一、目前大数据分析的发展前景如何？
我在一家大型制造企业从事了7年的数据分析工作，获得信息系统项目管理师（高级职称），担任过4个集团级数据项目的项目经理。作为偏业务的高级数据分析师，我对大数据行业的发展前景，总结下来就是：前景是光明的，但门槛会越来越高。
1.大数据是风口
数据分析是业务思维和数据处理能力的完美融合，从数据中提炼规律、洞察问题、捕捉机遇，为决策者提供数据支持。从国家的重视程度和行业的需求程度看，大数据行业都是风口。
（1）国家政策支持
先分享个真实故事：我有一个朋友，坐标北京，平时爱好研究房地产。工作3年在郊区买了两套房，工作7年置换成北三环的两套房，工作10年再次换房，在中关村买了一套顶层复式，在家里的露台可以看见海淀最好的小学。这十年，是2006年到2016年，房地产飞速发展的十年。
这就是风口对普通人的影响。而风口，离不开国家政策的支持。2021年十四五规划中将数字经济独立作为一章，可见国家对这个产业的重视。
（2）行业需求巨大
大数据本质是一种技术，未来的趋势是从互联网、金融、电信等数据资源基础较好的领域逐步向数字政府、智慧城市、智能制造等领域拓展，为社会、为企业赋能创造实打实的价值。
以制造业为例，大数据赋能企业的方向几乎可以覆盖全价值链：
①研发端：产品规划、产品全生命周期跟踪。②市场端：用户画像、精准营销、舆情监控。③制造端：最具代表的就是智能工厂。围绕着降本增效的目标，实现设备开机率提升、设备运行质量监控、生产效率提升、能源监控。比如工厂通过分析每日用水量，发现一处不易察觉的水管漏水。④供应链端：实现供应商主机厂一体化，优化供应链库存、优化运输路线。 ⑤后市场端：保客营销、车联网应用。
大数据赋能过程中势必出现巨大的人才缺口，特别是电商、金融、电信、制造、运输、车联网等行业，想了解更多大数据行业、特别是数据分析岗位信息的小伙伴，不妨看看下面这个直播，带你解锁数据分析职场大全。
2.大数据分析的就业覆盖面广
大数据分析岗位既有其专业性，又有很多可以横向通用的地方，因此就业覆盖面广、入行门槛低，无论技术还是业务领域都可以深耕。
（1）两种赛道：业务岗、技术岗
业务领域：在业务部门，包括根据业务需求进行的数据获取、数据清洗、数据解读、数据汇报等，对外输出多以PPT、Excel的形式。常用工具：Excel、PPT、SQL、统计学、python/R/ SPSS、思维导图等。
技术领域：在IT部门，包括数据抓取、数据清洗、数据仓库、数据算法、BI建设等。对外输出多为代码、数据库或网页，常用工具：SQL、数据库、Python、Excel、机器学习算法等。
无论在哪个赛道，如果想持续深耕，最终都需要同时具备业务和技术知识，也就是说高阶数据分析是复合人才。常有的岗位包括数据产品经理、商业分析、数据咨询等。
（2）三个发展阶段
从“要我做”到“我要做”的能力提升和思维转变，数据分析岗位可以分为三个阶段。
初级：按部就班，机械地完成日常工作，领导让作什么就只做什么。
中级：未雨绸缪，解读数据，主动发现风险、提出优化思路。有病治病（发现问题提出解决措施）、无病防身（发现风险及时补上漏洞）。
高级：引领开拓，全局视角统筹规划，搭建完整架构，必要时从数据角度参与公司的顶层设计。
业务赛道的数据分析岗位，成长阶段、工作类型、以及各阶段需要的业务能力做了整理，如图所示：
3.未来对大数据分析师的要求更高
大数据赋能企业的过程中会遇到很多技术和业务上的问题，因此未来对大数据从业人员的门槛也会越来越高。
（1）大数据分析赋能行业时存在的问题
我做数据分析期间，逐步牵头实现了所负责业务模块的数据管理由手工转为线上信息化，但说实话企业数据管理工作才刚刚起步，任重道远。通过与同行沟通，我们一致认为存在的问题有：
①企业对数据的运用浮于表面：很多项目雷声大雨点小，到了数据运用环节往往不了了之，仍然以人工统计、修订、决策为主。
②技术人才短缺：基础软硬件、开源框架等关键领域的技术储备仍然有差距，技术部门大多偏管理，实际IT技术多为外包，外包公司水平层次不齐。
③复合型人才短缺：同时懂技术又懂管理的人很少，很容易各说各话，无法按期完成任务后互相甩锅。
（2）成为数据分析师需要具备哪些能力
①熟练掌握数据分析工具
数据分析的常用软件包括Excel、PPT、SQL、统计学、Python/R/ SPSS、思维导图等，如果精力允许的话，还可以了解下AI，未来同质化的数据处理工作会逐步被AI取代。
我常用的是Excel。Excel的功能很强大，比如求和，除了基础求和，实际还会使用分类求和、筛选求和、加权求和、带公式求和等。此外，要想胜任数据清洗、初步数据解读工作，还需要掌握筛选、分列、转换格式、去重、透视、数据有效性、生成图表等。
