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大數據專業前景報告范文 第一篇

這次實訓，除了讓我對商業企業的基本業務有了必須了解，并且能進行基本操作外，我覺得自我在其他方面的收獲也是挺大的。作為一名一向生活在單純的大學校園的我，這次的實訓無疑成為了我踏入社會前的一個*臺，為我今后踏入社會奠定了基礎。

首先，我覺得在學校和單位的很大一個不一樣就是進入社會以后務必要有很強的職責心。在工作崗位上，我們務必要有強烈的`職責感，要對自我的崗位負責，要對自我辦理的業務負責。如果沒有完成當天就應完成的工作，那職員務必得加班;如果不留意出現了錯誤，也務必負責糾正。

其次，我覺得工作后每個人都務必要堅守自我的職業道德和努力提高自我的職業素養，正所謂做一行就要懂一行的行規。在這一點上我從實訓單位同事那里深有體會。比如，有的事務辦理需要工作證件，雖然對方可能是自我認識的人，他們也會要求對方出示證件，而當對方有所微詞時，他們也總是耐心的解釋為什么務必得這么做。此刻商業企業已經納入正規化管理，所以職員的工作態度問題尤為重要，這點我有親身感受。

最后，我覺得到了實際工作中以后，學歷并不顯得最重要，主要看的是個人的業務潛力和交際潛力。任何工作，做得時間久了是誰都會做的，在實際工作中動手潛力更重要。

因此，我體會到，如果將我們在大學里所學的知識與更多的實踐結合在一齊，用實踐來檢驗真理，使一個本科生具備較強的處理基本實務的潛力與比較系統的專業知識，這才是我們實訓的真正目的。

很感謝實訓單位給我這個這么好的實訓機會，讓我學習很多、成長很多、收獲很多。

大數據專業前景報告范文 第二篇

我認為一份好的分析報告，有以下一些要點：

首先，要有一個好的框架，跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，并且層次明了才能讓閱讀者一目了然，架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的欲望；

第二，每個分析都有結論，而且結論一定要明確，如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意義，因為你本來就是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果；

第三，分析結論不要太多要精，如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就達到目的了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱者接受，減少重要閱者（通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那么多）的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，不讀下去，一百個結論也等于0；

第四、分析結論一定要基于緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連你自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了；

第五，好的分析要有很強的可讀性，這里是指易讀度，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西你總會按照自己的思維邏輯來寫，你自己覺得很明白，那是因為整個分析過程是你做的，別人不一定如此了解，要知道閱者往往只會花10分鐘以內的時間來閱讀，所以要考慮你的分析閱讀者是誰？他們最關心什么？你必須站在讀者的角度去寫分析郵件；

第六，數據分析報告盡量圖表化，這其實是第四點的補充，用圖表代替大量堆砌的數字會有助于人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從；

第七、好的分析報告一定要有邏輯性，通常要遵照：1、發現問題--2、總結問題原因--3、解決問題，這樣一個流程，邏輯性強的分析報告也容易讓人接受；

第八、好的分析一定是出自于了解產品的基礎上的，做數據分析的產品經理本身一定要非常了解你所分析的產品的，如果你連分析的對象基本特性都不了解，分析出來的結論肯定是空中樓閣了，無根之木如何叫人信服？

第九、好的分析一定要基于可靠的數據源，其實很多時候收集數據會占據更多的時間，包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員提取正確的數據或者建立良好的數據體系*臺，最后才在收集的正確數據基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那么就要保證收集到的'數據的正確性，否則一切都將變成為了誤導別人的努力；

第十、好的分析報告一定要有解決方案和建議方案，你既然很努力地去了解了產品并在了解的基礎上做了深入的分析，那么這個過程就決定了你可能比別人都更清楚第發現了問題及問題產生的原因，那么在這個基礎之上基于你的知識和了解，做出的建議和結論想必也會更有意義，而且你的老板也肯定不希望你只是個會發現問題的人，請你的那份工資更多的是為了讓你解決問題的；

十一、不要害怕或回避“不良結論”，分析就是為了發現問題，并為解決問題提供決策依據的，發現產品問題也是你的價值所在，相信你的老板請你來，不是光讓你來唱贊歌的，他要的也不是一個粉飾太*的工具，發現產品問題，在產品缺陷和問題造成重大失誤前解決它就是你的分析的價值所在了；

十二、不要創造太多難懂的名詞，如果你的老板在看你的分析花10分鐘要叫你三次過去來解釋名詞，那么你寫出來的價值又在哪里呢，還不如你直接過去說算了，當然如果無可避免地要寫一些名詞，最好要有讓人易懂的“名詞解釋”；

十三、最后，要感謝那些為你的這份分析報告付出努力做出貢獻的人，包括那些為你上報或提取數據的人，那些為產品作出支持和幫助的人（如果分析的是你自己負責的產品），肯定和尊重伙伴們的工作才會贏得更多的支持和幫助，而且我想你也不是只做一錘子買賣，懂得感謝和分享成果的人才能成為一個有素養和受人尊敬的產品經理。

