我们很多时候都会被误导，认为大数据的作用是让历史告诉未来。不然。大数据之大，一方面在于原始数据库的规模之大，更在于实时流动量之大、数据来源之大。

大数据不是越大越好，大数据分析有三个原则：第一，简单，分析出来的结果必须非常非常简单，没有任何花哨的东西，任何人都能够看明白看懂。第二，迅速，分析速度越慢接受度越低，越快接受度越高。第三，规模化，希望公司内部所有的员工每一个人都能够用数据来分析帮他们做决策，很快的做决策。

今天，成功的互联网公司，电子商务公司，无论是全球的还是中国的，都是利用数据，也就是利用大数据成功进行商业创新的先锋，他们是走在最前面的，是先成功的一批，但是更大的机会在于其它各行各业的企业，所有其它各行各业的企业都可以成为数据驱动的企业，都可以利用大数据促进我们自己企业的成功。

大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。

随着大数据时代的来临，通过什么渠道(in which channel)、对谁(to whom)、取得了什么效果(with what effect )，这三点在传统营销时代无法解决的问题，似乎可以迎刃而解，因为大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在大数据营销应用的影响下，营销环节中最难解决的一个问题——如何精准地预测目标用户的需求并提供解决方案，这也是大数据营销所存在的价值。

实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。

大数据寻求的是海量数据，海量到什么份上？就是全样本。全样本和抽样显然是不同的。过去的研究，由于操作性的关系，很难做到全样本，需要去抽样。抽样的科学做法是“随机”——不过这一点听着容易，做起来相当困难。真正的随机抽样需要花很多钱（利用社交网络关系，通过一个用户做问卷再发动这个用户找更多的人来做问卷，一点都不随机），而且一个无法绕过的弊端在于：如果你使用调查问卷的方法，你很难排除回答者的语言回答一定就是ta心中真正的想法或者实际上的真正行为。

当前社会经历的过程就是数据化的过程，并且衣食住行都在逐步数据化。服装品牌公司为了描述自己的服装而花费巨大，设计师、模特、灯光、摄影、后期处理、文案表述、数据库、反馈下信息等等。人们出行需要依赖数据表达的地图，寻找餐馆银行需要依靠数据建立的地图模型。公司决定策略需要详尽的市场描述，收集巨量的数据模拟的模型。借助于物联网以及个人设备；数据已经成为一种常态出现在生活中，或许很多人没意识到而已，而意识到的人就在努力掘金。

“大数据”是当前的时髦术语，是技术界用来解决世界上最难处理的问题的全能办法。这个术语一般用来描述对海量信息进行分析，从而发现规律、收集有价值的见解和预言复杂问题答案的技巧与科学。它也许听起来有些乏味，但是从制止恐怖分子，到消除贫困，到拯救地球，对于大数据的鼓吹者来说，没有什么问题是解决不了的。

只要有足够多的数据可以处理———不管是你的iPhone上的数据、杂货店购物状况、在线约会网站个人简介或者是整个国家的匿名健康记录，利用对这些原始数据进行解码的计算能力，人们可以获得数不胜数的有价值的见解。甚至连奥巴马ZF也已经赶上了这股潮流，并在5月9日向企业家、研究人员和公众“破天荒”发布了大量“以前难以获取或难以管理的数据”。

在一定程度上是的。大数据可以提供帮助改善我们城市的宝贵见识，但是它对我们的帮助仅此而已。因为数据在生成或采集的过程并不都是平等的，大数据集存在“信号问题”———即某些民众和社区被忽略或未得到充分代表，这被称为数据黑暗地带或阴影区域。因此大数据在城市规划中的应用在很大程度上取决于市政官员对数据及其局限性的了解。

对大数据所号称的客观性的另一个期待是对于少数群体的歧视将会减少，因为原始数据总是不含社会偏见的，这使得分析可以在整体水平上进行，从而避免基于群体的歧视。然而，由于大数据能够作出有关群体不同行为方式的论断，它们的使用通常恰恰就是为了实现一个目的———即把不同的个体归入不同的群体中。

"大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。"

大数据的鼓吹者希望人们相信，在一行行的代码和庞大数据库的背后存在着有关人类行为模式的客观、普遍的洞察，不管是消费者的支出规律、犯罪或恐怖主义行动、健康习惯，还是雇员的生产效率。但是许多大数据的传道者不愿正视其不足。数字无法自己说话，而数据集——不管它们具有什么样的规模——仍然是人类设计的产物。

数据分析工作，在绝大部分情况下的目的在于用统计学的手段揭示数据所呈现的一些有用的信息，比如事物的发展趋势和规律；又或者是去定位某种或某些现象的原因；也可以是检验某种假设是否正确（心智模型的验证）。因此，数据分析工作常常用来支持决策的制定。

