09月22日, 2014 110次
帮你答一下:问题1:我喜欢能发挥我能力，并且我比较认可的领域。没为什么，人性使然。问题2：我不喜欢没有前途，容易破产倒闭的方向。因为工作不仅仅是兴趣，也要吃饭。问题3：我没什么决定。当年父母替我选了大学的这个专业，我就进了这个领域；而我认为自己既然来了，就要做好，否则既对不起自己，也对不起父母。没什么步骤，就是学好，做好而已。至于其他途径，那是别人的事，条条大路通罗马，别人的事我不操心。问题4：坦率地说，这个行业实际上有很细的分工，并不是所有岗位都需要很强的技术。因此，参加培训云云，并不必须。你需要的就是仔细观察各岗位的要求，然后看准你能做什么，然后去准备。其余的就是机遇和运气了。问题5：待遇差距极大，从几百元，到几百万不等。问题6：主要就是灵活和务实。不能太忠诚，但也不能太跳脱。因为打工没有忠诚一说，用你时告诉你要忠诚；不用你时，弃你如破鞋。所以，为自己考虑，低头做好自己的事，有相应的本事，同时认清形势，看准机会。这就行了。问题7：做好本岗位的要求，并尽量满足领导的其他安排。仅此而已。能做好这些，你就已经是很了不起了。现在太多人连这些都做不到。问题8：我的主要压力就是自己年龄比较大，在职场上的工作机会越来越少。面临生存风险。问题9：相对来说高学历，会投机专营的人比较吃香。低头踏实干活的人比较吃亏。问题10：当然很重要。问题11：这个很难说，纯看机会。没有一定。问题12：国内这个行业目前已经趋于灭亡。未来将更加向电器行业、媒体平台、销售、物业等领域靠拢。问题13：我不知道。问题14：我不能。问题15：我不知道。
职业生涯
最近有不少同学向老师咨询有关大数据分析职业发展的问题，由此可见，随着大数据分析的飞速发展，大数据分析职业也成为很多同学关注的目标。不要急，老师这就给大家介绍大数据分析的职业发展。一、为什么要做大数据分析师在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等)，据说到2020年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB;海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据?随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成为可能。而大数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助OLAP和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。大数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。二、入门和职业规划应该从两个角度考虑：领域和路线领域是不少新人常忽略的要素，其实大数据分析不会脱离业务存在。你进入哪个行业，很大程度会决定你初期的技能树和技能点。譬如金融领域的风控模型、营销领域的生命周期、广告领域的点击率预估等，各有各的特色。资深讲师分享大数据分析师职业规划 如果是一位应届生，不妨多了解自己感兴趣的领域，和专业相关是最好的，并且积累相关的经验，为面试做准备。如果已经有一定行业履历，只是想要转岗大数据分析师，那么跨岗不跨行，避免跳到一个陌生的领域。领域经验太宽泛，我给不了太多的指点，主要也就三点：1.自己感兴趣的，2.自己擅长的，3.有钱途的。从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。三、职业规划对于大数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。做一名合格的大数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。而大数据分析路线大致可以划分成四大方向：数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。3.1数据分析/数据运营/商业分析这是业务方向的数据分析师。绝大部分人，都是从这个岗位开始自己的数据之路，也是基数最大的岗位。因为基数大，所以这类岗位通常鱼龙混杂。有些虽然叫数据分析师，但是每天只需要和Excel打交道，完成leader布置的表格整理工作就行。混个几年，成为一位数据分析主管，给下面的新人继续布置Excel任务。又有一种大数据分析师，岗位职责要求你掌握常用的机器学习算法，面试首先推导一个决策树或者逻辑回归。入职后也是各类代码，和分析打交道的情况不多。都叫大数据分析师，其实天差地别。这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。这类岗位的职位描述一般是：1)负责和支撑各部门相关的报表;2)建立和优化指标体系;3)监控数据的波动和异常，找出问题;4)优化和驱动业务，推动数据化运营;5)找出可增长的市场或产品优化空间;6)输出专题分析报告;实际情况是，不少业务端的大数据分析师，主要工作只做第一点。别管它用汇总、分析、数据支持什么修饰词，基本是跑SQL，做报表。硬生生活成了业务端的表哥。这是很常见的情况，也是入门新人的第一个坑。因为从头到尾，这类分析师，都没有解决问题。业务部门往往更关心，某个指标为什么下跌或者上升。产品的用户是什么样的?怎么能更好的完成自己的KPI。以活跃指标的下跌举例：活跃指标下跌了多少?是属于合理的数据波动，还是突发式?什么时候开始的下跌?是整体的活跃用户下跌，还是部分用户?为什么下跌?是产品版本，还是运营失误?怎么解决下跌的问题这是一套标准的解决思维。分别对应what、when、who、why、how，每一部分都不是三言两语可以解释清楚。不要看它简单，例如你通过多维分析，发现某个地区的活跃下跌了，不要急着把它作为分析的结论，这是不合格的数据分析。某地区的活跃下跌，只是现象，不是原因，把它作为结论提交，肯定会被骂的。你要解决的是，为什么这个地区的活跃下跌了。是该地渠道，是该地竞争对手，是该地市场环境?这些问题都是细化深入的范畴。并且，它们要能以量化解释，而不是我认为。做好了这点，才是一个真正的业务端的数据分析师。当然，这一点看的是leader。leader能否带你进入业务分析的大门，决定你将来是不是成为一个表哥。新人切记切记。解决问题是一方面工作，另外一方面，大数据分析师的职责是将业务数据体系化，建立一套指标框架。