为什么要学习数据分析?

如题所述

大数据”一词的火热程度已经毋庸置疑,在互联网高速发达的今天,基本上各行各业都会运用到大数据。无论是大数据的从业者还是普通的群众都有一个共同的感触:大数据很有用!为什么越来越多的人想学习大数据分析,进入到大数据行业,千锋武汉小编用13个案例告诉你!
例子1:在09年流感爆发的时候,google通过对人们输入词条的分析,挖掘出了有效及时的指示标,比通过层层收集的官方数据惊人很多。
例子2:Farecast通过对于机票数据的趋势变化情况,提供票价预测的服务,目前公布准确度高达75%,现在被微软收购,整合在了bing的搜索中。
例子3:Xoom是从事跨境汇款业务的公司,处理过的一个案例是,单独看一笔交易是合法的,但是重新检查了所有的数据之后,发现犯罪集团正在进行诈骗。
例子4:hadoop分析VISA的数据,将原来需要一个月的时间缩短为13分钟。
例子5:亚马逊三分之一的销售额来自个性化推荐系统。
例子6:美国折扣零售商能够通过用户购买商品的历史,判断出是否怀孕。
例子7:UPS有6W辆车,通过对车俩损害的数据挖掘,能够及时的预测那些车辆需要维修,达到预警的目的。
例子8:日本通过研究驾驶员的坐姿数据,用来作为汽车防盗系统中。
例子9:UPS通过对于位置数据的分析,获取最佳行车路径。
例子10:IBM开发了一套复杂的预测模型,完成了电动汽车动力与电力供应系统的预测。
例子11:微软和谷歌以及百度等搜索引擎的拼写检查以及纠错提示,有效的利用的数据废气。
例子12:巴诺通过分析人们在阅读的时候的行为,得出人们往往会放弃长篇幅的非小说类书籍。
例子13:The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系,来预测电影票房。
从上面13个应用实例中,不难发现大数据分析早已和我们的生活息息相关,大数据产业已进入发展的“快车道”,急需大量优秀的大数据人才做后盾。
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答  2019-08-30
希腊有一个著名的谷堆悖论。“如果1粒谷子落地不能形成谷堆,2粒谷子落地不能形成谷堆,3粒谷子落地也不能形成谷堆,依此类推,无论多少粒谷子落地都不能形成谷堆。但是,事实并非如此。”这个悖论说的,就是告诉我们量变产生质变,需要一个明显
第2个回答  2019-09-20
第一步:统计、数据、机器学习 关于数学知识,大学课堂会学过一部分,如果是数学科学类的专业会学得更精深。关于统计学知识,还是需要一定思维的锻炼的。 第二步:编代码 如果希望拥有专业水准的话,从编程基础到端到端的开发,
第3个回答  2021-01-05

学习数据分析可以增加个人的就业机会,因为随着企业的数字化,数据分析工作在任何行业都需要,如电商/人力资源/财务/游戏等。其中尤其是互联网行业招聘需求最多。

第4个回答  2019-08-07
答: 学习数据分析,是未来的发展趋势
祝心想事成
开心快乐。
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