第一篇：CDA大數據分析師 學習心得

人大經濟論壇CDA大數據分析師培訓學習心得

CDA 大數據分析師的課程讓我對“大數據”這個概念有了更為具體的認識。以往對于“大數據”，我的認知還是僅僅停留在概念層面上。而上完課后，尤其是了解如何搭建Hadoop平臺以及其生態環境之后，“大數據”這個概念終于落地了。

Hadoop的核心框架是Hdfs和MapReduce。Hdfs是分布式文件系統，其主要作用是存儲及讀取數據。而MapReduce實際上是Hadoop工作的核心思想。任何想要在Hadoop集群上完成的算法都必須基于MapReduce的思想實現。因此，我認為想要學習Hadoop，其核心在于充分理解MapReduce。而同時，MapReduce的理解也是理解大數據分析思想的關鍵，即如何將龐大的數據分解成可以進行操作的小數據集。

人大經濟論壇Hadoop大數據分析師課程大致可分為如下幾個部分(闡述并不是按照時間順序，而是按照個人對于這個課程的理解)。第一部分是原理及背景的講解：個人認為，這一部分其實是重點，因為涉及到了大數據分析的核心，也包括了Hadoop的運行原理。例如1.0版本與2.0版本的差異，其核心在于2.0版本增加了獨立的資源管理器Yarn，這極大的提升了Hadoop處理海量數據時的效率；第二部分是搭建平臺:從最初的單機模式，至偽分布模式，到最終的集群模式。這部分內容中核心的部分是如何寫好配置文件，在這里課程中也會涉及到核心參數的介紹，這對于理解Hadoop平臺及今后自己如何配置Hadoop集群模式都是十分有用的；第三部分是Mahout的介紹: Mahout是建立在Hadoop平臺上的軟件，其中集成了許多很有用的算法。這些算法往往不是十分前沿的，但在處理海量數據時往往可以顯現出強大的作用。課程中對于Mahout的講解也是十分仔細的，因為它是目前最為常用且方便的分析海量數據的軟件；第四部分是Java培訓: 由于Hadoop是由Java編寫的，因此對于自己想編寫MapReduce的學員，這部分內容其實是十分關鍵的。因為我認為想真正成為一個大數據分析師，僅僅會用Mahout上現成的算法是遠遠不夠的。修改已有的算法甚至是構造新算法都是一個想真正進入這一行業的從業人員所必需的。課程中也會涉及到怎樣在源文件中修改MapReduce程序，從而實現自帶的算法所不具有的功能。從這一點上也體現了課程的深度；第五部分是對Hadoop整體生態環境的介紹，介紹并在Hadoop平臺上搭載了如Hive, HBase等等常用的應用。對于其優劣勢也有較為詳細的介紹，例如Hive可以利用HQL語句進行數據庫操作，便于那些熟悉SQL語句的DB管理人員操作。而HBase是一種面向列的數據庫，使得查詢及插入數據更高效。相較于Hive，HBASE顯然更適用與海量數據的管理。這些對于Hadoop整體生態環境的介紹體現了課程一定的廣度。

總體來講，人大經濟論壇hadoop大數據分析師培訓課程，無論是課程內容的深度和廣度，還是課程的教學質量，都是完美的，學完本人受益匪淺，通過最短的時間使自己快速進入到大數據分析的領域中。八天的培訓中，最讓我感動的是培訓老師的認真負責的態度。課程中每一步驟都由老師一對一，手把手指點，耐心程度讓人點贊。這樣的教學方式保證能讓每個學員都能跟上進度，有些入門級的同學當然問得更多些，老師也能一一解答，相信他們的收獲比我更多。

人大經濟論壇CDA大數據分析師第二期課程學員

第二篇：大數據分析師究竟是干什么的

【甘肅大數據培訓】大數據分析師究竟是干什么的！

全民大數據的時代里，產生了一個新的職業。大數據分析師。那么什么是大數據分析師呢？大家都是知其然而不知其所以然。相信大家都會很好奇在大數據培訓之后，我們的工作內容是什么吧。我們可能會去到的公司。那么，科多現在就帶你一起，走進大數據分析師的世界。

現代生活中的我們，無時無刻不在產生著大量的數據，從咱們睜開眼洗漱的那一刻起就已經有數據開始產生并被記錄。一直到晚上咱們關燈正式休息。可以毫不夸張的說，現代社會就是一個大型的數據庫，咱們每個人都是一個數據源。每天咱們產生的數據被分類匯總到各類數據庫中。當千千萬萬個我們這些數據源產生的千千萬萬的數據分類匯總到一起那就是大數據。而大數據分析師的工作內容。就是使用各種分析手段對大數據進行科學分析、挖掘、展現并用于決策支持的過程。

那么大數據分析師與傳統的數據分析師之間有什么區別呢？數據分析可謂由來已久，舉例說明一下。帳房先生在某種意義上講也可以稱之為數據分析師，分析著往來帳務、應收、支出等，傳統的數據分析師只是基于自身數據的統計而已。所以相較于傳統的數據分析師來說，大數據分析師首先要學會的就是打破信息孤島利用各種數據源，在海量數據中尋找數據規律，在海量數據中發現數據異常。根據項目設計開發數據模型、數據挖掘和處理算法；通過數據探索和模型的輸出進行分析，給出分析結果。

而現在大數據的發展深受國家和企業的重視，大數據的相關產業的發展也是成井噴式爆發。但是大數據的人才缺跟不上大數據產業發展的步伐。按照對于各大招聘網站的大數據統計，我國大數據人才的缺口在150萬左右。大數據人才的平均薪酬也在15K左右，即便是實習生也是6K到8K.。國家和企業也越來越重視大數據培訓，意在搭建自己的大數據團隊。