活跃下跌的问题，本质上也是指标问题。什么时候开始下跌，哪部分下跌，都能转化成对应指标，如日活跃用户数，新老用户活跃数，地区活跃数。你不能衡量它，就无法增长它，指的就是指标体系。指标体系可以是业务部门建立，但数据分析师也挺合适。一方面他们比数据挖掘这类技术岗位更贴合业务，一方面不像业务岗位对数据抓瞎。两者结合，这岗位也能称为数据运营。指标体系如果工程化自动化，也就是BI，所以大数据分析师可以算半个BI分析师，这里不包括BI报表开发。BI如果采购第三方，数据分析师负责BI没问题，如果自有开发，那么BI岗技术的色彩更浓厚。数据分析思维和业务的理解，是分析师赖以生存的技能。很多时候，工具是锦上添花的作用。掌握Excel+SQL/hive，了解描述统计学，知道常见的可视化表达，足够完成大部分任务。机器学习这类能力，对此类大数据分析师不是必须的，Python也一样，只是加分项。毕竟为什么下跌，你无法用数据挖掘解答。大数据分析师是一个基础岗位，如果专精于业务，更适合往管理端发展，单纯的工具和技巧很难拉开差距。数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理/总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类「为什么」问题。商业/市场分析是另外一个方向，更多见于传统行业。你要开一家超市，你得考虑哪里开，这就要考虑居民密度，居民消费能力，竞争对手的多寡，步行交通距离，开车交通距离等。这些数据是宏观的大指标，往往靠搜索和调研完成，这是和互联网数据分析师最大的差异。若往其他分支发展，比如数据挖掘工程师，则要继续掌握Python和机器学习等。从业务型发展上来的好处是接地气，具备商业洞察力(天天搞报表，怎么可能不熟)，这点是直接做数据挖掘，或者程序员转岗，所不具备的。新人，比较普适的发展路线是先成为一位数据分析师。积累相关的经验，在一两年后，决定往后的发展，是数据挖掘，还是专精数据分析成为管理岗。3.2数据挖掘/算法专家这是技术向的数据岗，有些归类在研发部门，有些则单独成立数据部门。数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。从概念上说，数据挖掘Data mining是一种方式，机器学习Machine Learning是一门方法/学科。机器学习主要是有监督和无监督学习，有监督又可划分成回归和分类，它们是从过去的历史数据中学习到一个模型，模型可以针对特定问题求解。数据挖掘的范围则大得多，即可以通过机器学习，而能借助其他算法。比如协同过滤、关联规则、PageRank等，它们是数据挖掘的经典算法，但不属于机器学习，所以在机器学习的书籍上，你是看不到的。实际的应用场景中，如外卖行业，如何寻找骑手效率最大化的最优路径，同样属于最优化，也是数据挖掘的工作范畴。数据挖掘工程师，除了掌握算法，同样需要编程能力去实现，不论R、Python、Scala/Java，至少掌握一种。模型的实施，往往也要求Hadoop/Spark的工程实践经验，精通SQL/Hive是必须的。常见数据挖掘项目的闭环如下：1)定义问题2)数据抽取3)数据清洗4)特征选取/特征工程5)数据模型6)数据验证7)迭代优化单看环节，数据挖掘对分析能力没有业务型那么高。这不代表业务不重要，尤其在特征选取方面，对业务的理解很大程度会影响特征怎么选取，进而影响模型质量。用户流失是一个经典的考题，如何选取合适的特征，预测用户会否流失，能够考察对业务是否深刻洞察。数据挖掘的业务领域一样可以细分。金融行业的信用模型和风控模型/反欺诈模型、广告模型的点击预估模型、电商行业的推荐系统和用户画像系统。从需求提出到落地，数据挖掘工程师除了全程跟进也要熟悉业务。因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。比如，运营希望减少用户流失，那么设立一个流失指标，现在需要预测用户流失率的模型。模型可以是数据分析师完成，也能是数据挖掘工程师。最终由数据挖掘团队部署到线上。在一些公司，高级数据分析师会等价于数据挖掘工程师(其实行业内，对Title并没有严格的标准)，只是工程能力可以稍弱，模型部署由专门的工程团队完成。大数据分析师工作内容数据挖掘工程师，往后发展，称为算法专家。后者对理论要求更严苛，几乎都要阅读国外的前沿论文。方向不局限于简单的分类或者回归，还包括图像识别、自然语言处理、智能量化投顾这种复合领域。这里开始会对从业者的学校和学历提出要求，名校+硕士无疑是一个大优势，也有很多人直接做数据挖掘。深度学习则更前沿，它由神经网络发展而来，是机器学习的一个子集。因为各类框架开枝散叶，诸多模型百花齐放，也可以算一个全新的分支。除了要求熟悉TensorFlow, Caffe, MXNet等深度学习框架，对模型的应用和调参也是必备的，后者往往是划分普通人和大牛的天堑。算法专家和深度学习专家，薪资level会更高一级，一般对应于业务型的数据运营/分析总监。数据科学家是上述岗位的最终形态之一，要么理论能力非常强，往往担任研究院的一把手。要么工程能力突出，上述的系统都能完成平台化的部署。3.3数据产品经理这个岗位比较新兴，它有两种理解，一种是具备强数据分析能力的PM，一种是公司数据产品的规划者。前者，以数据导向优化和改进产品。在产品强势的公司，数据分析也会划归到产品部门，甚至运营也属于产品部。这类产品经理有更多的机会接触业务，属于顺便把分析师的活也干了，一专多能的典型。他们会运用不同的数据源，对用户的行为特征分析和挖掘，达到改进产品。最典型的场景就是AB测试。大到页面布局、路径规划、小到按钮的颜色和样式，均可以通过数据指标评估。俗话说，再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。后者，是真正意义上的数据产品经理。在公司迈大迈强后，数据量与日俱增，此时会有不少数据相关的产品项目：包括大数据平台、埋点采集系统、BI、推荐系统、广告平台等。这些当然也是产品，自然需要提炼需求、设计、规划、项目排期，乃至落地。我们不妨看几个数据产品经理要求：1)负责大数据产品的设计，输出需求文档、产品原型;2)负责推荐算法的产品策略，完成相关推荐及个性化推荐产品的需求分析;3)负责分析和挖掘用户消费内容的行为数据，为改进算法策略提供依据;4)负责客户端数据需求的对接，制定相关埋点规范及口径，相关业务指标验证;5)报表展示工具的落地和应用;转行大数据分析师后悔了和C端注重用户体验不同，数据产品，更注重整体的分析能力和逻辑。