大數據專業前景報告范文 第三篇

這次實習主要是xx工作，但我受益匪淺，感慨萬千。我感受到最深的東西，有以下幾點。第一，實習是對個人綜合能力的考驗。要想出色地完成工作，辦公室的基礎知識要深厚，需要必要的實際操作技能，操作技能，應對突發故障的能力，熟練使用辦公室常用的軟件。作為職員，要求很強的表達能力，同時引導自我思考，調節與人相處的氛圍也要做好。(威廉莎士比亞、斯圖爾特、實實在在)此外，還要有較強的應變能力、組織管理能力和堅強的毅力。第二，這次實習深刻意識到了積累知識的重要性。俗話說，要給學生一碗水，自己就要有一桶水。這句話給我留下了深刻的印象。以前覺得操作容易的office，但是當我的師父要求我完成某個產品統計的數據和記錄時，我卻一頭霧水，感覺和*時電腦教室中學完全不一樣。這也讓我感到非常羞愧。NorthernExposure(美國電視)，電腦名言)以前的自我一直認為這些東西學得不好與專業沒有太大關系，所以知道工作不是專攻一個方面，而是考察我們的綜合知識水*。這次實習增強了我對畢業就業的自信和勇氣。這次實習我覺得做得很好，很多同學認為自己以后進入企業都是可以勝任的。從這一點來看，我們在大學學到了很多東西，只是感受不到而已。因此，我們感到就業危機感是理所當然的，但不能過度自卑和擔心。否則會妨礙自我學習。現在我們能做的就是多吸收知識，提高自己的綜合素質這次訓練可以說使我不僅學到了知識，還豐富了經驗。也幫助縮小了練習和理論的差距。這次訓練將有助于我更好地適應今后的工作。我會抓住實勛的機會，珍惜它。在今后的工作中，我們將不斷把學到的理論知識和實踐經驗應用到失業中，努力實現夢想。最后，我感謝學院組織的這次非常有意義的訓練，讓我們學到了很多，也意識到了很多。

大數據專業前景報告范文 第四篇

it行業發展前景分析

從市場結構的趨勢來看，計算機硬件產品的份額將持續下降，而軟件和it服務的份額將呈現持續上升的態勢。至，軟件在it市場中的份額將，it服務的份額。場穩定增長的，it行業將呈現出發展趨勢：

1、按需定制的產品和解決方案將企業級it應用的主流

it技術發展及應用的逐漸成熟，行業和企業的信息化建設到新的發展階段。企業應用的日趨化和個性化，提升了it企業所產品與服務的要求，使其產品與服務朝著用戶需求的方向發展。業內越來越多的it企業正在用戶多變、的需求，按需定制的產品和服務，以用戶激烈的競爭環境，并市場競爭中的優勢。

面向服務的體系架構(service-，soa)正是理念的。soa，可以使用戶能夠以新的對其it系統零部件重新組合和使用，并使商業流程的自動化和彼此不同系統之間更易于共享信息。可以預見，按需定制的產品和解決方案將今后企業級it應用的主流。

3、tco將it用戶關注的重心

信息化建設步伐正持續，行業和企業信息化應用也在，這使得it技術與應用系統已企業日常工作中不可或缺的基礎設施。與此，用戶關注的重心也轉向it系統的穩定性、系統對生產的提升it投資回報率等核心問題上。今后，企業信息化建設走向規范化，用戶it系統的關注將拓展至it系統生命周期的成本控制與管理，即系統的tco管理，這將用戶規劃、選型及實施it系統的決策依據。

[it行業就業前景]

大數據專業前景報告范文 第五篇

職責：

1、負責數據中心和大數據處理*臺的搭建

2、在線和離線海量數據分析*臺的開發;

3、研究大數據前沿技術，提升系統的運維效率;

4、參與大數據的采集、存儲、處理，分析等開發

5、參與數據挖掘算法的設計、對海量數據進行挖掘分析和發掘數據價值及算法學習及實現

【任職要求】：

1、計算機或相關專業本科學歷及以上，2年工作經驗以上

2、熟悉Java/Scala等至少一門語言，能對分布式常用技術進行合理應用，解決實際架構問題

3、熟練使用hadoop，hive，HBase，YARN，kafka，spark，Storm,Flume等大數據開發組件

4、熟悉整個大數據的完整處理流程，包括數據的采集、清洗、存儲、分析和可視化及報表開發;

5、熟悉分布式系統概念、架構，有大規模分布式系統設計、實現、部署等經驗;

6. 具有優秀的學習能力、獨立分析和解決問題能力，良好的團隊合作精神。

7. 有BI開發經驗的優化考慮。

大數據市場前景的分析報告3篇（擴展7）

——數據分析報告格式

大數據專業前景報告范文 第六篇

職責：

1、負責完成業務和產品的對接，支持業務需求研發;

2、負責完成產品的迭代升級以及底層架構的升級研發;

3、完成團隊安排的其他相關日常工作任職要求;

4、負責產品的實時業務和離線業務的研發;

5、支持開源大數據技術在數據系統中的使用，修復、優化增強大數據技術;

崗位要求：

1、具有分布式系統架構開發能力，熟練使用storm、spark hbase者優先。

2、能夠使用實時計算*臺，進行實時業務數據的研發。

3、能夠基于已有*臺進行離線業務的開發。

4、有大數據應用產品研發經驗，具有數據決策產品研發經驗者優先。

大數據專業前景報告范文 第七篇

大數據正處在快速發展期，市場上呈現出各類企業競相參與共同發展的態勢。隨著大數據的不斷成熟，市場格局也將隨之變化，呈現出截然不同的態勢。

在數據分析和可視化等領域，市場將呈現多樣化、定制化發展趨勢，各類企業特別是中小企業將成為市場的主力。一方面，大數據技術的開源特征和企業級計算能力的開放使得大數據分析的技術門檻逐步降低;另一方面，應用需求的多樣化使得定制化服務成為主流，小型企業能夠獲得更多的市場發展空間。當前，很多大數據創業企業均是針對該領域企業，為其提供各類多樣化、定制化的服務方案。

