若何应用数据

在我们分析应用数据分析和可视化对象的技恋人员的相干技能时，我们发明总体上需求最大年夜的是Python、SQL和关系型数据库，其次是Hadoop和Java。当局行业最须要的是会Python的人才，其次是关系型数据库的人才，而医疗健康/医疗科技最须要的事SQL的人才。

在若何获取数据来源的问题中，数据仓库/数据集市是最多的答复，在零售行业最为明显。虚拟结合/糅合(Virtual federation/mashup，即时混淆数据而不移入仓库)在医疗健康/医疗科技、科技/软件和当局行业应用的最多。

Kafka和Spark是分析流数据最常用的技巧，在我们的查询拜访中，这两个技巧占流数据分析的65%以上。科技/软件行业是应用Kafka的重要行业，其次是金融办事。当局中最广泛的是应用Confluence。

大年夜数据分析的必备技巧

大年夜数据的价值地点

衡量大年夜数据的价值有四个方面：精确性、及时性、多样性和数据量。精确性指的是数据接近“本相”的程度，及时性指的是数据收集和分析的速度，多样性指的是构造豢?浊构造化数据的多种来源和类型，数据量指的是可以或许收集和分析的总数据量。我们经由过程懂得付啦皿业看重这四个方面的哪几个方面，来深刻懂得数据分析是若何影响公司营业的。

大年夜整体来看，衡量数据的价值最重要的方面是精确性，这并不令人不测，因为没有真实的数据，那么分析结不雅就没有任何意义。其次重要的是多样性，这注解无论什么行业，做数据分析和可视化必须要结合多种来源和类型的数据，才能更好的供给企业所需的看法。及时性是最不重要的，这注解典范的贸易数据获取是否及时并不影响分析的结不雅和营业的决定计划，这也是流数据分析相对少的原因之一。但及时性对于科技/软件和制造业来说倒是最有价值的。

总之，为了更好的给企业供给贸易价值，数据分析和可视化对象越来越多的应用在日常工作中，给营业分析师和治理人员供给所需的信息。这些信息平日嵌入到临盆情况的应用法度榜样或自力的BI应用中，并经由过程仪表盘进行操作。我们经由过程这个调研欲望可以给企业一个直不雅的感触感染，让各个行业的大年夜业人员都懂得到大年夜数据分析技巧已经成长到什么程度以及采取度若何，在往后采取这些新技巧或拓展大年夜数据收集、存储、分析和可视化应用时，有一个参考。

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本文标题：875名受访者得出6条重要结论，解析数据分析和可视化应用的现状

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