在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。

未来，数据的种类将超出我们的想象。以前的数据更多集中在外部行为的监控上，不论是网络购买行为，还是网上社交行为，都是用户在“远距离”提供数据，即便这样，我们仍然还没有运用好这些数据。随着可穿戴式设备的出现，数据和人将真正融为一体，类似谷歌眼镜这样的设备，将让我们看到的东西即时数据化；类似健康手环类设备和可以深度收集脑电波数据的设备，将随时会使我们人体的活动转化成数据。

我看到很多数据从业者在网络上聚集、交流。虽然目前全国范围数据圈子并不大，目前的需求量也比较小，大多数据人都只能在一二线城市寻觅工作机会。但我也感觉到越来越多的数据分析、数据挖掘的群体在不断壮大，招聘网站相关岗位也越来越多，招聘要求也越来越靠谱，说明数据工作逐渐在成为一个为大众所接受和熟知的职业，相信几年以后，数据分析师会像HR、会计、程序员一样成为企业普遍需要的职位。

数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂，从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析，甚至一些搞数据挖掘、人工智能的都可以包括到数据分析的范畴里，但是这些工作所做的事情却相差甚远，当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称，重要的是看看清岗位职责和要求。

“大数据”是当前的时髦术语，是技术界用来解决世界上最难处理的问题的全能办法。这个术语一般用来描述对海量信息进行分析，从而发现规律、收集有价值的见解和预言复杂问题答案的技巧与科学。它也许听起来有些乏味，但是从制止恐怖分子，到消除贫困，到拯救地球，对于大数据的鼓吹者来说，没有什么问题是解决不了的。

当前社会经历的过程就是数据化的过程，并且衣食住行都在逐步数据化。服装品牌公司为了描述自己的服装而花费巨大，设计师、模特、灯光、摄影、后期处理、文案表述、数据库、反馈下信息等等。人们出行需要依赖数据表达的地图，寻找餐馆银行需要依靠数据建立的地图模型。公司决定策略需要详尽的市场描述，收集巨量的数据模拟的模型。借助于物联网以及个人设备；数据已经成为一种常态出现在生活中，或许很多人没意识到而已。而意识到的人就在努力掘金。

现在怎么收费，考哪些内容，需要人力资源部把这个证书认证这些都是需要考虑得因素。

"通过学习数据分析课程，待到学成大数据分析以后，你就能以一名专业的数据分析师的身份在职场里彰显自己的价值。
数据分析师像医生一样能诊断企业问题，站在自己的专业角度，为业务人员提供专业的建议并能够坚定的去落实，能为非专业的决策人物提供建议。“Doctor”在英文里面又有“博士”的意思。作为一名专业数据分析师应该是博采众长的，软件、业务、数学、逻辑思维、沟通、心理、社会、市场营销等等。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索！
"

未来，数据的种类将超出我们的想象。以前的数据更多集中在外部行为的监控上，不论是网络购买行为，还是网上社交行为，都是用户在“远距离”提供数据，即便这样，我们仍然还没有运用好这些数据。随着可穿戴式设备的出现，数据和人将真正融为一体，类似谷歌眼镜这样的设备，将让我们看到的东西即时数据化；类似健康手环类设备和可以深度收集脑电波数据的设备，将随时会使我们人体的活动转化成数据。

数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂，从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析，甚至一些搞数据挖掘、人工智能的都可以包括到数据分析的范畴里，但是这些工作所做的事情却相差甚远，当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称，重要的是看看清岗位职责和要求。

从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

"美国国家劳工统计局的数据显示，“数据分析师”是美国成长第二快的职业。劳工统计局的最新就业率报告预计该职业在2018年将有80万从业人员(增长53.4%)。
根据美国商务部发布的一项调研显示，在2013年，“数据分析”业在私营企业中所获得的平均时薪为40.3美元，比其它行业的平均时薪23.96美元要高出许多。
简单的来说，大数据时代的到来，标志着人类进入商务智能化时代。
数据分析师将成为今后5 年最热门的职业。
其特点是就业面广，行行需要，薪金高，职业稳定，而且越老分析手段越多越有经验而不会被淘汰，并且可以在家里办公。
随着大数据在中国国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。"

数据分析师考试资格证书考下来了

数据分析师不光光是一个证书，很大程度上，它是对一个业务人员数据搜集、数据整合、数据分析研究能力的重大提升。在现在这样一个信息时代，数据爆炸，数据分析师这样一个从众多数据中找出那些发光点的职业肯定是很吃香的，考取了数据分析师的证书，就证明了你在这个社会社会竞争中具有优势！

我也想考  求助     能否加一下qq460954089