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考研资讯大数据分析与评估,考研 大数据分析

cysgjjcysgjj时间2024-06-10 04:30:16分类考研资讯浏览39
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于考研资讯大数据分析与评估的问题,于是小编就整理了5个相关介绍考研资讯大数据分析与评估的解答,让我们一起看看吧。研究生期间,学习大数据该需要准备啥?数据分析(数据挖掘)有什么用?大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么?哪个好?大数据的现状和发展如何……...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于考研资讯数据分析与评估的问题,于是小编就整理了5个相关介绍考研资讯大数据分析与评估的解答,让我们一起看看吧。

  1. 研究生期间,学习大数据该需要准备啥?
  2. 数据分析(数据挖掘)有什么用?
  3. 大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么?哪个好?
  4. 大数据的现状和发展如何?现在学习大数据还有出路吗?
  5. 大数据具体是做什么?有哪些应用?

研究生期间,学习大数据该需要准备啥?

大数据,说白了就是从海量数据中挖掘那些潜在的、有价值的信息,作为一个研究生,偏重的还是科研和理论,学习哪门语言都是其次,我主要说一下我的理解吧。

1.首先你要学会基本的获取数据,不管是爬虫,从网上获取还是别人已给好的数据,其次,你要学会对数据进行预处理,清洗数据,将数据转化为你需要的格式,方便后续计算处理。

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(图片来源网络,侵删)

2.学习数理统计,概率论,线性代数,神经网络,机器学习等这些数据分析的理论,数据已经获取,最重要的还是挖掘有价值的信息,如何将现有理论应用其中,通过学习型算法发觉潜在的规律才是重点,这也是科研研究的重要方向

3.得到结果后,要对训练的模型进行整体评估,它的精确略,不足,如何调整参数达到最优等,其次要学会可视化显示出来,图片更能直关的展示结果。

4.至于哪门编程语言,我个人推荐还是python和r语言吧,这两门语言在数据分析和处理方面都不错,而且也比较热,至于软件的话可以使用一下SPSS,也不错,至于平台的话,可以学习一下hadoop,spark等。

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总结来说,就是要打好理论基础才是重点,而不是敲代码,纠结编程语言,研究生重要的是理论和科研,多弄成果才行😁。

作为一名计算机专业教育工作者,我来回答一下这个问题。

首先,大数据与数据挖掘是一个大的研究方向,在这个大的研究方向下还有很多细分研究方向,研究生要结合自己所处的科研环境(课题组),以及导师的具体要求来制定学习方案

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对于大数据与数据挖掘方向的研究生来说,在制定学习计划时,要结合自己未来的发展规划,如果要从事开发岗位,那么需要重点关注三方面内容,其一是编程语言的学习,当前开发岗可以重点学习一下J***a,其二是大数据平台的学习,大数据平台的内容比较多,学习周期也相对比较长,其三是积累行业场景知识,大数据开发与行业场景的结合非常紧密。

目前对于硕士研究生来说,选择主攻开发岗位会更容易实现就业,而且开发岗位的人才需求类型也比较多元化。随着工业互联网的落地应用,未来产业领域会释放出大量的高端应用型人才需求,所以如果没有继续读博的***,一定要重视多做一些与产业领域相结合的科研实践

如果未来要从事算法岗,那么也需要重视三方面内容的学习,其一是编程语言的学习,当前编程能力对于算法岗位也是比较重要的,算法工程师也需要完成一些程序设计任务,其二是算法相关知识的学习,其三是机器学习知识,包括深度学习等内容。近几年算法岗的竞争还是比较激烈的,但是进入到2021年之后,算法岗的需求有所复苏,未来可能呈现出一个温和的上升趋势。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以私信我!

数据分析(数据挖掘)有什么用?

数据分析和数据挖掘在本质上是有一定区别的

数据分析:是指运用合适的统计分析方法对***集来的规模巨大的数据进行分析,是一个为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括的过程;

数据挖掘:是指用相关算法从大量的数据中探索隐藏在其中的信息的过程。

我们可以简单的理解为,一个是从广度上对数据的处理过程,一个是从深度上对数据的处理过程。

数据分析和数据挖掘两者是相辅相成的

一个可以通过大量数据的整理和解读来对企业的现状进行分析,并通过数据来反映目前企业管理的问题,并可将相应的问题原因进行深入追踪,最后确认相关的责任人,保证了数据的可追溯性,来***企业的整体管理和运营;而数据挖掘通过对企业隐藏价值数据的深耕,可以对企业未来发展导向,做出预判,为企业高层提供相应的参考支持;一个企业想要发展的更好,处理好当下企业发展中的问题是必要的,着眼于未来企业的发展是重要的,而数据分析和数据挖掘在企业中的实际运用,可以更好的支撑企业的运营管理,提供决策分析,帮助企业走的更高、更远。

数通畅联 专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域,感谢您的阅读与关注!

