1. 大數據管理與應用專業是學什麼的 有哪些就業方向
大數據管理與應用專業是學什麼的 有哪些就業方向
大數據管理與應用主要課程
微觀經濟學、宏觀經濟學、管理學、會計學、統計學、概率論與數理統計、Python程序設計、程序設計語言、演算法與數據結構、資料庫原理與應用、離散數學 、數據挖掘、統計分析方法、大數據創新實踐、機器學習、大數據分析實訓、Hadoop基礎、
數據採集與分析、Nosql資料庫、數字化運營、數據可視化、大數據商業分析、自然語言處理、互聯網理論與應用、計算機視覺、人工智慧導論、大數據行業案例、Hbase資料庫等。
大數據技術與應用就業方向
大數據領域可以說是未來發展幾大領域當中比較有前景的領域之一，畢業之後就業的前景也是比較好的。以下是就業方向：
1.互聯網電商方向
作為當前最熱門的風口，互聯網電商是互聯網領域應用於實踐最多的地方，也是積累技術資源最豐富、資金最雄厚、人才需求量最大的部分。大數據技術與應用專業畢業生可以從事互聯網電商運營維護、日常管理、消費大數據分析、金融數據風控管理等相關技術工作。目前大到已經上市的.頭部電商平台小到社區電商，這些技術人才的缺口都比較大。
2.零售金融方向
零售金融與互聯網電商雖然同屬於消費大范疇領域，但是具體而言，零售電商的范圍要小於互聯網電商，比互聯網電商更需要精準對接消費群體和消費群體的愛好、收入等特徵。大數據技術與應用專業畢業生可以從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融等領域的數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的工作。適合在零售金融企業承擔相關技術服務工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。
3.電子政務服務方向
隨著電子政務服務的不斷加快，無紙化辦公、電子化辦公、一站式服務、一鍵搞定服務等逐步在各大城市應用，尤其是在北京、上海、深圳等一線城市，基本上實現了電子政務服務全覆蓋。群眾辦事只需要一個手機就可以實現原來需要跑很多趟、來回奔波的業務。作為服務領域之一的大數據技術與應用專業畢業生可以在相關企業從事電子政務服務對接工作，進行基於電子政務的大數據平台運維、大數據分析、大數據挖掘等相關工作。
拓展閱讀：大數據管理與應用專業就業前景
隨著我國數據產業的快速發展，一個大數據時代撲面而來。我國大數據產業也正在從起步階段步入黃金期，急需大量大數據相關人才，而數據分析人才的供給指數最低，屬於高度稀缺職業，就業前景良好。
大數據管理與應用以問題為導向，基與數據分析和管理優化，注重大數據在企業中的應用，通過與已有工業工程、國際經濟與貿易、財務管理、人力資源管理、電子商務、投資學等專業的深度融合，利用大數據從多個方面提升企業的生產效率和競爭力。
;2. 大數據應用方向思考
大數據應用方向思考
一、警惕大數據過熱
1.1過熱產生盲目性
國內大數據的宣傳早已過熱，很多區縣級政府也在考慮成立大數據局，政府對大數據熱幾乎沒有抵抗力，企業沒有緊跟就對了，在大數據高潮中反省政府的大數據行為、冷靜一下頭腦是有益的，畢竟大數據應用是一個經濟問題，一窩蜂地大數據會使人犯「大煉鋼鐵」一類的錯誤。
1.2大數據應用效益存在問題
大數據最積極的推動者是政府，但是政府工作如何從大數據應用中獲益一直沒有清晰的答案，有效的大數據應用集中於互聯網企業和金融領域並非政府工作，迄今一本像樣的政府大數據應用案例都編寫不出來，這種情況下推力政府大數據應用會帶有很大的盲目性，這是技術導向而不是問題導向，技術導向必然會造成浪費。
1.3大數據不是包治百病的神葯
現在對大數據的宣傳已經遠遠勝過對城市問題的探討，問題還沒搞清葯方就先開出來了，大數據葯方再靈也不可能解決自己都沒有診斷清楚的問題。任何技術都有其長處和短處，大數據也是一樣，都有其能解決與不能解決的問題，各地政府首先要明確要問題是什麼，然後再審視大數據技術能否發揮作用，不能反過來先定大數據再去找問題，政府工作明確目標永遠比搞清技術更重要。
二、大數據源自互聯網的推動
2.1大數據是如何產生的?
