易樂游大數據
Ⅰ 大數據培訓出來能找到工作嗎
學習大數據可以從事很多工作，比如說：hadoop 研發工程師、大數據研發工程師、大數據分析工程師、資料庫工程師、hadoop運維工程師、大數據運維工程師、java大數據工程師、spark工程師等等都是我們可以從事的工作崗位！不同的崗位，所具備的技術知識也是不一樣的，需要從各個方向學習，逐個擊破！
Hadoop開發工程師
你就需要具備以下技術：
a. 基於hadoop、hive等構建數據分析平台，進行數據平台架構設計、開發分布式計算業務;
b. 應用大數據、數據挖掘、分析建模等技術，對海量數據進行挖掘，發現其潛在的關聯規則;
c. 對hadoop、hive、hbase、Map/Rece相關產品進行預研、開發;
d. **Hadoop相關技術解決海量數據處理問題、大數據量的分析。
e. Hadoop相關業務腳本的性能優化與提升，不斷提高系統運行效率;
數據工程師
職責：
a. 分析各類用戶不斷變化的行為;
b. 預測各類營銷對用戶的影響，定位精準市場投放;
c. 幫助實現自動化監控平台。
Hadoop運維工程師
你需要具備以下技術知識：
a. 平台大數據環境的部署維護和技術支持;
b. 應用故障的處理跟蹤及統計匯總分析;
c. 應用安全，數據的日常備份和應急恢復;
數據挖掘分析師
你需要具備以下技術：
a.對優先考慮的賬戶進行統計分析，從而更大限度的成功化。
b.與主管或客戶端溝通行動計劃，並找出需要改進的地方。
c.執行戰略數據分析和研究，以支持業務需求。
d.找准機會從而用復雜的統計建模提高生產率。
e.瀏覽數據來認准機會並提高業務成效。
f.指定業務流程，目標和戰略的理解，以提供分析和解釋。
g.針對內部討論的理解，在適當情況下獲得業務需求和必要的分析。
Ⅱ 什麼是旅遊大數據
「大數據」作為時下最時髦的詞彙，開始向各行業滲透輻射，顛覆著很多特別是傳統內行業的管理和容運營思維。在這一大背景下，大數據也觸動著旅遊行業管理運營者的神經，攪動著旅遊行業管理運營者的思維；大數據在旅遊行業釋放出的巨大價值吸引著諸多旅遊行業人士的興趣和關注。那麼，對於旅遊行業來說，如何應用數據、應用在哪些方面，大地雲游通過本文為您解答。
2017年全國旅遊工作會議上，國家旅遊局局長李金早在工作報告中指出，「著力加強旅遊數據中心建設，提升旅遊信息化水平」、「改革旅遊統計制度」、「加強國家旅遊產業運行監測和應急指揮平台建設」、「持續推動旅遊信息化工作」等進行了詳細的安排部署。如今的數據已經成為一種重要的戰略資產，在未來的商業競爭中占據重要位置。
Ⅲ 什麼是旅遊大數據平台
旅遊行業有行業廣、 規模大、 移動性強的特點, 因此更加依賴大數據。內 當前, 旅遊業也在容 「新常態」 下迎來了升級的挑戰和變革的機遇, 新常態對於一般的經 濟部門是經濟速度放慢、人均 GDP 增速減小,很多傳統行業在調整結構,但新 常態對旅遊行業卻是速度加快的。 旅遊大數據的解決之道, 在於整合國內多途徑 的大數據源, 形成旅遊大數據生態, 為國內旅遊業提供大數據解決方案, 促進旅 游業的轉型升級。
Ⅳ 游戲運營分析需要哪些大數據技術
做數據運營分析，首先要有明確的分析目標，然後進行目標相關緯度數據的采版集，在這推薦一款開源私有化部署權的數據統計分析運營工具Cobub Razor，www.cobub.com
「數據分析一般會存在兩種方向，一種是自上而下，另一種是自下而上。
自上而下的具體思路為：確立數據分析目標——目標影響維度拆解——各數據維度相關關系建立——發現問題數據及出現原因——問題數據優化，這種思路多用戶產品的數據分析體系或者模型的建立，從而保證數據分析的全面性。
自下而上的數據分析思路多用在針對已有數據報表中的數據問題發現，具體思路為：異常數據發現——該異常數據影響因素——影響因素與問題數據之間的相關關系——找出出現異常數據的原因——找到異常數據的解決辦法。」
Ⅳ 游戲行業的大數據分析管理
游戲行業的大數據分析管理
作為國內最大的網頁游戲和智能手機游戲的研發、運營和發行商之一，人人游戲的大數據價值發現從結構化數據集起步，逐步向非結構化數據集延伸。
在驕陽似火的七月，人人游戲的「詞雲」應用火熱上線了。所謂「詞雲」，就是先對人人游戲玩家的在線聊天記錄進行分詞，匯總之後對玩家行為進行分析和展現。目前，「詞雲」已經在人人游戲的四款重點游戲中安家落戶，隨後有關玩家情緒的分析功能（通過關鍵詞對應玩家的情緒指數）也將上線。人人游戲運營平台總監、數據中心負責人王坤表示，「詞雲」應用的上線是人人游戲對大數據的利用從結構化數據集向非結構化數據集延展的重要一步。
成立於2006年的人人游戲正在努力轉型為一家跨PC、平板電腦和手機終端的多平台游戲研發、運營和發行商。從2007年推出第一款網頁游戲《貓游記》至今，人人游戲一步步向著這一目標靠近。在此過程中，人人游戲堅持在「跨屏」技術創新領域的研發投入，同時也積極利用大數據技術優化整體業務運營。