数据分析的本质,隔行隔重山,入行需要了解本质,才能围绕本质进行扩展;数据分析的本质是在数据的基础上解读出信息,是多少(对数据进行状况描述),是什么(树立数据标准),为什么(探索问题原因),会怎样(预测业务走势),又如何(综合判断状况);解读信息是数据分析过程非常重要的部分,如果分析的过程中忽略本质,得到的结果,有可能是错误的,错误的结果导致错误的决策,最终会造成重大的过失。

随着互联网、物联网、云计算、人工智能、大数据等新一代信息技术的普及,众多企业开始进行转型,把信息化建设放在企业发展的首要位置。在信息化建设中,很多企业不清楚商业智能BI,这个商业世界中的新宠儿,在信息化建设中的位置如何。

商业智能BI在企业信息化建设中的效用,已经接受了市场的考验,获得了众多企业的认可,但是有些企业还是并不太清楚商业智能BI 在IT信息化中到底处于一个什么位置?有很多的疑惑。

商业智能BI任务 - 派可数据商业智能可视化分析

比如ERP里面不是也有商业智能BI分析报表吗?我的人力***系统里面不是也有商业智能BI分析吗?你们讲的这个商业智能BI和这些系统的商业智能BI有什么区别?我已经有这么多业务系统,上商业智能BI每个系统是不是都要每个系统都要做接口开发,二次开发工作量是不是很大?等等,类似这样的问题还是有很多,这个说明我们的商业智能BI知识普及工作还没有做好,需要继续普及。这些问题,在之后的文章中我会详细的拆解,把每个点都单独给大家讲讲。

那今天先讲下商业智能BI到底在信息化中处于一个什么样的位置,总体来说,商业智能BI位于所有IT基础信息化系统之上的那一层,它往下对接的是各种业务信息化系统的数据。

商业智能BI位置 - 派可数据商业智能BI可视化分析

从商业智能BI的视角企业的IT信息化我们大概可以分为两个阶段,第一个阶段我们叫做业务信息化,第二个阶段我们叫数据信息化。

1、业务信息化

数据分析(或称为数据挖掘)在许多领域中都有广泛的应用,以下是一些常见的用途:

  1. 发现模式和趋势:通过对大量数据进行分析,可以揭示隐藏在数据中的模式、趋势和关联。这有助于预测未来的行为和结果,并为决策提供指导。
  2. 市场研究:通过分析市场数据、消费者行为和偏好,可以获得对市场趋势和需求的深入洞察。这有助于企业制定市场策略、推出新产品和优化营销活动
  3. 客户洞察:通过对客户数据进行分析,可以了解客户行为、购买模式和偏好。这可以帮助企业个性化定制产品和服务,改善客户满意度和忠诚度。
  4. 风险评估:数据分析可以帮助企业评估潜在风险和机会。通过分析历史数据和相关因素,可以识别风险因素并***取适当的措施来降低风险。
  5. 业务优化:通过对业务数据的深入分析,可以发现业务过程中的瓶颈和改进机会。这有助于提高效率、降低成本和优化***分配。
  6. 预测和预测:基于历史数据和模型建立,数据分析可以用于预测未来***和趋势。这对于需求预测、库存管理、销售预测等方面非常有用。
  7. 决策支持:数据分析提供了事实和见解,可以帮助决策者做出更明智的决策。通过基于数据的洞察,决策可以更加客观、准确和可靠。

总之,数据分析(数据挖掘)可以帮助组织和企业从大量数据中提取有价值的信息,帮助他们更好地了解业务环境、优化运营、制定战略,并做出更明智的决策。

1:现状分析

告诉你过去发生了什么

首先,请告诉您此阶段企业的整体运营情况,并通过完成各种运营指标来衡量企业的运营状况,以显示企业的整体运营情况是好是坏,它的表现如何?不好吗去哪儿。

其次,告诉您企业每个业务的组成,以便您了解企业每个业务的发展和变化,并对企业的业务状态有更深入的了解。

现状分析通常通过每日报告进行,例如每日,每周和每月报告。

2:原因分析

告诉你为什么这些现状会发生

在对第一阶段的现状进行分析之后,我们对公司的运营有了基本的了解,但是我们不知道哪里的运营更好,差异是什么,以及原因是什么。这时,我们需要进行原因分析,以进一步确定业务变更的具体原因。

原因分析通常通过主题分析进行。根据企业的经营情况,根据一定的现状选择原因分析。

大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么?哪个好?