任何有社會影響力的新名詞都不是望文生義可以解釋的，這些名詞都被賦予了成語含義，「大數據」便是其一。歷史上超大規模的數據很多卻不被稱為大數據，是因為單純數據量增長並沒有形成巨大社會影響力。
大數據概念是大的數據量與現代信息技術環境相結合涌現的結果，因此引發了巨大的效益機會，「大數據」一詞的發明與宣傳是為了抓住這個新機會。
2.2沒有互聯網便沒有大數據
任何資源的價值展現都離不開特定的環境，互聯網前的海量數據因缺少規模化的社會應用而不為人們重視，互聯網創造了大數據應用的規模化環境，大數據應用成功的案例大都是在互聯網上發生的，互聯網業務提供了數據，互聯網企業開發了處理軟體，互聯網企業的創新帶來了大數據應用的活躍，沒有互聯網便沒有今天的大數據產業。
2.3大數據是「大智移雲物」的共同產物
如果沒有汽車與高速公路石油產業不會那麼重要，同樣，沒有互聯網、雲計算、物聯網、移動終端與人工智慧組合的環境大數據也沒那麼重要。大數據的價值並非與生俱來而是應用創新之結果，價值是由技術組合創新涌現出來的。離開環境的支持大數據毫無價值，就像離開了身體的手不再有手的功能一樣。
三、傳統大數據思維局限於支持決策
3.1傳統的大數據應用理念
人們對事物的想像力很容易受所用詞彙的暗示，「大數據」容易暗示人們關注數據規模而忽略信息技術背境的巨大變化所涌現的新機會。政府官員的工作經歷很容易把大數據應用想像為只是統計應用在數量上的升級，大數據的作用是提取信息，信息的作用是改進決策，數據多意味著信息多，信息越多決策就越准確。在不少幹部的理解中，部門數據整合起來就是大數據。
3.2兩種數據使用方向：支持決策與支持操作
在政府的工作中，數據對領導層的作用主要是改進決策，但基層工作人員不需要決策，數據是用來直接操作的。政府公共服務業務主要是操作問題，服務是規范的數據處理，基層工作人員只是按章辦事不需要決策分析。使用信息技術是為了提高操作服務的效率。發改委等十部門提出的「一號一窗一網」的服務要求所要解決的只是提高操作的效率。改進決策與改進操作是大數據兩種不同的使用方向。
3.3專家(人腦)與系統(電腦)使用大數據的特點
支持決策的數據應用是面向專家(包括領導)的，專家需要從數據中提取信息，以信息支持決策，從數據中領悟信息是人腦獨有的本領，但不同人信息領悟力並不一致，同樣的數據不同人領悟的信息不同，對決策的影響也不同，應用結果的不確定性是專家使用大數據的特點。。
支持操作的數據應用不能有不確定性，操作系統的數據應用是由系統控制的，操作按確定的規則進行，沒有自由量裁的可能，數據應用結果由軟體決定，這種應用是電腦在使用數據，電腦不懂信息只會嚴格依數據操作，這種使用數據的模式保證了大規模業務行為的一致性。
3.4政府不能忽略操作型大數據應用
政府工作存在著兩種大數據應用：支持決策與支持操作，但是在多數政府官員只想著大數據支持決策而想不到改進服務操作更有效益。大部分的政府服務的精細化改進並不是決策層次上改進，而是操作層次上的改進，政府提出的「一號一窗一網」式服務關鍵是提高操作的效率，實踐證明操作的優化的改進空間更大，大數據在提高政府決策水平上的成效往往不如提高操作效率成效明顯。
四、大數據決策的局限性
4.1大數據小數據的不同來源
以數據量來劃分大數據與小數據會忽略兩種數據更實質的差別，從數據產生的過程看，小數據是經人觸摸過的數據，包括人工填報或更新、核對等。大數據是機器自動記錄的、未經人觸摸過數據。
小數據來自業務流程中的人工填報、統計調查等渠道，統計調查是可以根據決策信息的需要專門設計的，為降低成本統計經常採用抽樣調查的方法。
大數據來自自動化業務運行的副產品，出於成本的考慮，政府不大可能專為收集信息而設計大數據收集鏈，為決策服務大數據只能利用業務系統產生的數據副產品，大數據的收集成本是由業務系統承擔的。大數據的來源受到業務系統種類的限制，不是所有的信息需求都能找到恰當的數據源。
4.2大數據適合小決策而不適合大決策
大數據適合在狹窄范圍內對具體事務決策而不適合於大范圍的決策。因為大數據的形成包含著先天的局限性，很多影響重大決策的信息恰恰是無法數字化的，例如國內外形勢、技術創新、隊伍士氣、重大事件(類似美國9.11事件)都無法數字化，可數字化的現象只是小部分，以為靠數據決策就能更全面也是一種誤解。政府重大決策需要考慮各方面的平衡，局部領域的大數據僅適合局部領域的決策，不適合面向全局的政府決策，精細化與全面性是不可得兼的。
4.3改進政府操作的大數據應用
政府的大數據應用不能只關注決策應用，改進操作的大數據應用往往能夠獲得更好的效益。政府對公眾的服務主要使用的還是以小數據為中心的資料庫，但是融入現場服務數據的應用可以將服務提高到大數據的層次上並增加智能化的應用。對政府基層工作人員的支持現場化、連機化，通過雲平台與實時通信能顯著提高一線人員的工作效率，是提高政府基層服務的智能化的重要措施，以改進服務操作效率的智能大數據應用會有更大的成效。
