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明天就“双11”了，你准备好剁手买买买了吗？在去年“双11”，从零点开始，天猫的总交易额就在不断刷新，1分钟破10亿，3分钟破30亿，12分钟破100亿，10个小时破500亿。今年的消费状况将如何呢？有哪些趋势？

2017年“双11”期间快递单数将超过10.5亿件

2016年“双11”期间（11月11日-16日）全行业处理的快递业务仅天猫就有6.57亿件的快递，根据国家邮政局的初步预测，按此计算则今年“双11”当天的快递业务量可能达到10.5亿件。

今年天猫“双11”的成交总额可能将突破1500亿元

若按照去年客单价进行比较，今年天猫“双11”的成交总额可能将突破1500亿元。去年天猫“双11”当天的成交额达到1207亿元，物流订单超过6.57亿件，平均客单价为每件195.33元。以去年的客单价来看，如果今年物流订单达到10.5亿件，那么今年天猫“双11”的成交总额将达到1500亿元左右。

移动端购物成为趋势

去年 “双11” ，88.6%的网民通过手机购物，移动端购物成为主流，这种趋势在今年会更加明显。在移动电商大力推广产品时，移动端用于接收广告咨询、挑选商品下单等行为导致用户流量消耗巨大，为用户提供丰富而完善的流量使用场景，将会直接推动各大移动电商平台交易额增长。

垂直电商引领内容营销转型

除了阿里、京东等综合电商平台强势袭来，母婴用品、食品生鲜、化妆品等垂直电商也纷纷加入“双11”营销大战，网红直播与VR虚拟现实体验等方式成为电商平台吸引关注的内容营销布局手段，如何实现移动端精准化运营将是解决垂直电商内容转型的关键之处。

跨境电商成就全民海淘时代

仅去年一年，我国跨境电商规模就达到了34.4万亿元，且逐年增长。今年双十一，海淘将贡献更多的交易额。受大规模年轻消费群体目光，阿里巴巴、亚马逊、京东、1号店纷纷开始布局海外市场，推出跨境电商平台，不过要想真正实现全民海淘，在买家入驻审查、保证商品质量、丰富供货渠道等方面仍需逐一完善。

目前商家已经开始了锣鼓喧天的宣传，消费者也已经开始跃跃欲试了，今年的双十一会出现怎样的盛况，我们可以拭目以待。

数据分析行业发展到什么阶段了？

在我国，数据分析工作正在被逐渐的受到重视，越来越多的人们意识到此项工作环节的重要性。08年4月份，经我国国资委审批、民政部备案后，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，这是数据分析行业内唯一的协会，它的成立标志着我国数据分析行业在经济发展中的地位已经被得到充分的认可，数据分析工作也会因此走向更加规范的发展轨道。

全球已进入大数据时代，在我国，数据分析工作体现在多个领域，覆盖企业运营全过程。持有数据分析师专业技能证书的专业人员所开展的数据分析工作已经涉足到了很多领域，包括政府相关机构、企事业单位以及其他领域。目前，我国对于数据分析专业人员的需求数以万计，数据分析工作的重要性不言而喻。

数据分析行业发展的怎么样？

目前为止（2018），数据分析师培训运作了十五年的时间，为我国经济发展尤其是数据分析行业输送了大量的专业人才。学员遍布全国各地，已有两万余人参加了培训并取得了数据分析师专业证书；由学员学成后成立的数据分析行业专业中介服务机构（数据分析师事务所）已经发展到近百家，在全国范围内形成了良好的社会反响。

数据分析行业有国家相关部门的政策支持吗？

从2003年底至今，数据分析师培训得到政府和社会各界的大量支持和帮助，除了中国商业联合会数据分析专业委员会的各位领导和老师们付出了大量精力外，国家发改委培训中心也给予了很多的支持和帮助，另外各地相关专业协会或机构给予了高度重视并发文共同推广此，如：多个省市大数据协会、注册会计师及地方与行业相关的政府机构协助推广等。

国外的数据分析行业发展到什么样子了?