在成都，科多大數據作為國家工信部大數據授權的人才培養基地、工信部大數據工程師授權認證中心中國智慧城市大數據技術創新聯盟副理事長單位。成都大數據技術產業創新聯盟會長單位也成為了貴陽大數據交易所、亞馬遜大數據的認證合作培訓機構。成都大數據技術產業創新聯盟、成都大數據俱樂部的認證合作培訓機構。其授課老師團隊由國家大數據標準制定專家組成員、企業大數據總架構師、電子科大大數據研究中心教授們組成。

而現在的大數據分析師也不在僅僅是簡單的IT工作人員，而是可以參與到企業決策發展制定中的核心人物。當然這都是譬如總架構師之類的大數據分析師了。普通的大數據分析師還是主要對各類大數據進行分析形成項目所需要的報告。

如果用舉例子的辦法來說明大數據分析師的工作的話，咱們的信用征信大數據。現在的支付寶和微信都是大家常用的支付軟件，而在支付寶中也有各種類似螞蟻花唄、借唄、分期等等金融產品，而且它還有一個芝麻信用，以芝麻信用來評估咱們的信用等級。那么芝麻信用是怎么判斷的呢？？它參考的大數據就是阿里體系內的電商交易數據、互聯網金融數據、集團體系之外的公安網、最高法、工商、教育部門等公共機構以及其合作伙伴數據。還有咱們用戶自己上傳的數據。大數據分析師的工作就是對大數據進行用戶行為分析，進行用戶畫像，使用分類算法及數據對比算法等一系列手段來進行風險評判與決策支持。充分利用大數據帶來的價值，在進行數據挖據與展現后，呈現給企業決策者的將是一份清晰、準確且有數據支撐的報告。這就是大數據分析師的工作。這就是大數據分析師！

來吧，科多帶你走進大數據的世界

第三篇：大數據報告

課程總結報告

學生姓名： 尹怡 學

號： 1370714 導

師： 龐哈利 專

業： 控制工程 所屬課群： 學位課

課程名稱： 前沿技術與職業發展 課程負責人： 徐林

課程開設日期： 2014.6.23-2014.12.31

東北大學信息科學與工程學院

2014年

科學技術創新對大數據發展的動力

1.緒 論

隨著信息技術的飛速發展，人類社會進入數字信息時代。獲取和掌握信息的能力己成為衡量一個國家實力強弱的標志。一切信息伴隨需求不同決定其效益不同，而一切有益信息都是從大量數據中分析出來的。海量數據又隨時間持續產生、不斷流動、進而擴散形成大數據。大數據不僅用來描述數據的量非常巨大，還突出強調處理數據的速度。所以，大數據成為數據分析領域的前沿技術。數據成為當今每個行業和商業領域的重要因素。人們對于數據的海量挖掘和大量運用，不僅標志著產業生產率的增長和消費者的大量盈余，而且也明確地提示著大數據時代已經到來。

數據正成為與物質資產和人力資本同樣重要的基礎生產要素，大數據的使成為提高企業競爭力的關鍵要素。數據成為資產、產業垂直整合、泛互聯網化是數據時代的三大發展趨勢。一個國家擁有的數據規模及運用的能力將成為綜合國力的重要組成部分，對數據的占有權和控制權將成為陸權、海權、空權之外的國家核心權力。大數據與人類息息相關，越來越多的問題可以通過大數據解決。不僅在數據科學與技術層次，而且在商業模式、產業格局、生態價值與教育層面，大數據都能帶來新理念和新思維，包括政府宏觀部門、不同的產業界與學術界，甚至個人消費者。大數據與互聯網一樣，是信息技術領域的革命，更加速企業創新，在全球范圍引領社會變革并啟動透明政府的發展。

大數據正在引發一場思維革命，大數據正在改變人們考察世界的方式方法，以前所未有的速度引起社會、經濟、學術、科研、國防、軍事等領域的深刻變革。大數據除了將更好的解決商業問題，科技問題，還有各種社會問題，形成以人為本的大數據戰略。大數據這一新概念不僅指數據規模龐大，也包括處理和應用數據，是數據對象、技術與應用三者的統一。大數據既可以是如政府部門或企業掌握的數據庫這種有限數據集合，也可以是如微博、微信、社交網絡上虛擬的無限數據集合。大數據技術包括數據采集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。大數據應用是應用大數據技術對各種類型的大數據集合獲得有價值信息的行為。充分實現大數據的價值惟有堅持對象、技術、應用三位一體同 步發展。大數據是信息技術與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛需求和廣闊前景。把握機遇需要不斷跟蹤研究大數據并不斷提升對大數據的認知和理

解，堅持技術創新與應用創新協同共進同時加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對于數據的應用需求和發展水平進入新的階段。

在大數據時代數據作為一種獨立存在的實體，其資產價值越來越突出，日益引起人們的重視。從具體的個人到形形色色的企業，從各國政府到各種組織都可以合法地去收集數據。不論個人還是企業，以及政府等都可以是數據的擁有者。今后個人隱私與數據歸屬權可能關系越來越少，歐洲民眾要求政府公開信息的訴求極其強烈，民眾有權向政府申請信息公開。除了涉及國家安全和個人隱私的公共信息外，大部分政府信息都可以公開。