我直接来排个序吧:大数据开发>大数据分析>大数据运维,薪资也是这样。

其实,你不必纠结,直接把大数据3个字去掉,开发、分析、运维,谁好谁差,一目了然。

大数据开发,我最新的视频里讲到了,其实就是数据库,数据仓库,报表系统这些,写好sql和j***a就行,并不是所有人都得去弄hadoop、storm、flink、spark这些的,就像我***里说的,做好报表,做好sql,多熟悉业务,比什么都强。

来看看岗位描述吧:

围绕大数据系平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。

深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如:Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、***运维系统的开发。

感兴趣的可以去看看我的最新***,里面讲的很清楚。

对软件开发、编程(写代码)感兴趣——>大数据开发

对数据和数字感兴趣——>大数据分析

对操作系统、硬件、网络、运维感兴趣——>大数据运维

大数据开发:需要较强的数据分析理论和思维做基础,数据分析注重数据敏感度,业务问题的理解和转化能力。

大数据分析:熟练各种开发语言和框架,很强的code能力开发,需求和功能实现能力。

大数据运维:对大数据集群进行监控和维护升级,保障集群正常运行,从而保证 数据收集服务能正常运行,保证集群***够用,监控集群***消耗情况。

在大数据领域大概有四个大的工作方向,除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外,还有大数据平台架构与研发,除了以上四个大的工作方向之外,还有一个工作方向是大数据技术推广和培训,这部分工作目前也有不少人在从事。

大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台,这部分工作的难度较高,从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平台为基础进行研发,这样能够节省大量的时间,也更容易做出市场接受度比较高的大数据平台(商用较多)。

大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向,一方面是大数据开发的场景众多,另一方面是难度并不高,能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发主要是满足企业在大数据平台上的应用开发,与场景有密切的关系。大数据开发是在大数据平台基础之上的开发,充分利用大数据平台提供的功能来满足企业的实际需求。

大数据分析是大数据应用的一个重点,甚至可以说是大数据的核心内容。大数据分析是基于大数据平台提供的功能进行具体的数据分析,数据分析与场景有密切的关系,比如出行大数据分析、营销大数据分析、金融大数据分析等等。目前***用机器学习的方式进行大数据分析是一个趋势,机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、训练算法、验证算法和使用算法,所以算法在数据分析中起到了重要的作用,做数据分析工作要有一定的算法基础。

大数据运维主要从事大数据平台的软硬件集成和运维工作,主要的工作内容是完成大数据平台的部署和调试等相关工作,这部分工作岗位也比较多,企业往往需要有一个专门的运维团队来保障大数据平台的平稳运行。相对来说,这部分工作的难度小一些,但是需要掌握的内容也比较多,包括网络、服务器等软硬件知识。

大数据是我的主要研究方向之一,目前我也在带大数据方向的研究生,我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题,也可以咨询我,谢谢!

大数据开发

主要是负责大数据挖掘,大数据清洗处理,大数据建模等工作,主要是负责大规模数据的处理和应用,工作主要以开发为主,与大数据可视化分析工程师相互配合,从数据中挖掘出价值,为企业业务发展提供支持。

大数据分析

进行行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测;

主要工作有四类:

1、从0到1搭建数据分析体系;

2、数据分析工具化,产品化;

3、支撑领导、部门决策的专题分析及业务方向探索;

4、数据规范制定及提升数据质量等基础工作。

大数据运维

这三个角色在我们公司分别对应着三个部门,承担的职责也各有不同,还算理解得比较透彻,简单谈一谈。

主要基于大数据平台开展批量作业、实时接口等大数据应用的开发和测试工作,对能力的要求是熟悉Spark、Flink等大数据框架,熟悉SQL,熟悉软件开发测试规范,能够根据业务需要完成业务逻辑的编写。

利用大数据平台、机器学习建模平台、BI平台等开展生产数据的分析和数据建模工作,挖掘数据中存在的业务价值,主要交付物是业务分析报告、各类名单、业务模型等。对能力的要求是:具备数据分析的思维,熟悉SQL,熟悉机器学习建模逻辑,熟悉Python/SAS等开发工具,具备一定的文字能力。