大數據市場前景的分析報告3篇（擴展3）

——大數據專業就業前景3篇

大數據專業前景報告范文 第八篇

我主要讀了第一部分和第三部分。

對于一，我們必須承認我們以往做的處理抽樣數據得到結果的方法，是省時省力省錢的，而且判斷結果是相對高精準的，如人口普查這一案例，如果采用全體數據進行統計分析的話，工作難度是相當大的，最后的結果也不會很滿意，這是得不償失的。但是隨著數據處理技術的飛速發展，我們已經具備了處理大量數據的能力，如果在數據分析過程中采用全體數據，就能避免抽樣數據可能由于選取偏見帶來的非隨機性，處理全體數據也必將成為一種趨勢。用在國防生管理工作中，就是管理層要對每個個體都給予充分的關心與互動，對于優秀的固然要偏愛，但是對于較差的也要保持＂不拋棄不放棄＂的態度，讓每一個個體都找到自己的定位與價值。

大數據專業前景報告范文 第九篇

這本書里主要介紹的是大數據在現代商業運作上的應用，以及它對現代商業運作的影響。

《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。

下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。

《大數據時代》開篇就講了Google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了美國的H1N1的爆發地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。Google的預測比*提前將近一個月，相比之下*只能夠在流感爆發一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時Google的預測與*數據的相關性高達97%，這也就意味著Google預測數據的置信區間為3%，這個數字遠遠小于傳統統計學上的常規置信區間5%！而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明！通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本

接下來，維克多又通過了IBM追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與Google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系Google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以Google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。

之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業——數據科學家，這是一群數學家、統計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。

無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受！

我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。

大數據專業前景報告范文 第十篇

IT人才是當今世界最搶手的人才之一。許多公司不惜重金聘請，年薪少則十幾萬，多則幾十萬;去加拿大、澳大利亞技術移民，日本、新加坡工作的熱潮，也一直居高不下：五部委發布人才報告IT人才需求每年增加100萬(3月8日)教育部、xxx、xxx、xxx、xxx日前聯合發布數控技術應用、計算機應用與軟件技術等專業領域的人才需求狀況。

計算機人才，需求每年增加100萬。據介紹，目前我國的計算機應用水平還處于初級階段，目前的軟件營業收入是十年前的25倍，預計到軟件產業的規模將達到2500億元。

隨著我國軟件業規模不斷擴大，軟件人才結構性矛盾日益顯得突出。教育部關于緊缺人才的報告稱，軟件從業人員近60萬人。到20，我國需要軟件專業人才80萬人，再加上企業、社區、機關、學校等行業，初步測算，全國計算機應用專業人才的需求每年將增加百萬左右。

求職者應具備的“八大素質”

1、進取心與責任心

進取心是使個體具有目標指向性和適度活力的內部能源，認真而持久的工作是個體事業成功的前提，而具有進取特質的個體也就具有了職業成功的心理基石。責任心強的人常能夠審時度勢選擇適度的目標，并持久地、自信地追求這個目標，責任心強的人事業容易成功。

2、自信心

自信為個體在逆境中開拓、創新提供了信心和勇氣，也為懷疑和批評提供了信心和勇氣，自信常常使自己的好夢成真。沒有信心的人會變得平庸、怯懦、順從。喜歡挑戰、戰勝失敗、突破逆境是自信心強的特點。

3、自我力量感

雖然人的能力存在差別，但只要個體具有中等程度的智力，再加上善于總結經驗、教訓，善于改進方法和策略，那么，經過主觀努力之后，許多事情是能夠完成的。因此，可以把成功和失敗歸因于努力水平的高低和工作方法的優劣。

4、自我認識??自我調節

了解自己的優勢和短處，與組織環境的關系，善于調節自己的生涯規劃、學習時間等。

5、情緒穩定性

穩定的情緒對技術性工作有預測力。冷靜、穩定的情緒狀態為工作提供了適度的激活水平。焦慮和抑郁會使人無端緊張、煩惱或無力，恐懼和急躁易使人忙中出亂。

6、社會敏感性

對人際交往性質和發展趨勢的洞察力和預見力，善于把握人際交往間的邏輯關系。行動之前要思考行為的結果，設身處地的想一想他人處境，樂于與人交往，能設身處地體察他人的感受。

7、社會接納性

在承認人人有差別和有不足的前提下接納他人，社會接納性是建立深厚的個人關系的基礎。真誠對他人及他人的言語感興趣，言語表達時認真傾聽并注視對方。

8、社會影響力

有以正直和公正為基礎的說服力，有使他人發展和合作的精神，有一致性和耐力。善于溝通和交流。具有自信心、幽默等對情感的感染力，仔細、鎮靜、沉著等對行為的影響力，儀表、身姿等對視覺的影響力，忠誠和正直等對道德品德的感染力。

[it行業就業前景如何]

大數據專業前景報告范文 第十一篇

這么多年來，看了很多東西，如今回過頭來發現，好像什么都忘了，真是悲劇，所謂讀書破萬卷，下筆如有神或許是不對的，還是需要下筆勤快，所以決定從這里開始。

這些年對于技術的發展，我是沒有跟上，如今發現即便是對于投資，技術對于我們生活的改變太大，而自己身在這個技術浪潮的前沿，還是需要跟上步伐。——前言

大數據這個概念已經提了很久，我也一直疏忽了對于它的理解。看完《大數據時代》，再結合如果工作上對于大數據的理解，頓時發現數據的重要性，以前在這方面的確沒有足夠的思想意識。整本書來說，我覺得最關鍵的三個點是前面幾個章節：

1、要總體，不要隨機樣本：從小對于統計學相關的學習，基本都是從樣本出發，理論的基礎在于如何隨機的足夠分散的選取樣本，這可是技術活加直覺。而對于大數據來說，要的就是總體，本質上來說，總體樣本的確更能準確找到結果。但是對于統計來說，總體的分析增加了數據分析的難度，不僅數據核對不好進行，一旦出現數據污染，準確度就會大打折扣，而且進行數據回溯的時候，也無法準確確認問題，而這一點也是后面相關性上問題；

