pythonetl開發

1. 為什麼要用etl工具自己手動寫腳本然後運行不是也可以么

成品ETL工具與手工寫腳本之比較：
一、靈活性來講：ETL工具比較靈活，需要在此平台上設置規則定義，前期是需要工具先前必須已有支持功能，如果需要擴展，要ETL工具源廠商開發。而自己寫腳本只需先前好好調研需求，自己寫能實現的功能即可。俗話說得好「求人不如求己」哈哈哈！

二、難易度：ETL工具相對上手比較容易，工程師只需具備兩個必要條件：1 、對資料庫熟悉 2、對客戶的業務邏輯了解。手動寫腳本呢？不僅要具備操作ETL工具的條件，還要必須有一定技術水平。

三、後期管理與維護：ETL工具非常容易，這點上是用工具的最給力的優勢。可能也是ETL工具誕生的緣由吧！原因：人力少不說，如有新的需求，只需稍加改動，圖形配置定義即可。而手工編碼呢？較難。需要重又開發寫程序，隨著數據信息的日積月累，每日數據的遞增，更新。開發的速度趕不上需求的更新，嚴重到先前開發架構不合理甚至於有可能推倒重來的風險。如果取中間，既有圖形配置有兼具腳本開發功能，有款中國的Beeload/ BeeDI

四、性能和效率：這方面取決於多方面如：1、硬體：伺服器 CPU 內存 2、資料庫類型 數據類型 3、網路狀況 4 、ETL 工具的配置 設計。。。。。整體來說 工具屬於較高范疇，各家成熟ETL 不一致、各有千秋。手工寫腳本就要看編程者的水平啦！因人而異，如果直接在資料庫上寫存儲過興許比任何一家成品工具高得多。在性能上，工具當屬老美的informatica IBM 的DS

五、開發周期：工具只需操作上源廠商負責培訓，再把客戶目前需求了解透徹，周期很短，上線見效快。手工編碼不僅需要把客戶（當前）需求了解透徹，未來需求也要有所預測，再進行開發。這樣周期就不得而知了。

六、工作量：從上述些顯然保守點得出：ETL工具屬中等，手工編碼屬較重。寫好程序還需大量測試工具，不斷修正BUG 與完善。成熟工具已把這些工具先前做過了，即使有，也是可以容忍個別，源廠商可以分擔修正。

七、投入成本價格：ETL工具前期成本投入較多,鈔票先付。後期維護成本相對低。編寫腳本，先期投入人力（工程師的工薪）中期大量測試人力，後期維護人力（工程師的工薪）看似相對較低。貌似不要票子的開源滴ETL工具 Kettle，後期才付費（服務費與培訓費）

總之不管是用工具還是自己寫腳本，要全盤考慮，根據各自項目大小，成本，願意付出哪部分，適合的才是最佳滴！

2. 大數據開發人員到企業幹些什麼工作

大數據技術人員有三大就業方向和十大職位：
三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
一、ETL研發
ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

二、Hadoop開發
Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。
三、可視化（前端展現）工具開發
新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。
可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。
四、信息架構開發
信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。
五、數據倉庫研究
數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。
六、OLAP開發
OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。
七、數據科學研究
數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。
數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。
八、數據預測（數據挖掘）分析
預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。
九、企業數據管理
數據管理的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。

十、數據安全研究
數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。

3. 如何利用python進行數據分析

作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者，所以本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。本書適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。
•將IPython這個互動式Shell作為你的首要開發環境。
•學習NumPy（Numerical Python）的基礎和高級知識。
•從pandas庫的數據分析工具開始。
•利用高性能工具對數據進行載入、清理、轉換、合並以及重塑。
•利用matplotlib創建散點圖以及靜態或互動式的可視化結果。
•利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作。
•處理各種各樣的時間序列數據。
•通過詳細的案例學習如何解決Web分析、社會科學、金融學以及經•濟學等領域的問題。

4. python數據分析師需要掌握什麼技能

首先是基礎篇
1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、復雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表（類似於BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等復雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最後，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。
2. SQL（資料庫）

我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
3. 統計學基礎
數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等。
4、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什麼工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目瞭然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。
進階階段需要掌握的：