除了产品经理最基础的Axure、Visio、MindManager等工具。往往还需要很多技术型的能力。比如了解BI/DW原理和实施、了解常用的推荐算法、了解机器学习模型等。这也很容易理解，C端要求你了解用户需求，而在数据端，主要用户就是数据。这当然不是说，用户体验不重要，拿推荐算法来说，除了满足用户最基本的感兴趣，也要考虑时效性，考虑新兴趣的挖掘，考虑无数据时的冷启动问题…这些一样是用户体验，只是解决方案也得从数据出发。再多思考一步，模型是离线还是实时，实时怎么实现它?技术细则不用多考虑，但你要知道会有这些坑。后端的数据产品，如报表，用户往往是你隔壁工位的小秦或小路，设计得丑一点不要紧，要是数据指标口径不统一，那才会分分钟骂街。虽然数据PM需要熟悉各类数据模型、指标、数据挖掘和数据工程的实现，但是聚焦点是把它作为一个项目去实现，故而不用精通。数据产品经理是一个比较新兴的岗位，所以有丰富经验的从业者并不多，我个人认为，还是存在比较大的职业缺口。当然也有其他问题，一是因为新兴，部门负责人本身也没有想好他们能干什么，不少数据PM还从事表哥的工作。二是数据产品本身可借鉴的经验不多，像APP产品，可以下载体验，总归有一个学习的过程。然而用户画像、BI、算法策略，都是其他公司的内部机密，无从参考，我就遇到不少对用户画像实现非常感兴趣的数据PM。从职业发展上看，数据分析师做数据产品经理更合适。普通的产品经理，对前端、后端的技术栈尚未熟悉，何况日新月异的数据栈。这个岗位，适合对数据特别感兴趣，但是数理天赋不高的职场人，那么以沟通、项目管理和需求规划为能力，也不错。3.4数据工程师数据工程师其实更偏技术，从职业道路上看，程序员走这条路更开阔。在很多中小型的公司，一方面数据是无序的、缺失的、原始的，另外一方面各种业务报表又嗷嗷待哺。没办法，分析师只能自己撸起袖子，一个人当三个人用。兼做数据清洗+ETL+BI。经历过的大概都懂，数据分析踏上数据工程的不归路如下：1)每天都要从五六张表上join，那么不妨加工成一张中间表;2)ETL的依赖关系越来越复杂，尝试用kettle/airflow等框架搞定，弄个DAG美滋滋;3)运营部门的周报次次都要这几个指标，看看能否做一个自动化BI;4)数据量逐日增多，最近T+1的日报需要几个小时完成，研究下查询语句的优化;5)查询语句的优化空间也不大了，开始迁移到Hadoop/Spark分布式平台，新技术栈的学习;6)新平台，原有的工具也不管用了，某大牛说apache上有工具能解决这个问题，于是阅读文档;7)公司部署了私有化的埋点采集，数据缺失比较厉害，业务部门天天骂娘，继续埋Flume/Kafka的坑;8)等等…如果分析师在技术方面的灵性不错，那么技能点会往技术栈方向迁移。从最初的SQL，到了解Hadoop集群、了解presto/impala/spark、了解ELK、了解分布式存储和NoSQL……这也是一个不错的发展方向，因为数据挖掘需要了解算法/模型，理论知识要求过高，不少硕士和博士还过来抢饭碗，自己不擅长容易遇到天花板。选择更底层的工程实现和架构，也是出路，薪资也不会低于数据挖掘/算法专家。部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析(其实应该叫数据分析开发工程师)，很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。部分公司会将机器学习模型的部署和实现交给数据工程团队，这要求数据工程师熟悉sparkMLlib、Mahout此类框架。数据工程师，可以从数据分析师的SQL技能，往数据的底层收集、存储、计算、运维拓展。往后发展则是数据总监、或者数据架构师。因为数据分析出身，与纯技术栈的程序员比，思考会更贴合业务，比如指标背后的数据模型，但是技术底子的薄弱需要弥补。另外，DBA、BI这些传统的数据库从业者，也是能按这条路线进阶，或者选择数据产品经理方向。3.5职业规划总结以上是大数据分析的发展方向，它们互有关联，如果从整个架构来看，我们可以将其划分为数据收集—数据加工—数据运营—数据触达。数据收集负责收集各种各样的原始数据，比如用户何时何地做了什么事情。它依赖于埋点采集系统，而埋点采集，需要收集什么类型数据，往往由数据产品经理确定规范(还是看公司，数据运营和数据分析师也能负责)。收集上来的数据需要存储，往往因为高吞吐量，需要保证数据和日志的稳定性，会采用Flume+Kafka，如果有实时统计要求，也得考虑流数据。这块则是数据工程的范畴，包括原始数据的再加工，数据清洗，都是专门的数据团队完成。当获得数据后，首先第一点是讲各种明细数据加工业务指标，没有指标不成方圆，这里由数据分析师定义的。有了指标，配合各种数据产品输出，如用户画像用户标签、BI报表，这些数据产品都由数据PM统筹排期…另外一方面，数据挖掘工程师和算法专家则凭各种数据建立模型，进行实时或离线运算。模型可能会预测用户会不会购买某个商品，可能是做出一系列的推荐，可能是判断用户属于哪个类型，不一而足。更上面一层是业务相关，数据分析师会监控和分析BI上指标的波动、数据挖掘工程是通过用户反馈数据，衡量算法的优劣、数据PM按AB测试的结果改进产品。数据工程师保证系统的稳定。所有层次一环扣一环，每个岗位在其中都发挥特有的作用。数据工程偏底层技术，数据分析偏上层业务，数据挖掘和数据产品处于中间形态。不同公司虽然业务形态不一致，架构会有差异，但是职责不会偏差太大。这也是数据分析为什么会有四个方向。能 力：1、 一定要懂点战略、才能结合商业;2、 一定要漂亮的presentation、才能buying;3、一定要有global view、才能打单;4、 一定要懂业务、才能结合市场;5、 一定要专几种工具、才能干活;6、 一定要学好、才能有效率;7、 一定要有强悍理论基础、才能入门;8、 一定要努力、 才能赚钱;最重要的：9、 一定要务实、才有reputation;目标：1-做过多少个项目?2-业务背景有哪些，是否跨行业?3-做过多少种类型的模型?做了多少个模型?4-基于模型做过多少次完整的marketing闭环?相关推荐：《资深讲师分享大数据分析师职业规划》、《大数据分析师工作内容》、《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析要学什么》、《大数据分析方法》、《浅析大数据分析技术》
