核心业务数据训练是什么,核心数据如何获得

1. 大数据时代，数据的核心价值体现在哪里？掌握大数据技术的高端人才，发展机遇有多大？
2. 如何学习数据分析？

大数据时代，数据的核心价值体现在哪里？掌握大数据技术的高端人才，发展机遇有多大？

首先感谢邀请，大数据时代数据的核心在于数据的清洗和整理，以及对数据变现的一个整体规划，所谓掌握大数据的高端人才，这里的高端用词有些不是特别的恰当。当所有人遇到大数据这三个字的时候都认为这是一个非常高级而且高端的一件事情，实际上大数据在处理的过程中应当是从最小的办公文件或办公文档开始，所谓的大数据也并没有一个精准的数据来衡量多少数据才叫大？

但是对于这个掌握了大数据分析的人才来讲它们的发展机遇是肯定的，至少在未来的三年以内，大数据和数据分析以及人工智能所依靠的都是需要数据的支撑，已经目前最火热的新媒体以及区块链都是依据数据的，那么由此而来，我们就可以看见数据的重要性占据了核心重要地位也就是阿里巴巴为什么要去做云计算的一个过程也就是为什么他们要花很大精力去做这个云计算以及大数据核心领域的东西，所以到目前为止，整个阿里巴巴都是这样子来说的，他们认为赚钱的领域仍然还是阿里巴巴的传统商务平台，但是这个云计算并没有赚钱，但是他赚了技术和吆喝的资本！

毕达哥拉斯说数是万物的本源，物联网的快速发展使得数据的***集、传输、存贮变得如此之便捷与低廉，数据世界已成为独立于传统物理世界和人类社会的第三空间，是分析、完善客观和主观世界的重要支撑。

大数据分析的本质就是人工智能技术，只有AI技术才能实现数据价值的挖掘与变现，才能实现产业的重构、经济的重构。

谢谢邀请！

大数据的核心是数据价值化，数据价值化体现在数据分析和应用两个主要方面，下面对这两个方面内容做一个简单的描述。

首先看一下什么是数据分析，数据分析简单的说就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律，通过不同的呈现方式把分析的结果给呈现出来，从而***使用者做出各种决策。早期的数据分析有一种说法叫做透过现象看本质，这是一个典型的小数据重因果的分析方式，在大数据时代背景下，数据分析不仅看重因果关系，也看重相关关系，因为相关关系本身也存在一定的因果关系，也可以***使用者做出各种决策。

数据分析是一个比较复杂的过程，需要相关从业者具备扎实的数学基础，目前***用机器学习的方式进行数据分析也是一个重要的趋势，这就要求数据分析工程师具备算法设计和算法实现的能力，当然还需要对算法进行验证。

接下来看一下大数据应用，大数据应用简单的说有两个方面，一方面是给人用的，另一方面是给智能体用的。大数据给人用的方面比较好理解，比如数据分析的结果通过各种呈现方式呈现出来，可以是静态的图表，也可以是动态的呈现方式。大数据另一个重要的应用是应用于人工智能领域，目前人工智能领域的研究（一部分）正在转换到以大数据为基础进行落地研发，因为大数据与人工智能的关系非常密切，可以说大数据是人工智能的基础，比如在机器学习领域就需要大量的场景数据对智能体进行训练，数据从某种程度上决定了智能体的智能程度。

目前大数据的研发也正在从基础的大数据底层研发向大数据应用领域过渡，大数据与人工智能的结合也越来越紧密，相关的大数据人才在未来大数据的应用领域将扮演重要的角色，发展机遇也不仅仅在大数据领域，在物联网、人工智能、云计算、区块链等领域都有广阔的发展空间。

大数据是我的主要研究内容之一，目前我也在带大数据方向的研究生，对大数据技术感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

如何学习数据分析？

谢邀

现在发达城市北上广，已经开始用大数据，运做基金了。而且门槛很高，必须金融和计算机的本科以上人员，研究生择优录取。

可见大数据，发展的力度。很多人不知道大数据怎么交易股票，这这里简单说下，现在好多券商软件支持，大数据自动化交易，也就是说，当你编写好自己的预期策略后，由程序根据你的策略实行，自动化交易。现在名声仅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大数据量化交易的先驱，他名下的大奖章基金，就是根据大数据量化交易运行。

大数据量化交易，可以实现。一天成百上千次此交易，只要资金允许。这也是发达发达城市为什么着重研究的对象。还有大数据是未来的趋势。电脑在对市场热度的分析，要强于人工识别。但是论单个交易，人工肯定强于电脑，但是从现在的基金规模来看。电脑交易是主要趋势。不管多厉害的基金经理，精力都是有限的。

目前的大数据都是借助python为主要语言编写的，感兴趣的可以看看相关方面的学习。券商对自动化交易的资金，一般是5w门槛。所以，随着市场的发展。大数据量化交易，会慢慢普及。

以上就是本人对大数据的看法，喜欢的可以加个关注，点个赞。

学习数据分析可以遵循以下步骤：

1. 学习基础数学和统计学知识。数据分析需要掌握一定的数学和统计学知识，包括概率、***设检验、回归分析等。
2. 学习数据分析工具。掌握一些数据分析工具，如Excel、Python、R等，可以帮助你更好地进行数据分析。
3. 学习数据可视化。学习数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，可以将数据分析结果以图形化的方式呈现出来，更加直观地展示数据分析结果。
4. 学习实践案例。通过学习实际的数据分析案例，可以更好地理解数据分析的应用场景和方法。
5. 参加培训课程。参加一些数据分析相关的培训课程，可以加速学习过程并且获得实践经验。
6. 扩展阅读。阅读相关的书籍、文章、博客等，可以帮助你了解更多的数据分析知识和技能。
7. 实践练习。通过实践练习，将学到的知识应用到实际项目中，进一步巩固和提高数据分析能力。

优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。

市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。

第一周：Excel学习掌握

如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。

了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。

重中之重是学会vlookup和数据***表。这两个对后续的数据转换有帮助。

学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。

学会数据***表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。

这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。

网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。

很高兴回答您的问题。

作为一个数据分析师，结合工作我谈谈我自己的看法。

首先，做数据分析首先得学习数据库，比较数据是最基本的***。

其次，是数据分析相关的理论，为建模或者进行进一步分析打基础。代数和统计知识要求较高。

再次，学习各种软件。Excel是最最最基本的工具，各种函数、插件的学习;SPSS、R至少掌握一种吧，个人认为SPSS更容易上手，当然每个行业有自己相对认可的工具;Python建议掌握，很强大的工具，清洗数据、建模、可视化、爬虫等等都可以完成。最后建议掌握一个可视化软件比如Tableau。当然分析完需要写报告，不管文字功底、概括能力、审美能力，都是有要求的。

最后，模型学习，这个没的说，要知道每个模型是用来干什么，比如决策树做画像是经常会用到的。

特别想说一点，数据分析不能只看数据，还要相对了解业务，脱离业务的数据分析什么都不是。

希望对您有帮助。

一、数据分析前世今生

近年来，越来越多的企业开始出现数据分析师这个岗位，无非可以分为技术类和非技术类，技术类要运用算法搭建模型，非技术类对模型结果进行可视化展现、数据报告撰写等。

二、数据分析的未来

不要把自己单纯地定义为一名数据分析师，企业不乏做表的（初级数据分析师）、搞模型的（高级数据分析师），财务做报表更厉害，程序员比你更容易上手。数据分析一定是一项必备技能，就和PPT、Excel一样，它是来***工作的，而不是工作的全部。

三、学习路线

技术：

Excel

SQL