在国际上，数据分析师主要包括从事数据挖掘和投资两大领域，投资分析、信贷融资、企业经营管理、企业战略规划、决策管理等影响政府和企业重大决策的领域担任重要角色，主要为政府和企业进行重大决策提供科学、真实和准确的依据，是社会经济运行中具有重要地位的高端技术人才。一般意义上，数据分析质量的高低反映着一个国家大数据的发达程度。

在国外，数据分析工作已广泛应用于经济发展的各个领域当中，无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和作出工作决定之前的重要环节，其分析结果的质量高低直接决定着决策的成败。随着我国经济决策由“经验决策”向“数据决策”的不断规范，越来越多的政府机构和企业开始意识到数据决策的准确性和安全性，从而，对于帮助实现安全准确决策的数据分析专业人士的需求越来越大。

例如，在国外，只要搜索data analyst ，会有好多的招聘信息出现在你的眼帘，我们可以看到，几乎遍及各个行业都需要data analyst，金融服务，管理，销售业、服务业、建筑业、金融业等等，软件开发人员、股票分析师（Equity Data analyst）、证券数据分析员、金融培训师、基金数据分析师、管理、数据分析、数据质量审计员（data quality analyst）固然每个行业每个领域的data analyst 的职能是不一样的，但是固然都离不开数据搜集，数据处理，依据数据计算结果进行预测进而制定方案或为决策提供可靠性建议。

来自：数据观 https://shujuguan

DT时代，我们每天都会收获来自各种渠道的海量数据，它们是对我们上一步行动的反馈，但人脑消化数据的能力却是有限的——如何及时洞察数据中的涵义，就需要数据可视化工具的帮助了。然而，图表的类型非常丰富，如何做出正确的选择，达到“一图胜千言”的效果呢？

［数据的五种关系］

首先，我们需要了解，数据通常包含五种相关关系：构成、比较、趋势、分布及联系。

构成

主要关注每个部分所占整体的百分比，如果你想表达的信息包括：“份额”、“百分比”以及“预计将达到百分之多少”，这时候可以用到饼图。

比较

可以展示事物的排列顺序——是差不多，还是一个比另一个更多或更少呢？“大于”、“小于”或者“大致相当”都是比较相对关系中的关键词，这时候会首选条图。

趋势

是最常见的一种时间序列关系，关心数据如何随着时间变化而变化，每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波动或基本不变，这时候使用线图更好地表现指标随时间呈现的趋势。

分布

是关心各数值范围内各包含了多少项目，典型的信息会包含：“集中”、“频率”与“分布”等，这时候使用柱图；同时，还可以根据地理位置数据，通过地图展示不同分布特征。

联系

主要查看两个变量之间是否表达出我们预期所要证明的模式关系，比如预期销售额可能随着折扣幅度的增长而增长，这时候可以用气泡图来展示，用于表达“与……有关”、“随……而增长”、“随……而不同”变量间的关系。

对信息中包含的5种关系，可以简单归纳如下：

构成：占总体的百分比

比较：项目的排名

趋势：如何随着时间变化

分布：项目的频率情况

联系：变量之间的关系

［图表的具体适用场景］

下面，我们具体来看一下图表特点及适用场景：

以下图表均制作于数据观

条图

条图表达比较关系，按照强调的方式可以排列任何顺序，适用于高亮Top3或Top5数据，如在零售行业中统计畅销品的销售情况就是很好的应用。它是最通用的一种图表，应在所有的图集使用中占到25%。

柱图

柱图用高度反映数据差异，用来展示有多少项目（频率）会落入一个具有一定特征的数据段中，比如分析公司人员构成是否存在老龄化现象，可以通过柱图看到25岁以下的员工有多少，25岁到35岁之间员工有多少等这种年龄的分布情况。同时，柱图还可以用来表示含有较少数据值的趋势变化关系。

分析图形有单指标柱图、多指标柱图以及堆叠柱图类型。

（1）、单指标柱图

（2）、多指标柱图

（3）、堆叠柱图

线图

线图可用来反映随时间变化而变化的关系，尤其是在趋势比单个数据点更重要的场合。

在柱图与线图的选择过程中，可以考虑数据的本质。柱图强调的是数量的级别，它更适合于表现在一小段时间里发生的事件，产量的数据很适合这个领域。线图强调的是角度的运动及图像的变换，因此展示数据的发展趋势时最好使用它，存货量就是一个很好的例子。柱图和线图的使用应占到图集看板的50%左右。

线图类型中可以有单线图，还可以在图中进行多指标趋势性比较。

（1）、单线图

（2）、多指标趋势性比较

饼图

构成比例关系时，最好使用饼图，给人一种整体的形象，可以展示每一部分所占全部的百分比，比如产品A预计销售额占到所有产品销售额的最大份额。

为了使饼图尽量发挥作用，在使用中不宜多于6种成分。人的眼睛比较习惯于按顺时针方向进行观察，所以应该讲最重要的部分放在紧靠12点钟的位置，如果没有哪一个部分比其他部分更加重要，那么就应该考虑让它们从大到小的顺序排列。