2、要混亂，而不是精確：這里主要想說明的是希望數據的多樣性，盡量將相關數據都收集起來，不管是結構化的還是非結構化的。這樣就不可避免的最終結果的不準確性。大數據更多的是從一個總體數據中說明以后概率事件，既然是概率，也就可以理解無法精確。這里有個點的說明，我覺得需要提一下，大數據算法更傾向于“簡單”，而不是復雜，這個倒是出乎我的意外。

所以，對于大數據來說，最重要的三點是：1、數據——得到更多數據；2、算法——建立更快的算法體系；3、思維——尋找數據間更多的相關性。

對于數據最終的走向，我同意書中所提到的*管理的觀點，既然都是以“石油”的標準來看待數據，*統一管理也就是必然的了。而且對于*來說，掌握更多數據也有利于其管理及維護社會的穩定性。而對于社會道德方面的論述，我不想多說什么，時代發展是不會被道德綁架的。

所以最后，想要建立對于大數據的思維，《大數據時代》還是值得一讀，里面的很多示例也非常不錯。如人際關系這一塊，也是出乎我的意料。

大數據專業前景報告范文 第十二篇

據權威市場調查機構IDC的研究調查，預計在一些新興的發展中國家，人們將會大量的瘋狂買入各種智能產品，比如像智能手機、平板電腦還有各種智能移動終端產品，這其中，在新技術產品方面的開支將增加13%，其中中國市場的增長將最為明顯。

因此移動應用開發需求旺盛，將成為各大手機廠商，各大軟件開發企業競爭的焦點，安卓移動應用開發人才將成為需求量最大的熱門人才，據調查，全球軟件開發人才是薪資待遇顯著上升，未來將更高。此項技能將成為IT行業技能需求的新趨勢。

進IT行業，拿高薪，學安卓應用開發

學安卓應用開發，必須精通JAVA，成為一個出色的JAVA軟件工程師，安卓應用開發師，技能培訓必不可少，大學生，高中生選擇到職校參加JAVA軟件開發培訓是實現高薪就業的綠色通道。

[it行業就業前景]

大數據專業前景報告范文 第十三篇

人類歷史長河中，即使是在現代社會日新月異的發展中，人們還主要依賴抽樣數據、局部數據和片面數據，甚至在無法獲得實證數據的時候純粹依賴經驗、理論、假設和價值觀去發現未知領域的規律。因此，人們對世界的認識往往是表面的、膚淺的、簡單的、扭曲的或者是無知的。維克托指出，大數據時代的來臨使人類第一次有機會和條件，在非常多的領域和非常深入的層次獲得和使用全面數據、完整數據和系統數據，深入探索現實世界的規律，獲取過去不可能獲取的知識，得到過去無法企及的商機。

本書從思維變革、商業變革及管理變革三部分闡述大數據時代已經來臨;列舉了眾多在公共衛生、商業服務領域大數據變革的例子。比如：在思維變革部分，以UPS與汽車修理預測為例，證明知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”;在大數據時代，我們不必非得知道現象背后的原因，而是要讓大數據自己“發聲”：UPS國際快遞公司從2000年就開始使用預測性分析來檢測自己全美60000輛車規模的車隊，這樣就能及時的進行防御性的修理。之前UPS每兩三年就會對車輛的零件進行定時更換，但這種方法不太有效，因為有的零件并沒有什么毛病就被換掉了。通過檢測車輛的各個部位，UPS如今只需要更換需要更換的零件，從而節省了好幾百萬美元，這就是通過找出新種類數據之間的相互聯系來解決日常需要。這種方式完成可以應用于我們石油石化行業，我們的大量生產裝置及設備，在建立日常的關鍵部位檢測機制基礎上，形成大量的數據信息，通過對這些數據的科學分析，判斷出需要檢修或更換的零件，從而有效降低運營成本。

當我們一旦“不再追求精確度，不再追求因果關系，而是承認混雜性，探索相關關系”，“思維轉變過來，數據就能巧妙的用來激發新產品和新型服務”。數據正成為巨大的經濟資產，成為新世紀的礦產與石油，將帶來全新的創業方向、商業模式和投資機會。

近年來，伴隨著經濟社會快速發展、深度調整，石油石化產業變革加劇，面臨的四大革命中其中一項就是“數字革命”。因此我們必須牢牢把握數字革命發展大勢，加強數據治理和大數據分析應用，提高企業生產運行與管理水*，擁抱大數據時代的來臨。

大數據專業前景報告范文 第十四篇

近兩周用業余時間讀了《大數據時代》這本書，是聽培訓時杜威老師推薦的，我快速閱讀了一遍，覺得受到了一些啟發，發現了一些原來沒有想到看到的事情。

首先是大數據代表著數據的樣本＝全體，這是一個與傳統統計學的顯著區別。大數據有能力獲得全體數據并對其進行分析。

第二就是相關性與因果性同樣重要。相關性說明了什么事情與什么什么事情有關系，如商場周圍車流量的增多與商場銷售額的相關性，因果性說明什么是什么的原因，如睡10個小時是有精神的原因。在大數據中，相關性要比因果性容易獲得，而且相關性已經能為客戶帶來較大的收益。