目前，王坤所領導的30餘人的技術團隊正致力於從包括游戲日誌、玩家行為數據、日常經營數據等在內的大數據集中尋找更好的數據利用和展現途經，同時他們還是大數據應用在企業內部營銷推廣的主力軍。「我們要做每個員工的大數據分析，而不僅僅是數據中心的大數據分析。要做好游戲行業的大數據分析，構建360°的用戶視圖非常重要。」她說。
從0°到360°
2009年，人人游戲對於業務數據的利用還停留在匯總游戲日誌數據，僅用於簡單分析的階段。而在2013年，人人游戲已經基本上完成了基於IBMCognos的BI系統整體建設。同時，其基於Greenplum社區版的分布式數據倉庫也已初具規模。對人人游戲而言，這些都是獲得360°用戶視圖的必要工作。而360°用戶視圖為其業務運營和決策所帶來的價值則是實實在在的。
「BI系統主要是管理結構化的大數據，我們搭建了報表、行動和洞察三位一體的閉環系統，而不僅僅是一個報表系統。」王坤說。新的BI系統將人人游戲的業務模型更加清晰地呈現出來，對游戲業務覆蓋用戶獲取、客戶存留、客戶付費的核心流程進行了優化，能夠更准確地為業務決策提供參考。在報表設計方面，王坤所帶領的技術團隊堅持遵循MECE（mutually-exclusive and collectively exhaustive，即相互排斥而又集體窮盡）的分析原則，確保每張報表都有清楚的存在意義。同時，BI系統上線後，企業在開發和運維方面的投入也有所降低。
「從結構化大數據到非結構化大數據，數據分析范圍和深度的擴展，讓我們能夠更准確地把握玩家的行為和需求。」王坤說。以「詞雲」應用為例，「炸金礦」是人人游戲旗下「亂世天下」這款游戲中玩家參與度很高的一個玩法，玩家需要邀請一定數量的友人幫忙炸礦來贏取金幣。但在節假日期間，這款游戲的參與度通常都會下降。「通過『詞雲』分析後發現，節假日期間『求炸』成為玩家的聊天熱詞。我們也因此得知，並不是玩家不愛玩這個游戲，而是玩家在節假日邀請不到足夠數量的友人幫忙炸礦。基於這樣的分析，我們可以在節假日期間對游戲規則進行調整。」王坤說。
大數據的行業價值
「每個行業都會有自己的大數據故事。在游戲行業，大數據分析可能不會直接帶來電商網站那樣真金白銀的收入，但其價值同樣會體現在精準營銷、客戶體驗優化等多個層面。」王坤說。她指出，全面的大數據分析能夠有效提升玩家的留存率和轉化指標，並且為游戲產品的研發提供指引。而個性化的精準營銷同樣與大數據分析緊密相關，像是針對不同性別、不同年齡、不同地域人群的廣告精準投放，背後都要依靠基於360°用戶視圖的玩家特徵分析。
王坤坦言，對人人游戲乃至整個游戲行業來說，大數據的管理與分析仍然是一件「體力活」。「大數據團隊所面臨的最大挑戰是數據的整合，把多來源的結構化、半結構化和非結構化數據整合在一起，很多企業還沒有做到。另外，在企業內部和外部找到大數據的消費者，向他們營銷大數據技術，同樣是一件艱苦的工作。」她說。
Ⅵ 互聯網+智慧旅遊大數據一體化整體解決方案(智慧景區景區智慧旅遊))
旅遊大數據包復含很多，票制務數據、閘機、wifi探針、還有現在最先進的手機app位置數據、消費數據、互聯網評價數據等，現在很多大場景利用外部數據進行遊客的價值挖掘，國內主要基於外部數據做旅遊大數據的可以了解一下海鰻雲。
Ⅶ 7億人匯聚的旅遊大數據 看支付寶，借貸寶等如何玩轉
借錢旅行。
支付寶：手機支付助力出境游
手機支付在國內已經大面積普及，而在國外的情況是怎樣的呢?作為支付領域的老大，支付寶的大數據在這個十一黃金周中關注了出境支付的問題。根據數據顯示，隨著越來越多的國家和地區支持手機支付，國人出境游越來越便利。
支付寶數據顯示，今年「十一」黃金周期間，使用支付寶在境外消費的筆數是去年同期的8倍多，人均消費金額也大幅提升了近50%。
90後當仁不讓地成為境外消費的主力軍，用戶數佔比高達44%，人均消費金額達到了1301元。00後也在國際剁手舞台上嶄露頭角，人均消費達到了532元。
今年支付寶在境外實現了退稅免排隊，稅金實時到賬，退稅總額比去年同期增長180%，人均退稅金額達到了922元。
借貸寶：90後負游族崛起
「世界這么大，我想去看看。」但是，並非每個人都是有閑又有錢的。不過，暫時的沒錢豈能阻擋90後說走就走的旅行。如今，越來越多的90後背包客開始加入到負游族行列中。
(7)易樂游大數據擴展閱讀：
借貸寶發布了《借錢旅行大數據報告》，向揭示了一個以90後為主體的「負游族」。
根據大數據報告顯示，在過去的兩年中，已經有超過30萬人在借貸寶平台上發布了超過50萬個旅遊借錢標，其中多數是90後，年齡段在23歲到27歲之間的90後佔比接近三成。
這些借款旅行的人，就被稱之為「負游族」。
根據大數據顯示，「負游族」們單次旅行人均借款的金額大約在6000元左右。其中90後們的平均借款金額在5000元左右，納入統計的最年輕的90後為23歲，人均單次借款金額在4500元。與90後相比，80後的人均借款旅行的金額則超過6000元。