大數據主要有三個方面對人類經濟社會發展影響巨大，歸納起來：一是能夠推動實現巨大經濟效益，二是能夠推動增強社會管理水平，三是能夠推動提高安全保障能力。大數據在政府和公共服務領域的應用可有效推動政務工作開展，提高政府部門的服務效率、決策水平和社會管理水平，產生巨大社會價值。總而言之，大數據將為人們提供強有力的新工具，使人們能更加容易地把握事物規律，更準確地認識世界、預測未來和改造世界。

大數據可以分為大數據存儲和大數據分析，大數據存儲的目的是支撐大數據分析，大數據存儲致力于研發數據存儲平臺，大數據分析關注在最短時間內處理大量不同類型的數據集，大數據分析相比于傳統的數據倉庫應用數據量大、查詢分析復雜，大數據分析平臺需要具備并行數據庫、Map Reduce 及基于兩者的混合架構。

2.社交網絡崛起的大爆發

我們已經進入一個復雜科學領域，隨著云計算、云存儲、物聯網、二維碼技術和 LBS（基于位置的服務）的互聯網技術廣泛應用，人類的各種社會互動、溝通設備、社交網絡和傳感器正在生成海量數據。商業自動化導致海量數據存儲，但用于決策的有效信息又隱藏在數據中，如何從數據中發現知識，以數據挖掘為代表的大數據分析技術應運而生。

1、社交網絡的公共性

社交網絡是大數據的重要來源，大數據的社會應用與社會價值就來自于社交網絡，比如

國外影響巨大的 Facebook 和 Twitter，國內近年來風起云涌突然興起的微博，特別是大家關注度非常高的新浪微博，這種網絡交流平臺具有媒介屬性，日益成為影響不可忽視的的社會化媒體,每分每秒時時刻刻都在產生數以億級形形色色 的話語文本。人具有與他人交流、分享、傳播信息的天生需求，與他人直接交流互動和傳播各種信息加大了人的社會交往，基于人際關系的信息傳播創造了數量龐大的關系數據，擴大了大數據的社會價值與社會影響，帶來商業上的無限想象力和各種企業的商業應用價值，大數據產生的技術背景離不開社交網絡，移動互聯網和物聯網的發展導致大數據越來越大，具有隨時收集、即時應用、及時生產 的重要特點。

例如時裝產業產生的大數據基本源自無處不在的社交媒體。全世界每天都有 10 億人以上在社交網絡上交流信息發表觀點。每一刻都會有上百萬人通過社交媒體點贊分享、轉發微博、討論時尚、引導潮流。大數據時代，越來越多的各大品牌知名設計師直接利用社交網絡與公眾交流，讓大眾直接參與到設計當中，根本改變了此前這一行業的封閉性，不再只對時尚界的所謂精英開放。越來越多的品牌比如巴寶莉選擇在時裝秀之前的通過官方微博賬號發布了模特們在后臺的照片，許多頂級設計師愿意在網上發布自己全新的設計，如奧斯卡?德拉倫塔在Instagram上通過微博發布了最新款式的高級女裝成衣系列。頂級買家被流行博客寫手取代，網絡紅人占據了時尚雜志主編的前排座椅，在社交媒體上擁有大批微博粉絲的攝影師對大眾的時尚影響力遠遠超過傳統的精英人群。

2、社交網絡的價值性

在一定程度上，大數據的社會應用價值越來越多的來自新型的社交媒體，在這些影響巨

大的微媒體社會背景下，大數據參與滲透進入各種各樣的商業應用領域，產生巨大的社會影響，微博營銷開始成為商家的選擇，已成為目前最顯著的商業模式，是大數據最直接的商業應用。社會化媒體直接成為企業首選地營銷工具，企業通過社會化媒體發布有效信息，直接影響和引導消費者的潮流，主動收集來自消費者的反饋信息，積極進行互動，成為利潤來源的重要渠道。社交網絡互動傳播徹底改變傳統大眾媒體單向的傳播方式，可以針對具體特定不同的各種目標群體，通過信息技術點對點直接傳遞不同的特定信息，影響輿論，改善聲譽，建立美譽度，有助于形成購買決策。很多企業關注從海量采集的關系數據中提取發現真 正有價值的商業信息，建立客戶檔案，實現精準營銷，追蹤目標客戶，分析客戶價值建立商業模型。

企業開始加強了解社會化媒體，其深刻認知和巨大投入將產生新的媒介形態并實現產品營銷的新思路。社交大數據不僅僅對個別企業，而且對一些相關行業

都可以帶來及其深刻的巨大變革。第一大數據有效改善傳統的營銷方式，與之相比利用有效精準的大數據營銷，可以保持前期的大量曝光，中期的利益轉化，到后期的實際購買，所有行為都是可提前預測并且隨時監測的。效果可量化評估是采用大數據帶來的前所未有的最實質性的根本影響；第二在社交這個環節，會產生越來越多的普通消費者在網絡上通過各種社交媒體隨時反饋自己在使用過程中對企業突出的產品以及建構的品牌形象發表看法，這個互動的過程會不斷產生各種各樣許多富有價值的有效信息，甚至還會包括發現一些潛在的意想不到的市場需求。對一個處在發展階段的企業來說，這些有效信息不僅幫助他們可能采取措施調整原有傳統產品，甚至引發并且催生新的不一樣的商業模式。洞察消費者需求是大數據追求的核心價值；第三大數據可以變革某些具體行業，比如電影行業大數據可以根據實際數據能夠預估票房，在金融行業可以進行前瞻預測提前作出調控措施，企業可以根據采集的大數據建立一些加上模型，預測消費者行為，進行數據分析。就連奧巴馬為了贏得美國總統大選，他的團隊就采集利用來自各種社交媒體產生的數據進行有效分析，做出民意評估，監測輿情，幫助連任，無疑發揮出來巨大的推動作用。

