制造业:利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
金融业:大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业:利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车,在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业:借助于大数据技术分析用户行为,进行商品推荐和针对性广告投放。
餐饮行业:利用大数据实现餐饮O2O模式,彻底改变传统餐饮经营方式。
从20世纪90年代起,欧美国家开始大量培养数据分析师,直到现在,对数据分析师的需求仍然长盛不衰,而且还有扩展之势。
根据美国劳工部预测,到2018年,数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师,但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家,90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。
1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释,而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。
2、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
3、不管使用者是数据分析领域中的专家,还是普通的用户,可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据,让数据自己表达,让客户得到理想的结果。