1、系統的學好統計學
純粹的機器學習講究演算法預測能力和實現，但是統計一直就強調「可解釋性」。比如說，針對今天微博股票發行就上升20%，你把你的兩個預測股票上漲還是下跌的model套在新浪的例子上，然後給你的上司看。統計學就是這樣的作用。
數據挖掘相關的統計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）
定量方法（時間軸分析、概率模型、優化）
決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析）
樹立競爭優勢的分析（通過項目和成功案例學習基本的分析理念）
資料庫入門（數據模型、資料庫設計）
預測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數回歸、統計流程式控制制）
數據管理（ETL（Extract、Transform、Load）、數據治理、管理責任、元數據）
優化與啟發（整數計劃法、非線性計劃法、局部探索法、超啟發（模擬退火、遺傳演算法））
大數據分析（非結構化數據概念的學習、MapRece技術、大數據分析方法）
數據挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關聯性規則、因子分析、存活時間分析）
其他，以下任選兩門（社交網路、文本分析、Web分析、財務分析、服務業中的分析、能源、健康醫療、供應鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）
風險分析與運營分析的計算機模擬
軟體層面的分析學（組織層面的分析課題、IT與業務用戶、變革管理、數據課題、結果的展現與傳達方法）
2、掌握AI Machine Learning演算法，會用工具（比如Python/R）進行建模。
傳統的BI分析能回答過去發生了什麼？現在正在發生什麼？但對於未來會發生什麼？必須靠演算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經內置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數據挖掘工具。另外大數據之間隱藏的關系，靠傳統工具人工分析是不可能做到的，這時候交由演算法去實現，無疑會有更多的驚喜。
其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境「R」備受矚目。R的強項不僅在於其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，並可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包擴展機制，通過導入擴展包就可以使用標准狀態下所不支持的函數和數據集。R語言雖然功能強大，但是學習曲線較為陡峭，個人建議從python入手，擁有豐富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望對你有所幫助

5. 為什麼那麼多人關注Python的發展前景和方向

網路CEO曾表述：靠移動互聯網的風口現已沒有可能再出現獨角獸了，由於市場現已進入了一個相對平穩的發展階段，互聯網人口滲透率現已超過了50%。而未來的機會在人工智慧。確實互聯網巨頭公司在人工智慧領域投入顯著增大，都力求做人工智慧時代的「帶頭大哥」。 人工智慧的首選編程語言就是python。Python作為一門編程言語，其魅力遠超C#，java,C,C++，它被昵稱為「膠水言語」，更被酷愛它的程序員譽為「美麗的」編程言語。從雲端、客戶端，到物聯網終端，python應用無處不在。近年來各專業機構和媒體對編程語言排名，Python排名始終靠前並呈上升的趨勢，相信小夥伴們已經看到了目前AI的開展力度了，隨著人工智慧時代的降臨， Python作為人工智慧的黃金語言，不能不火爆。未來Python的主要發展方向及對應的薪金：
一、人工智慧。人工智慧（AI）薪資高的月薪50K以上早有報道，而Python正是人工智慧方向首選的黃金語言。現在在拉勾網上，人工智慧工程師的招聘起薪普遍在20K-35K。當然，如果是初級工程師，起薪也已經超過了12500元/月。
二、大數據。我們目前正處於大數據時代，Python這門語言在大數據上比Java更加有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好地和大數據對接可以看到，用Python做大數據的薪資也至少是20K以上了，大數據持續火爆，未來做大數據工程師，薪資還將逐漸上漲。
三、網路爬蟲工程師。數據是大數據的源頭，網路爬蟲作為數據採集的利器，大有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
四、Python web全棧工程師。全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)。全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才，而Python web全棧工程師薪資基本上都會高出20K。所以如果你能力足夠，首選就是Python web全棧工程師。
五、Python自動化運維。運維工作者對Python的需求很大，小夥伴們快快行動起來吧，學習Python自動化運維也能有個10k-15k的工資。
六、Python自動化測試。Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關系的，它可以發揮出巨大的優勢，用Python測試也可以說是測試人員

6. 數據分析員用python做數據分析是怎麼回事，需要用到python中的那些內容，具體是怎麼操作的

大數據！大數據！其實是離不開數據二字，但是總體來講，自己之前對數據的認知是不太夠的，更多是在關注技術的提升上。換句話講，自己是在做技術，這些技術處理的是數據，而不能算是自己是在做數據的。大規模數據的處理是一個非常大的課題，但是這一點更偏向於是搞技術的。