五、沒有人腦參與系統才能高效與智能
5.1人腦使用數據模式的效率制約
為人腦決策使用的大數據應用模式存在兩點不足：一是效率上不去，大數據分析結果一旦交付大數據應用就結束了，無法形成連續服務型業務，信息的進一步應用是領導的事情，與大數據處理無關了，人腦決策的慢節奏抵消了大數據快處理的價值。
其次是大數據信息決策的效果的不確定性，決策質量與領導人的知識、思維方式、決策風格密切相關，決策效果又與執行團隊的能力相關，涉及的不確定因素太多。人腦使用數據的模式無法實現數據應用效果的確定性。
5.2電腦使用數據模式的效率優勢
電腦使用數據的模式排除了人腦的參與，系統完全是由事先編寫的軟體直接處理數據，排除了人腦介入有兩點好處：一是運行速度快，信息技術的速度優勢得以充分發揮;二是保證了結果的確定性，系統的行為是可預測的，這將有利於系統可成為可組合、可疊加的功能模塊，能夠被集成為更復雜的系統。
5.3智能大數據應用可形成連續性業務
排除人腦參與的數據應用模式是信息技術的自動化應用，這種模式可綜合使用各種技術資源(包括雲平台、物聯網、移動終端、人工智慧等等)建立高速、流暢連續型服務，進入智能服務的新階段，常見的互聯網搜索、電子商務、移動支付、摩拜單車、螞蟻金服無一不是這類的智能大數據應用，這種持續的智能大數據服務更受公眾歡迎、社會影響力也更大。
六、智能大數據應用的發展空間
6.1所有的智能應用都是大數據應用
大數據是機器與機器對話的語言，只有機器與機器的高速對話才能產生如此規模的大數據。物聯網、雲平台、寬頻網、移動終端等設施要發揮作用都要依賴機器與機器的對話，隨著信息技術的大發展，機器與機器的對話速度越來越快、范圍越來越廣、規模越來越大，系統也越來越智能化，所有的智能數據應用都屬於大數據的應用范圍。
6.2智能化的作用是提高執行的效果
雖然大數據可以用於改進決策，但智能化的目標是提高執行的效果。計算機系統的作用是使規范性、可重復的工作做的更快。對於需要創造性的、非重復性的工作信息技術是依然無能為力的，人們發現幾十年來計算機對於人腦決策能力的提高始終不大，智能化應用機會還是集中在對規范業務的改進，規范業務是確定性的服務，遠比充滿不確定性的決策業務更能讓計算機發揮作用。
6.3操作型大數據應用的智能化趨勢
以提高執行效率為目標的大數據應用將向智能化發展，以互聯網為基層的現代信息技術的大發展已經為服務的智能化創造力良好的條件，早期由於通信與網路能力的限制只能在一台設備上存儲自動處理系統被稱為自動化處理階段，今天自動處理系統可以綜合應用網路通信、雲平台數據與軟體、物聯網感知數據與機器學習來實現更有效的自動管理，則被稱為智能化服務階段，排除了人腦參與的大數據應用進入智能化服務沒有任何障礙，大數據應用智能化成為必然趨勢。
七、智能大數據應用的活力
7.1 鮮活的數據
智能化應用中的大數據資源與信息決策中的數據資源的重大不同在於前者是動態形成的，其數據環境是不斷變化、不斷更新的，很多數據是在運行中自動生成的，數據資源與智能系統共生，這種數據資源很難轉讓，數據與服務系統是統一的生命體不能單獨存在的，離開了系統的數據可以用來分析但失去了原來的意義，如同離開了人體的手再也沒有原來的功能了。
7.2 實時的處理
在智能系統中的大數據應用是實時處理，面向信息決策中的大數據應用是批處理。實時處理能夠確保及時性，這對於提高服務效率、保持業務的連續性很重要，現在強調「一號一窗一網」式的為民辦事離不開對數據的實時處理。而信息決策類大數據應用則並不需要這種高效。
7.3持續高效的服務
智能化的大數據應用排除了人腦的干預，全部流程都是由電腦對電腦一氣呵成，這樣就能夠達到很高的運行效率，而這是智能化系統巨大的優勢，也是智能服務系統得以生存的原因，不論是搜索、購物還是其它自動化的服務，人的耐心都是很有限的，處理慢一點人們就會棄之而去。在信息決策大數據應用的結果是供人腦一次性使用的，處理速度就不那麼重要了。
7.4不斷積累的智慧
能夠不斷積累智慧的業務更有活力，易於修改是以軟體為基礎的業務的極大優點，這使得軟體系統成為積累智慧最方便的工具，信息系統的高速發展也得益於系統智慧積累的能力。一項可持續的智能化業務系統始終處於不停的改進、完善與擴展之中，不斷推出新版本的過程是智慧積累的過程，智慧的不斷積累增添了系統的服務能力與可持續性。
信息決策大數據應用則不具有這一優勢，其業務不連續很難推出一個又一個的新版本，智慧積累效率就慢多了。
八、小數據服務決定大數據中心的生存
8.1數據資源的時效性
數據資源像蔬菜一樣有保鮮期，極少有越老越值錢的數據。數據集中存儲很容易，由此而來的數據質量維護卻是一大難題。數據生成得快貶值也快，很多數據往往還來不及處理數據就失效了，反而是那些變化稍慢、穩定期稍長的數據容易得到較多用戶且服務也容易開展，這類數據大部分是小數據。