第三就是大數據允許存在不精確性、混雜性，由于數據量巨大，存在少量的異變不會對結果產生任何影響，如收益是1個億與1億零1元的差別可能決策者不關心。

第四是大數據中的三個主要因素，思維、數據、技術，思維覺得你在哪些地方使用大數據。在這三個因素之中，會產生數據中間商，來處理加工數據并出售。

大數據專業前景報告范文 第十五篇

職責：

1.結合項目或產品涉及的具體業務場景，對數據進行清洗、計算與加工;

2.思路清晰，可快速響應數據處理的需求，評估并給出合理的解決方案，并采用合理的方式處理需求;

3.積極主動，能夠與團隊成員進行有效溝通，并完成數據處理結果的核對與對接;

4.完成上級交辦的工作或任務。

崗位要求

1.計算機相關專業大專以上學歷;

年以上大數據產品或項目開發經驗，精通Hadoop生態圈，熟練使用Spark，HBase、Hive、Kafka、Redis等;

3.精通SQL，熟練使用HSQL實現復雜數據處理邏輯，并具備數據處理調優的能力;

4.熟悉Linux開發環境，熟悉Linux的shell命令。

5.具有良好的邏輯思維能力和嚴謹的程序開發思想，具備獨立問題排查與處理的能力;

6.良好的.團隊精神和合作意識，強烈的責任心，對工作有激情，良好的溝通能力，能吃苦耐勞;

7.有大數據項目或產品背景者優先;

8.有使用Spark SQL進行數據處理，并具有Spark SQL優化經驗者優先。

9.有Python或者Shell腳本開發經驗優先

大數據專業前景報告范文 第十六篇

如果我們把人工智能看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領域專業的海量的深度的數據就是喂養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質量則決定了嬰兒后續的智力發育水平。

目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的'缺口將高達150萬，越來越多人加入到大數據培訓，都希望在大數據培訓機構中學習最前沿的知識，找一份不錯的工作。

根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

大數據就業前景分析......

2014年最新IT就業前景分析作為一名大三的計算機系學生，面對還有一年即將離校步入社會就業不得不現在掌握就業信息，關于IT行業就業前景應時刻關注著。二十一世紀進入信息時代，席......

人力資源和社會保障部預測，在未來的幾十年內，中國每年將新增勞動力700萬人左右，同時，隨著城鎮化的進程加劇，農村每年有2000萬左右的勞動力轉移到城市，而每年可安排的就業人數只有1......

大數據專業前景分析......

作為人口大國和制造大國，我國數據產生能力巨大，大數據資源極為豐富。隨著數字中國建設的推進，各行業的數據資源采集、應用能力不斷提升，將會導致更快更多的數據積累。預計到2020......

大數據專業前景報告范文 第十七篇

經過短短兩周的專業認識實訓，我深深體會到了自己在專業知識方面的欠缺和不足，也意識到了自己做為市場營銷專業的學生，要想在以后的職業中嶄露頭角，除了要有過硬的理論知識，健康的體魄外，還必須具備良好的心理素質，使自己在以后的途中無論經歷什么樣的困難，都立于不敗之地。

對這次實訓，頗有體會。本次實訓的任務是對自己專業的認識，通過老師的講解與校外的參觀相結合，近一步加深了我們對自己專業的認識。從而確定自己以后的努力方向。要想在短暫的實訓時間內，盡可能多的學到東西，就需要我們跟老師或同學進行很好的溝通，加深彼此的了解。因為實訓指導老師并不了解我們的學習能力和自己對專業所報的態度。這就需要我們跟老師溝通，讓老師對我們有大體的了解，才可以對我們進行一些相關的指導工作。 “紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行！”在這短短的時間里，讓我深深的感覺到自己在實際應用中所學專業知識的匱乏。讓我真真領悟到“學無止境”這句話的涵義。而老師在專業認識周中所講的，都是課本上沒有而對我們又非常實用的東西，這又給我們的實訓增加了濃墨淡采的光輝。我懂得了實際生活中，專業知識是怎樣應用與實踐的。在這些過程中，我不僅知道了職業生涯所需具備的專業知識，而且讓我深深體會到一個團隊中各成員合作的重要性，要善于團隊合作，善于利用別人的智慧，這才是大智慧。靠單一的力量是很難完成一個大項目的，在進行團隊合作的時候，還要耐心聽取每個成員的意見，使我們的組合達到更加完美。

這次實訓帶給我太多的感觸，它讓我知道工作上的辛苦，事業途中的艱辛。讓我知道了實際的工作并不像在學校學習那樣輕松。

人非生而知之，雖然我現在的知識結構還很差，但是我知道要學的知識，一靠努力學習，二靠潛心實踐。沒有實踐，學習就是無源之水，無本之木。這次實訓讓我在一瞬間長大：我們不可能永遠呆在象牙塔中，過著一種無憂無慮的生活，我們總是要走上社會的，而社會，就是要靠我們這些年輕的一代來推動。這就是我這周以來實訓的心得和感受，而不久后的我，面臨是就業壓力，還是繼續深造，我想我都應該好好經營自己的時間，充實、完善自我，不要讓自己的人生留下任何空白！ 這次調研過程中，由于人員有限，我們都是一人身兼多職的，可以說，我說夠了有生以來能夠說的會說的話，臉皮不是一般的臉皮了，包括在與顧客洽談時的微笑。出去做了幾天問卷，我嘴皮都起泡泡皮了，推銷果然不是一般人都能做的。

實訓中確實學到不少東西，也了解一些社會的現實性，包括人際交往，溝通方式及相關禮節方面的內容，對于團隊營銷來說，團結一致是首要這點我深有體會。團隊營銷注重溝通和信任，不能不屑于做小事，永遠都要保持親和誠信，把推銷理論運用到具體實踐中，不僅加深我對理論的掌握和運用，還讓我擁有了一次難忘的推銷實訓旅程，這是這次實訓最大的收獲。