與數據分析相關的Python庫很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，數據分析的操作包括數據的導入和導出、數據篩選、數據描述、數據處理、統計分析、可視化等等。接下來我們看一下如何利用Python完成數據的分析。
生成數據表
常見的生成方法有兩種，第一種是導入外部數據，第二種是直接寫入數據，Python支持從多種類型的數據導入。在開始使用Python進行數據導入前需要先導入pandas庫，為了方便起見，我們也同時導入Numpy庫。代碼是最簡模式，裡面有很多可選參數設置，例如列名稱、索引列、數據格式等等。
檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Isnull是Python中檢驗空值的函數，你可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。
數據表清洗
Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_plicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。
數據預處理
數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。
數據提取
主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提起數據以外，還可以按具體的條件進行數據，比如使用loc和isin兩個函數配合使用，按指定條件對數據進行提取。
數據篩選匯總
Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。groupby是進行分類匯總的函數，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。

7. R，Python，Scala 和 Java，到底該使用哪一種大數據編程語言

哪一種都行，Python適用於腳本，網路和爬蟲，Java適用網路，商業和游戲，r適用於腳本和網路

8. 大數據用什麼語言開發

目前全世界的開發人員，編碼人員和軟體工程師都使用許多編程語言。根據一項調查，計算機語言的總數總計達9000種。但是，如今，其中只有50種編程語言是首選。

編程語言會根據大數據和AI等行業而有所不同。科技市場由大數據主導，因此，如果作為大數據專業人士，必須學習最重要的編程語言。

大數據中最喜歡的編程語言：

Python

Python在全球擁有500萬用戶，目前被其視為開發人員最常用的編程語言之一。讓我們感受到Python是未來流行編程的是，世界上一些成功的公司選擇Python編程語言進行產品開發，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix，Dropbox，Reddit和Pinterest，而且初學者和專業人員都認為Python是一種功能強大的語言。

Python由Guido van Rossum於1991年開發，Python成為程序員第一個學習入門級編程語言。

Python最適合針對大數據職業的技術專業人員，將在數據分析，Web應用程序或統計代碼與生產資料庫集成一起時，Python成為了最佳選擇。此外，它還具有強大的庫軟體包作為後盾，可幫助滿足大數據和分析需求，使其成為大數據愛好者的首選。Pandas，NumPy，SciPy，Matplotlib，Theano，SymPy，Scikit學習是大數據中最常用的一些庫。

R

R編程語言為數據表示提供了多種圖形功能，例如條形圖，餅圖，時間序列，點圖，3D表面，圖像圖，地圖，散點圖等。藉助R語言，可以輕松地自定義圖形並開發新鮮個性的圖形。

R語言由Ross Ihaka和Robert Gentleman編寫；但是，它現在是由R開發核心團隊開發的。它是一種可編程語言，有助於有效地存儲和處理數據。R不是資料庫，而是一種可以輕松連接到資料庫管理系統（DBMS）的語言。R可以輕松連接到excel和MS Office，但它本身不提供任何電子表格數據視圖。編程語言是數據分析的理想選擇，它有助於訪問分析結果的所有領域，並與分析方法結合使用，從而得出對公司重要的肯定結論。

Scala

Scala是金融行業主要使用的一種開源高級編程語言。Scala特點是可確保其在大數據可用性方面的重要性。

Apache Spark是用於大數據應用程序的集群計算框架，是用Scala編寫的。大數據專業人員需要在Scala中具有深入的知識和動手經驗。

Java

Java進入技術行業已有一段時間了，自Java誕生以來，它就以其在數據科學技術中的多功能性而聞名。值得注意的是，用於處理和存儲大數據應用程序的開源框架Hadoop HDFS已完全用Java編寫。Java被廣泛用於構建各種ETL應用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，這些應用程序用於運行數據提取，數據轉換以及在大數據環境中的載入。

收入最高的編程語言

根據Stack Overflow的調查，Scala，Go和Objective-C是目前豐厚報酬的編程語言。

• Scala– 150,000美元

• java– 120,000美元

• Python– 120,000

• R – 109,000美元

Twitter，Airbnb，Verizon和Apple等公司都使用Scala。因此，使其成為收入最高的編程語言是完全有符合現實的。

今天有超過250種編程語言，盡管有多種語言可供選擇，但多數開發者認為Python仍然是贏家，擁有70,000多個庫和820萬用戶。除了Python，你還需要不斷提高自己的技能並學習新的編程語言，以保持與行業的聯系。