不同的數據使用方式對數據質量有不同的要求，面向操作的應用則對數據質量非常敏感，例如證照庫若不能及時更新就無法使用。信息決策類應用對數據的敏感性會差一些，大數據中心應當使數據的時效性與應用需求同步，要根據需求的價值有重點有選擇地組織好數據質量的維護。
8.2大數據交易中心的困難
大數據交易中心與成為建設熱點，在大數據應用剛剛開始，人們還沒搞清大數據交易是什麼概念時就建交易中心實在太早了。
實時服務的智能大數據應用的數據是鮮活的、是服務中自動生成的動態數據，要交易的是動態數據流還是截取的靜態數據，動態的大數據交易很難，不僅談判難處理也難，用戶需要建立動態數據的實時處理系統。
靜態的大數據交易更可行一些，但數據資源與應用需求並不容易匹配，這將會限制交易數的增長，另一困難是隱私權保護問題，數據需要脫敏，未脫敏的數據交易會受到限制，交易中心將長期面對交易稀缺的局面，經營很不容易。
8.3小數據服務需要補課
發達國家是在小數據充分應用之後才開始應用大數據，國內是在小數據應用還很不足時跨越式應用大數據。小數據應用補課是各地大數據中心必須重視的問題。要看到越是簡單的東西應用面越廣，小數據的應用空間比大數據大得多，尤其是整合後的小數據服務，極可能成為的數據中心最火的業務。
政府服務的精細化依賴的主要是小數據，把小數據的整合服務做好，大數據中心的工作即完成了90%，千萬不能輕視小數據服務，大數據中心的立身之本恰恰是小數據整合服務。
8.4大數據中心的經濟價值
大數據中心的生存本質上是一個經濟問題，人們想做交易中心也是希望能夠在經濟上更節約、更有效益，但是效益的基礎是應用規模，只有大量重復性、相似性的工作才有可能利用平台與工具來提高服務效率創造用戶價值，目前小數據服務更能夠滿足規模經營的條件。
政府公共服務的支柱還是小數據，單獨成規模的大數據服務不多，各種數據資源的綜合使用會有更大的創新機會，地理數據與政府服務相結合、推動政府服務的連線化動態化可能提升用戶價值，大數據中心要發展必須全力創造用戶價值，唯有用戶價值才能支撐大數據中心生存。
九、拓展視野，推動大數據應用創新
9.1理念創新，積極宣傳智能大數據應用
首先要拓展大數據應用理念，不能將大數據應用局限在政府信息決策的狹窄領域之中，而要看到智能大數據應用的廣泛空間，將智能大數據應用與大眾創業萬眾創新結合起來，將一切智能化應用都歸入大數據應用的范圍，大數據概念越廣闊應用越繁榮。
利用大數據改善政府決策是大數據應用的重要方面，過去已強調得很多了，現在需要強調的是政府公共服務的智能化、精細化。大數據不僅能改善決策還能改善服務，改善服務有著更廣闊的發展空間，公眾的獲得感更好。
9.2為大數據應用創造良好的基礎環境
對大數據應用最給力的推動是提供優良的通信環境和完善的信息基礎設施。大數據應用的基礎是超強的通信能力，通信能力影響全社會大數據應用的成本，包括用戶的時間成本與服務商的開發與服務成本，降低通信成本是對大數據應用創新極大的支持，土壤肥沃莊稼才能茂盛。
政府數據開放是推動大數據應用的措施之一，可為大數據應用帶來示範效果，政府要鼓勵企業利用政府大數據開展增值服務，使更多缺乏大數據處理能力的公眾也能從政府數據開放中獲益。
9.3鼓勵社會大數據應用的自組織創新
大數據應用是一項創新，政府不能只從政府決策的視角來引導大數據應用方向，而要從方便公眾受益的視角推動智能化的大數據應用，要鼓勵社會各界智能化大數據應用的合作與自組織創新，好服務都是各種應用技術組合創新的結果，政府宜推動智慧城市大數據應用的互操作，降低不同技術合作創新的成本來促進應用創新的繁榮。
3. 大數據技術應用就業方向及前景
當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。
4. 大數據在哪些領域有應用前景
近年來，大數據不斷向世界的各行各業滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網上購物時，經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄，並通過大數據分析，使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。
大數據在醫療行業的應用
大數據讓就醫看病更簡單。過去，對於患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由於醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。
