1. 怎样成为大数据人才
优秀的人才是成事的根本。当开始真正做事的时候，人们会发现：优秀的人才是短缺的。于是，竞争的高端变成了人才的竞争。对于大数据这样新兴的发展方向来说，更是如此。大数据的热头，今年虽然有被人工智能和虚拟现实掩盖的趋势，但其势头依然火热。而且更是超越了初始的噱头，走向广泛的工业实施。在今年的中国大数据产业峰会上，清华大学计算机系教授武永卫透露：未来3～5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。IDC估计，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。广义来说，在数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等方向，所需要的人才数量将更为巨大。
大数据的人才哪里来呢？
大数据是个应用性很强的行业。某些传统企业，他有大数据，却让数据睡大觉而不产生价值。而政府部门有数据，却把数据紧紧攥在自己手里，条块分割，无法被人利用。真正实践大数据的是一批用户量巨大的互联网企业。它们有能力收集到足够多的数据，分析所收集到的数据，从数据中挖掘出价值并且产生收益。实践出真知。这些企业拥有大数据的人才，也具有培养大数据人才的基本条件。他们应该成为培养大数据人才的黄埔军校。
企业的核心目标是要实现其商业价值，他们的主要精力是要贡献给核心目标。不过，作为行业的龙头企业，为这个行业的健康发展贡献力量是其社会责任。为社会培养人才，为企业储备力量，也是其应有的考虑。近年来很多互联网企业都不约而同地举办大数据分析竞赛。
从某些发达国家的经验来看，先进的企业与优秀的高校合作会带来意想不到的效果。高校拥有大量有潜力的学生，企业拥有行业发展前沿的课题和处理这些课题的物质条件，两相结合则推动了人才的培养和技术的发展。互联网企业拿出自己业务上的数据，提出分析的目标。而在高校中广泛征集分析方案，把自己的数据拿出来举行大数据分析竞赛。这不仅为在校的学生提供接触行业前沿问题的机会，也可以让学生通过实战来在战斗中成长。这不啻为一种培养高级人才的方式。
现在有一种风气，社会对某方面的人才有大量的需求，政府的关注、社会的舆论、培训机构的宣传、教育机构的躁动都蜂拥而至。大家都嗅到了发财的机会，市场看不见的手在这里发挥了显着的作用。从应急的角度，我们可以批量产生所需要的从业人员。不过，对于能够看清行业发展方向、推动行业技术进步、识别行业商业机遇的帅才，大规模集训是不起作用的。对于这些人才，我们更多的需要为他们创造宽松的机会，让他们能够脱颖而出，在他们成长路上做一个伯乐，而不是拿着鞭子在后面抽打。
大数据这个行当，当前虽然对其有很多期许，真正发挥了价值的方向还不多。按道理，我们这个社会进入了数字化时代，每天所产生的数据比这个时代来临之前所产生数据之和还多。处理这些数据理应有更大的价值，能够创造现在意想不到的机会。如果应用现有的技术和方法去处理现有的问题，我们需要的是按照一定方法和规程进行操作的人才。这样的人员需求，培训就可以解决。如果是要去发现大数据行当的新的应用需求，突破现有方法的限制寻找新的方法去解决问题，发掘这个社会数字化，甚至我们生活的物理世界数字化后更多的机会，所需要的人才就可遇不可求了。
2. 大数据需要什么人才
说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。
小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。一、计算机编码能力实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中拾取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。二、数学及统计学相关的背景国内BAT为代表的大公司，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。三、特定应用领域或行业的知识大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助。
3. 一名优秀的数据分析师是怎样炼成的
首先给大家说一下什么人适合学习数据分析？我们从数据分析的培训班的角度来说，很多数据分析的学员都是有一定的学历的，大多数都是专科以上。这些人一般都学过统计学的知识，这样对于数据分析知识有一定的基础，但是如果没有学过统计学，那么学数据分析就有点困难了，大家如果想学数据分析，一定要提前了解一下统计学的知识，有了这些知识之后，学起数据分析才能更容易。如果想要学的好，还需要一点天赋和兴趣，如果对数据敏感的话那是更好，这些都是经过后天培养的，就看看自己愿不愿意了。
一般来说，数据分析师有两种，一种就是做数据挖掘工作，一种就是数据分析工作，数据挖掘工作的数据分析工程师在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果能在这类专业团队学习成长，能力就能够飞速的提高。不过要想进入这种团队的门槛是需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。所以说，这些知识都是需要大家仔细学习的。而数据分析工作的数据分析师就是在各业务团队或者运营部门的数据分析师，可以说这些数据分析师就是业务团队的一员。这些人的工作就是支撑业务运营，该类型分析师偏向产品和运营，可以转向做运营和产品。
那么数据分析师行业怎么选择呢？首先，数据分析师最理想的行业就是在互联网行业，就目前而言，互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，更是目前最火的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析师理想的成长平台。如果不想进入互联网行业，就可以进入是咨询公司，他们需要数据分析人才，而且相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。金融行业也是一个不错的要求，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。电信行业，它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。
