更新大數(shù)據(jù)分析師證報(bào)考條件和時(shí)間 從城市崗位需求數(shù)量分布來(lái)看,關(guān)于數(shù)據(jù)分析師招聘區(qū)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(lái)看,薪資水平較高省份分別為北京、上海、廣東、浙江、福建等區(qū)域。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)向生產(chǎn)生活各個(gè)領(lǐng)域滲透的同時(shí),長(zhǎng)三角和珠三角這兩個(gè)重要經(jīng)濟(jì)區(qū)走在了應(yīng)用前列。
價(jià)值密度低 單條記錄基本無(wú)意義,無(wú)用數(shù)據(jù)多,但是整個(gè)數(shù)據(jù)集綜合價(jià)值大、隱含價(jià)值大,所以需要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,從數(shù)據(jù)金礦中掘金。比如,我們拿到一個(gè)電商網(wǎng)站的售賣(mài)記錄數(shù)據(jù)集,單看其中任意一條記錄,不外乎知道了某個(gè)人買(mǎi)了什么東西,但是我們要是把這個(gè)人所有的購(gòu)買(mǎi)記錄拿在一起分析,就能得出這個(gè)人的購(gòu)買(mǎi)偏好,從而對(duì)他進(jìn)行商品推薦。
數(shù)據(jù)分析: 數(shù)據(jù)分析相對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘而言,更多的是偏向業(yè)務(wù)應(yīng)用和解讀,當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘算法得出結(jié)論后,如何解釋算法在結(jié)果、可信度、顯著程度等方面對(duì)于業(yè)務(wù)的實(shí)際意義。
大數(shù)據(jù)幫助公司節(jié)省成本,幫助電信企業(yè)實(shí)現(xiàn)售后服務(wù),幫助企業(yè)識(shí)別欺保行為,幫助快遞公司監(jiān)測(cè)分析運(yùn)輸車(chē)輛的故障險(xiǎn)情以提前預(yù)警維修,幫助電力公司有效識(shí)別預(yù)警即將發(fā)生故障的設(shè)備; 更新大數(shù)據(jù)分析師證報(bào)考條件和時(shí)間
速度快 在這個(gè)萬(wàn)物互聯(lián)的的時(shí)代,每時(shí)每刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)需要被及時(shí)處理掉,因?yàn)榇鎯?chǔ)價(jià)值密度較小的歷史數(shù)據(jù)需要花費(fèi)很大的存儲(chǔ)成本,非常不劃算,一般平臺(tái)保存的歷史數(shù)據(jù)只有幾天或者一個(gè)月,再遠(yuǎn)的就要清理掉,所以數(shù)據(jù)處理的速度也必須跟上,誰(shuí)家處理速度更快,誰(shuí)家就更具競(jìng)爭(zhēng)力。
更新大數(shù)據(jù)分析師證報(bào)考條件和時(shí)間, 對(duì)于"大數(shù)據(jù)"(Big data)研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。"大數(shù)據(jù)"是需要新處理才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。 麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、、分析方面大大超出了數(shù)據(jù)庫(kù)工具能力范圍的數(shù)據(jù),具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。
