，也是必須要突破的一個環(huán)節(jié)。

　　3、數(shù)據(jù)挖掘，結(jié)果呈現(xiàn)

　　數(shù)據(jù)挖掘在當(dāng)下大數(shù)據(jù)當(dāng)中是需要改進(jìn)的，首先我們已有的數(shù)據(jù)挖掘需要改進(jìn)，同時數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘需要開發(fā)，特意群組挖掘也需要開發(fā)，對大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，能夠讓整個大數(shù)據(jù)技術(shù)更加全面。

大數(shù)據(jù)又稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)，是由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多的數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合，基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用模式，通過數(shù)據(jù)的集成共享，交叉復(fù)用形成的智力資源和知識服務(wù)能力。也有相關(guān)機(jī)構(gòu)對其有所定義：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。那么，大數(shù)據(jù)又包括哪些方面的內(nèi)容呢？

1.數(shù)據(jù)類型

數(shù)據(jù)類型包括數(shù)據(jù)類型、收集方式和方法。供應(yīng)鏈中的大數(shù)據(jù)主要有四種類型：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)。雖然關(guān)于數(shù)據(jù)和分析能力對供應(yīng)鏈管理的重要性的研究和報(bào)告很多，但關(guān)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對供應(yīng)鏈的影響和作用的研究相對較少。然而，社交媒體數(shù)據(jù)對于供應(yīng)鏈管理是非常重要的。運(yùn)營商利用社交媒體數(shù)據(jù)來規(guī)劃供應(yīng)鏈活動、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理和市場開拓，深入挖掘社交媒體的具體機(jī)制數(shù)據(jù)影響供應(yīng)鏈績效。需要使用多種研究和測量方法，包括技術(shù)分析、內(nèi)容分析和網(wǎng)絡(luò)分析。

2.大數(shù)據(jù)質(zhì)量

企業(yè)在分析大數(shù)據(jù)時，必須考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量。低質(zhì)量的數(shù)據(jù)不僅會影響公司的決策，而且對公司不利。事實(shí)上，數(shù)據(jù)的有效性取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量，隨著大數(shù)據(jù)的重要性越來越大，對高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求也越來越大。

3.大數(shù)據(jù)5V特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)具有五大特點(diǎn)，稱為5V。分別是：多樣(Variety)，大量(Volume)，高速(Velocity)，低價(jià)值密度(Value)，真實(shí)性(Veracity)。

4.大數(shù)據(jù)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)作為一個能夠改變產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的技術(shù)，只有切實(shí)落地才能帶來真正的價(jià)值。其實(shí)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍非常廣，不單單限于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，在其他諸如金融，制造業(yè)，交通物流方面也都有非常大的應(yīng)用價(jià)值。

5.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

此外，大數(shù)據(jù)分析不僅有助于獲得新的見解，還有助于提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，而這些好處都是基于數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析。如果沒有大數(shù)據(jù)分析來分析數(shù)據(jù)，那么大數(shù)據(jù)就只是一堆“數(shù)據(jù)”，可以說毫無價(jià)值。大數(shù)據(jù)需要分析，但如果沒有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，就不得不依賴分析工具。當(dāng)然，如果分析不研究大數(shù)據(jù)，它只是數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的一種工具和應(yīng)用方法，并不能顯示出它對企業(yè)的價(jià)值。

數(shù)通暢聯(lián)的核心產(chǎn)品DAP（Data Analysis Platform）數(shù)據(jù)分析平臺就是一款大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，專為企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建，能夠高效存儲、計(jì)算、分析并處理海量數(shù)據(jù)，構(gòu)建企業(yè)的大數(shù)據(jù)中心，能夠真實(shí)、準(zhǔn)確、清晰、有效的將企業(yè)內(nèi)部及外部行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展現(xiàn)，幫助企業(yè)提升行業(yè)洞察力，加強(qiáng)決策力，從而提升整體競爭力。

上面我們所指的大數(shù)據(jù)不同與過去傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)，其產(chǎn)生方式、存儲載體、訪問方式、表現(xiàn)形式、來源特點(diǎn)等都同傳統(tǒng)數(shù)據(jù)不同。大數(shù)據(jù)更接近于某個群體行為數(shù)據(jù)，它是全面的數(shù)據(jù)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)、有價(jià)值的數(shù)據(jù)。這些新類型數(shù)據(jù)相信大家都很熟悉，它們已經(jīng)比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)類型更深入地走進(jìn)了我們的生活。

數(shù)通暢聯(lián)專注于企業(yè)IT架構(gòu)、SOA綜合集成、數(shù)據(jù)治理分析領(lǐng)域，感謝您的閱讀與關(guān)注。

一般來說，從收集到利用的整個流程中，大數(shù)據(jù)一共包括了四部分過程，這四部分包括，大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析等四個主要階段。通過這四個階段，企業(yè)就可以實(shí)現(xiàn)對用戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，針對性提供服務(wù)等，隨著DT時代的到來，大數(shù)據(jù)的使用會越來越廣泛。

大數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)采集其實(shí)就是對海量數(shù)據(jù)的搜集，大數(shù)據(jù)采集人員會通過數(shù)據(jù)庫、爬蟲、日志、記錄等多種方式采集不同來源、不同方面的數(shù)據(jù)，舉個例子，采集人員可以通過爬取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的形式采集關(guān)鍵詞、可以調(diào)取訂單記錄獲取用戶購買信息、可以查詢數(shù)據(jù)庫日志記錄行為信息，也可以訪問業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫獲得客戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)預(yù)處理