3、社交網絡的應用性

社交媒體可以很短時間產生很大信息量，采取有效方法運用海量數據才是每個企業在市場面臨的棘手問題。社會化媒體必須學會處理數據，具體步驟可以分為以下內容，首先進行收集，然后根據數據的不同類型導致具有不同用途，經過判斷有些可以用于市場評估，反映市場效果，進一步了解市場，時時監測競爭對手，獲得市場情報；還有一些可以通過信息技術采取自然語言處理，比如適當分類，有效聚類，快速獲得消費者的需求以及人們對企業產品和所在行業的及時反饋和相關看法，利于企業做出判斷，快速做出相應調整。例如電視廣告價格很貴，媒體投放成本相對較高，一個企業的銷售廣告同時有 15 秒和 30 秒兩個不同版本，但事先難以確定哪個版本更能吸引消費者，這時可以提前把視頻傳播至互聯網，通過無處不在的社交媒體進行免費傳播。應用大數據技術可以把采集消費者的信息，快速收集所有評價加以系統分析，找到有助于傳播的元素，分析引起消費者反感的原因，快速提前測試有助決策，為廣告主節省大量成本。通過大數據企業與用戶間出現新的溝通方式，商業模式正在發生變化，在全世界社交媒體都引起市場變革，表現出企業日益關注消費者，用戶重要性正在不斷凸顯。2012

年9月一家美國調研機構對市場營銷人員進行調查，將近2/3的受訪客戶承認提高在廣告營銷領域采用數據管理平臺的原因出于挖掘大數據的市場需求。

運用社交大數據，關鍵在于擁有數據。盡管用戶數量不迅速增加，但預測用戶行為，提出更精準的建議，仍然需要采集更大更多的數據量。如果數據處理能力沒有提高，不能結合實際商業場景，就不會形成精細落地方案，既不可持續，也不可獲利，導致社交大數據發展面臨挑戰。只有提高分布式計算、改善存儲功能，加快實時計算的能力，才會實現價值。如果沒有實際應用，大數據技術就不會產生實際意義。

大數據帶來市場變革，挑戰已有經驗，顛覆已知模式，引領人類走向智能社會，數字化生存成為新的生活方式，社會化媒體隨時記錄人們的社會生活，感知行為態度、參與交往過程、建立互動關系，數據記錄不僅保存而且可以分析，產生新的社會科學研究方法，擁有預知社會的可能性，在社會科學領域產生革命性變革和影響，大數據直接改變社會科學研究的模式和路徑。

3.物聯網發展的促進作用

隨著物聯網迅速發展，各種行業、不同地域以及各個領域的物體都被十分密切地關聯起來。物聯網通過形形色色的傳感器將現實世界中產生的各種信息收集為電子數據，并把信號直接傳遞到計算機中心處理系統，必然造成數字信息膨脹，數據總量極速增長。2.1、物聯網形成產業鏈

物聯信息不僅僅包括物聯管理對象信息與物聯感知設備信息，更突出物聯實時信息。根據物聯網數據的來源可以分成傳感器感知數據和社交網絡數據兩種。雖然目前網絡上產生的數據多于各種傳感器感知到的數據總量，但是隨著物聯網設備的日益普及和感知技術的進步，傳感器產生的數據量將大幅增加，最終將超過網絡數據量，這種趨勢越來越明顯。

物聯網改變了人們的社會活動形式，改善了人們的生活方式，變革了商業模式，被稱為第三次信息化高潮，繼計算機、互聯網產生之后對社會的發展產生新的沖擊。物聯網把對象物和互聯網相互連接起來，即時信息交換，智能化識別，實現定位跟蹤，監控管理對象，產生大量數據，影響電力、安防、醫療、物流、交通、環保等行業形成新的商業模式。物聯網聯合大數據，正在迅速創造出巨大的社會價值和商業價值。

中國信息產業商會樂觀預測，中國在 2013 年傳感器設備將繼續保持市場規模，表現快速增長勢頭，中國物聯網 RFID 產業市場達到 320 億元左右，規模將比 2012 年增長 35%左右。物聯網伴隨著移動互聯網和云計算的迅猛崛起，物聯網產業鏈上的各環節成本減少，相關產品價格迅速下降，進一步帶來物聯網硬件及其基礎設施的大規模普及。同時，工信部聯合財政部提供專項資金用以支持物聯網發展,2013 年投入的專項資金將超 5 億元。而在政策支持與市場反饋的協同發展推動下，業內人士大膽預測未來數年物聯網會全面推廣大規模普及，其產業規模或許比現有互聯網大 30 倍。

物聯網發展離不開基礎建設，需要設備制造企業提供傳感設備與網絡核心設備，隨著存儲能力非常巨大的云計算中心的不斷建設和投入使用，物聯網持續產生的大數據可以隨時存儲，在線處理，產生價值，成為現實。企業需要思考物聯網收集的大數據與其產業發展的融合與轉換，將數據轉化為利潤，開辟市場藍海，收獲真金白銀，發明新的商業模式，形成新的商業思維。2.2物聯網產生大數據

物聯網大數據成為焦點，引起各大 IT 巨頭越來越多的注意，其潛在的巨大價值也正在通過市場逐漸被挖掘出來。微軟、IBM、SAP、谷歌等國際知名 IT 企業已經在全球分別部署了大量數據中心，還拿出大筆資金收購擅長數據管理和建構分析方面的優秀軟件企業。這些物聯網產生的大數據來自于不同種類的終端，比如智能電表、移動通信終端、汽車和各種工業機器等，影響生產生活的各個領域，各個層面，不可小覷。