数据观除了有标准饼图，还提供中空饼图和环形饼图两种类型。

（1）、标准饼图

（2）、中空饼图

（3）、环形饼图

Attention！不适用饼图的情况

饼图是通过面积呈现数据的变化，当各指标所占比例接近时，无法直观的判断面积的大小，此时选择条图来呈现，规律就更加清晰。饼图是应最少使用的图表，在所有的陈述和报告中其使用率应少于5%。

错误的图表类型：

正确的图表类型：

气泡图

气泡图判断两个变量之间是否存在某种关系，可反映五维数据。每个气泡的不同颜色或标签，以及气泡点大小，都可以反映一个维度。一般使用率为10%。

KPI图

最直接显示结果，适用于高亮关注指标值或者差异，可以通过主要指标和次要指标进行体现。信息量避免过多，越直观越好。

面积图

与折线图较为类似，面积图强调变量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。用填充了颜色或图案的面积来显示数据，面积片数不宜超过5片。

漏斗图

漏斗图用来表示逐层分析的过程，从一个总值（最顶端），不断除去不关心的部分，最终得到关心的值的过程。

多用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过比较各个环节宽窄大小，能够直观地发现和说明问题所在。常见应用场景：电商网站、营销推广、CRM等。

1）电商网站：通过转化率比较能充分展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率。2）营销推广：反映搜索营销的各个环节的转化，从展现、点击、访问、咨询，直到生成订单过程中的客户数量及流失。

3）CRM：销售漏斗图用来展示客户各个阶段转化比较。

金字塔图

金字塔图用于展示类似金字塔的层级结构和数据量。例如某个国家的收入分配，金字塔顶部显示高收入类别，逐渐降低到代表低收入的底部。

雷达图

雷达图可以用来表现一个周期数值的变化，也可以用来表现特定对象主要参数的相对关系。

雷达图多用于在财务分析中，用来分析企业负债能力、运营能力、盈利和发展能力等指标。

地图

地图是信息密度最大的数据可视化方式，人们在日常生活中就使用地图，所以能直观理解地图。

数据观基于不同的视觉化原理提供三种地图：区域地图、散点地图和热力地图。

（1）、区域地图

区域地图是按照国家、省市行政区划分，用来展现地理信息，以及与地理位置有关的信息，指标的多少可以用颜色深浅区分。

（2）、散点地图

散点地图基于高德地图实现，通过定位经纬度，用散点来表示所在位置的信息指标。

（3）、热力地图

热力地图以特殊高亮的形式显示访客所在的地理区域的图示，不同颜色反映不同区域密度的分布。

表格

表格可以通过拖拽所关心的指标，如通过一级、二级分类，了解更加明细的数据，起到数据透视表功能。

综合使用

饼图、柱图、条图、线图、气泡图可以组成可视化报告90%图形，其他视觉化展示可以将图表组合起来综合使用。

以上就是为大家提供的图表基本使用原则，适用于日常工作中大多数的图表制作。

最后，希望大家都可以需要根据自己想要表达的信息选择合适的图表，让数据可视化帮助我们的大脑减负，替我们的数据说话。

目前，数据处理呈现出3大重要趋势，其一是从离线到在线的趋势，圈里现在基本都不怎么提离线分析了，而是在讨论在线分析。第二个趋势是从统计到AI的趋势，用AI技术去做数据处理不再是未来的事儿，而是现在已经正在发生着。第三个趋势是在线分析平台化，支持多样化的数据如文本、Json、图片等，实现数据融合、统一、联合计算。

他认为，这些趋势在未来的5年以内，会在中国乃至全球普及，未来数据分析是开放化、在线化的时代。他还指出，对未来企业业务的改造，怎么样让数据部门不再是企业的负担，而是一种增值，也是个很重要的探索方向。

PB级大数据在线分析对数据计算的要求不仅要面对越来越大的数据量能被在线计算，更要求实时，几秒内返回，还可以被界面交互，并且可以让人人都可以当分析师，同时可以去探索，需要足够的开放性。

目前阿里大数据分析在线化和开放化的实践，主要应用于电商业务、营销业务、O2O、交通、物流、娱乐、金融、征信、安全等几十个场景。涉及营销管理，安全风控，推荐，预测，洞察等多个方面。

架构图中，我们发现与众不同的是AnalyticDB，这是阿里自研的大规模高性能分析型数据库，其实AnalyticDB并不是个新产品。会后，离哲在接受笔者采访时表示，AnalyticDB在2014年就上云了，主要目标是做极速低成本的PB级实时数据仓库。

