大数据分析步骤 数据分析（数据挖掘）有什么用？

数据分析（数据挖掘）有什么用？

是指运用适当的统计分析方法对收集到的大规模数据进行分析，是对数据进行详细研究和归纳，提取有用信息，形成结论的过程；

利用相关算法从大量数据中挖掘隐藏信息的过程。

我们可以简单地理解，一个是从广度上的数据处理过程，另一个是从深度上的数据处理过程。

通过对大量数据的整理和解读，可以分析出企业的现状，通过数据反映出当前企业管理中存在的问题，并可以深入追溯出相应问题的原因，最终确定相关责任人，保证数据的可追溯性，辅助企业的整体管理和运营；而数据挖掘可以对企业隐藏有价值的数据，企业要想更好地发展，就必须处理好当前企业发展中存在的问题，重点关注企业的发展未来的企业。数据分析和数据挖掘在企业中的实际应用，可以更好地支持企业的经营管理，为企业向更高、更远的方向发展提供决策分析。

大数据分析和数据挖掘也算是吃青春饭吗？

不是真的，但是老年人不喜欢坐在这个位置。大数据分析和数据挖掘，归根结底还是对数据的一种操作，只能看作是系统的一部分。但是，随着经验的积累，如果发展方向正确，我们将有机会掌握整个系统的架构和设计，我们肯定不会屈从于这个相对低级的地位。

大数据比软件工程好吗？

怎么说？目前这两个专业很有前途，关键看个人兴趣和是否能在大学里真正学到东西。首先，让我简单介绍一下大数据和软件工程。

大数据是指传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。

目前大数据专业主要分为两个方向，一个是大数据开发，另一个是数据分析与挖掘。

1. 大数据开发：JA VA、大数据基础、Hadoop系统、Scala、卡夫卡、SCAP等；2。数据分析与挖掘：Python、关系数据库mysql、文档数据库mongodb、内存数据库redis、数据处理、数据分析等，软件工程以计算机科学技术为基础，强调软件开发的工程性。在掌握计算机科学与技术知识和技能的基础上，掌握软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护和软件项目管理所需的基本知识、基本方法和基本技能，培养学生的专业知识和技能，培养能够从事软件开发、测试、维护和软件项目管理的高级专门人才。

在我看来，两者都是好的，因为它们都涉及到计算机核心理论体系的构建。大数据是近年来出现的一个新的技术方向，因此在理论上应该略逊于软件工程。毕竟，国内很多大学在这个专业有足够的经验。就工作而言，两者都有各自的需要。由于国内体制原因，双向人才缺口较大。因此，不存在谁比谁好或比谁坏的概念。

大数据挖掘的前景如何？

感谢您的邀请。

大数据挖掘的前景如何？去纯互联网公司还是传统行业更好？这是个好问题。可以说，大数据挖掘是一个热门话题。据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来我国基础数据分析人才缺口将达到1400万人，因此大数据挖掘的就业前景良好。

作为一名大数据挖掘人员，我们需要做的是从数据库或其他形式的数据文档中发现显式或隐式的有价值的数据。除了一定的数理统计知识外，最好有一定的编程能力，熟悉开发，比如python、Java等，至于就业方向，我们可以根据自己的发展方向来确定。

去大数据公司可能是大多数人的选择，因为他们可以看到不同行业的更多业务，了解更多关于大数据的前沿知识。至于对传统行业的选择，大多是针对某个行业的数据，比较单调，但更容易成为这个行业的数据分析专家。

从个人经验或大多数人的选择来看，大数据公司应该是更好的选择。事实上，大数据挖掘技术几乎是一样的。如果选择大数据公司，可以看到和了解各行各业的数据和商业形态。而且，大数据公司的收入会相对较高。

另一方面，如果你想成为某个行业的专家，那么去传统行业也许是个不错的选择。传统的行业单位更加细分，更加具体。我们每天接触和研究的都是行业的数据。从长远来看，我们可以深入行业，通过数据看到本质，更容易成为行业专家。比如在健康、金融、零售等领域，每个领域都会有深厚的商业知识。

如果你只是把数据挖掘作为一项工作，有较高的收入，或者认为某个行业的数据过于单调，那么去大数据公司是更好的选择。

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