物聯網產業鏈的核心不是設備和元器件，而是數據以及數據驅動的產業，物聯網的核心價值不在感知層和網絡層，而是在更廣泛的應用層。物聯網產生的大數據經過智能化的處理、社會化的分析，將生成各種商業模式，產生各異的多種應用，形成了物聯網最重要的商業價值。

處理物聯網收集的大數據并不容易，物聯網中的大數據不簡單等同于互聯網數據。物聯網大數據不僅包括社交網絡數據，更包括傳感器感知數據，盡管社交網絡數據包含大量可被處理的非結構化數據，比如新聞、微博等，但是物聯網傳感器收集的許多碎片化數據屬于非結構化數據，在目前還不能被處理。

物聯網應用于多個行業，而每個行業產生的數據有獨特的結構特點，因此就形成很多相異的商業模式。物聯網創造商業價值的基礎是數據分析，物聯網產業

將出現各種類型的數據處理公司，比如數據分析公司，軟件應用集成公司和商業運營公司將逐步分化，產業鏈將逐步完善。

中國物聯網剛剛進入應用階段，剛剛起步，調查物聯網產業最前沿的一線參與主體，可以發現主要包括 RFID 標簽廠商、傳感器廠商、電信運營商和一些系統集成商。目前各地已經建成的大量物聯網系統已經開始進入市場，主要應用于遠程測量、移動支付、環境監控等方面。另外主要分布在物品追溯系統和企業供應鏈管理等方面，應用較多的醫療健康、智能電網、汽車通信等服務也已開始出現，積極探索盈利，努力獲得用戶，占領高端市場。而在物聯網應用的過程中，我們發現電信運營商起到主導作用，扮演起行業龍頭，發揮帶動的作用，另外中國電信表現突出，也開始宣傳自己物聯網應用系統用于全球遠程監控。而電信運營商之所以分外努力推廣應用物聯網，不僅僅在于運營商可整合硬件、芯片、應用等各步驟中的許多優秀合作伙伴，在運營方面以外，還在于物聯網廣泛應用在電信終端，可以有效整合電信互聯網產業鏈的推進。電信運營商的示范不僅積累實戰經驗，甚至可幫助電信運營商將業務在物聯網中拓展為系統方案解決商，介入各種增值業務。2.3物聯網催化大商業

看待電信運營商，可以應用大數據的觀點，物聯網商業模式將更多的移動終端容納進來，作為數據采集設備，加以信息化應用，適應市場需求，成為物聯網跨界發展的趨勢。這種數據如果能得到運營商快速化、規模化、跨領域的廣泛應用，那么電信運營商可能獲取的商業回報會進一步參與到物聯網的各個建設環節中，并且還可能使越來越多的商業信息被運營商掌握。這些信息驅動企業合作，推動參與各方共同尋找一種多方共贏的路徑，建立新型商業模式。實現應用物聯網數據，特別需要升級商業模式，真正創造多方共贏的有利環境。而要建立多方共贏的理念，就應該推動物聯網真正成為市場的中心，變成一種商業的驅動 力，吸引產業鏈內的所有企業共同參與物聯網發展建設。

現在大部分行業的商業信息移動化、社交化，大數據必然會成為最佳捷徑，實現用戶商業價值的。物聯網大數據支撐商業開展，服務商業決策，提供各種行業信息，因此物聯網大數據的未來是無限的，富有商業魅力。物聯網大數據要獲得產業健康有序發展，不能僅在概念上停留，還需要政策支持，市場完善以及產品持續的不斷創新。而更為重要的方向是推動不同部門、不同機構、不同行業之間共享物聯網大數據的問題。各部門公開數據、分享數據才能利用數據深層價值，產生數據的附加價值。雖然目前交通、電力、工業等不同行業還沒有合為一個物聯網，但是共享不同行業的各種數據信息是可行的。而目前政府部門也開始意 識到數據單一難以發揮最大效能，開始尋求數據交換伙伴，部門之間已經開始相互交換數據，必將成為一種發展趨勢，而共享不同部門之間不同種類的數據信息有助于發揮物聯網更大的價值。

在未來幾十年，物聯網大數據面臨著戰略性的時代發展機遇及挑戰。物聯網握手大數據，不僅延伸更為廣泛的應用，更會產生出價值更大的產業鏈，所以，將物聯網發展離不開大數據理念，而大數據的廣泛應用進一步加快物聯網的前進步伐，在互動發展全過程中，物聯網能夠促進并帶動大數據發展。大數據的采集和感知技術的發展是緊密聯系的，提升以傳感器技術、RFID 技術、指紋識別技術、坐標定位技術等為基礎的感知能力是物聯網發展的基石。普及智能手機發展感知技術的高峰期，如廣泛的應用地理位置信息、通過對手機呼氣直接檢測燃燒脂肪量、手機鍵內嵌指紋傳感器、可以監測從空氣污染到危險的化學藥品的嗅覺傳感器、可感知用戶當前心情的智能手機技術及通過衣著進行識別人物的技術。還有實時監控口腔活動及飲食狀況的牙齒傳感器，可追蹤眼球讀懂情緒的 3D 筆記本攝像頭，新型可監控用戶心率的紡織材料，引入支付領域的生物測定技術等。世界被數據化的過程就是感知被逐漸捕獲的過程，一旦世界被完全數據化了，信息就是世界的本質。