在填寫調查問卷的過程中都是真實的，這在學校是不曾見過的。數據的真實性也大大增加了我們對數據分析的興趣以及細心程度，讓我們深刻感受到，作為一名營銷人員在工作中式不能有半點馬虎的，否則會給企業帶來不可估量的損失！

通過這次實訓，我們深刻的認識到團隊合作的重要性，絕對不能把自己簡單的看成某個個體。很多事情的圓滿完成都是需要大家精誠合作的。在實訓期間我們組10個人互相學習，相互幫助，共同努力共同進步。

除此課本上的知識畢竟有限。通過實訓，我班同學都有這樣一個感覺，課本上的理論知識與實際工作有很大差距，只有知識是遠遠不夠的，專業技能急需提高。

從最初的笨手笨腳，到現在可以熟練填寫問卷、熟練操作分析軟件，這與我班每個人的努力是分不開的。十多天的實訓，教會了我們很多東西，同時也鍛煉了大家踏實、穩重的能力，每個人都很珍惜這來之不易的實訓機會。

大數據市場前景的分析報告3篇（擴展6）

——大數據開發工程師的職責3篇

大數據專業前景報告范文 第十八篇

據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示,目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。

根據*商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來*基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。

北京數據分析*均工資：10630/月，取自15526份樣本，較2016年，增長。

大數據市場前景的分析報告3篇（擴展4）

——大數據時代的讀后感10篇

大數據專業前景報告范文 第十九篇

1、2016年大連市場-政策

縮減庫存，基調寬松

大連政策訴求依然以去庫存為首要目標，政策環境寬松，但信貸層面受制于全國風向標，2017年信貸杠桿力度的逐步衰弱，是對需求層面最大的威脅。

2、2016年大連市場-整體情況

市場回暖，量價齊升;存量走低，去化周期為近年最低水*

2016年整體市場供小于求，銷量大幅增長，伴隨熱銷區域的結構性缺貨，導致銷售價格小幅上揚。全市商品住宅存量和去化周期雙雙走低，去庫存效果明顯。

3、2016年大連市場-產品結構

投資類產品持續下降，改善類產品市場份額增大

以普通住宅成交為主，量微漲，價微跌;除公寓成交回落外，其他產品均穩中有升;公寓和商業價格起伏較大;從各面積段來看：60-90㎡面積段呈現逐年下降趨勢;2015年開始，120㎡以上的改善需求比例逐年增加。

4、2016年大連市場-區域情況

甘井子區、金州新區領跑全市，高新園區為第三極

2016年全市七區中，甘井子區、金州新區和高新園區為主力銷售區域;隨著高新園區配套等日益成熟，區域的需求不斷上升，成為繼甘、金兩區后的第三大力量;其他各區同比均增長，而西崗區和中山區增幅較大。

5、2016年大連市場-板塊情況

銷售板塊十強，主、新城區*開

2016年全市七區板塊銷冠花落華南，作為主城區剛需集中地，貨量充足、價格較低，拔得頭籌理所應當;東港板塊隨著在售項目增多，差別化定位，使得區域銷售量不斷走高。除東港板塊外，上榜板塊基本以剛需剛改產品為主，價格相對較低。

6、2017年大連市場走向-格局篇

品牌房企高溢價拿地，甘區近郊板塊為主角

2016年七區經營性用地成交31宗，成交總建面為345萬*，是2015年的3倍。其中80%土地由品牌開發商摘得。甘井子區板塊以辛寨子、科技創新城、華南、體育新城為主。中山區集中在中心*路板塊。

7、2017年大連市場走向-格局篇

夯實“西進北拓”，向西、向北兩條腿走路

“西進北拓”腳步更加夯實。2017年土地市場供應主力集中在甘西的科技創新城、革鎮堡、體育新城、機場，甘北的體育新城。促進路、泛星海、東南居住區板塊有零星分布。

8、2017年大連市場走向-項目篇

萬科、龍湖、華潤打槍2017年第一槍

2017年各大品牌開發商項目在第二季度將陸續上市，第三季度將出現入市高峰。

大數據市場前景的分析報告3篇擴展閱讀

大數據市場前景的分析報告3篇（擴展1）

——在線采購的市場前景3篇

大數據專業前景報告范文 第二十篇

數據分析的及時性，在很多情況下比精確性更加重要，尤其是在商業領域。想想看，如果需要兩周時間才能計算出明天某個航班的滿座率，那還有什么意義？大數據計算技術，適用的不是像衛星發射、開具銀行賬戶這樣的工作，而是不要求極端精確的情況，其核心是“預測趨勢”，況且原始數據也可能出現差錯。

過往千年，探究因果關系幾乎是所有科學研究的原動力。甚至，這已經通過語言，融入我們的思維方式和哲學思想：“因為……所以……”，凡事都要問“為什么”。但是，在大數據的范疇里，關注的卻是相關性，而不是因果關系，或者其次才是因果關系。超市只用關心把啤酒和尿不濕放在一起，會幫助提高銷售額，而不用關心其中的奧秘。如果說原因，可能很多都是人們的習慣、方便，甚至是人性，例如奶爸們習慣買尿不濕的時候給自己捎上幾罐啤酒。

在此，也有一些自己的思考：如果說搜索引擎所解決的問題表面上是幫助用戶找到需要的信息，而實質是幫助企業找到擁有某項需求的客戶，深層次講是解決了《第三次浪潮》中提出的消費者和生產者分離的根本矛盾，如果再加上3D打印技術，就可以完成由消費者主導的“個性化”生產過程；而大數據所解決的是，通過對所有用戶的數據進行分析，可以預測用戶群整體的需求變化趨勢，從而完成批量產品生產、銷售的調整問題，其奇妙之處就在于無需用戶“開口”說出她想要什么？一個解決的“個體需求”，一個解決的是“群體需求”。