AnalyticDB主打三个功能：一、低成本;二、极速分析，包含延迟，并发上做到极速。三、上层提供了足够好的应用性，让用户能像用单机数据库一样，绝大部分语言和工具，都能连接。用户可以通过任何BI工具，甚至excel都能连接上来做分析，其目的是让阿里的在线分析能力能被用户以足够低的成本连接和被使用。

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1.可视化

可视化会向整个信息产业链发展，不再仅仅限于数据分析了，而且新技术的出现，也将会加速发展。

2.规模车向组合发展

语文学的进步把大数据焦点从规模转向组合式发展，将实现大数据新一转的发展，而且不同来源的数据组合在一起可以重复使用，还有可能带来更加可靠的数据分析和数据价值。

3.云端储存数据的发展

以前传统的BI存储一般都是企业内部的，而且随着不断发展，数据也会越来越多，针对数据的增长，很多企业都会慢慢选对云端布置数据，尽管安全性和保密性仍是现在的困难，但是云端部置仍是方向。

4.超前分析

以前企业里的数据分析师要根据数据对市场、经济的发展进行预测，而事实上这是大部份都是线性分析，而目前正在向超前分析发展，也就是数据分析师利用数据模型、数据算法，在可视化的平台上进行分析和探索，从而完成超前分析。

5.数据与真实世界的结合

以前在数据信息化分析过程中，都是做的数据虚拟性分析，和现实世界交互很少，而pokemon go就是很好的解决了这上方面的问题，很好把数据分析与现实世界结合在一起了，从而完成对现实世界的分析而提供更多有用的事实。

6.自服务可视化商品

随着可视化的不断发展，很多企业也希望可以利用信息进行分析与探索，但是数据是分散的，不是统一通过IP系统来进行判断的，需要经过不同的部门、区域汇集到不同的企业部门。但是可视化分析工具一旦成为商品，那么企业应用可视化分析将会进一步减少很多成本。

7.新一代的BI将取代传统BI

随着可视化分析的不断发展，一旦被商业化，那么新一代的企业在利用分析时，将会更大的节省很多时间，各种平台的兼容性也将不再是问题。当新的BI取代传统BI的时候，也将会给用户带来新的灵活需求服务。

8.定制化分析应用和应用中的分析

尽管如此，但是仍有很多企业的员工暂时不能享受到这些先进的分析技术，但是可视化分析的发展，将会帮助企业管理层等需要数据分析的人更加便捷快速的了解到需要的数据和信息。

一旦这些分析技术应用到业务流程、程度应用、操作应用等具体场景中的时候，那么使用者就很方便的查找到他们想要的数据信息，而对于怎么分析挖掘这些工作就不用去考虑了。

9.生态系统化

一个企业里，每个人都有不同的价值观、想法，每个部门都有对应的数据，如果利用生态系统分析，把数据和计算、部门等有效的结合起来，就会帮助企业建立更好的分析决策。

10.多环境混合发展

以前企业部置可视化应用只在企业内部IT平台上应用，但是云计算的出现与发展，可以把外部和内部的数据进行扩展分析，像私有云、公共云等云计算服务，都可以帮助企业很好的利用这些数据分析，从而实现给用户提供更多的扩展与服务。

都说现在是大数据的时代，这个概念其实在上世纪末就被提出来了！SGI的首席科学家 John R. Mashey 1998年首次提出的！其实大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。对于庞大的数据，怎样处理就成为了一个问题，其中计算机分析成其中的一种选择！计算机分析大数据绝不是一时性的。随着数据量的不断增长，分析大数据的方式也将改善。涉及到预测性分析的应用时，我们只看到冰山一角。它通过数据挖掘、机器学习、AI技术帮助组织机构分析现有数据，比如预测销售额、优化营销活动等，这些人工智能技术还有待改进。通过大数据分析，未来的趋势走向会是怎样的了？

