❶ 大数据分析是什么优缺点是什么大数据的优缺点

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据分析的优点：能够准备得出可靠信息，有助于企业发展，已经找到自己的方向；
缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。
大数据优点：
(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

(3)分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

(4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。
(6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
大数据的缺陷：
当前，大部分中国企业在数据基础系统架构和数据分析方面都面临着诸多挑战。根据产业信息网调查，目前国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等缺陷。

❷ 谈谈我国大数据发展面临着哪些制约因素

1.很少有优质可用的数据
这几年数据交易机构如雨后春笋，“数据变现”成为很多拥有数据积累的传统企业的新的生财法。目前，我国大数据需求端以互联网企业为主，覆盖面不广，在O2O趋势下，大型互联网厂商尝试引入外部数据支撑金融、生活、语音、旅游、健康和教育等多种服务。
然而在具体的领域或行业内，我国普遍未形成成型的数据采集、加工、分析和应用链条，大量数据源未被激活，大多数数据拥有者没有数据价值外化的路径。比如，各医疗健康类应用收集了大量的数据，但没有像那样面向医药公司售卖数据。与国外相比我国的政府、公共服务、农业应用基本缺位，电信和银行业更缺少与外部数据的碰撞。
另外，其实数据交易这件事本身就是一个悖论。数据作为一种商品有一定的特殊性，我用了别人也可以用，没有任何消耗，可以在市场卖很多遍。这就产生一个问题，你这个数据到市场卖，根据经济学观点它的价值是零，你卖给我我可以用更低的价格卖给别人，所以数据交易理论上来说也是不可行的。
大数据概念火了以后，很多机构觉得数据存起来就是宝，于是积攒了大量零碎数据放在那里，到底能发挥什么作用也未可知。而在和许多真正想用数据做些事情的机构的合作中我们发现，即便是政府机构这样的权威数据持有方，也存在很多数据缺失、数据错误、噪音多各方面的问题。
我们常常在讲大数据就用大数据方法，小数据就用小数据方法，完美的数据是永远等不来的。但这样会导致什么问题呢?在实际项目实施过程中，我们的数据科学家们不得不花费大量时间在数据清洗上，这其实是对本来就紧缺的数据人员的一种浪费。
理论上我们中国有很多数据，但不同部门数据存在在不同的地方，格式也不一样。政府内部本身整合各部门的数据就已经是一件很头大的事情，更不要提大规模的数据开放。同时数据开放面临一个严重问题就是隐私问题，脱敏远远不够，隐私问题是一个无底洞。比如我们把一个人的支付宝3个月数据拿过来，就可以很轻易的知道这个人今天在门口便利店买了一瓶水，昨天在淘宝买了沙发，每隔三个月会有一笔万元的支出。那我们就可以很容易推断这个人刚换了一个租房子的地方，就能了解他的消费习惯。这个数据其实完全是脱敏的，没有名字、没有号码，但丝毫不妨碍我们通过算法完全的勾勒出这个人的画像。
2.实际技术与业务之间还有很大距离
大数据行业发展至今，技术与业务之间依然存在巨大着鸿沟。首先，就是数据分析技术本身。数据源企业为实现数据价值变现，尝试多种方法，甚至自己组建数据分析团队，可是数据分析是个技术活，1%的误差都会极大地影响市场份额，术业有专攻，数据变现还是需要专业的数据分析人才来实现。
大数据概念的火热，做大数据的公司越来越多，产品做得五花八门，数据建模看似谁都可以涉足，但现在数据分析的技术，方法，模型，算法都有了非常大的改进，跟过去六七十年代完全不一样，不是说做几个SAAS软件或者RAAS软件就是大数据了，虽然短期看市场火热，但长远来说这条路是走不通的，大数据行业发展，技术才是真正的发力点，提高行业准入门槛尤为重要。
其次中国的数据有它的特色，例如在金融行业，目前大部分银行采用的是风险评分卡，运用专家经验定义风险变量，基于定性认识进行评分，通过事后风险回检优化评分卡，风险预警功能较差。虽然央行征信中心与国内少数技术领先银行使用的是风险评分模型，但模型方法相对陈旧，如央行所用FICO评分模型为上世纪80年代基于逻辑回归算法构建的评分体系，逻辑回归算法适合处理线性数据，但实际问题往往是非线性的，特别是信用风险评估场景下。此外，FICO模型没有针对我国具体业务进行场景细分，建模逻辑并不完全符合我国实际情况，因此导致准确率不足，风险预警能力差。基于此，中国人民银行征信中心首次与国内大数据公司合作，这次合作中普林科技应用国际领先的大数据建模分析技术运用决策树随机森林,AdaBOOST,GBDT,SVM等算法，通过对信用报告的数字化解读与深入洞察，准确预测了违约风险，对贷款审批、贷中管理形成指导，新模型对好坏账户的区分度远高于行业平均水平。此次合作表明我国的大数据难题更需要适应国情的解决方案与本土的技术人才，这对我们的市场提出了一个新问题。
3.人才稀缺
我们国家大数据发展最大的优势就是市场大，最大的劣势恰巧就是缺乏相应人才，人才缺乏的程度非常严重。首先在国际市场方面，我们要跟国外公司争人才，然而国外大数据行业同样十分火热。而不论在国内还是国外，跟企业竞争人才都是一项艰巨的事业，比如在世界上最好的大学之一的美国普林斯顿大学，想找数学家也是非常困难，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的数据分析人才被企业挖走。所以人才难觅不只是口头说说，更是一个亟待解决的问题 大数据是一个交叉学科，涉及统计学，管理编程等多学科，知识点复杂，缺乏系统的学习教程。