而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平台積累了海量的病例、病例報告、治癒方案、葯物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用，具體如下。
(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法。
面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。藉助於大數據平台，可以搜集不同病人的疾病特徵、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業研發出更加有效的葯物和醫療器械。
(2)有效預防預測疾病。
解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患於未然。通過大數據對於群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在資料庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數據，以便通過大數據來預防和預測疾病的發生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展，以及在各個領域的應用，一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。
大數據在金融行業的應用
隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用，具體如下。
(1) 精準營銷。
銀行在互聯網的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。
(2) 風險管控。
應用大數據平台，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部徵信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。
(3) 決策支持。
通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，從而使經營決策更高效、敏捷、精準。
(4) 服務創新。
通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。
(5) 產品創新。
通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信託、基金等各類金融產品，使金融企業能夠從其他領域借鑒並創造出新的金融產品。
大數據在零售行業的應用
美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒並排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什麼看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?後來經過分析發現，這些購買者多數是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密後，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。
之所以講「啤酒-尿布」這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數據潛在的價值，是零售業競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數據在零售業的創新應用，具體如下。
(1) 精準定位零售行業市場。
企業想進人或開拓某一區域零售行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少?消費水平怎麼樣?客戶的消費習慣是什麼?市場對產品的認知度怎麼樣?當前的市場供需情況怎麼樣等等，這些問題背後包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。
(2) 支撐行業收益管理。
大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息採集軟體來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂准確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。
(3) 挖掘零售行業新需求。
作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。