趋势1：大公司将主导AI

亚马逊、谷歌、Facebook、IBM将成为AI领头羊。大公司拥有大量资源来收集数据，因此会有更多数据为其所用。

以下是AI领域的顶尖公司：

亚马逊

投资人工智能已超过20年

抓取超过50亿网页的数据

亚马逊物流中心有超过50万张描述产品的JPEG图像和相应的JSON元数据文件

每日监测全球广播、印刷物、网络新闻的记录超过40亿份

近1亿图像和具有注释的视频

亚马逊的Echo领先语音助理市场

谷歌

是拥有最大存储库的数据集之一，数据达10-15Exabyte——Cirrus Insight

专注于应用和产品开发，而非长期AI研究

超过1300位研究人员的团队——谷歌大脑

占据声控助理市场23.8%的用户份额——Voicebot

任何人都能使用的机器学习开源平台TensorFlow

谷歌地球数据库大约是3017TB或者近3Petabytes——Google Earth Blog

谷歌街景有近20Petabytes的街道照片—— Peta Pixel

Facebook

每天处理25亿的内容和500多TB的数据——Tech Crunch

Facebook有约80名人工智能研究员——FAIR

日均生成20亿“赞”和3亿照片——Tech Crunch

每30分钟扫描月105TB数据——Tech Crunch

建有一个62000平方英尺的数据中心，可以容纳500台机架

每天用超过40种语言翻译20亿用户帖，8亿用户可以看到翻译——Fortune

在部署机器学习和产品应用开发方面，谷歌很可能处在最前沿。谷歌的研究范围涵盖机器学习、自然语言处理、机器学习算法和技术、机器人技术等领域。

趋势2：算法和数据并行

投资人工智能的第二梯队，如英特尔、推特等，将追随拥有数据的大公司，并使用它们的数据算法。数据交易将发生在行业内部，算法和技术将得以巩固。

谷歌、FB等巨头收购小公司后，算法将被集成到其核心平台。谷歌收购了DeepMind以获取竞争优势。另一方面，FB收购了Wit.ai来提升语音识别和语音接口业务。它还收购了AI创业公司Ozlo，以改善其虚拟助理业务。

趋势3：众包数据需求巨大

所有的人工智能公司都将想方设法获得海量数据集，来实现其AI伟业。这些公司会开始收集众包数据。公司已经找到评估众包数据质量和真实性的不同方法。企业方会从这些数据中受益，消费者也得到了话语权。

谷歌通过众包获取了大量图片，来构建其成像算法。谷歌还通过众包改进翻译等服务。亚马逊通过众包AI来提高Alexa的技能。

趋势4：大鱼吃小鱼

CBInsights统计数据显示，收购AI公司的竞赛已经开始。2018年竞争会越发激烈。很多机器学习和AI的小公司都会被大企业收购，原因有二：

首先，AI无法在缺少数据集的情况下独立工作。大公司拥有大量数据，小公司会失去竞争力。

其次，没有数据的算法毫无用处。反之亦然。数据是算法的核心，因此获取大量数据将成为重中之重。

请期待：大数据分析后的未来趋势，你预测对了吗？（前篇）

（原文来自：多多达人机器人）

随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到各行各业。2017年中国的大数据行业发展趋势是什么？大数据行业整体市场规模如何?大数据行业前景如何?请看大讲台老师的分析。

（一）大数据行业整体市场规模及预测

整体来看，2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了 234 亿元，和去年相比增速超过 39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。

（二）大数据在各行业应用状况

（1）企业哪些方面需要大数据?

根据大数据分析结果，将近一半的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，此外，在社会保障、劳动就业、市政管理、教育科研方面分别占据33.9%，32.7%，29.4%，29%。整体来看，大数据的应用范围广泛。

（2）多少企业应用到了大数据?

大数据分析对企业的发展越来越重要，35.1%以上的企业已经开始在企业内部应用到了大数据;34.2%的企业正在考虑应用大数据，22.9%的企业在未来1年有应用大数据的计划，仅仅有7.8%的企业暂不考虑应用大数据。

（3）这些企业如何使用大数据?

根据数据显示，38.8%的企业使用实时动态处理大数据并提供分析结果;37.5% 的企业分析历史数据;通过机器学习，辅助企业管理者更好地决策的企业占比为22.5% 。

（三）各行业大数据的发展水平如何?

我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升。

（四）大数据助力企业发展

（1）企业在哪些领域会应用大数据?

大数据应用广泛的top3领域是营销分析、客户分析和内部运营管理。其中，营销分析占比6成以上;50.2%的企业使用大数据进行客户分析;48.4% 的企业运用大数据进行内部运营管理。 大数据应用对企业的影响

（2）这么多企业应用大数据，大数据将会为这些企业带来什么收益呢?