❸ 面临大数据挑战我们该怎么做

大数据的其中两个特性是数据量大跟实时性，这是企业目前处理大数据所面临的最主要的两个挑战。我们可以看到数据的这两个属性，是传统关系型数据库也一直在处理的问题。
如果光从字面上去理解“大数据”，我们通常会认为大数据就是数据的大爆发，侧重于强调数据的量。但是如果你去总结IBM、ORACLE、EMC对于大数据的定义话，它的外延还包括了数据的多样性已经分析的实时性。
大数据的其中两个特性是数据量大跟实时性，这是企业目前处理大数据所面临的最主要的两个挑战。我们可以看到数据的这两个属性，是传统关系型数据库也一直在处理的问题。如果说传统关系型数据库目前尚不能够满足企业的业务需求，那么技术的研究方向也应该是按照关系型数据库这种技术架构进行进行下去。要知道，传统关系型数据库跟目前针对大数据的非结构化数据库的架构类型是完全不一样的。关系型数据库已经存在了40多年，对于数据处理也已经显得非常成熟，如果企业要用新兴的非结构化数据去取代它，那么会不会面临“捡了芝麻，丢了西瓜”的结局我们也不得而知。
那再让我们来看大数据的第三个特性：“数据的多样性”。这里的“多样性”意味着非结构化数据变得越来越多。
事实上，全球产生的数据中85%以上的确是非结构化的数据。但企业主要处理的还是结构化的数据。大多数厂商的非结构化数据分析工具也是转换成结构化数据之后再进行处理。那么大数据的真正之“大”在于如何将非结构化数据处于成结构化数据，以及之后的对于大量结构化数据的并行处理能力。这跟许多厂商的强调的“非结构化”数据本身并无太大关联。
一些非常资深的数据库专家认为：能把最简单的业务，简单的数据形态挖掘深入才能体现功底，电商这类复杂业务挖掘出一点成果容易，深入难，许多企业不去强调对于数据的挖掘，而在强调工具和技术。这些专家也在提醒，结构化数据相对小，但是富矿，非结构化数据大，但是贫矿，如果富矿还没开始采就转攻大贫矿，后果可想而知。
关于大数据的成本风险
只要不是钱多得烧不完的企业，其IT部门始终要面临这样一个问题：用尽可能少的钱去创造尽可能多的价值。
数据库建设无疑是企业IT预算的大头。一个项目建设花费掉上千万在中国许多企业是非常正常的事情。然而我们看得到的是大数据的建设其花费肯定将不会低于原来传统关系型数据库的花费。
现在很多厂商正在给与我们这样的案例，许多企业依靠大数据的能够，发现了以前根本无法发现的机遇，拓展了自己的市场。那我们就必须要讨论一下大数据的有效性，到底企业利用大数据给企业带来了多少额外增加的价值?这种增加的价值是否能够企业的投入有一个非常好的比例。而且更为重要的一点是，是否只要使用大数据就一定能够给企业带来以前不可能实现的价值?
当然，任何一种新技术的出现都要面临许许多多的挑战，大数据也是一样。只有那种能够给企业带来实际价值的技术才有真正的生命力。任何企业绝对不会为了采用新技术而应用新技术，技术最终的落脚点一定是实现业务价值。
大数据还处于成长当中，许多IT厂商也认为目前大数据需要和传统关系型数据仓库共存。如果企业的确希望利用新兴技术实现业务的突破，那么也应该必须慎重。