需要的价钱和时间不一定的，要看你的开发需求和开发模式，如果是模板开发的话，一般一个星期，价格也比较便宜，如果是定制开发的话，功能复杂，那开发周期就相对长一点，价格也是比较高的。
网上商城系统的类型，不同类型的商城系统的价格肯定是不同的，可以根据自身需求定制开发系统，也可以模板套装系统
开发一个电商系统项目需要多少钱和多久互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一伍扒中间的是壹壹三三最后的是泗柒泗泗，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。随着互联网技术的发展，第三方大型电商网站的竞争越来越大，所以很多企业想要开发一个属于自己的电商商城系统，普遍比较受关注的是电商商城系统开发价格。那么，创研股份凭借12年的电商网站开发经验，对电商商城网站建设价格进行简单归纳介绍。大家都明白一个道理“便宜没好货”，推及到建设电商网站同样适用，开发一个电商网站会因为系统功能、开发语言、网站模式、行业和电商网站开发商等因素影响电商网站开发报价。每一个影响电商网站开发费用的介绍，如下：一、网站功能需求决定建设价格一个普通的电商网站会拥有商品管理、订单管理、促销管理、会员管理、物流管理、网站装修、数据统计和营销管理等功能。然而，不少商家会跟数商云顾问反馈说，普通电商网站可能已经不能满足发展已久的电商业务，需要拥有更多个性化、行业特性的电商网站功能。那么，定制电商网站功能，费用自然也就会增加，功能需求越多，功能实现难度越高，随之电商网站开发费用也就越高。二、网站开发语言决定建设价格常用的电商网站开发语言有PHP、JAVA、.net、JSP等，但最新的最受欢迎的口碑最好的是JAVA和PHP。然而，做电商网站采用不同语言开发，JAVA架构和PHP架构的电商网站费用也会不同，JAVA架构的电商网站价格会更高。因为，JAVA电商网站采用的是web开发技术，使用的面向对象的系统设计方法也不同，而PHP电商网站开发则是采用面向过程的开发方法。相对来说，JAVA电商网站的安全性、灵活性、可扩展性都比PHP的好，同时使用JAVA开发需要做大量的电商系统分析和设计工作，这样更利于企业未来的电商业务发展，一个好的电商网站应该能够适应企业业务发展而进行二次开发，扩展网站功能。所以，业内有这么个说法：做好电商网站的建设与其说是关注价格，倒不如说是关注自身刚需与现实条件的最理想契合，影响报价的因素很多，我们要选择适合自己的才是正确的，大家一定要选择正规的电商网站搭建系统，以及专业度高的电商网站服务商。三、电商网站开发商决定建设价格电商网站开发商是最直接的价格因素，可以说“做一个电商网站多少钱”不就是由电商网站开发商说了算吗？这句话看似对，有不太对。因为，每一家电商网站开发商的技术水平、专业程度、服务质量等不同，开发的电商网站价格也自然不一样。有的电商网站开发商可能前期报价非常的低，针对不懂的企业商家可以在上面介绍到的内容中偷工减料，甚至还会因网站模式不对、行业业务分析不透彻等不专业因素影响电商网站项目开发失败。有的电商网站开发商不管在电商系统框架、电商网站功能、行业开发经验、服务质量等各方面都相对专业全面，自然电商网站报价也会比较贵。但其实往更深一层次想专业全面地开发一个电商网站，在使用上、开发时间上、未来二次开发等优势上考虑，其实会安全性高、费用更节省。
微柚科技开发商城类项目，大概需要2w，一个半月。具体根据您的需求下定论。
开发一个电商系统项目需要多少钱和多久 随着互联网与电商行业的发展越来越多的企业开始做商城系统，由于市场的需要市面上有了很多做电商平台的公司，但是电商平台系统的价格却是高低不一。那么现在做一个电商平台系统要多少钱?互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一伍扒中间的是壹壹三三最后的是泗柒泗泗，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。 了解电商平台系统的模式类型 我们都知道开发搭建的电商平台模式类型各有不同，根据电商行业模式的不同可以搭建开发出不同的电商平台系统。所以在开发定制电商平台系统前要清楚明白自身公司需要符合定位的电商平台系统网站。 不同类型的电商系统在开发费用报价方面也是不一样的，每个类型的商城网站所花费的时间成本，人员技术、服务器的等方面也都是有区别的，所以也就不能保证不同系统的开发费用的一致性了。 了解电商系统平台开发费用 电商行业的定位不同，在电商平台系统费用的起步也是不一样的，有些行业的消费受众、市场发展前景广，在企业发展相对成熟的当然也就比那些刚起步的电商企业在行业发展、品牌效应也更加具备优势了，所以根据行业定位去开发电商平台系统也是需要的足够的人力物力去搭建，相对商城系统花费也就高了。 商城系统网站开发平台规模大小 网站的规模大小直接影响电商平台系统开发报价，定制一个大规模的电商平台系统网站耗费的人力成本、时间成本、前后期服务成本更多，所以还是要看商家想要什么样的电商平台系统。
生产方面要深入推进农业物联网示范应用，按照全系统、全要素全过程理念深入实施国家物联网试验示范工程，推广适宜农业、方便农民的傻瓜技术装备，经营方面加快电子商务，通过电子商务利益驱动机制，投入研发农村电子商务创新、统筹。推进农产品、农业生产资料和休闲观光电子商务的协调发展，农产品、农业生产资料和休闲观光农业电子商务这是农业部具体的有实施计划的重要方面。管理方面要抓紧农业大数据工程，建立数据互通共享机制，消除信息孤岛，做到数据公开开放，挖掘大数据的价值。服务方面大力提升农业信息服务水平，加快推进信息入户，扩大12316覆盖范围和使用用户，丰富公益服务、便民服务、电子商务、培训服务的内容。接下来从农业部的网站和中国农业信息网为大家分享一些数据：1、每日的点击率是700万到800万人次，甚至于达到一千万。它是覆盖全世界158个国家，英日俄韩四种语言，这些为我们今后做宣传服务。2、农业部的网站较为权威，各个司局给农业部的网站提供一手信息，想要互动需出权利清单。农业部的网站是一个网站集群，是部省市县农业网的网站集群，现在我们沉淀了516万个关键词，4.2万个来源访问渠道，总的数据量超过10T，我们的数据，能达到五秒钟刷新一次。3、12316是三省市联动服务平台。