55.8%的企业表示应用大数据后实现了更智能的决策;应用大数据提升了运营效率的企业占比为48.2%，这两个影响较为显着。应用大数据更好的管理风险，创造新的业务收入，增强生产能力的企业也占有一定比重。

从上述数据中，我们可以看出，大数据在各行各业的应用还将继续加强。

本文转自光环国际

　　大数据分析师前景如何？发展趋势又是怎样的呢？谈及这个问题，我想先从大数据行业背景以及发展趋势着手，从根本上解除质疑者的忧虑。

　　大数据与大数据分析

　　数据分析是用包括检查、清洗、转换和建模等方法对数据进行处理。其目的是探索有用的信息、给出有建设性的意见，从而辅助压制决策。数据分析包含很多方面和方法，涉及的领域也遍布经济、科学、社会福利等行业。

　　数据挖掘是一个特别的数据分析技术，与传统的以纯描述为目的的技术相比，它专注于预测模型和对潜在知识的挖掘。所有的这些都是数据分析。数据分析虽然没有数据科学那样先进，可以创造新的数据结构，但是他们的目的都是一样的---探索数据可以用来怎样回答问题和解决问题。

　　大数据1.0到大数据2.0的发展

　　由维克托.迈尔舍恩伯格编写的《大数据时代》里指出大数据是指采用所有的数据进行分析，而不是抽样调查。大数据有4V特点：volume(大量)、velocity（高速）、variety（多样）、value（价值）。大数据1.0时代的特征是解决数据效率问题，大数据时代4个V中的前3个V都被有效的诠释了。但是最后一个V没有表现其作用。

　　大数据1.0时代逐一的解决了速度、容量等问题。在1.0时代积累的大数据将会在2.0时代得到其在价值上面的发挥。

　　从2015年起，大数据进入2.0时代。大数据2.0时代要求以数据本身的价值为目标，从企业本身业务需求产生的大量数据中通过深入挖掘，分析得出数据本身的价值。1.0时代留在数据认知上面，2.0则要求如何通过这些数据去解决问题。

　　大数据分析国际背景

　　在全球500强企业中，90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的数据分析支持。在欧盟、美国、日本等发达地区，数据分析普遍被作为运营决策的前提要素，为社会经济的高速发展做出重大贡献。可以说，数据分析技术是一把让企业通向成功之门的金钥匙。

　　大数据分析师前景如何？

　　从2003年年底信息产业部电子行业职业技能鉴定指导中心（现为“工信部教育与考试中心”）正式设立“数据分析师”培训项目，并制定出数据分析师培训、考试及管理办法。到2017年，中国的数据分析行业已经走过了11个年头。这期间中国的数据分析师、数据分析师事务所、行业协会（中国商业联合会数据分析专业委员会）从无到有，发展越来越快，业务领域也是从最初的投资数据分析转向经营数据分析。目前国家将大数据视为国家战略，并且在实施上，也已经进入企业战略层面。

　　大数据未来发展趋势又是怎样的？

　　1.大数据在经济预警方面发挥重要作用

　　2.大数据分析成为市场营销的重要手段

　　3.大数据在临床诊断、远程监控、药品研发等领域发挥重要作用

　　4.大数据为金融领域的客户管理、营销管理及风险管理提供重要支撑

　　大数据分析师前景如何？发展趋势又是怎样的？想必小编也不用煞费口舌了，上不上船，全在你一念之间。

2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。数据发现的范畴已经扩大，不仅包括对数据分析和关系的理解，还包括呈现数据的方式，以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是，作为一种把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。日益改善和演变的可视化模型已经成为从大数据中获取洞见的必要组成部分。

人脑能高效地处理视觉图像。在这个过程中，大脑使用了潜意，让决策者可以通过迅速扫描图像来处理信息。可视化图表利用了大脑的图像识别能力，出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择，也是2018年重要的大数据趋势之一。

预测分析

很多企业利用“历史上的”大数据分析来预测未来的行为。，在进行此类预测时，对当前最新数据的分析更有价值。俗话说，“过去的成绩不能保证以后的成功”，这也适用于商业智能领域。预测分析为用户提供了一个优势，能够实时“了解客户”，具有不可思议的创收潜力。（规范性分析还处于初期阶段，今后几年内可能还不会成为一股强劲的趋势。）

2018年的物联网

物联网将继续扩张。如何利用来自物联网设备的信息，则完全是另一个问题。

改善零售

2018年，消费者和企业主将受益于越来越多的传感器和来自各种消费类设备的数据。物联网能收集信息，使企业可以更有效地把产品推销给潜在客户。懂技术的公司已经开始投资基于传感器的数据分析，这将使他们可以追踪其商店内人流量最大的区域。

重塑医疗

现在，大数据被用来制定医疗方案，但或许也将重塑人们就医和支付医疗费用的方式。新的可穿戴技术能追踪用户的健康状况，使医院和诊所得以改善医疗质量。

改变网络安全挑战

新的网络安全挑战将在2018年成为一个棘手的问题。可以预见，心怀叵测的黑客将想方设法入侵物联网。2016年10月，黑客利用物联网发动攻击，使网络大面积瘫痪。

随着物联网继续扩张，全球网络基础设施的薄弱环节也将继续增多。人工智能和机器学习提供了解决之道，它们将变得越来越普及。由于设备彼此之间的联系更加紧密，安全专家必须学会利用人工智能和机器学习程序。