❹ 大数据应用存在哪些问题，采取哪些安全防护措施

目前我国大数据应用现存的一些问题主要有以下几点：

首先，大数据不是IT公司的专利。第一批国家统计局引入的战略合作伙伴，大多数还是聚焦在IT公司，其实不是只有IT公司才有大数据，如线下零售巨头企业在实体经济中积累了很大的数据资源，他们数据的深度和广度不亚于甚至超过互联网公司。

第二，拥有大数据的IT公司和非IT公司应该打破数据格局。国内巨头企业掌握着搜索和社交和消费的数据，本来是三方的数据汇总才能拼凑出比较完整的网上信息图谱，但是巨头公司们为了彼此的商业利益，并没有体现出数据合作的意愿，而是互相封杀，这将给社会数据的流动带来伤害。因此，在保证一定商业利益的基础上，巨头的眼光应该放远一点，打破数据割据。

第三，应该呼吁政府相关部门进一步开放市场，因为围绕大数据不管是应用还是创业，最核心的是要有数据的源头，然后才能进行采集、编辑，重新编制。现在大量的关于国民经济或者说民生的数据其实还在封闭状态，在工商部门、银行、保险、公安、医院、社保，包括电信运营商机构的手里。如何让这些数据流动起来，能让大家更方便，其实应该由政府带头实现等级制数据的开放共享。

❺ 何谓大数据大数据的特点,意义和缺陷.

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。

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

大数据，更多的功能是分析过去，提醒现在，展望未来。广泛应用于商业领域，借以实现精准营销，预测趋势，实现商业利益的最优与最大。体现的价值为：

（1）利用大数据针对大量消费者的消费习惯，精准提供产品或服务；

（2）利用大数据做服务转型，做小而美模式；

（3）不能充分利用大数据价值的企业，将会在互联网压力之下摇摇欲坠。

国家通过结合大数据和高性能的分析，是指效率更加提高，同时也能降低国家运行成本。如：

（1）为成千上万的车辆规划实时交通路线，躲避拥堵；

（2）及时解析问题和缺陷的根源，是制度更加完善。

（3）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

大数据的缺陷：

企业遭到黑客攻击，客户的资料大量非法流出，再利用大数据分析挖掘，人群进行分类排除，从而让人更容易受骗。

(5)大数据目前面临的问题扩展阅读：

2016年3月17日，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布，其中第二十七章“实施国家大数据战略”提出：把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。

