电力大数据的核心本质是指

前景不算太大，未来可以说危机四伏，理由有以下三点，请谨慎考虑要不要做。数据分析并不直接产生价值，在公司里算是辅助型的部门，可有可无。以后等bi软件发展起来了，业务部门本身就可以担任数据分析的工作，除非有高手坐镇，否则数据部门存在的意义很尴尬。数据分析是一门从数据中发现问题解决问题的技术，它是以结果为导向，核心在于解决问题，所以极度考验个人能力。从事这个岗位人，做的好的可以直接影响决策，指导公司业务；做的一般的人能够搭建业务的指标体系，定期写报告，辅助业务运行；最底层的大概就沦为取数机了。我们大部分人现在只能做到一般，能够从数据的角度看待业务，辅助业务，但是上面也说过了，这些工作未来很有可能会被懂数据的业务人员取代，所以数据分析要想不被淘汰只能做到顶层，不过从另一个角度说，能做到最顶层的他本质上也可以选择不做数据分析师了。目前的数据分析都必须契合各自所处的行业，需要数据分析的有很多行业，比如电商、互联网等，但不同行业的数据分析业务逻辑上并不想通，比如你之前做的电商的数据分析，那你接下来就必须一直做电商，想要做其他行业的数据分析就必须从零开始，可是做电子商务的公司，招数据分析有几家呢？所以数据分析的需求并没有那么大。最后，虽然有那么多危机，但数据分析还是一门值得从事的岗位，前提是你得做到最顶层。一个数据分析师要想长久的干下去，第一点必须要扎根于业务，我们的工作从业务中来也会回到业务中去，核心在业务；第二点必须要掌握核心技术，“业务是核心竞争力，技术是第一生产力”，这里的核心技术既包括了SQL，Excel，Python，Bi软件等各种工具的掌握，也要掌握各类统计学算法，要懂原理、优缺点，知道在什么情况下用什么算法。第三点就是要不断地思考，从业务的角度理解数据，从数据中挖掘规律，用规律去指导业务，这是个完整的闭环。

“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么。如果只是堆积在某个地方，数据是毫无用处的。它的价值在于“使用性”，而不是数量和存储的地方。任何一种对数据的收集都与它最后的功能有关。如果不能体现出数据的功能，大数据的所有环节都是低效的，也是没有生命力的。

技术层面无非是把一台机器做不了的事分给很多机器做，并不是主要的进步。主要的推动力是智能手机，我们的每一次聊天，每一份订单都出卖了我们。另一个推动力是线下业务都出现了计算机化，原来靠人工完成的各种记账，现在全部都用计算机完成，各类家电也都能上网了，还有就是数字监控的大规模普及。大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。

大数据概述专业解释：大数据英文名叫big data，是一种IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。通俗解释：大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。大数据提出时间“大数据”这个词是由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年8月中旬共同提出。大数据的特点Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）-由IBM提出。大数据存在的意义和用途是什么？看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远，但是其实不然！大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了，举个例子，我们现在目前最关心的疫情情况数据，用的就是大数据的技术，可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据。大数据存在的意义是什么？从刚才的举例中我们基本可以了解，大数据是很重要的，其存在的意义简单来说也是为了帮助人们更直观更方便的去了解数据。而通过了解这些数据后又可以更深一步的去挖掘其他有价值的数据，例如今日头条/抖音等产品，通过对用户进行整理和分析，然后根据用户的各种数据来判断用户的喜爱，进而推荐用户喜欢看的东西，这样做不仅提升了自身产品的体验度，也为用户提供了他们需要的内容。大数据的用途有哪些？要说大数据的用途，那可就相当广泛了，基本各行各业都可以运用到大数据的知识。如果简单理解的话，可分为以下四类：用途一：业务流程优化大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息 、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息，这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。在这两个层面，自然地理精准定位和无线通信频率的鉴别跟踪货物和送大货车，运用交通实时路况线路数据信息来选择更好的线路。人力资源管理业务流程也根据大数据的剖析来开展改善，这这其中就包含了职位招聘的调整。用途二：提高医疗和研发大型数据分析应用程序的计算能力允许我们在几分钟内解码整个dna。可以创造新的治疗方法。它还能更好地掌握和预测疾病。如同大家配戴智能手表和别的能够转化成的数据信息一样，互联网大数据还可以协助病人尽快医治疾患。现在大数据技术已经被用于医院监测早产儿和生病婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳，医生预测可能的不适症状。这有助于医生更好地帮助宝宝。用途三：改善我们的城市大数据也被用于改进我们在城市的生活起居。比如，依据城市的交通实时路况信息，运用社交媒体季节变化数据信息，增加新的交通线路。现阶段，很多城市已经开展数据分析和示范点新项目。用途四：理解客户、满足客户服务需求互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据，以更全面地掌握客户。一般来说，建立数据模型是为了预测。如何利用大数据？那我们了解了这么多关于大数据的知识，既然大数据这么好，我们怎么去利用大数据呢？那这个就要说到大数据的工具BI了，BI简单理解就是用来分析大数据的工具，从数据的采集到数据的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI兴起于国外，比较知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而国内比较典型的厂家就是亿信华辰了。虽然BI兴起于国外，但是这些年随着国内科技的进步以及不断的创新，目前国内BI在技术上也不比国外的差，而且因为国内外的差异化，在BI的使用逻辑上，国内BI更符合国内用户的需求。希望对您有所帮助！~

监理对大数据监控主要内忘

从本质上讲，大数据bai是指按照一定的du组织结构连接起来的数据zhi，是非常简单而且直接的事dao物，但是从现象上分析，大数据所呈现出来的状态复杂多样，这是因为现象是由观察角度决定的。大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。