开展大数据平台的日常运维工作,包括批量作业、接口的上线和运行监控,平台的硬件***监控,用户和平台***的分配,平台和作业问题的分析和处置,数据的迁移,平台的扩容,业务数据查询提取变更等,一句话就是保障平台及数据的可用。对能力的要求是:熟悉Hadoop组件,熟悉Linux,熟悉SQL。

从上面的介绍可以看出,这三者的区别是很明显的,要求也各有不同。

实务中,这三个角色是密切相关的,大数据开发人员完成应用开发,大数据运维人员基于开发人员的脚本进行投产并保障作业的稳定运行,大数据开发人员基于开发和运维人员构建的逻辑和数据开展数据分析。

大数据分析人员与业务接触最频繁,有独立的思维能力和发挥的空间,相对来说工作比较有创造性,成果可直接面对公司高层,比较有意思,容易出彩,也容易转向业务。

大数据开发人员往往是按照业务需求或系统需要完成功能性的开发,也能够与业务进行接触,不是太死板,但创造性和自主性相对弱一些,不过往往技术能力比大数据分析人员强,可以说技术业务双赢。

大数据运维人员的主要合作伙伴就是平台和设备,工作相对纯粹,有章可循,有利于技术沉淀,缺点是与业务接触较少,压力大,工作强度大,往往成为幕后英雄。

都是一个战壕里的兄弟,革命分工不同,理解不同,都很好,看各自选择,我就不排序了。

大数据的现状和发展如何?现在学习大数据还有出路吗?

技术方面的学习的话,最快的方式莫过于直接学习相关的主流框架。

1.Hadoop基于google的论文的开源大数据框架实现,这是最早的大数据处理框架,后续hdfs、hive、hbase都是围绕Hadoop建立起来的[_a***_],先从Hadoop入手,深入学习并尝试运用它处理一定规模的数据集,等你能比较熟练的运用Hadoop生态的几个框架进行数据处理的时候,你就基本算是入门大数据了。

2.Spark基于内存的大数据处理框架,使用有向无环图RDD为数据抽象单位,提供比Hadoop的MapReduce更加丰富的数据操作,并由于基于内存使得运算速度上升了几个数量级,hadoop适合做非实时计算的离线计算,而spark则更适合做实时数据处理系统。学习并运用上面两个主流的大数据处理框架处理数据之后基本上可以说是对大数据入门了,当然还有其他的一些框架有时间也可以学习一下,比如最近风头很盛的Flink(对标spark)。框架上手后还只是停留在『会』处理较大规模的数据这个层面上,之后就需要更深入的学习了,还是从框架入手,需要深入了解Hadoop的MapReduce原理、shuffle的完整过程以及优化点等等,相应的spark里面的rdd各类数据转化的过程和原理以及优化点等等,这时候建议从阅读源码开始:搭建Hadoop源码阅读环境搭建 Spark 源码研读和代码调试的开发环境这是要对整个大数据处理的过程有一个总体的认知,为你后续优化数据处理打好基础,当然这期间最好可以学习Hadoop&Spark生态中的其他框架入hbase、spark streaming等,加强个人的大数据技术栈。

大数据开发 就业方向 大数据作为一门比较基础型的学科,无论是从数据开发及分析、还是从物联网一级人工智能算法训练领域来看,它都有着非常核心的技术以及职位需求,那么接下来可以来具体分析一下关于大数据开发方向都会 哪些对口的工作职位①:大数据工程师,大数据开发工程师,大数据维护工程 师,大数据研发工程师,等;②:大数据分析师,大数据高级工程师,大数据分析师专家,大数据挖掘师,大数据算法师等; ③:大数据运维工程师等等......

在回答之前,得先说一下,大数据不光是有出路的,而且还是有门槛的。

一、学习大数据的条件

学习大数据是有门槛的,一般如下:

1、大专及以上学历

2、20-32岁最佳

3、理工科专业比较容易上手

如果你符合以上的条件,那么我们再接着往下看。

现在有些学校有一些技能加学历的政策 ,不过主要看你自己的选择,上大学虽说听起来好,但是很多大学生都是毕业即失业的,还不如趁早学习门技术,毕业就可以工作,选对了好的行业,以后的发展空也会很大的。可以去学习计算机网络,现在学网络就是不错的选择