9. ETL工程師要學什麼

技術方面：需要學習使用數據源、目標端工具的基本使用（如 oracle MySQL hive等）;需要學習etl工具的安裝配置常用錯誤解決（如 kettle DataStage infa sqoop datax等）

理論方面：懂得數倉分層架構，維度建模等。

從ETL的字面來看，它主要包含三大階段，分別是數據抽取、數據轉換、數據載入。

1.數據抽取

這個階段的主要目標是匯總多種數據源，為下一步的轉換做准備。

2.數據轉換

這個階段是ETL的核心環節，也是最復雜的環節。它的主要目標是將抽取到的各種數據，進行數據的清洗、格式的轉換、缺失值填補、剔除重復等操作，最終得到一份格式統一、高度結構化、數據質量高、兼容性好的數據，為後續的分析決策提供可靠的數據支持。

3.數據載入

這個階段的主要目標是把數據載入至目的地，比如數據倉庫中。通常的做法是，將處理好的數據寫成特定格式（如parquet、csv等）的文件，然後再把文件掛載到指定的表分區上。也有些表的數據量很小，不會採用分區表，而是直接生成最終的數據表。

了解了ETL這部分的工作主要做什麼，接下來再來說作為ETL工程師需要具備哪些技能，這些也就是需要學習的重點——

1、精通SQL語言，具備存儲過程開發能力，能熟練進行SQL查詢優化；

2、熟悉Hive數據倉庫設計，了解數據倉庫模型及思想、維度建模思想，了解數據倉庫；

3、熟悉Hadoop、Spark、Flink、Kafka等相關技術；

4、熟練Python、Java中至少一種語言；

5、熟悉Mysql、Nosql等常見資料庫。

10. 大數據專業主要學習什麼語言

大數據專業需要學習哪些技術：

一、編程語言

想要學習大數據技術，首先要掌握一門基礎編程語言。Java編程語言的使用率最廣泛，因此就業機會會更多一些，而Python編程語言正在高速推廣應用中，同時學習Python的就業方向會更多一些。

二、Linux

學習大數據一定要掌握一定的Linux技術知識，不要求技術水平達到就業的層次，但是一定要掌握Linux系統的基本操作。能夠處理在實際工作中遇到的相關問題。

三、SQL

大數據的特點就是數據量非常大，因此大數據的核心之一就是數據倉儲相關工作。因此大數據工作對於資料庫要求是非常的高。甚至很多公司單獨設置資料庫開發工程師。

四、Hadoop

Hadoop是分布式系統的基礎框架，以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。具有高可靠性、高擴展性、高效性、高容錯性、低成本等優點，從事大數據相關工作Hadoop是必學的知識點。

五、Spark

Spark是專門為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。可以用它來完成各種各樣的運算，包括SQL查詢、文本處理、機器學習等等。

六、機器學習

機器學習是目前人工智慧領域的核心技術，在大數據專業中也有非常廣泛的引用。在演算法和自動化的發展過程中，機器學習扮演著非常重要的角色。可以大大拓展自己的就業方向。

互聯網行業里大數據和雲智能是當下最重要板塊，企業藉助大數據技術不僅能避免企業發展時會面臨的各種風險，更能解決發展過程中所遇到的種種難題。近些年來大數據的公司越來越多，但是大數據人才需求還存在著很大缺口，為了響應市場需求未來我國還會需要更多的大數據人才。網路、阿里、京東等互聯網高企依仗自身的強大技術和數據優勢，均已將大數據作為企業的重要戰略部署。

大數據專業未來就業方向解析：

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL.

二、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。

八、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

大數據的特點就是能夠靈活、快速、高效的響應各種市場需求。大數據的受眾領域非常廣泛，不僅改善著人們的社會活動和生活方式，運用好大數據技術還能為企業帶了更多的商機和商業價值。大數據不僅與IT行業關系密切，眾多行業都已經開始了大數據運營的布局，例如金融、醫療、政府等。撼地大數據就是以大數據技術為基礎研發出了屬於自己的大數據數智招商系統，為產業招商打造了一個精準招商服務雲平台，極大的改善了現階段產業園招商難的窘境。