通过上述文章的介绍，相信大家对于如何成为一个合格优秀的数据分析师这个问题一定有了自己的看法和答案了。
4. 如何成为一名大数据工程师
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。
不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。
数据工程师是做什么的？于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。
虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。
除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国网络大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍（Nicole Yan）的观察，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，“未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。”颜莉萍（Nicole Yan）说。因此她也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。
用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”
因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。
1.找出过去事件的特征
大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。
2.预测未来可能发生的事情
通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。
在网络，沈志勇支持“网络预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以网络景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？
3.找出最优化的结果
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。
作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。
需要具备的能力
1.数学及统计学相关的背景
就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。
2.计算机编码能力
实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。
举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。
3.对特定应用领域或行业的知识
在颜莉萍（Nicole Yan）看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。”
职业发展1.如何成为大数据工程师
由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。
2014年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”
颜莉萍（Nicole Yan）建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
2.薪酬待遇
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍（Nicole Yan）的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍（Nicole Yan）表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。
3.职业发展路径
由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍（Nicole Yan）说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
5. 在新时期，如何利用大数据成为不可或缺的人才
感谢悟空的邀请！
在新时期，谈起大数据，相信很多人都不陌生了吧！其实大数据已经悄无声息的走入了我们的生活，大数据也是未来互联网发展的重要方向。
那么在新时期，大数据对人才的能力有何要求？如何利用大数据成为新时代不可多得的人才？下面带你详细分析下：
大家都知道，其实现在的中国市场，最缺乏的就是复合型的大数据开发人才，我认为，在新时代，要想成为大数据人才，应该从以下几方面着手：
1、大数据人才首先要拥有技术
大数据自然离不开人才，要想成为大数据不可或缺的人才 ，就必须要拥有相关大数据技能。大家都知道，大数据对人才的能力提出了更加高的要求，技术能力上大数据人才要具备java、大数据开发、大数据架构、软件开发工程等技术背景，会用大数据分析工具，了解统计模型相关知识；在一定程度上掌握Python等一类通用型编程语言，特别是编程方面一定要精通，没有哪一种大数据不需熟练掌握一门编程语言的。
2、大数据人才需要强大的跨学科学习
随着大数据向各枯带空行业的渗透，大数据从业者往往身兼数职，需要同时掌握数据技术和业务知识。一个好的大数据人才，必须具备强大的数据分析、数据挖掘的能力，而一个既能做业务数据分析，又懂机器学习和工程开发的分析师就是数据科学家。
3、 大数据人才需要坚持
任行备何技术的掌握都不是一朝一夕的事情，当然大数据也不例外。大数据人才对人提出了更高的需要，不仅需要掌握相关的编程语言，还需要掌握数据分析能力，这就要求我们想要全方位提升自己的大数据业务水平，必须要坚持学习，只有具备大数据知识了，我们才能投入到大数据行业添砖加瓦。
4、 坚持学习的能力
大数据人才要有较强的沟通协调能力、学习能及推动能力、善于执行和监控，有较强的组织和责任意识，还需要强大的逻辑思维能力、归纳演绎能力帮助理解业务，能快速学习全新领域的商业模式和生态。
5、心态很重要