目前平台已经覆盖了98%的省市，各个省的实名制用户都是百万级，中央实名用户是22.3万，每天发送的彩信达三千多万条，服务对象是各省平台上的70万农计员，其中有5万管理人员，这都是每天要提供的服务，目前中央平台已经汇聚13个省数据资源。4、三微一端，微博、微信和移动客户端。移动客户端是着力打造掌上农业部，现在已有十多个移动应用产品，它整体体系跟农业部网站是一样的。具体到农业电商方面，农业部已经做了以下的几项工作：1、出台指导文件。制定农业电子商务发展行动计划，加快农村电子商务的意见，明确农业部门促进电子商务发展的基本目标等。2、培育示范典型。2015年示范基地，认定了电子商务企业12个，希望下次评选新农人也名列其中。3、做好主体培训。新型职业农民教育和农村实用人才培训，希望可以与新农商学院有效对接，这个培训连接合作社、有关企业以及新型主体开展。4、开展县域农业电子商务的地点工作，为电商发展提供规划、咨询、推广和资源对接以及专家服务等。5、电商服务试点。6、建设中国农产品促销平台，平台在这个月末上线试运行，到时会下发通知，而且完全是公益服务，为大家提供好平台。将出口和入口变成一个汇聚口，也是农产品品牌宣传权威发布窗口。7、成立全国农业信息化联盟，建立政产学研沟通交流和协同工作机制，申请加入联盟的单位是2500多家，加盟人数超过6万人。2016年将继续做好以下几个方面的推进1、组织千禧对接。根据农业部办公厅《关于组织开展农业电子商务平台对接专项行动的通知》，组织开展农民合作社、农业企业和电商平台对接的专项活动。2、基于12316平台，进一步集中平台、聚集资源、集约服务、集群商务，开展升级建设探索新应用，目前正在抓试点，一张图、一政通、一网通、一号通、一卡通等等。3、继续开展信息进村入户工程，工程以12316的服务基础为依托。以乡村、村级信息服务农业建设为着力点，现在有十个省市22个县已经开展试点，提供公益服务、便民服务、电子商务和培训体验，在“十三五”期间覆盖55.8万个行政村。4、落实互联网+三农保险行动计划，是农业部信息中心和中航安盟保险公司的一项战略合作，推动政、保、银、企、社、站六方大协作，同时通过两站合一，两元一体推进农业信息化和现代保险服务业的融合发展。5、推进农民创业创新系列行动计划。继续加强农业领域电子商务和网上平台建设，加强职业技能和创业能力培训，进一步引导支持新农人创业创新。
要学的东西有很多，需要一步一步的学，打好基础，之后的学习就不会很难，重要的是坚持，下面是学习大数据给的的建议HCNA预备课程（1）数通预备课（vlan概念、vlan间路由等）（2）存储预备课（RAID技术、EC技术、动态子树等）HCNP预备课程（1）Java预备课（2）数据库预备课（3）脚本预备课（4）操作系统预备课（5）软件工程预备课HCIE预备课程（1）概率论、离散数学、统计学、线性代数、高等数学（2）机器学习导论（3）数据仓库知识（4）HCNA大数据课程 本回答由网友推荐
要成为一名大数据科学家，需要学习加实践的东西非常多，在文章的末尾，我会梳理下需要培养的能力框架供大家参考。下面，我重点谈谈要成为数据科学家的最核心的能力培养是要掌握好大数据应用技术，掌握好大数据基础平台的构建和大数据产品化、服务化的价值变现框架以及大数据商业化的总体思路。当前大数据已经深入人心，各行各业都在谈论大数据，都想抓住大数据这个新兴产业的机会，传统企业也想利用大数据进行企业的转型升级。一个个的大数据项目像雨后春笋般被立项动工，怀着领导极大的期望热火朝天的干起来。可是，当领导们发现投入了大量的人力财力物力，但最终结果不理想、没有实际结果产出的时候，他们就开始心灰意冷，怀疑起大数据是不是真像人们说的这样有价值？领导们心里就会认为，大数据其实就是大家跟风炒作，只是一个泡沫而异？事实上，真的是这样的吗？我想一定不是的，大数据绝对不存在泡沫，大数据是真真正正的具有非常大的企业应用价值的。那这样说，老板的问题出在哪里呢？我认为，大数据项目之所以失败、之所以没能达到老板的预期，主要责任在于这个公司的大数据科学家，是他的能力水平不够，导致老板对大数据丧失信心。而社会上，正是存在千千万万不合格的但又处于企业核心关键位置的大数据科学家，才让一个个大数据项目发挥不出真正的价值来，导致当前大家对大数据所存在的社会困惑，更以至于大家都认为大数据存在泡沫。一个大数据科学家，要做好大数据工作，真正发挥大数据的价值。需要掌握三方面的应用能力，一是大数据基础平台的建设能力；二是大数据产品化、服务化的包装能力；三是大数据产品和服务转化为商业价值的商业化能力。三个方面，缺一不可。如果只懂得大数据平台建设能力，那么他只是一个大数据架构师；如果只懂得大数据产品化、服务化能力，那么他也只是一个数据产品经理；如果只懂得大数据商业化能力，那么他只是一个好的大数据销售经理。具备以上单一能力的人，社会上还是非常多的，具备双重能力的人，也还不少。一个具备大数据平台建设能力，又可实现大数据产品化的人，不能称之为数据科学家，这一类人能力不错，可把数据和产品玩得非常溜，企业有时候招到这类人认为已经招对人了，挺高兴的。如果这个人作为一个架构师或者高级产品经理或者是一个大数据部门经理，我觉得可以胜任的。但一旦把这个人摆在大数据总监或者更高层的位置上的话，会是不胜任的，因为从商业角度来说，这一类人只会搭积木，不了解数据商业化，更不懂得生意的本质，有时候会是灾难性的，会直接导致大数据项目的失败。下面，我们分别讲讲这三个方面，都有哪些具体的要求。大数据平台构建：需要掌握大数据基础平台架构能力、企业大数据门户建设能力、大数据应用系统集成能力。由于每个企业业务繁多，企业数据日常只存放在各个业务数据库中，当运营、产品、分析等人员需要用到数据的时候，就需要访问多个数据库来获取，并且，这些数据是杂乱无章的，各种格式都存在，为了拿到需要的数据，也许需要分析人员花上好几个小时甚至几天的时间，使用起来非常的很不方便。另外，数据是企业日常运营过程中，经常使用的资产，获取数据的低效率直接影响到企业的经营效率，从而影响到企业在激烈的商场中的竞争力。在竞争激烈的商场中，每家企业都追求比别人快一秒，这就需要数据科学家们，帮助企业搭建好完善的大数据基础平台，让获取数据变得容易、简单、高效。当然，这一步也是大数据产品化、服务化的基础。说了这么多，我们该怎样构建企业大数据基础平台呢？由于我们这是一个大数据职业生涯系列的分享，涉及具体技术方法方面我们将会在大数据应用系列的“企业大数据战略及价值变现”这个小讲中详细的分享，欢迎大家参加。