大數據專業前景報告范文 第二十一篇

據貴陽大數據統計來看，*大數據產業市場在未來五年內，仍將保持著高速增長。預計2016年末，市場規模將達到2485億元，而隨著各項政策的配套落實及推進，到2020年，*大數據產業規模或達13626億元的高點。

(1)大數據基礎架構硬件市場預測

2014年，我國大數據相關硬件市場在451億元，到2015年已經達到795億元的規模。隨著大數據相關產業的快速發展及應用場景的擴大，我國大數據硬件層市場將迎來一個嶄新的快速發展的局面。預計2016年市場規模將達到1093億元，2020年將突破至2385億元。

(2)大數據技術市場發展前景預測

就*大數據市場而言，大數據軟件市場占比較小。2012年，大數據軟件市場規模約為億元，2014年市場規模約為億元，我們 預測，2016-2021年，*大數據軟件市場規模年均復合增長率約為65%。預計到2021年，其市場規模達到80億元。

(3)大數據服務市場發展前景預測

2012年，大數據服務市場規模約為億元，2014年，其市場規模約為億元;我們預測，2016-2021年，*大數據服務市場年均復合增長率將超過軟件市場和硬件市場，年均復合增速將達到75%，到2021年，*大數據服務市場規模有望達到300億元。

大數據專業前景報告范文 第二十二篇

人才市場需求大

據美國勞工局預測，2022年美國市場將需要約85萬大數據方面的專業技術人員；而國內數據統計《大數據人才報告》顯示，預測未來3到5年人才缺口將達到150萬之多，大數據行業井噴式爆發，將帶來行業就業市場更廣闊的前景。

職位薪酬水平普遍較高

高校加大對大數據相關專業的設立

目前，全世界有近170所大學開設了大數據相關專業。其中，約150所大學開設了研究生以上的學位課程。

據科多大數據調查，近些年，國內教育部也積極采取措施，加強大數據人才培養，在全國設立三個布點，開設本科新專業“數據科學與大數據技術”。就現在市場狀況來看大數據行業對人才需求遠遠不足，相對于已經飽和的java市場其前景是很大的。

[淺談大數據行業的就業前景]

大數據專業前景報告范文 第二十三篇

在這個即將到來的大數據時代里，我們應該摒棄傳統還是推陳出新，因為大數據時代里的一些思想相矛盾，在這個信息化的時代里，大數據才是人們獲取新知識和創造新價值的源泉。

讀書先讀引言，引言是這本書的眼睛，反復閱讀會受益良多。

第一個能力，洞察力，我先來解釋一下洞察力吧，洞察力是指觀察事物的能力，能從見到的事物中先知先覺，覺察到問題的所在，洞察力指心靈對事物的穿透力，感覺力，洞察事物的能力，簡單說，洞察力就是人們對個人認知情感，行動的動機與相關關系的透徹分析，再言簡意賅，洞察力就是一個人對外界信息的獲取能力，比如《神探夏洛克》中，夏洛克能從外界事物中提取一些他想要的信息，當然電視上的難免有點夸張，不過這種能力以后無論是在生活中還是部隊建設中都是很有價值的

大數據時代不再要求每個數據都必須準確無誤，因為大數據時代，當很多數據在一起尋求某種規律或是個數學關系時，錯誤的數據很快就會被發現，因為偏移太大，因此大數據時代是用概率說話的，而不需要每個數據都是確鑿無疑的。

相關關系在大數據時代顯得尤其重要，甚至比我們傳統的因果關系更重要，因為大數據的核心是預測，而預測是建立在相關關系分析法基礎上的，有一個美國公司曾經揚言，可以預測一個人第二天會做什么事，雖然說這個說法很荒謬，但是如果我們現在以大數據的思維去想，我們不管他真的是否能預測，或是他預測的方法是什么，我們要考慮的是如果這中說法是真的，那么我們該怎么去應對，這就是大數據時代的相關關系，我更覺得，相關關系更像是一個哲學問題。

我們應該把我們所掌握的知識和理解的用于部隊，我們應該大力搜索數據而不是抽取，因為我們現在具備處理數據的能力，并用來預測敵軍的動向。

一旦世界被數據化了，只有你想不到的，沒有信息做不到的，我們要做的就是利用信息去做有利于我們的事，我們必須擁有分析的工具（統計學和算法）以及必需的設備（信息處理器和存儲器），那么我們就要培養統計學家和算法師。

數據創新當然是接下來時間內我們要做的和研究的主要對象。

大數據也有不利影響，這不是大數據本身的缺陷，而是我們濫用的結果，就像我們無法去逮捕一個將要犯罪的人，因為我們無法對將要發生的事情負責。

大數據時代，一個名副其實的信息社會，我們要提高自己的能力，做新，做多，做好，做快，讓它真真正正的為我們服務。

大數據市場前景的分析報告3篇（擴展5）

——大數據實訓心得體會3篇

大數據專業前景報告范文 第二十四篇

大數據是眼下非常時髦的熱詞，同時也催生出了一些與大數據處理相關的職業，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。隨著大數據在國內的發展，大數據相關人才卻出現了供不應求的狀況，大數據分析師更是被媒體稱為“未來最具發展潛力的職業之一”。

大數據就業前景如何?

從20世紀90年代起，歐美國家開始大量培養數據分析師，直到現在，對數據分析師的需求仍然長盛不衰，而且還有擴展之勢。根據美國勞工部預測，到，數據分析師的需求量將增長20%。就算你不是數據分析師，

但數據分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業發展成熟的國家，90%的市場決策和經營決策都是通過數據分析研究確定的。

大數據分析師是做什么的?