4.云計算提供的技術平臺

大數據與云計算的關系密不可分，大數據必須采用分布式計算架構挖掘海量數據，必須依托云計算的分布式數據庫、分布式處理、云存儲和虛擬化技術。大數據包括大量非結構化和半結構化數據，下載這些數據到關系型數據庫用于分析時會消耗大量時間和金錢，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向許多臺電腦分配工作。依靠寬帶、物聯網的大數據提供了解決辦法，具有無數分散決策中心的云計算大系統能夠產生接近整體最優的帕累托效應，無數分別思考的決策分中心通過互聯網與物聯網形成超級決策中心。互聯網中多元動態、并行實時的大數據思維的出現促進重新定義知識的本質特性的認識。大數據時代企業的疆界變得模糊、網民和消費者的界限正在消弭、數據成為核心資產并將深刻影響企業的業務模式，甚至重構其文化和組織。因此大數據改善國家治理模式，影響企業決策、組織和業務流程，改變個人生活方式。如果利用大數據

貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息并作出預判，所有傳統的產品公司都只能淪為新型用戶平臺級公司的附庸。

大數據是繼云計算、物聯網之后 IT 產業又一次顛覆性的技術變革。云計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交信息、互聯網世界中的人與人交互信息、物聯網世界中的商品物流信息、位置信息等數量遠遠超越現有企業 IT 架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。大數據的核心議題和云計算必然的升級方向是盤活數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務。

大數據和云計算這兩個詞經常被同時提到，很多人誤以為大數據和云計算是同時誕生的、具有強綁定關系。其實這兩者之間既有關聯性，也有區別。云計算指的是一種以互聯網方式來提供服務的計算模式，而大數據指的是基于多源異構、跨域關聯的海量數據分析所產生的決策流程、商業模式、科學范式、生活方式和關聯形態上的顛覆性變化的總和。大數據處理會利用到云計算領域的很多技術，但大數據并非完全依賴于云計算；反過來，云計算之上也并非只有大數據這一種應用。

大數據出現具有深刻的原因。2009 年至 2012 年電子商務在全球全面發展，電子商務是第一個真正實現將純互聯網經濟與傳統經濟融合，嫁接在一起發展的混合經濟模式。正是互聯網與傳統經濟的結合才催生出現在社會高度關注的大數據。大數據鏈接互聯網產業與傳統產業，而且大數據結合互聯網應用于傳統產業領域，范圍超過純互聯網經濟。在電子商務模式出現以前，傳統企業的數據數量緩慢增長。傳統企業的數據倉庫大多數屬于交易型數據，而交易行為處于用戶消費決策的最后端，電子商務模式使得用戶的搜索、瀏覽、比較等行為企業可以采集到，這就至少提升了企業的數據規模一個數量級。現在日益流行的移動互聯網和物聯網又必將使企業數據量提高兩三個數量級。從這個角度來看，大數據時代必然出現，大有發展。

5.結論

大數據如同大爆炸一樣強烈沖擊著整個社會，無處不在的社交網絡、移動物聯產生難以想象的海量數據，已經成為描述整個宇宙一切信息的工具，普適計算、數據開放帶領我們邁進穿越時空障礙的信息時代，云計算、大數據金融造就擁有更多權利的智慧地球，開放流動的大數據時代帶來更加公平繁榮的大社會！大數據可以預測未來，提供幫助，但未知是永恒的，自由意志永遠存在，10-

第四篇：餐飲業最新大數據報告范文

餐飲業最新大數據報告

時間:2014-11-04來源:紅餐微雜志 作者:

做餐飲生意最怕心里沒底，顧客的喜好、消費力、就餐原因、口味、接受能力等就是造成餐飲老板心里沒底的因素，如果想了解顧客的需求，必然要做好市場調查。不過這些我們已經為你做了，各位餐飲老板可從以下數據看出餐飲消費者的需求。

除工作餐外食客外出就餐的原因：

朋友聚餐62.1%

家庭聚會20.7%

商務活動11.5%

不想也沒時間做飯5.7%

分析：

工作以外的時間，朋友聚餐是最主要的消費行為。講求實惠，輕松而有趣的氛圍是朋友聚餐的首選佳地。

食客能夠接受的上菜速度：

10分鐘以內 22.4%

10-20分鐘 70.1%

20-30分鐘 7.5%

分析：

飛速發展的社會使人的生活節奏越來越快，如何在食客的耐心時間內奉上美味佳肴，依舊是最大的話題。標準化的實現使食材前期處理的時間得以控制，若無法達到上菜的黃金時間（20分鐘內），設計等待時間的小環節，降低食客的耐心也是個不錯的方法。

食客平時比較親睞的口味：

辣 37.9%

清淡的 25.3%

濃厚的 20.7%

其他 0.6%

分析：

雖然“辣”依然高居榜首，但現今對健康生活方式的不斷追求，對辣的依賴正在減弱。

食客外出就餐時比較喜歡的飲食風味：

【傳統菜系】

分析：

食客對辣的癡迷，對濃厚口味的追求，直接顯現在食客對菜系的選擇上。

【特色飲食】

分析：

2013年有關餐飲國家統計報告中，火鍋異軍突起顯示出勃勃生機。這個對標準化要求頗高的飲食類別，也是較易擴張的餐飲形式。2014年餐飲百強中，火鍋是唯一一個平均單店收入、平均每平勞效、凈利潤率都正增長的業態，還是具有較強的盈利能力。