2018年的机器学习

机器学习是计算机的训练过程，现在被企业用于各种各样的商业行为，比如实时广告、模式识别、欺诈识别和医疗。但在2018年，机器学习将变得更聪明、更快速、更有效。

Advertisement公司的商务拓展总监罗纳德·范龙（Ronald Van Loon）说：

“机器学习技术正在迅速发展，你的数字业务需要转向自动化。机器学习算法从大量的结构化数据和文本、图像、视频、语音、肢体语言、面部表情等非结构化数据中学习，可用于从医疗系统、电子游戏到自动驾驶汽车的所有领域，拥有无限广阔的应用前景，为机器打开了一个新的维度。”

教育

近期已经出现了利用机器学习来改善教学的事例。例如，加利福尼亚州立大学要求教职员工寻找和使用免费或低成本的教学材料。为了简化这一过程，Intellus Learning提供了一个解决方案：把4500多万个在线资源编入索引，并教会（利用机器学习技术）程序/算法作出推荐。老师可以把免费或低成本的材料上传至课程材料管理系统，供学生使用。

2018年的人工智能

人工智能研究目前致力于开发使人机交互更加自然的算法以及训练这些算法的方法。目标是用自然的人类语言来回答复杂的提问。人工智能和机器学习使通常需要人类决断的工作有了自动化的可能，这些工作包括如下技能： 阅读手写材料、 识别面部表情、 学习、认知能力，比如规划和利用部分信息进行推理。Gartner Research公司副总裁大卫·瑟尔利（David Cearly）说：“人工智能技术正在迅速发展，企业将需要对技能、流程和工具进行大力投资，以便成功地利用这些技术，构建人工智能强化系统。投资领域包括数据准备、数据整合、算法和训练方法选择，以及模型建立。包括数据科学家、开发人员和业务流程所有者在内的多方必须展开合作。”

人工智能和网络安全

《哈佛商业评论》写道：“讽刺的是，面对利用人工智能进行的黑客攻击，我们的最佳防御策略也是利用人工智能。人工智能可用来防御和攻击网络设施，还可以扩大黑客的攻击面，也就是让黑客拥有更多的攻击手段。企业领导得到的建议，是要了解人工智能安全研究的最新进展。”

随着企业认识到开发网络安全程序的重要性，人工智能将变得更加流行。精心构建的人工智能防御系统能从多年来发生的黑客攻击事件中，学会各种攻击和防御策略。它能设定正常用户行为的基准，然后搜索异常行为，速度比人类要快得多。这比维持一支专门处理日常网络攻击的安全团队要省钱得多。人工智能也可以用来制定防御策略。在2018年，人工智能与网络安全的关系将变得更加紧密。

当今技术领域普遍存在的巨大变化为大数据打开了大门，以改善各行业的业务并促进经济发展。它的作用已经提升到一定程度，从所收集的信息中提取价值已被证明对小型和大型公司都是非常宝贵的。大数据帮助那些在使世界变得更美好的地方负有重要责任的组织更好地完成工作。

大数据在早期并不那么“大”。当时，只有大型企业能够利用它，因为他们是唯一能够负担得起技术的企业。此外，其广泛的服务范围需要更精确的数据，这需要数据分析系统。

从那时起，大数据以极快的速度发展。自从云技术和互联网诞生以来，这甚至允许小企业从中受益。大数据云消除了对精心设置和昂贵的数据专家的需求，因为现在可以使用互联网连接远程访问他们所需的所有信息。

在人工智能，云和物联网的帮助下，即使是大数据的复杂性，也可以由那些愿意将其用于组织优势的人来处理。大数据分析已经超越了热门的IT趋势标签，现在已经成为公司业务的一部分。它将很快取代黄金成为人类最宝贵的资产之一。

为了让您了解最新信息，请查看最热门的大数据趋势，以推动行业未来发展。

快速增长的物联网网络

由于称为物联网（IoT）的技术，我们的智能手机被用于控制我们的家用电器变得越来越普遍。随着Google智能设备（如Google智能设备和微软Cortana）在家庭中流动以实现特定任务的自动化，不断增长的物联网热潮正在吸引公司投资于该技术的开发。