“大數據分析師就是一群玩數據的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。”而大數據和傳統數據的最大區別在于，它是在線的、實時的、規模海量且形式不規整，無章法可循，因此“會玩”這些數據的人就很重要。

大數據分析師薪資待遇：

國內某大型招聘平臺給出的數據分析師平均薪酬為：9724(取自 1139 份樣本)，且北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙為大數據分析師需求量前十的城市。

大數據專業前景報告范文 第二十五篇

大數據時代的數據獲取方式是多種多樣，數據形式也是千變萬化，任何文字、行為、萬物都可以被數據化后用來分析。對這些數據的利用，不僅要考慮到其初次使用價值，更要放眼它未來可能的用途以提高數據的利用率。當然數據并不是無限使用，時效、環境的變化肯定會對數據提出新的要求，所以數據的折舊也是應當考慮的。這又引出了對數據這一無形資產的估值可能性。對于Facebook, Twitter這樣的公司來說，數據就是他們的核心，如何在資產負債表上給他們一個公正的體現正是我們需要考慮的。

大數據時代的風險控制靠的是xxx算法師xxx，類似會計師一樣的職業，對大數據的準確度或有效性進行鑒定。這能在一定程度上防止數據濫用的發生和數據獨裁。當今的法律亦需對大數據監管進行修訂補充。

當代大數據發展主要由科技公司推動，相信在不久的將來更多的傳統領域會意識到大數據的重要性。但我們也應該保持清醒，大數據并不是萬能藥，對某些領域或環節，使用大數據是一種簡單且實用的選擇;但對某些領域，盲目使用大數據只會適得其反。

大數據專業前景報告范文 第二十六篇

1.需求趨長、職位較多的行業

未來幾年，計算機、通信、電子等信息類專業、生命科學、高新技術等行業人員需求大，大學生就業增長空間較大。師范類畢業生仍會供不應求，環境科學類、生命科學、應用數學、法律服務、交通運輸類以及工科的儀表類、紡織類需求都會增大，外語類中的復合人才、石油、煤炭、冶金等需求都會有不同程度的增長，但有些行業的容量有限。

2.需求大體保持不變的行業

主要有機械類、材料類、外語類大語種、醫學類、管理專業、經濟學、財政學、統計學、價格學、國民經濟計劃以及金融，財經等需求不會有大的增加，比較平穩。其中有些專業如醫學類畢業生需要重點移往中小城市、農村及城市基層。計算機、通信、電子等信息類專業雖然需求量較大，但人才培養規模也不斷增大，兩長相消，信息類專業的就業場面難再火暴。

3.需求趨降的行業

從行業上看主要是農、林、牧、漁、制造、建筑業，尤其是農林類畢業生就業仍然相對困難。但不能一概而論，以上各行業高素質專業人才仍需求較旺。建筑類雖有相當需求，但這行業目前仍處于勞動密集型，吸納的主流仍為勞力型人員，對專業人才的需求卻不旺。

從學科類型看，文、史、哲類人才社會需求趨減。哲學、社會學、歷史學、人口學、宗教學等畢業生未來幾年的就業形勢仍難見好。

[行業就業前景]

大數據專業前景報告范文 第二十七篇

世界的本質就是數據，當你掌握了數據，你便掌控了世界—你可以輕而易舉地通過數據中的相關關系預測事物的發展，將一切不利因素扼殺于搖籃之中—這遠勝于＂防患于未然＂。

《大數據時代》一書，讓我們在觀念上有了三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。全書介紹了＂大數據＂時代三種大的變革：思維變革，商業變革和管理變革。在這些巨大變革如洪水一般的＂沖擊＂之下，現代社會的運作方式必將有重大的改變，若不順應這種變革的潮流，就像古*固步自封，最終被堅船利炮打開國門而自己還用著長鉤鐵戟抗爭一樣，不可避免被掠奪，被落于世界進程之后，所以我們必須轉變我們的思想。

＂我們不再熱衷于尋找因果關系，而應該尋找事物間的相關關系＂，我想這句話是本書的核心思想。大數據時代，信息與數據已成為了一切的本源，我們生活在各種數據構成的海洋之中，如果從另一種視角看，就好像無數條＂看不見的線＂將我們與這些數據聯系到一起，這是我們以前從未有過、從未想過的。大數據改變了我們以前的通過因果關系了解世界的方法，而提供了幾種新的途徑，因為，在大數據時代，我們可以分析更多數據，有時甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，也就是：樣本＝總體；而且，當研究數據如此之多時，我們已不熱衷于＂精確＂，而是＂混亂＂，若不接受＂混亂＂，那么有95％的非結構化數據無法利用，這將無法使我們構建完整的數據世界，在分析更多、更全面的數據之后，我們就可以從這些數據之中發掘它們的相關關系，即以＂是什么＂而不是＂為什么＂的角度看待數據，不用管其從何而來，只要分析其如何影響其他事物既可，即＂讓數據自己發聲＂，這些，徹底推翻了人類以前探索數據的方法，展現了一個全新的世界。

這種觀念以驚人的力量給現知識狀況帶來了巨大的沖擊，通過對海量數據的分析，獲得巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。比如谷歌公司，2009年流感流行之時，通過檢測檢索詞條，處理億個不同的數據模型，通過預測并與2007、2008年的美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個特定的數學模型后，預測結果與官方數據相關系數高達97％，這種大數據技術，以前所未有的方式，通過海量數據分析得出流感所傳播的范圍，為預測流感提供了一種更快速、高效的工具。

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