【國際菜系】

分析：

食客對于西餐的認識程度越來越高，接受與喜愛程度也相對提升。

消費者選擇餐廳的關注因素：

分析：

口味與氛圍是最食客最為關心的就餐因素，無疑味道是最為核心的競爭力。口碑、服務以及安全衛生是檢驗餐廳長久性的軟性旗幟。

2013餐飲百強企業區域分布情況：

分析：

上海、北京、重慶位居三甲，這三個城市的飲食特色較為多樣化，且注重餐飲行業的發展。

2013年部分省市餐飲業發展狀況：

分析：

數據并不是市場的唯一指標，但我們可以通過數據得知市場的方向。無論是作為餐飲從業者還是餐飲愛好者，都可從中得到不少啟發。

誰在選擇預訂餐廳時更有話語權？

分析：

大眾點評數據顯示：在預訂餐廳時，女人更有話語權，店內可開展更多針對女性的促銷或贈送活動，有助于吸引女性用戶關注。

消費者在訂座時，更愿動動手還是動動口？

分析：

通過電腦或手機在線預訂餐位的消費者人數是電話預訂的3倍，相比打電話訂座，人們其實更愿意用在線訂座。

大眾點評數據顯示：在人氣旺的本地生活類網站增加在線訂座入口，一方面增加店鋪的曝光量；另一方面吸引更多客流。

消費者更愿意預訂什么時間的餐位？

分析：

大眾點評數據顯示：每日12點和18點左右分別是午晚餐就餐高峰期，餐廳常常出現排隊情況，而在餐點前后時段則經常坐不滿。為使上座率最大化，餐廳可以根據不同時間段給予到店客人不同優惠。譬如如果在13-14點到店就餐，客人可享9折優惠；14--15點到店就餐可享8折優惠，以此類推。

此外，在線訂座高峰期比較集中在就餐前1--2小時。

大眾點評數據顯示：消費者傾向于在飯點前1--2小時訂座，因此餐廳最好安排有專人在飯點前2小時特別留意網上訂座信息，如果沒有及時給予在線訂餐人群反饋，很可能導致客流的流失。

幾人就餐最常提前訂座？

分析：

2--4人位訂座率最高，相應大廳比包間訂的更多。

大眾點評數據顯示：在規劃可預訂區域時，可以更多的預留大廳2-4人的小型聚會餐桌，降低空桌率。

消費者更愿意通過哪種支付方式買單？

分析：

大眾點評數據顯示：大部分客人在買單時依然更喜歡刷卡或者支付現金，但用手機支付買單的客人也在逐漸增多，餐廳可以嘗試開通手機在線支付等新興支付業務，目前尚無需手續費。

千萬別小瞧了訂座人群的消費能力。人均消費高于平均水平！大眾點評數據顯示：習慣餐廳訂座的人群消費能力比其他顧客較強。全國范圍內，餐廳訂座人群單次人均消費為102元。

第五篇：XX年數據分析師年終總結

XX年數據分析師年終總結

XX年數據分析師年終總結怎么寫，以下是小編精心整理的相關內容，希望對大家有所幫助!

XX年數據分析師年終總結

在數據分析崗位工作三個月以來，在公司領導的正確領導下，深入學習關于淘寶網店的相關知識，我已經從一個網店的門外漢成長為對網店有一定了解和認知的人。現向公司領導簡單匯報一下我三個月以來的工作情況。

一、虛心學習，努力提高網店數據分析方面的專業知識作為一個食品專業出身的人，剛進公司時，對網店方面的專業知識及網店運營幾乎一無所知，曾經努力學習掌握的數據分析技能在這里根本就用不到，我也曾懷疑過自己的選擇，懷疑自己對踏出校門的第一份工作的選擇是不是沖動的。但是，公司為我提供了寬松的學習環境和專業的指導，在不斷的學習過程中，我慢慢喜歡上自己所選擇的行業和工作。一方面，虛心學習每一個與網店相關的數據名詞，提高自己在數據分析和處理方面的能力，堅定做好本職工作的信心和決心。另一方面，向周圍的同同事學習業務知識和工作方法，取人之長，補己之短，加深了與同事之間的感情。

二、踏實工作，努力完成領導交辦的各項工作任務

三個月來，在領導和同事們的支持和配合下，自己主要做了一下幾方面的工作：

1、匯總公司的產品信息日報表，并完成信息日報表的每日更新，為產品追單提供可靠依據。

2、協同倉庫工作人員盤點庫存，匯總庫存報表，每天不定時清查入庫貨品，為各部門的同事提供最可靠的庫存數據。

3、完成店鋪經營月報表、店鋪經營日報表。

4、完成每日客服接待顧客量的統計、客服工作效果及工作轉化率的查詢。

5、每日兩次對店鋪里出售的寶貝進行逐個排查，保證每款寶貝的架上數的及時更新，防止出售中的寶貝無故下架。

6、配合領導和其他崗位的同事做好各種數據的查詢、統計、分析、匯總等工作。做好數據的核實和上報工作，并確保數據的準確性和及時性。

7、完成領導交代的其它各項工作，認真對待、及時辦理、不拖延、不誤事、不敷衍，盡量做到讓領導放心和滿意。

三、存在的不足及今后努力的方向

三個月來，在公司領導和同事們的指導和配合下，自己雖然做了一些力所能及的工作，但還存在很多的不足，主要是閱歷淺，經驗少，有時遇到相對棘手的問題考慮欠周密，視角不夠靈活，缺乏應變能力;理論和專業知識不夠豐富，導致工作有時處于被動等等。另外，由于語言不通的問題，在與周圍的同事溝通時，存在一定的障礙。

