找出過去事件的特征，最大的作用是可以幫助企業更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡，就能夠了解這個人，并預測他的行為。“你可以知道他是什么樣的人、他的年紀、興趣愛好，是不是互聯網付費用戶、喜歡玩什么類型的游戲，平常喜歡在網上做什么事情。”騰訊云計算有限公司北京研發中心總經理鄭立峰說。下一步到了業務層面，就可以針對各類人群推薦相關服務，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的業務模式，比如微信的電影票業務。

2.預測未來可能發生的事情

通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。在阿里媽媽的營銷平臺上，工程師正試圖通過引入氣象數據來幫助淘寶賣家做生意。“比如今年夏天不熱，很可能某些產品就沒有去年暢銷，除了空調、電扇，背心、游泳衣等都可能會受其影響。那么我們就會建立氣象數據和銷售數據之間的關系，找到與之相關的品類，提前警示賣家周轉庫存。”薛貴榮說。

在百度，沈志勇支持“百度預測”部分產品的模型研發，試圖用大數據為更廣泛的人群服務。已經上線的包括世界杯預測、高考預測、景點預測等。以百度景點預測為例，大數據工程師需要收集所有可能影響一段時間內景點人流量的關鍵因素進行預測，并為全國各個景點未來的擁擠度分級—在接下來的若干天時間里，它究竟是暢通、擁擠，還是一般擁擠?

3.找出最優化的結果

根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。

以騰訊來說，鄭立峰認為能反映大數據工程師工作的最簡單直接的例子就是選項測試(AB Test)，即幫助產品經理在A、B兩個備選方案中做出選擇。在過去，決策者只能依據經驗進行判斷，但如今大數據工程師可以通過大范圍地實時測試—比如，在社交網絡產品的例子中，讓一半用戶看到A界面，另一半使用B界面，觀察統計一段時間內的點擊率和轉化率，以此幫助市場部做出最終選擇。

6. 企業級大數據平臺構建:架構與實現

就業難。

數據科學與大數據就業方向包括：在IT企業從事大數據系統架構師、大數據系統分析師、hadoop開發工程師等職業；考取軟件工程，計算機科學與技術，應用統計學等專業的研究生。

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

7. 大數據平臺基礎架構指南

您好，很開心為您解答。大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

大數據應用

大數據雖然孕育于信息通信技術，但它對社會、經濟、生活產生的影響絕不限于技術層面。更本質上，它是為我們看待世界提供了一種全新的方法，即決策行為將日益基于數據分析，而不是像過去更多憑借經驗和直覺。具體來講，大數據有以下作用。

1）對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。

云計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平臺。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值，大數據具有催生社會變革的能量。

2）大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。

在硬件與集成設備領域，大數據將對芯片、存儲產業產生重要影響，還將催生出一體化數據存儲處理服務器、內存計算等市場。

在軟件與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析技術、數據挖掘技術和軟件產品的發展。

3）大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從“業務驅動”向“數據驅動”轉變。

在商業領域，對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態并迅速做出應對，可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持，可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務。

在醫療領域，可提高診斷準確性和藥物有效性。

在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。

4）大數據時代，科學研究的方法手段將發生重大改變。例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法，在大數據時代，研究人員可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。

大數據涉及到各個行業，現在能學好大數據技術，加上自己持續的學習，高薪是肯定的。

8. 大數據平臺架構、每塊的功能介紹

大數據領域每年都會涌現出大量新的技術，大數據技術可以挖掘出大規模數據中隱藏的信息和知識，為人類社會經濟活動提供依據，提高各領域的運行效率，甚至提高整個社會經濟的集約化程度。那么大數據計算包含哪些結構層次

　　(1)統一數據基礎層

　　我們通過各種方式采集到的豐富數據，在清洗、結構化后進入統一的ODS數據基礎層。

　　其主要功能包括：

　　-同步：結構化數據增量或全量同步到數據中臺

　　-結構化：非結構化(日志)結構化處理并存儲到數據中臺

　　累積歷史、清洗：根據數據業務需求及稽核和審計要求保存歷史數據、數據清洗

　　在權責方面，所有數據應該在源頭統一，統一所有的數據基礎層，并由一個團隊負責和管控，其他團隊無權復制數據基礎層的數據。

　　(2)數據中間層

　　我們進行數據建模研發，并處理不因業務特別是組織架構變動而輕易轉移的數據中間層。包括DWD明細數據中間層和DWS匯總數據中間層。

　　其主要功能包括：

　　-組合相關和相似數據：采用明細寬表，復用關聯計算，減少數據掃描。

　　-公共指標統一加工：基于OneData體系構建命名規范、口徑一致和算法統一的統計指標，為上層數據產-品、應用和服務提供公共指標;建立邏輯匯總寬表;

　　-建立一致性維度：建立一致數據分析維度表，降低數據計算口徑、算法不統一的風險。

　　在權責方面，面向業務提供服務之前，由統一的團隊負責從業務中抽象出源于業務而又不同于業務的數據域，再主導統一建設數據中間層，包括側重明細數據預JOIN等處理的明細中間層、側重面向應用可復用維度和指標的匯總數據中間層。特別是要由團隊負責將核心業務數據統一加入數據中間層。允許部分業務數據有獨立的數據團隊按照統一的OneModel體系方法論建設數據體系，ODS數據基礎層和DWD+DWS數據中間層因其統一性和可復用性，被稱為數據公共層。

　　(3)數據應用層

　　在面向應用提供服務時，業務團隊或深入業務線的數據團隊有極大的自由度，只要依賴數據公共層，即可自由的建設ADS數據應用層。

　　其主要功能包括：

　　-個性化指標加工：不公用性;復雜性(指數型、比值型、排名型指標)

　　-基于應用的數據組裝：大寬表集市、橫表轉縱表、趨勢指標串

　　大數據技術包含哪些結構層次.中琛魔方大數據平臺(www.zcmorefun.com)表示不同功能的模塊組合成一個具有實際應用價值的大數據分析平臺，實現對各種業務的前瞻性預測和分析，為用戶提供統一的決策分析支持，從而更好地突出平臺本身的價值。