Excel入门容易，精通很难。很多人都说自己会excel，但150万的数据量，有人花1天处理完，有人花1周也没处理完，会与会也是不同的，方法不同，效率差异很大。感兴趣的小伙伴可以免费领取资料包，技能+实战，带你玩转Excel。
②了解数据分析的思路
以统计报表为例，传统输出报表的步骤：设计表格——找相关方填数——汇总评审后交付。报表表头固化，如变化需重新开发。
数据分析师输出报表的步骤：根据报表需求后，先分析报表涉及的数据字段——明确数据来源——拿到原始的底层数据明细——数据清洗，这个过程也是对底层数据进行评审的过程，从中可以发现很多业务流程bug——整理出报表所需的数据明细表——透视自动生成动态报表。业务需求发生变化时，只要拿到的底层数据不变，可以快读进行动态调整。
③掌握业务知识
数据分析的本质通过高效的技术手段解决业务问题，举一个我的亲身经历：
公司开发智能驾驶舱，到了数据验证阶段，牵头部门发现一组数据和线下报表始终差异巨大，很多同事筛查无果后找到我。
我拿到报表后，问了三个问题：问题1：统计方式是求和还是计数；问题2：统计范围包括哪些业务；问题3：统计范围包括哪些产品。
三个问题解决之后，线上线下数据准确率由50%提升到了98%。试想一下，如果我不懂这块业务，会再多的分析工具也没办法解决问题。
④建立面向客户的思维模式
我见过很多甩锅式的数据分析师，对业务一窍不通，也没有意识去了解业务，停留在自己的一亩三分地。遇到问题之后，永远想的是先找别人的原因，是输入方没把需求说清楚、是别的组没配合他们、是整个流程不规范，各式各样的理由都有。
这种行为本质是让客户迁就他，而不是他去为客户解决问题。好的数据分析师会在与客户的交流中，搞清楚该客户的需求，遇到问题先进行自测，再和客户确认，并根据问题提出自己的解决方案。
⑤具备项目经理和产品经理的能力
随着数据分析的工作深入，往往涉及面广、流程复杂，经常以项目的形式开展。从业人员要具备项目经理的能力，能够从项目可行性分析、项目组织、项目计划、项目进展跟踪、风险管控、项目验收各个阶段深度参与；也需要具备产品经理的能力，能够准确将用户需求转化为产品需求，推动产品开发落地。
（3）提升大数据分析能力的途径
第一阶段：搜集碎片化知识。
刚刚接触大数据，什么都觉得新鲜，很容易“乱花渐欲迷人眼”，这个阶段讲究的就是“多”。信息收集得越多越好。
可以通过各种途径搜集信息，包括不限于文章、视频、直播间等等，反正大数据时代，你只要搜一个知识点，很快会给你推送更多相关知识。如果条件允许，也可以和专业人士交流。
第二阶段：建立体系化的知识架构。搜集了一堆碎片化信息后，搭建知识架构是最耗费时间精力的。需要自行整理知识点，搭建基础框架，有针对性地再去搜集相应知识。
这个阶段如果逻辑思维强、学习能力强、精力允许，可以自学；也可以报班。不过有一点需要注意，报班不是万能的，老师的知识+自己的思考，才能定制最适合自己的知识架构。
第三阶段：专项提升能力
无论是IT技术、数据分析思维、还是项目管理思维，都是熟能生巧，一定要多动手多练习。
特别是技术类的能力提升，比如Excel、SQL、Python，在没有实操机会的情况下自学难度太大，建议该报班报班，该买书买书。帮助快速搭建体系知识。
无论你是刚入职场、还是想转型、亦或是陷入瓶颈，要想在这个领域职业生涯更长些，都建议多了解、多思考，建立系统的知识架构后再专项突破。感到迷茫的小伙伴，可以听听下面的直播课，数据分析大咖为你答疑解惑。
总结：
1.从国家的重视程度和行业的需求程度看，大数据将仍然是未来很长一段时间的热门板块。
2.大数据就业覆盖面广，无论技术还是业务领域都可以深耕。
3.未来对大数据从业人员的门槛也会越来越高。个人要提升转变思维、充实能力，选择自己合适的赛道深耕，并逐渐成为行业需要的复合型人才。
我会持续分享数据分析知识、职场tips，麻烦看到这里的小伙伴点赞关注，职场路上我们一起进步！
二、大数据分析如何创业？
基本分析
大数据总归到底是一种分析工具，并不能确保100%有用，但是却能反映出一种网络社会关注的热点，把握住了热点成功的概率相对大一些。
卖点1——卖数据
比如你是商家要做广告，但是在那个平台做广告好呢？是百度还是其他公司的网站呢？那个网站性价比比较高呢？这个可以通过大数据决解。再比如你是商家，可以通过大数据知道现在消费者最关心商品和最关心的服务和要求。
卖点2——卖数据分析
通过数据处理分析后得出的趋势分析，比如搜索股票数据的人越来越多是不是证明市场越来越火爆，进入牛市概率大，反之则可能是熊市。
卖点3——某个行业数据分析
比如上面说的股市，还可以通过每个行业的股票代码名称进行趋势分析，越多人搜索的行业当然是热点，可以做成一套数据分析软件动态更新收费。
卖点4——客户要求定制的数据