針對以上不足，在今后的工作中，自己要加強學習、深入實踐、繼續堅持正直、謙虛、樸實的工作作風，擺正自己的位置，尊重領導，團結同事，把網店的數據分析工作做細做好。

四、對公司人員狀況及員工工作狀態的分析

1、對公司人員狀況的分析

要想管好一個企業，首先要管好這個企業的人，要想管好一個企業的人，首先要對這個企業人員的基本情況有個比較全面的、細致的、科學的正確的了解。目前公司成員大部分為90后，是一個年輕化的團隊。他們大部分在長輩們的寵愛中長大，心理素質不怎么成熟，沒有自信心，沒有目標，責任心不強，不怎么能吃苦，心理承受能力較弱，不愛學習，不明白工作的真正意義。不過也有一部分比較懂事，做事比較踏實、勤奮、性格也比較好。

因此，我們在招聘的時候，要招那些肯學習、善于學習、領悟力學習力強的人。不過，這部分人一般都比較現實，對待遇、公正公平、發展空間比較看重。其實，我們要想打造一流的企業，培養一流的員工，一流的管理人員并不是難事。最重要的是要有一顆真正的，持之以恒的做事業的心。

2、對員工工作狀態的分析

目前，部分崗位存在分工不明確的現象，出現問題時，同事之前相互推諉，不愿意承擔責任，這也是部分員工責任心不強的最直接反映。部分員工沒有團隊合作意識，這就可能導致工作在某個環節銜接不上，進而有可能出現重大問題。

因此，明確分工和加強員工的團隊合作意識也是公司目前需要解決的問題。

五、對公司企業文化的分析

企業文化，對我本人來講，是一個管理學里面比較專業的詞，我怕自己講不好它。但我卻可以深刻的體會到，這個無形的東西就在我的周圍，在我們的骨髓里。因為我覺得它重要，所以，還是想講它，而且覺得非講不可。

在我所走到的企業里，旺旺集團的企業文化給我留下的印象最深。他們有自己明確的經營理念、經營目標、公司訓、公司口號、企業標識、公司社歌和獨立的傳媒機構。他們的企業文化具有很強的感染力和凝聚力。

但是，很長一段時間以來，我們的公司一直處在“黎明前的黑暗”之中，為什么公司領導的那種不到山頂不罷休的氣勢、決心和信心，并沒有感染所有的員工，那種不到山頂不罷休的氣勢、決心和信心并沒有很好的變成我們的企業文化。沒有被突出出來，沒有在公司發展的日日夜夜中，張揚的體現給我們企業所有的員工們看。甚至是沒有被人感覺到。

所以，加強健康向上的企業文化的建設工作，也就成為一種必要。十分的必要。也該引起足夠的重視。把目前創業階段的決心和信心力量、企業和員工相互之間的理解、信任、支持和默契融入到我們的企業文化中去。從而感染和吸引更多的優秀人才到我們中來，共同開創我們企業的未來。

XX年數據分析師年終總結

在數據分析崗位一年以來，在公司部門領導和黨支部的的正確領導下，認真貫徹執行黨的各項方針、政策，緊緊圍繞公司開展的“積極主動謀發展，務實奮進爭一流”的主題實踐活動，深入學習實踐科學發展觀，全面完成了各項工作目標，現簡單的向領導匯報一下我一年來的工作情況。

作為一名黨員和公司的一份子，具備良好的政治和業務素質是做好本職工作的前提和必要條件。一年來，我一方面利用工作和業余時間認真學習了科學發展觀、十一屆全國人大二次會議和xx在中紀委十七屆三次全會上的講話精神，進一步提高了自己的黨性認識和政治水平;一方面虛心向周圍的領導、同事學習工作經驗、工作方法和相關業務知識，取人之長，補己之短，加深了與各位同事之間的感情，同時還學習了相關的數據庫知識，提高了自己在數據分析和處理上的技術水平，堅定了做好本職工作的信心和決心。

一年來，在主管的帶領和同事們的支持下，自己主要做了以下幾項工作：

一是認真做好各項報表的定期制作和查詢，無論是本部門需要的報表還是為其他部門提供的報表。保證報表的準確性和及時性，并與報表使用人做好良好的溝通工作。并完成各類報表的分類、整理、歸檔工作。

二是協助主管做好現有系統的維護和后續開發工作。包括topv系統和多元化系統中的修改和程序開發。主要完成了海關進出口查驗箱報表、出口當班查驗箱清單、駁箱情況等報表導出功能以及龍門吊班其他箱量輸入界面、其他崗位薪酬錄入界面的開發，并完成了原有系統中交接班報表導出等功能的修改。同時，完成了系統在相關崗位的安裝和維護工作，保證其正常運行。

三是配合領導和其他崗位做好各種數據的查詢、統計、分析、匯總工作。做好相關數據的核實和上報工作，并確保數據的準確性和及時性。

四是完成領導交辦的其他工作，認真對待，及時辦理，不拖延、不誤事、不敷衍，盡力做到讓領導放心和滿意。

一年來，在辦公室領導和同事們的指導幫助下，自己雖然做了一些力所能及的工作，但還存在很多的不足：主要是閱歷淺，經驗少，有時遇到相對棘手的問題考慮欠周密，視角不夠靈活，缺乏應變能力;理論和專業知識不夠豐富，導致工作有時處于被動等等。

針對以上不足，在今后的工作中，自己要加強學習、深入實踐、繼續堅持正直、謙虛、樸實的工作作風，擺正自己的位置，尊重領導，團結同志，共同把辦公室的工作做細做好。