学习大数据的时候，一定要有良好的心态，大数据学习是一个枯燥的国产。要想学有所成，心态极其重要，不是什么东西一学就会的。
总结：在新时期，目前大数据人才已经成为市场上不可或缺的人才，大数据已经悄无声息的进入到很多行业了。但学习大数据不是一朝一夕的事情，需要有规划有计划的学习、要有坚持学习的能力，只有这样，才会在新时期，成为新时代所需要的大数据不可多得的人才…
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据、机器学习方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，当前正处在大数据时代，大数据未来将创造出一个巨大的新价值领域，而这个领域的核心就是围绕数据价值化的一系列环节。从目前大数据领域所形成的初步产业链来看，涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析和数据引用，目前数据分析是比较常见的落地应用之一。所以，要想利用大数据成为不可或缺的人才应该从大数据产业链入手。
对于当前没有进入职场的大学生来说，根据自身的知识结构来掌握相应的大数据技术能够在一定程度上提升自身的职场竞争力。比如具备数学基础的同学可以考虑学习一下大数据分析技术，未来对于大量的职场人来说，数据分析将是日常工作的一部分。对于动手能力比较强的同学，可以考虑学习一下大数据运维的相关技术，包括数据采集、大数据平台部署等。随着大数据逐渐开始落地到传统没瞎行业，大数据分析、大数据运维、大数据开发等岗位将有大量的人才需求。
对于当前的职场人来说，要想通过大数据成为不可或缺的人才，需要从三个方面入手，其一是掌握大数据技术；其二是把大数据技术与行业相结合；其三是能够通过大数据技术创造出源源不断的价值。
学习大数据技术要根据自身的知识结构来学习，对于职场人来说，可以从大数据分析工具开始学习，基本的学习路线是Excel、BI工具、数据库、Python编程。大数据与行业的结合有多种不同的方式，目前场景大数据分析是比较常见的落地应用。要想通过大数据技术来创造出价值，一个重要的出发点就是通过大数据完成各自决策的制定，大数据不是目的，通过大数据完成各自决策才是目的。大数据一方面是给人力岗位使用，另一方面是给智能体使用，未来智能体的应用空间将非常广阔。
我是从以前做淘宝天猫的，今年不做的。在我看来大数据有点类似淘宝的生意参谋，它会给您提供行业各种数据，只是现在应该这个数据维度更丰富了。比如这个行业同行的转化率，有些行业的转化率，进店访客等等；在电商平台都是可以看到的，但是实体以前是做不到的。
现在随着数字技术的发展，以及实体行业对消费反馈收集困难等原因，才有了大数据的概念。比如现在好多行业面临的问题是自己设计的产品，消费者不喜欢，卖不出去。可以如果有了大数据，你就知道你的客户男女比例多少，年龄分布、喜好什么价位的产品等等，让你设计的产品更精准。
其实在我看来，你成为数字化的运营高手，你就可以成为不可或缺的人才。
大数据在我看来就是“1+1=N”。
怎么说呢，比如大数据提供给您行业转化率是多少，你的实体转化率是多少？等等，你想成为不可或缺的人才，那你就要有通过这些数据知道我公司现在问题出现在什么地方了？是什么因素刺激的出现了这种情况的能力，比如这周你店铺成交额涨了多少？这是数据给您能提供的，但是为什么涨了，数据给您提供不了，这你要自己分析，是有节气，还是因为你做了一个什么活动等，并针对现有数据对下一周做出计划。
数据给你的是“1+1=N”你要做的就是把这个数据反映到实物上，并进行分析，并制定下一步公司运作计划。
比如现在是数据给你1+1=3，那你就要分析为什么是3，不是2或者1甚至0呢？是什么刺激这个数据的增长了，是因为你在某些方面优化了还是因为有节气等，下一步什么安排等，也就是说你的每一步都能从数据反映出来，并能分析数据，做出下一步的安排等。
好了就说这么多吧，说太细我怕我理解的不准确，误导人。
对于一个企业来说，大数据可以拓宽产品的销售渠道和提升服务质量。有利于获取市场的动态和了解分析用户需求体验。
大数据如何才能发挥其作用，最重要的还是得有相对应的人才为它进行分析整理。
大数据可以让业内的情况变得清晰明了，是事实的支撑，通过数据可以知道业内的最新动态，根据数据分析，及时做出方案调整 有利于企业的发展。
大数据的工作中最重要的是什么？
1. 细致精准的数据采集；
2. 同时具备逻辑性与适用性；
3. 数据标签的规划切实可行(务实)；
4. 具备行业垂直度的商业性思维能力；
5. 能够做到更强的扩展性构架。
总结来说，商业化的大数据最重要的价值便是逻辑性与适用性，而扩展性也能保证在实践中更有竞争力，最后便是务实和思维能力的支撑。
任何时代的任何职业都需要面对竞争，所以能够产生的价值决定了我们被需求的程度，如想成为那个不可或缺的人，不仅要具备能力，还要具备务实的心态！
感谢悟空邀请回答。当今世界是 科技 高速发展的时代，也同样是大数据时代，竞争也是十分的激烈，要想成为大数据不可或缺的人才，必须要保证自己的专业知识过硬，这是一个看技术的活，弱者会被淘汰只有强者才能生存！
大数据可以拓宽产品的销售渠道和提升服务质量。有利于获取市场的动态和了解分析用户需求体验。
大数据如何才能发挥其作用，最重要的还是得有相对应的人才为它进行分析整理。
大数据可以让业内的情况变得清晰明了，是事实的支撑，通过数据可以知道业内的最新动态，根据数据分析，及时做出方案调整 有利于企业的发展。
6. 怎样成为优秀的大数据工程师
1.从才能上来分析的，首要大数据工程银友师是需求有计算机编码才能的，因为面对海量的非结构化数据，你要从中挖掘出有价值的东西，需求规划算法与编写程序去实现，而程序员最牛的才能就是编写简洁高效的代码，去实现人们对未来天马行空的愿望，编码才能越强的程序员越有或许成为优异的大数据工程师。
2.其次，大数据工程师需求统计学与使用数学相关的才能布景，数据挖掘与分析是需求规划数据模型和算法的，应该说程序员是有这个基础的，一般优异的大数据工程师并不是科班出身，通常是数学专业，因而提高算法规划才能是程序员转型大数据工程师的关键因素。卜颤
3.大数据工程师需求具备行业的业务知识，大数据技能的终究意图是服务于社会和企业，并对市场和企业的发展起到严重推进效果，才是大数据的价值所在，因而大数据工程师不能型搏败脱离市场。
关于怎样成为优秀的大数据工程师，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。