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让我谈谈大数据创业的未来。

从2月1日到2月18日（今天），共18天，我已经咨询了近100家大数据公司的产品后台，并讨论了十几位方位的数据从业人员和企业家。和***者一起，认真听取他们的分析，探索经验并交流未来的方向。这条路被分析了。

顺便说一句，本文将在多个平台上分发。因为每个平台的格式不同，所以我不做字体强调等操作，但是在文本中它是平滑的，没有更详细的分段，请尝试使人们一次阅读所有内容。

关于写作风格，一些***从业者可能不喜欢。我建议你不要低头。我的风格太夸张了。用翔实的数据和图表证明这种事情是经济学家的工作。这不是我们的事。我们要做的是，我们需要更多地了解演变过程，而不是规则下的现状。

为了做得好，工人必须首先提高他们的工具。当然，在调查过程中，我也悄悄磨练了自己的刀，悄悄建立了一支无限的团队。对于我自己的团队，我仍然充满信心，如果您有创业的梦想并且对大数据行业非常感兴趣，我希望我的个人经验和见解能为您提供一些指导。

此外，我还拜访了二三线城市的一些中小企业所有者。他们中的一些刚接触互联网，并认为电子商务是一件好事。实体有多坏？有人与我讨论了如何进行产业转型，并巧妙地弯腰抢了微信***。

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21世纪是数据时代。从2009年1月左右开始，美国对数据分析师的需求已开始大幅增长。因此，在美国，数据分析师已成为***热门的职业之一。

成为合格的DataAnalyst需要什么技术背景？成为数据分析师需要很多硬和软的技能。通常，所需的技能可以大致分为四类。

首先是对行业的知识和兴趣。作为合格的数据分析员，除了具有分析数据的能力外，更侧重于“ BusinessSense”，它可以帮助客户解决实际问题。

第二点是具有基本的统计分析和模型知识。因为数据分析师每天都在用统计数学技能来解释他们的一些问题。在数据分析中，线性回归和决策树是两个常用的基本统计模型。

第三点是将使用数据处理软件。此技能可以帮助数据分析人员节省一些时间来进行人工检测和分析，并为商业分析留出更多时间。另一方面，还可以减少一些人为错误。 SQL和EXCEL是我们通常提到的数据处理软件，它们通常用于少量数据的分析。 R和Python更具开源性和灵活性。现在，越来越多的公司希望其数据分析人员不仅可以使用SQL和EXCEL，而且还希望他们可以具有使用R和Python编写代码的更多功能。

***后一点是通用数据分析人员与数据分析人员之间的分界线，即沟通能力。面对老板，我们需要积极分享我们的想法，说服他，并证明我们的分析是正确和有价值的。面对客户，沟通技巧更为重要。由于许多客户没有相应的学术背景，因此他们可能不了解数学和统计信息，因此在这种情况下，我们需要用一种更易于理解的语言来解释数据分析结果。

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大数据行业的人才需求分析随着世界大数据行业的迅速崛起，国内互联网行业和IT行业的工企业已经进入大数据行业，新兴的初创企业也正在抓住大数据的创业机会，整个行业的发展。活跃于探索之初。但是，由于新兴产业人才培养的滞后和熟练技术人员的不足，未来大数据人才的短缺将成为制约行业发展的重要因素。 （一）大数据企业发展现状当前，中国的大数据产业正在建设一条比较完整的产业链。所有环节的主要产品和服务都是非常重要和必不可少的。其中，基本软件（数据库软件和分布式文件系统）和应用软件是大数据行业价值转换的重要部分。云计算在大数据的广泛应用中起着重要作用

1.基本的软件和硬件格局稳定性大数据时代对企业的存储体系结构和数据中心基础架构提出了挑战。为了更快，更好，更准确地按需存储数据，企业需要提高存储性能和计算能力。这些潜在需求的存在为存储和服务器提供商提供了很好的机会。