具体包括：加快政府数据开放共享、促进大数据产业健康发展。

❻ 大数据分析工具面临哪些挑战

大数据发展的挑战：
目前大数据的发展依然存在诸多挑战，包括七大方面的挑战：业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重，导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低，数据质量差，导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后，导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意识差，导致数据泄露;大数据人才缺乏导致大数据工作难以开展;大数据越开放越有价值，但缺乏大数据相关的政策法规，导致数据开放和隐私之间难以平衡，也难以更好的开放。
挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求
很多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用场景和价值，因此难以提出大数据的准确需求。由于业务部门需求不清晰，大数据部门又是非盈利部门，企业决策层担心投入比较多的成本，导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决，或者很多企业都处于观望尝试的态度，从根本上影响了企业在大数据方向的发展，也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产，甚至由于数据没有应用场景，删除很多有价值历史数据，导致企业数据资产流失。因此，这方面需要大数据从业者和专家一起，推动和分享大数据应用场景，让更多的业务人员了解大数据的价值。
挑战二：企业内部数据孤岛严重
企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中尤其是大型的企业，数据常常散落在不同部门，而且这些数据存在不同的数据仓库中，不同部门的数据技术也有可能不一样，这导致企业内部自己的数据都没法打通。如果不打通这些数据，大数据的价值则非常难挖掘。大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。如何将不同部门的数据打通，并且实现技术和工具共享，才能更好的发挥企业大数据的价值。
挑战三：数据可用性低，数据质量差
很多中型以及大型企业，每时每刻也都在产生大量的数据，但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视，导致数据处理很不规范。大数据预处理阶段需要抽取数据把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等操作。甚至很多企业在数据的上报就出现很多不规范不合理的情况。以上种种原因，导致企业的数据的可用性差，数据质量差，数据不准确。而大数据的意义不仅仅是要收集规模庞大的数据信息，还有对收集到的数据进行很好的预处理处理，才有可能让数据分析和数据挖掘人员从可用性高的大数据中提取有价值的信息。Sybase的数据表明，高质量的数据的数据应用可以显著提升企业的商业表现，数据可用性提高10%，企业的业绩至少提升在10%以上。
挑战四：数据相关管理技术和架构
技术架构的挑战包含以下几方面：(1)传统的数据库部署不能处理TB级别的数据，快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。如何构建分布式的数据仓库，并可以方便扩展大量的服务器成为很多传统企业的挑战;(2)很多企业采用传统的数据库技术，在设计的开始就没有考虑数据类别的多样性，尤其是对结构化数据、半结构化和非结构化数据的兼容;(3)传统企业的数据库，对数据处理时间要求不高，这些数据的统计结果往往滞后一天或两天才能统计出来。但大数据需要实时处理数据，进行分钟级甚至是秒级计算。传统的数据库架构师缺乏实时数据处理的能力;(4)海量的数据需要很好的网络架构，需要强大的数据中心来支撑，数据中心的运维工作也将成为挑战。如何在保证数据稳定、支持高并发的同时，减少服务器的低负载情况，成为海量数据中心运维的一个重点工作。
挑战五：数据安全
网络化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。如何保证用户的信息安全成为大数据时代非常重要的课题。在线数据越来越多，黑客犯罪的动机比以往都来的强烈，一些知名网站密码泄露、系统漏洞导致用户资料被盗等个人敏感信息泄露事件已经警醒我们，要加强大数据网络安全的建设。另外，大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制也提出更高的要求。目前很多传统企业的数据安全令人担忧。
挑战六：大数据人才缺乏
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握大数据技术、懂管理、有大数据应用经验的大数据建设专业队伍。目前大数据相关人才的欠缺将阻碍大数据市场发展。据Gartner预测，到2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，大数据将会出现约100万的人才缺口，在各个行业大数据中高端人才都会成为最炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、大数据分析师、数据架构师、大数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前最大的问题是很多高校缺乏大数据，所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才。
挑战七：数据开放与隐私的权衡
在大数据应用日益重要的今天，数据资源的开放共享已经成为在数据大战中保持优势的关键。商业数据和个人数据的共享应用，不仅能促进相关产业的发展，也能给我们的生活带来巨大的便利。由于政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”，而且受行政垄断和商业利益所限，数据开放程度较低，这给数据利用造成极大障碍。另外一个制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善，大数据挖掘缺乏相应的立法。无法既保证共享又防止滥用。因此，建立一个良性发展的数据共享生态系统，是我国大数据发展需要迈过去的一道砍。同时，开放与隐私如何平衡，也是大数据开放过程中面临的最大难题。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私，逐步加强隐私立法，将是大数据时代的一个重大挑战。