在这里，我只讲两点需要特别特别注意的地方：1）把握实施的节奏和策略。通常在企业B轮之后，就要上大数据平台了。如果本身背景比较雄厚的，早期规模都比较大，有实力的话，越早做越好。但是，要非常注意实施策略，大数据是投入大，短期产出小的项目，如果不懂得实施策略，必然会失败。怎样的策略呢？先做好大数据平台架构，规划好主题模型和层次模型，进行模块化、框架式设计，然后根据最靠近业务、最靠近营收为准则，去判断优先实施哪个模块哪个应用，以期望马上带来经济效益。这一点非常之重要，直接决定了这家企业大数据项目后期还能不能继续玩下去的根本。这也是我在给企业做大数据解决方案时候，最核心关注点。2）关注大数据3个平台间的联动协同效应。是哪三个平台呢？我们前面已经说到，不知大家有没有留意。大数据基础平台、大数据门户（也即大数据分析平台，含用户画像）、大数据业务应用系统（如风控系统、个性化推荐系统等）。虽然他们三者之间存在依赖关系，比如大数据分析平台的数据从大数据基础平台出，个性化推荐系统所用到的用户画像从大数据分析平台过来，但我们千万不要先做完成一个平台再去做另一个平台。我们一定要联动协同，要同时进行，要小步快跑，快节奏的出效果。那么，我们怎么联动呢？我还是举一个例子来说明。就说个性化推荐系统吧，我们可以先专心推荐系统最重要的模块-用户画像这个模块的研发，像产品知识库、推荐引擎等，可以以最简单的方式，甚至半人工方式来完成，集中精力完成用户画像这个模块。同时，兼顾大数据分析平台中用户画像的框架、大数据基础平台中用户主题模型框架来实施，当我们把推荐系统的用户画像模块研发出来的时候，我们也已经把大数据基础平台的用户主题模型和大数据分析平台的用户画像分析做出来了，一箭三雕，非常之高效。这就是联动协同效应。大数据产品化： 需要掌握大数据产品化、数据应用化能力以及数据驱动业务增长技术能力。数据产品化，是企业大数据项目的重要且核心的内容。数据能不能提炼成产品或者服务，进行产品化、服务化转变，直接影响到数据变现能不能成功，从而影响到企业整体的变现、货币化能力。货币化能力又直接影响到企业的估值高低。关于这方面例子的企业，社会上非常之多，在这里也不好直接说出来，大家可以自己想想有哪些企业用户基数非常之大，但多年一直在亏损的，不管是国企还是民企，这一类企业数据变现是不成功的或者是根本没有进行数据变现的，导致货币化困难、盈利能力弱。这是什么原因呢？核心还是人才，缺乏一个真正的大数据科学家，缺乏能把数据变成产品或者服务的人。有很多企业数据非常多，但是就是不能充分利用起来，不能充分发挥数据的价值，原因就是缺乏这样一位大数据科学家。 既然数据产品化服务化是这么重要，我们日常有哪些常用数据产品化、服务化方法呢？方法非常之多，但总结起来就那么几类，要成为一个数据科学家，那是必须要掌握的。1）精准营销和个性化推荐系统。非常之常见，几乎每家有一定规模的企业都会做的大数据产品项目。它们是通过推送用户喜欢的产品或者服务给用户来获得价值收益的。大家平时在淘宝上买东西，看到的“猜你喜欢”或者是“买了**可能你还想买**”等模块就是典型的个性化推荐系统的产品。个性化推荐系统，商业效果非常显著，产出也比较好衡量，只需要看应用了这个产品后，相同的业务营收比不使用该推荐系统提升多少就可以看出来了。关于个性化推荐系统是一个什么东西，有哪些构成，实现原理是怎样的，等等技术或具体产品问题，我们会在大数据应用系列分享的“如何利用大数据做个性化推荐”小讲中，详细的给大家分享，欢迎大家参加。2）搜索平台、广告服务平台。显然，这两个主要是通过广告来创收的。大凡有一定用户量的线上平台，基本都会通过广告来获得收益，这是各家企业普遍的最重要的变现手段。广告商业模式多种多样，有购买搜索关键词的，也有搜索竞价排名的，有购买黄金展位的，也有闪屏直接推送的，等等。商业模式多种多样，但都脱不了其是将目标产品或者服务通过广告位推送给恰当的人群，要不是曝光、要不点击、要不购买等来获取收益的。例子大家都知道啦，百度的主营业务就是靠广告收入。3）风控模型产品和服务。这块在金融或者电商等互联网企业应用得比较广泛。是企业业务发展的重要支柱。风控可以带来两个方面的收益。对内，通过风控，识别欺诈和骗贷，降低由于欺诈带来的放贷本金的损失，其实就是收益。对外，可以直接输出风控服务能力，直接的产生营收。这方面的例子太多了，社会上做风控服务的大数据公司，不低于一百家，都是靠输出风控数据服务来赚钱的。至于风控有哪些可以赚钱的产品和服务，以及风控的技术模型等一些问题，我们留到大数据应用系列分享的“如何利用大数据做好大数据风控”这一小讲中，再详细的给大家分享，欢迎大家参加。4）大数据信息产品或解决方案服务。这一类企业也非常多，有提供会员服务的，有提供APP使用的，有提供SAAS云服务的，等等，大大小小的提供大数据工具或者信息产品服务的企业不低于一千家。举个例子，万德资讯就是通过大数据手段，收集各种有价值信息进行整理加工后，提供给用户的。关于这一类企业，在这里我就不详细讨论了。因为实在是太零散了，各家企业五花八门。大数据商业化：需要掌握数据商业化能力，数据价值变现能力，需要培养有强烈的商业敏感度的习惯。作为一个数据科学家，搭建好大数据基础平台，做好数据的产品化、服务化，还是远远不够的。企业生存就是为了积累数据，未来企业融资是靠数据，企业的上市估值更是靠数据。所以，我们所做的一切都是为了数据。可是，有数据还是非常不够的，做出好的数据，也许一时能忽悠住投资人，忽悠住工作的同事，但是不能长期忽悠投资人，你有多少多少用户量、交易流水多少多少个亿，那都没用的。长期来看一定是靠盈利的，是要为投资人创造收益的。企业的商业化是否成功，在很大程度上特别是对于一些本身是做大数据的公司来说，都是要靠大数据去驱动做数据化变现的。常用的一些方法有：1）卖流量。通过大数据精准营销或者设计一些数据产品比如个性化推荐来支持广告的精准投放和产品的销售以及交叉销售等。这一类非常常见，我想不讲大家应该也能明白。如果不明白的，可以看看淘宝网的一些广告位和商品的推荐位，就会清楚了。2）卖服务。现在很多大数据公司，通过把自己的核心能力包装成一整套解决方案，提供给客户。比如，大数据风控公司，提供大数据风控云服务，把自己拥有的数据加上自身的建模能力优势包装成解决方案，提供给客户。3）卖产品。通过把数据产品化，比如，淘宝上特别多的提供各种分析结果给淘宝店家的数据产品。4）卖数据。贵阳的国家大数据交易平台，其实就是在做这个事情。在互联网金融领域，直接卖数据也是各大数据公司非常之常见的一种营收模式。