更多组织将抓住机会提供更好的物联网解决方案。这将带来更多收集大量数据的方法，以及管理和分析数据的方法。业界的反应是推动更多能够收集，分析和处理数据的新设备。

可访问的人工智能

人工智能现在更常用于帮助大公司和小公司改善其业务流程。人工智能程序现在可以执行任务，使其比人类更快，更精确，减少错误并改善整体流程。这使人们能够更好地专注于更关键的任务，并进一步提高服务质量。

好消息是，每个人都可以访问运行AI应用程序的预构建机器，以满足不断增长的需求，从而为同一行业的公司提供公平的竞争环境。如果个人组织找到将其整合到业务流程中的最有效方式，则可能会获得优势。

预测分析的兴起

大数据分析一直是企业获得竞争优势并实现目标的关键战略。他们使用必要的分析工具来处理大数据并确定某些事件发生的原因。现在，通过大数据进行预测分析可以帮助预测未来可能发生的情况。

毫无疑问，这种策略在帮助分析收集的信息以预测消费者行为方面非常有效。这允许公司在他们做之前了解客户的下一步行动，以确定他们必须采取的措施。分析还可以提供更多数据上下文，以帮助了解其背后的原因。

黑暗数据迁移到云端

尚未转化为数字格式的信息称为暗数据，它是一个目前尚未开发的巨大储层。预计这些模拟数据库将被数字化并迁移到云，因此它们可用于对企业有利的预测分析。

首席数据官将有更大的作用

现在大数据越来越成为执行业务战略的重要部分，首席数据官正在其组织中发挥更重要的作用。预计他们将在引导公司走向正确方向方面采取更积极的立场。这一趋势为寻求职业发展的数据营销人员打开了大门。

量子计算

使用我们目前使用的当前技术，分析和解释大量数据可能需要花费大量时间。如果我们能在短短几分钟内同时处理数十亿的数据，我们就可以大大缩短处理时间，让公司有机会做出及时的决策，以达到更理想的效果。

这项艰巨的任务只能通过量子计算实现。尽管处于起步阶段，但目前正在量子计算机上进行实验，以帮助不同行业的实践和理论研究。很快，谷歌，IBM和微软等大型科技公司将开始测试量子计算机，将它们集成到业务流程中。

更智能，更严格的网络安全

在过去涉及黑客攻击和系统攻击的丑闻中，组织变得越来越偏执。这促使他们专注于加强信息机密性。物联网也是所有收集数据的一个原因; 网络安全是一个问题。为了应对这种永无止境的威胁，大数据公司倾向于帮助组织使用数据分析作为预测和检测网络安全威胁的工具。

大数据可以通过安全日志数据集成到网络安全策略中，可用于提供有关过去威胁的信息。这可以帮助公司预防和减轻未来黑客和数据泄露的影响。

开源解决方案

有许多可用的公共数据解决方案，例如开源软件，它们已经在加速数据处理方面取得了相当大的进步。它们现在具有允许实时访问和响应数据的功能。出于这个原因，预计它们将在2018年蓬勃发展并且需求量很大。

毫无疑问，开源软件更便宜，因为它可以帮助您的企业降低运营成本。但是，如果您愿意给他们一个机会，您需要知道一些缺点。

边缘计算

边缘计算设置为在处理数据时将云留在尘埃中。由于物联网的发展趋势，许多公司正在转向连接设备以收集更多客户或流程数据。这创造了对技术创新的需求，旨在减少从数据收集到云，其分析和需要采取的行动的滞后时间。

边缘计算可提供更好的性能，因为流入和流出网络的数据更少，云计算成本更低。如果公司选择删除从物联网收集的不必要数据，公司也可以从存储和基础设施成本中受益。此外，边缘计算可以加速数据分析，为公司提供充足的时间做出反应。

更智能的聊天机器人

由智能人工智能提供支持，公司现在正在部署聊天机器人来处理客户查询，以提供更加个性化的交互，同时消除对实际人员的需求。

大数据与提供更愉快的客户体验有很大关系，因为机器人处理大量数据，以根据客户在查询中输入的关键字提供相关答案。在交互过程中，他们还能够从对话中收集和分析有关客户的信息。此流程可以帮助营销人员制定更简化的策略，以实现更好的转化。

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所有这些跨不同行业的技术飞跃都以大数据的形式奠定了坚实的基础。进步将继续通过更智能的流程帮助创造一个更美好的社会。但要最终从这些趋势中受益，您必须充分了解它们的使用方式以及它们如何帮助您实现业务目标。

这只是一个开始，因为大数据将继续作为您在业务和技术方面所经历的变革的催化剂。现在由您决定如何有效地适应这些变化并帮助您自己的业务蓬勃发展。