可以按照客户的要求，卖一些客户需求的数据或者经过加工的大数据处理软件。
最后总结
因此总的来说大数据主要有3个卖点：一是卖数据；二是卖数据分析；三是卖客户定制数据。
三、大数据分析考研如何？
你可以重点考虑应用统计硕士的大数据分析方向。 至于择校，你可以重点考虑中央财经大学等。中央财经大学在国内最早发起大数据分析硕士培养，与北京大学、中科院大学、中国人民大学、首都经济贸易大学共同举办。
四、cbda大数据分析前景如何？
前景很不错。大数据作为一种重要的战略资产，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还有利于推动国民经济发展。 大数据是指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，一般以“太字节”为单位，大数据之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。信息管理专家涂子沛在其专著中如是定义大数据。
五、如何用大数据分析股票？
用大数据分析股票需要做到以下三步：
第一步，从行业角度去跟踪大数据变化，比如：行业新闻、行业动态等等，因为它会对整个行业板块上市公司都会造成影响。就像当年的“毒奶粉”事件，这种新闻对乳制品的上市公司构成非常强有力的影响。
第二步，从公司的基本面出发，追踪其经营管理层人员更替、经营范围变更、财务报表的变化、年报、季报、月报等。这些大数据，不需要太多的精力，就能跟上，很容易通过各种软件获得，几乎大同小异，但是一定要注意小细节的变更。
第三步，从公司的股价下手，因为不是所有的动态数据都能及时反应在基本面或行业上的。
六、oppo手机如何关闭大数据分析？
1.
首先第一步就是打开oppo手机主界面，然后下拉状态栏;
2.
然后第二步就是在桌面找到设置选项;
3.
接着选择双卡与移动网络，之后找到互联网大数据分析，最后点击关闭即可。仅参考
七、如何考大数据分析师？
报考大数据分析师证书的流程一般包括以下几个步骤：
首先，了解相关考试要求和报名时间，可以通过官方网站或相关机构了解。
其次，准备相关材料，如身份证、学历证明、报名费等。
然后，填写报名表并缴纳报名费，可以选择线上或线下报名方式。
接下来，参加考试，根据考试安排前往指定考点进行笔试或机考。
最后，等待成绩公布和证书领取，一般会在一定时间内公布成绩并发放证书。需要注意的是，具体流程可能会因地区和考试机构而有所不同，建议提前了解并按要求完成报考流程。
八、大数据分析师就业和发展前景？
大数据分析师的就业和发展前景非常好。
大数据分析师是比较新兴的行业，虽然概念在中国有10年左右了，但真正开始做也就是这几年，现在主要是大公司在做，就业前景还不错，现在这方面的专业人才比较欠缺。
九、大数据分析原理？
把隐藏在一些看是杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律
十、bms大数据分析？
bms即电池管理系统，是电池与用户之间的纽带，主要对象是二次电池。
bms主要就是为了能够提高电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可用于电动汽车，电瓶车，机器人，无人机等。
此外，bms还是电脑音乐游戏文件通用的一种存储格式和新一代的电信业务管理系统名。
bms可用于电动汽车，水下机器人等。
一般而言bms要实现以下几个功能：
(1)准确估测SOC：
准确估测动力电池组的荷电状态 (State of Charge，即SOC)，即电池剩余电量；
保证SOC维持在合理的范围内，防止由于过充电或过放电对电池造成损伤，并随时显示混合动力汽车储能电池的剩余能量，即储能电池的荷电状态。
(2)动态监测：
在电池充放电过程中，实时采集电动汽车蓄电池组中的每块电池的端电压和温度、充放电电流及电池包总电压，防止电池发生过充电或过放电现象。
同时能够及时给出电池状况，挑选出有问题的电池，保持整组电池运行的可靠性和高效性，使剩余电量估计模型的实现成为可能。
除此以外，还要建立每块电池的使用历史档案，为进一步优化和开发新型电、充电器、电动机等提供资料，为离线分析系统故障提供依据。
电池充放电的过程通常会采用精度更高、稳定性更好的电流传感器来进行实时检测，一般电流根据BMS的前端电流大小不同，来选择相应的传感器量程进行接近。
以400A为例，通常采用开环原理，国内外的厂家均采用可以耐低温、高温、强震的JCE400-ASS电流传感器，选择传感器时需要满足精度高，响应时间快的特点
(3)电池间的均衡：
即为单体电池均衡充电，使电池组中各个电池都达到均衡一致的状态。
均衡技术是目前世界正在致力研究与开发的一项电池能量管理系统的关键技术。