关于大数据商业化变现还有非常多的方法，这就需要数据科学家在日常工作管理中，做好归纳总结，创新思维，创造出各种各样的数据商业化模式来。（1）成为大数据科学家需要掌握大数据基础科学技术大数据技术：分布式大规模数据处理技术和工具，如hadoop、spark生态系统技术数据挖掘技术：掌握常用的数据挖掘算法模型、机器学习算法、深度学习、人工智能技术数据采集技术：掌握数据采集的常用技术框架和工具数据可视化技术：掌握数据可视化方法和技术及工具（2）成为大数据科学家需要具备大数据应用技术大数据平台构建：大数据架构能力、离线和实时分布式计算环境的建设大数据产品化： 数据产品化、数据应用能力，数据驱动业务增长等技术大数据商业化：数据商业化能力，数据价值变现能力，有强烈的商业敏感度（3）成为大数据科学家需要具备大数据实战能力最好是大数据的各个工作岗位都曾经做过一遍，熟悉数据产品、数据分析、数据挖掘、数据转换清洗处理、数据采集、数据可视化等技术，能够通盘的指挥大伙作战。要成为大数据科学家那就必须具备10年以上的大数据行业实践经历，当然啦，特别厉害的人， 这个时间可以缩短再缩短。（4）成为大数据科学家需要具备大数据战略、产业化思维大数据战略：大数据平台战略、人才战略、时机战略、选型战略、管理战略、决策战略等大数据思维：增长思维、动态思维、历史思维、颠覆思维等大数据行业视野：站在行业的视角，掌控各行各业的大数据动态情况大数据产业的引领者： 具备大数据产业塑造能力，是产业的引领者（5）成为大数据科学家需要具备一定的科研能力需要具备专利论文能力，最好是能够著书立说。各大大数据公司，都有专利论文的要求的，作为企业数据最高领导者，必然需要具备专利敏感性。
我们的是大数据部
今天主要给大家说说大数据分析行业的就业方向，大数据分析怎么学，怎么入门。很多同学知道这个很火，但是不清楚这是干啥的。今天就先给大家讲大数据分析工程师。当下，大数据分析方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。一、ETL研发企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。二、Hadoop开发Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。 主要涉及的技术有：Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等。三、可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。四、信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。五、数据仓库研究为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。六、OLAP开发OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。七、数据科学研究数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。八、数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。九、企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。十、数据安全研究数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。十一、数据分析师大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名大数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的大数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。十二、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。大数据分析培训课程培养的是德智体美全面发展，具有良好的职业道德和创新精神，且掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术，面向大数据平台建设与服务企业的技术人才。1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师;这三个方向精通任何方向之一者，均会前(钱)途无量。就目前来看一般都是大企业对大数据挖掘分析的需求更多，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径!相关推荐：《大数据分析师工作内容》、《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析要学什么》、《大数据分析方法》、《浅析大数据分析技术》、《大数据分析流程是什么》、《大数据分析十八般工具》、《大数据分析12大就业方向》
舆情应对与大数据分析的工作经验，如果在企业中是市场总监的职位根据IDC报告称，全球大数据技术和服务市场将在未来几年保持31.7%的年复合增长率，2016年市场总规模有望达到238亿美元。按此计算，大数据市场的增速将达到同期整个信息和通信技术领域增速的7倍。该市场正在迅速从各种既有市场和新市场中吸收技术和服务目前，IBM、微软、甲骨文、惠普、EMC等一些IT行业大佬都看好这一领域，纷纷投入人力、财力进行布局。据IDC调查，过去的5年里，人类行为所产生的数据量增长了10倍，而在接下来10年中，这一增长将达到29倍。但80%的数据都是非结构数据，如何进行数据挖掘和利用，将成为大数据的价值点和难点。中国计算机大会指导委员主席、北京大学教授高文近日接受本刊采访表示，大数据不仅受产业界广泛关注，在技术领域也是热点。从技术角度来看，数据挖掘是大数据的价值所在，但目前数据挖掘仍存在很多问题，远没达到我们的预期。他谈到，阿里巴巴在数据挖掘上做了尝试，由电商的海量的交易数据衍生出阿里金融和物流，但这仅仅是在商业领域的价值，在社会变革仍未释放能量，未来大数据将会给社会带来更多改变。关于大数据带来的价值也正引起业界和学术界广泛热议。近年来大数据不断地向社会各行各业渗透，为每一个领域带来变革性影响，并且正在成为各行业创新的原动力和助推器。