目前高校正在建设数据科学与大数据专业,包括本人也在高校课程体系建设和实验室建设的领域工作。我们国家人口基数大,互联网和移动互联网网民的基数大,首先在互联网领域大数据有广泛的应用场景,比如淘宝网通过海量得用户行为数据分析(用户的点击行为、浏览行为、收藏行为、购买行为、评价行为等数据),为用户推荐适合自己的商品,达到精准用户画像的目的。这次***状肺炎疫情我们国家就借助大数据分析无症状感染的全国患者分布情况,预测病人发病的概率,预测***是否是***状***等等。

大数据的应用领域不限上述领域,我列举几个领域和场景:

1、金融大数据风险分析

分析存在风险的金融平台和金融用户,使用大数据对用户进行征信分析等等。

2、物联网智慧城市

使用大数据预测最佳出行路线,全球智慧园区的分布情况等。

3、物流大数据智能决策分析

物流网点的全国分布,最优化物流路线,最优配送等等

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大数据具体是做什么?有哪些应用?

大数据其实是指一定时间内通过常规软件无法捕捉,处理的数据的***,需要通过其他处理模式进行处理,分析。

大数据蕴藏着巨大的数据量,对这些数据进行有效的处理分析可以获得许多对我们生产生活工作健康等需要的数据,也能预测未来的需求和趋势。

具体来说,比如在网上购物方面,运用大数据可以对一个区域对某种商品的需求量进行分析,从而提前将所需商品运送到最近的物流仓库,以加快配送速度,提升购物体验。

在身体健康方面,可以运用大数据收集本人近段时间的身体数据,运动量,生活习惯和行为模式,判断整个人的身体健康状况,通过贴身的穿戴设备传达。

大数据几乎在生活的方方面面都能用到,只是使用的方法跟方式的不同。

大数据就是将宏观的经济调控,通过计算机进行云计算后,将微观的供求信息准确、快速的提供给供需双方的过程。直观的说,就是将供需双方同时置于一个较大的〝商品展销会〞现场,让供需双方能够以最快的时间实现自已的目的。例如,目前国内的阿里巴巴、滴滴平台、美团等等,都是应用的大数据。

大数据的用途非常广泛,大数据就是收集各种各样的数据。

例如现在各个行业用来大数据杀熟😂。

基于大数据的广告精准投放。

基于大数据的个人智能助手,例如天猫精灵、小度等等ai音箱。

还有手机里面的语音助手,收集你的声音,说话断句习惯,进而更准确识别你说什么,提高准确率。

大数据的意思就是在线数据,这样你的数据才能有价值,用于分析或者处理,大量的数据在线后的分析才更有意义,得到你想要的数据。大数据的应用如今越来越广泛,基本上各行各业都可以运用到大数据进行精准化的应用、分析、预测等。对于大数据应用的工具有很多,据我所知,国内的finereport也不错,类excel界面,特色功能报表制作,报表权限分配,报表管理,还有填报(网数据库填数),支持各种数据库,能去各种数据源,专门解决复杂的中国式报表。

大数据的核心作用是数据价值化,简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”,这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。

数据价值化的过程涉及到一个完整的产业链,包括数据的***集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现以及应用。其中数据的***集主要来源于物联网和传统信息系统,而数据的存储和安全则依赖于云计算平台,可以说大数据是物联网和云计算发展到一定阶段的必然结果,物联网、云计算、大数据也被称为第三次信息化浪潮的代表技术。

大数据有哪些具体的应用呢?目前大数据的应用体现在诸多领域,比较常见的有决策分析、推荐系统(电商平台)、自动驾驶、语音识别、计算机视觉等领域,随着大数据的不断发展,大数据的应用将普及到越来越多的领域。

按照应用的对象来说,大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供***服务,以及为智能体提供决策服务。比如目前比较常见的大数据场景数据分析,场景数据分析的结果大部分情况下是给人类看的,通过这个分析的结果可以进一步***人类作出各种决策。

未来,大数据的应用将更多的服务于人工智能产品(智能体),现在人工智能的研究也开始以大数据为基础展开,很多产品已经开始落地使用了。

从就业的角度来说,由于大数据的产业链能够容纳各种人才,所以未来大数据领域将是一个比较大的就业渠道,学习大数据是一个不错的选择。

大数据是我的主要研究方向之一,目前我也在带大数据方向的研究生,我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题,也可以咨询我。

谢谢!

到此,以上就是小编对于考研资讯大数据分析与评估的问题就介绍到这了,希望介绍关于考研资讯大数据分析与评估的5点解答对大家有用。

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