❼ 大数据征信目前面临的问题是什么

目前大数据面临的问题是数据来源渠道不够多，数据是否够全面、社交数据的适用性、潜在的法律问题等。

❽ 大数据的发展已经不能停下脚步

大数据的发展已经不能停下脚步
随着大数据时代的逐步发展，大数据的成果必将使广大用户受惠，使用户的行为或消费更有效率。
大数据概念提出和技术的应用，其实是信息大爆炸必须经历的技术进化，人们为了获取更丰富的数据，促进了计算机、互联网、物联网技术的飞速发展，而获取数据后，人们如何获取数据隐含的各种信息？如何更为深刻、全面的洞察数据隐含的内容？这些都为人类提升全面的洞察分析能力提供了前所未有的空间与潜力，当然，如此庞大的数据意味着更多的机会，提纯后的数据价值更大，意味着更有分析意义。而这些将成为从业人员的价值宝藏，通俗点说就是数据金矿，意味着财富，人们对海量数据的挖掘和使用，是促使行业增长、促使大众更多消费的手段，从而推动社会的不断前进。其实这是一种相互推进的关系，深刻、全面的洞察数据隐含内容后，用科技等手段去推动社会的快速发展，同时社会要更进一步发展则需要去更深层次的钻研大数据。
如此一来，大数据的发展已经不能停下脚步，它后面有一股强大的力量。
为什么互联网能够发展的如此迅速？矛盾的斗争性是事物发展的动力，人类社会不断向前发展，若与人类生活密切相关的互联网技术停滞不前，则会阻碍社会的进步与发展，说的通俗点就是时代的要求。安防行业的大数据时代也同于此理，它的发展速度能不能像互联网那样迅速，小编不敢妄论，但一定会飞一会儿。
面对大数据的存储、管理、分析，出现了一系列问题，那么未来的路又该如何走呢？
结合“云”“物联网”等技术
传统IT行业大数据技术的发展，对整个IT产业有着重大的促进作用，积极推进IT技术与安防技术的融合，充分发挥IT行业的技术优势，特别是大数据方面的技术积累，来解决各行业所面临的大数据挑战，推动各行业进入新的大数据时代是重要的一步。大数据概念提出的时候，从业者有狂欢的、有谨慎的、有反对的。但同时人类自己造就了数据，造就了数据的飞速发展，那么就需要去驾驭这些数据，用这些数据为人类服务，未来需要和和“云”、互联网等技术相辅相成，共同推动人类技术的发展和进步。
物联网的数据是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的数据有明显的颗粒性，其数据通常带有时间、位置、环境和行为等信息，通过统一物联网架构设计，将非结构化的数据变得结构化，不同系统之间不同结构的数据尽可能地统一，为决策做出重要的参考。
分布式存储
PB级数据的存储管理问题，这个问题主要通过分布式存储方案来解决。基于分布式存储、集中管理思路的、以及基于iSCSI技术的IPSAN来作为视频监控的存储解决方案，这个方案的主要特点包括：分布式存储，集中管理、基于iSCSI技术的IPSAN（STorageAreaNetwork）、流媒体网关可以作为存储解决方案的核心设备。
分布式存储集中管理共有三级，上级监控中心：上级监控中心通常只有一个，主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等；本地监控中心：本地监控中心可以有多个，可依据地理位置设置，或者依据行政隶属关系设立，主要由数字矩阵、流媒体网关、iSCSI存储设备、VSTARRecorder软件等组成；音视频的数据均主要保存在本地监控中心，这就是分布式存储的概念；监控前端：主要由摄像头、网络视频服务器组成，其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘，该硬盘主要是用于网络不畅时，暂时对音视频数据进行保存，或者需要在前端保存一些重要数据的情况。
大数据的分析应用
不管是音视频、图片等传统安防数据，还是信息感知带来的数据，其数据的价值密度都较低，但是提纯后的数据意味着金矿，意味着财富，只有从海量数据中真正分析、挖掘出有意义的信息或规律，才能为商业行为指明方向，才能实现商业价值。如何从音频、视频、信息感知等数据中更迅速地完成有价值数据的获取？将这些安防类信息更好的服务于各种业务部门，如公安、交警等国家政府机构是大数据的方向。
大数据在政府职能部门的应用。借助数据分析平台，通过对以往大量案件的分析，推断出一些犯罪的模型和犯罪的“热点地区”，进行有效布置警力，最大限度的遏制犯罪的发生等。
大数据在商业领域的应用。借助数据分析的技术，科技进行人流分析、产品关注度分析、购买消费情况分析等等，这样能够形成一个庞大的商业参照表。
大数据在医学领域、教育领域、金融领域等等已经广泛涉及。包括对数据的挖掘和分析未来谁能透过大数据智能分析，预先把控行业发展的脉搏，他就将掌握市场和竞争的主动权。

❾ 现在企业面临哪些大数据相关的问题F5的大数据解决方案如何解决

企业在数据方面面临的问题可多了：数据量太大、缺乏数据的一个预处理和去噪、实际的需求问题、数据量少等一系列的问题。F5的大数据解决方案为所有的设备平台免费提供了AVR的功能，也就是说应用可视化的模块儿，可以提供基于像源IP地址客户端到F5的访问延时，提供很多高可用数据，另外F5可以提供可编程定制化的日志的输出，可以帮助客户来提供这样的一些态势感知，一些流量的异常分析和判断。F5可以侦听所有层面主要是非加密的协议的这些业务流量，可以按照企业的需要定制化的去输出你想要的内容........，这套解决方案的功能太多了，你还是上官网好好了解吧。

❿ 目前大数据发展面临哪些问题

随着2017年大数据应用的发展，大数据价值得以充分的体现，大数据在企业和专社会层面成为重要的战略资属源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点。一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推出一批新的就业岗位，例如，数据产品经理、大数据算法工程师、大数据分析师、数据管理专家等等。具有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。去 大 讲台咨询下，推出在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学，希望可以帮助到你。