大數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)通常都是不同來源、不同格式等不能直接利用的信息，必須經(jīng)過大數(shù)據(jù)預(yù)處理進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范化，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，方便日后進(jìn)行利用。

就拿派可數(shù)據(jù)BI中包含的數(shù)據(jù)倉庫來舉個例子，企業(yè)完成大數(shù)據(jù)采集后，可以利用ETL過程對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，排除錯誤數(shù)據(jù)，將可以使用的數(shù)據(jù)以統(tǒng)一的規(guī)范，進(jìn)行建模指標(biāo)分類后存儲到數(shù)據(jù)倉庫中，也正因?yàn)榻?jīng)過了ETL處理，這時數(shù)據(jù)質(zhì)量已經(jīng)有了質(zhì)的提升，可以被企業(yè)直接利用。

大數(shù)據(jù)存儲

大數(shù)據(jù)存儲可以使用基于Hadoop的技術(shù)擴(kuò)展進(jìn)行封裝能夠?qū)σ恍╇y以處理的數(shù)據(jù)和場景進(jìn)行存儲，同時因?yàn)镠adoop是開源的框架，所以企業(yè)可以利用開源的優(yōu)勢，借助其他相關(guān)的模型，架構(gòu)衍生出相關(guān)大數(shù)據(jù)技術(shù)的過程。

大數(shù)據(jù)分析

企業(yè)對大數(shù)據(jù)的利用主要是通過數(shù)據(jù)分析、可視化分析等方式。數(shù)據(jù)分析人員根據(jù)采集存儲得到的大數(shù)據(jù)對用戶營銷推廣、業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)顩r、活動復(fù)盤預(yù)測等。同時分析人員也可以借助可視化工具或者商業(yè)智能BI，通過圖形化的手段，制作可視化報(bào)表清晰有效地傳達(dá)信息，對各種數(shù)據(jù)進(jìn)行信息化的展現(xiàn)。

謝謝邀請！大數(shù)據(jù)包括大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析挖掘、數(shù)據(jù)工程師(大數(shù)據(jù)運(yùn)維)幾個方向,不過在企業(yè)經(jīng)常會職能交叉。

1） 簡單點(diǎn)評：

發(fā)展不錯，需求不少，不過需求中主要是數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位，牽涉到算法建模等高級內(nèi)容的話實(shí)際上不適合剛畢業(yè)的不同本科學(xué)生。建議普通本科或?qū)？茖W(xué)生從數(shù)據(jù)分析入行，掌握Python，以后逐步向高級數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、人工智能開發(fā)工程師方向走，

2）發(fā)展前景：

大數(shù)據(jù)類職位需求增幅僅次于AI崗位。眼下，幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均把數(shù)據(jù)人才列為團(tuán)隊(duì)標(biāo)配。許多公司在數(shù)據(jù)層面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通過數(shù)據(jù)沉淀與挖掘更好地推進(jìn)產(chǎn)品的迭代。數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)分析師成為企業(yè)爭搶對象，過去一年招聘需求提高150%以上。2017，互聯(lián)網(wǎng)公司對AI和數(shù)據(jù)人才的爭搶活躍度提高了30%以上，企業(yè)間相互挖角行為變得更加頻繁，人才爭奪激烈程度全面升級。物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)與虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)、區(qū)塊鏈技術(shù)、語音識別、人工智能、數(shù)字匯流是大數(shù)據(jù)未來應(yīng)用的七大發(fā)展方向。

3）行業(yè)定位：

4）面向?qū)I(yè)：

計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)、物理、電子、通信工程、物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)工程等相關(guān)專業(yè)大專以上學(xué)生。推薦中上游學(xué)生學(xué)習(xí)。

5）薪酬分析：

數(shù)據(jù)來源： 職友網(wǎng)

更多資訊請關(guān)注筆者我們“語凡提”，向智慧化身阿凡提致敬，致力于分享大數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)分析/人工智能視頻！

大數(shù)據(jù)包括哪些內(nèi)容？

大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測、結(jié)果呈現(xiàn)。

1、數(shù)據(jù)收集：在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)采集處于第一個環(huán)節(jié)。根據(jù)MapReduce產(chǎn)生數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)分類，大數(shù)據(jù)的采集主要有4種來源：管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。

2、數(shù)據(jù)存?。?/strong>大數(shù)據(jù)的存去采用不同的技術(shù)路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第2類主要面對的是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第3類面對的是結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合的大數(shù)據(jù)。

3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。

4、數(shù)據(jù)處理：對于采集到的不同的數(shù)據(jù)集，可能存在不同的結(jié)構(gòu)和模式，如文件、XML 樹、關(guān)系表等，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的異構(gòu)性。對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)集，需要做進(jìn)一步集成處理或整合處理，將來自不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)收集、整理、清洗、轉(zhuǎn)換后，生成到一個新的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。

5、統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析(最優(yōu)尺度分析)、bootstrap技術(shù)等等。

6、數(shù)據(jù)挖掘：目前，還需要改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

7、模型預(yù)測：預(yù)測模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。