5. 大數據技術是學什麼的就業方向
大數據技術是學什麼的
大數據技術與應用專業旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。
大數據技術與應用專業的學生需要學習的內容有面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等。
6. 大數據管理應用是學什麼的這個專業的就業方向有哪些
最先，信息化管理與運用專業是一個新起專業，是繼計算機科學與大數據技術（數科）專業以後，另一個與大數據技術有關的專業，可是與數科專業不一樣，該專業歸屬於管理類專業專業，並不屬於電子計算機類別專業，在專業知識系統架構的設計方案上，與數科也是有顯著的區別。大中型計算方式及數據採集、建模、儲存、剖析到智能應用的全流程數據驅動解決方法，協助各個行業推動業務流程管理決策等更需配備數據分析與運用專業;
大數據分析層面的學生就業的方位關鍵可分為三個：一是數據統計分析類，二是系統研發類，三是APP開發類。它們能夠獨當一面的工作崗位有大數據系統技術工程師、大數據的應用研發工程師、大數據分析師。大數據分析師權威專家，大數據分析師，大數據演算法師、互聯網大數據運維工程師等。大數據方向的學生就業可選擇性是特別多的是。
7. 大數據技術是學什麼的 就業方向有哪些
大數據技術是中國普通高等學校專科專業。預計2025年前大數據人才需求仍將保持30%—40%的增速，需求總量在2000萬人左右。
大數據技術課程體系
主要課程：大數據專業導論，面向對象程序設計（java），操作系統原理，Linux系統運維技術，雲數據中心基礎，資料庫原理及應用，Hadoop大數據平台集群部署與開發，Python程序設計，機器學習，大數據可視化技術，數據分析與應用等。
學生經過本專業學習可以考取「大數據分析應用」、「1+X大數據運維」等職業資格證書以提高專業技能，增強其就業競爭力。畢業生亦可升本繼續深造，對應本科專業如：數據科學與大數據技術、計算機科學與技術等。
專業崗位及主幹課程
專業緊貼市場需求，重點培育兩個崗位：大數據應用開發崗、大數據BI崗，其中大數據應用開發崗培養大數據離線分析、實時分析及數據可視化核心能力；大資料庫BI崗側重於與行業企業運行系統、業務模塊對接，掌握商業大數據管理。
大數據技術就業崗位
大數據應用開發工程師、數據ETL技術員、數據可視化工程師、行業BI工程師、資料庫管理員（DBA）、資料庫程序開發員（Java開發）；本專業畢業後半年的平均月薪5500元，最高可達1.5萬元。
大數據技術就業方向
本專業畢業生主要面向互聯網與軟體信息、商業服務、醫療、教育、金融、生產製造等行業的大數據應用崗位就業，主要工作崗位：大數據運維工程師、數據分析工程師、數據可視化工程師、大數據運營工程師、大數據技術銷售經理等。據統計，初次就業薪資待遇：5000-8000元左右。
8. 大數據可以應用在哪些行業
1）第一大類是互聯網和營銷行業。
互聯網行業是離消費者距離最近的行業，同時擁有大量實時產生的數據。業務數據化是其企業運營的基本要素，因此，互聯網行業的大數據應用的程度是最高的。與互聯網行業相伴的營銷行業，是圍繞著互聯網用戶行為分析，以為消費者提供個性化營銷服務為主要目標的行業。
2）第二大類是信息化水平比較高的行業。
如金融、電信等行業。它們比較早地進行信息化建設，內部業務系統的信息化相對比較完善，對內部數據有大量的歷史積累，並且有一些深層次的分析類應用，目前正處於將內外部數據結合起來共同為業務服務的階段。
3）第三類是政府及公用事業行業。
不同部門的信息化程度和數據化程度差異較大，例如，交通行業目前已經有了不少大數據應用案例，但有些行業還處在數據採集和積累階段。政府將會是未來整個大數據產業快速發展的關鍵，通過政府及公用數據開放可以使政府數據在線化走得更快，從而激發大數據應用的大發展。
4）第四類是製造業、物流、醫療、農業等行業。
它們的大數據應用水平還處在初級階段，但未來消費者驅動的 C2B 模式會倒逼著這些行業的大數據應用進程逐步加快。
9. 大數據可以應用在哪些方面
可以應用在雲計算方面。
大數據具體的應用：
1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。
7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(9)大資料庫應用方向擴展閱讀：
大數據的用處：
1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。
自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
參考資料：
網路--大數據