这一时期，互联网社交互动技术的不断发展创新，人们越来越习惯于通过微博、微信、博客、论坛等社交平台去分享各种信息数据、表达诉求、建言献策，每天传播于这些平台上的数据量高达几百亿甚至几千亿条，这些数量巨大的社交数据构成了大数据的一个重要部分，这些数据对于政府收集民意动态、企业了解产品口碑、公司开发市场需求等发挥重要作用。如今，虽然互联网已经成为收集民意、了解政府和企业工作成效的一个非常有效的途径。然而由于缺乏对互联网发贴等行为的必要监管措施，在舆情危机事件发生后，难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息，经常造成舆情危机事件处置工作的被动。于是，重视对互联网舆情的应对，建立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系是成为大数据时代政务工作的重要内容之一。在此背景下，舆情监测及分析行业就是为适应大数据时代的舆情监测和服务而发展起来的。其主要专注于通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的大数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。大数据在舆情监测上的应用价值（一）大数据价值的核心：舆情预测传统网络舆论引导工作的起点，是对已发生的网络舆情进行监测开始。然而这种方式的局限在于滞后性。大数据技术的应用，就是挖掘、分析网络舆情相关联的数据，将监测的目标时间点提前到敏感消息进行网络传播的初期，通过建立的模型，模拟仿真实际网络舆情演变过程，实现对网络突发舆情的预测。（二）大数据价值的条件：舆情全面大数据技术要预测舆情，首要条件是对各种关联的全面数据进行分析计算。传统数据时代，分析网民观点或舆情走势时， 只关注网民跟帖态度和情绪，忽视了网民心理的变化；只关注文本信息，而较少关注图像、视频、语音等内容；只观察舆论局部变化，忽视其他群体的舆论变化；只解读网民文字内容，而忽视复杂多变的社会关系网络。从舆情分析角度看，网民仅仅是信息海洋中的"孤独僵尸"，犹如蚁群能够涌现高度智能，而单个蚂蚁如附热锅到处乱窜。大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化研究网络舆情数据，将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。（三）大数据价值的基础：舆情量化大数据预测舆情的价值实现，必须建立在对已挖掘出的海量信息，利用数学模型进行科学计算分析的基础之上，其前提是各类相关数据的量化，即一切舆情信息皆可量化。但数据量化，不等同于简单的数字化，而是数据的可计算化。要在关注网民言论的同时，统计持此意见的人群数量；在解读网民言论文字内容的同时，计算网民互动的社会关系网络数量；对于网民情绪的变化，可通过量化的指标进行标识等。（四）大数据价值的关键：舆情关联数据背后是网络，网络背后是人，研究网络数据实际上是研究人组成的社会网络。大数据技术预测舆情的价值实现，最关键的技术就是对舆情间的关系进行关联，将不再仅仅关注传统意义上的因果关系，更多关注数据间的相关关系。按大数据思维，每一个数据都是一个节点，可无限次地与其他关联数据形成舆情链上的乘法效应--类似微博裂变传播路径，数据裂变式的关联状态蕴含着无限可能性。大数据时代的舆情监测瓶颈目前，各地舆情监测工作的主要手段仍以人工检索为主，尽管也使用了市面相对成熟的相关搜索软件进行辅助搜索，但搜索舆情的技术仍采用传统的二维搜索方式，即主题关键词和网络平台二维坐标，由舆情员对采集的信息进行二次加工成舆情产品。但搜索的舆情信息结果多为一级文本信息，对于深层次的多级舆情信息，如新闻、微博后的评论，网民的社会关系，网民针对某一事件评论反映出的情绪变化，以及网民煽动性、行动性的言论、暗示等数据无法深度挖掘，仍靠人工采集和分析判断。受制于舆情员的知识水平和价值判断的不同，极有可能导致有价值的舆情信息丢失，无法准确及时预测舆情走势，大大降低了舆情监测工作的效率、准确性，增加了有价值舆情信息发现的偶然性和投机性，为重大突发事件的舆情预测埋下隐患。大数据背景下舆情监测的实现对大数据的采集加工是整个舆情监测的基础，掌握数据抓取能力，通过“加工”实现数据的“增值”是舆情监测分析的必备技能。多瑞科舆情数据分析站系统因配置自己研发不同于爬虫技术的领先采集技术，用户不但可以监测各种正文信息，还可配置系统采集获取某些主题的最新回复内容，并获取其详细信息，如查看数，回复数，回复人，回复时间等。许多网站结构复杂或采用了Frame或采用了JavaScript动态写入内容或采用了Ajax技术实时自动刷新内容，这些都是普通爬虫技术很难处理或无法处理的。对于采集监测到的信息，系统可以自动加以分类，以负面舆情，与我相关，我的关注，专题跟踪等栏目分类呈现，让用户可以直奔主题，最快找到自己需要的信息。对趋势的研判则是大数据时代舆情监测的目标。如今人们能够从浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，但这远远不够，信息爆炸的时代要求人们不断增强关联舆情信息的分析和预测，把监测的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展。多瑞科舆情数据分析站系统对监测到的负面信息实施专题重点跟踪监测，重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存。监测人员可以对系统自动识别分类后的信息进行再次挑选和分类，并可以基于工作需要轻松导出含有分析数据图表的舆情日报周报，减轻舆情数据分析，统计作图的繁杂度。对于某些敏感信息，系统还可通过短信和邮件及时通知用户，这样用户随时都可远程掌握重要舆情的动态。大数据时代需要大采集，大数据时代需要大分析，这是数据爆炸背景下的数据处理与应用需求的体现，而传统的人工采集、人工监测显然难以满足大数据背景下对数据需求及应用的要求，多瑞科舆情数据分析站系统成功地实现了针对互联网海量舆情自动实时的监测、自动内容分析和自动报警的功能，有效地解决了传统的以人工方式对舆情监测的实施难题，加快了网络舆论的监管效率，有利于组织力量展开信息整理、分析、引导和应对工作，提高用户对网络突发舆情的公共事件应对能力，加强互联网“大数据”分析研判。 本回答被网友采纳