大数据行业发展好，技术等相关岗位需求多，而且各行各业逐渐在融入大数据。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。大数据技术运用到各行各业：零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。
首先大数据技术越来越重要，众多企业着手大数据战略布局，利用大数据技术对企业的海量数据进行存储和分析，利用分析结果来指导企业的战略，提升自己的核心竞争力。其次行业趋势，国家推动，社会各界关注度高居不下，十三五规划建议提出实施国家大数据战略，大数据的应用已是必然趋势。
大数据时代的到来，让越来越多的专业，除了本身专业知识的学习，也需要网络采集和数据分析的技能，这也就使得学习大数据，已经成为了时代的大势所趋，成为了一种潮流。大数据已成为学术界、企业界甚至各国政府关注的热点，未来将呈现直线上升发展趋势。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
1、餐饮业态：该区域拥有约940家餐饮店，数量超过全无锡繁华的中山路商圈的一半。尽管以住宅为主，但餐饮资源丰富，尤其是正餐和快餐平分秋色。8家中高端餐饮集中在北面和西面，东南部分稍显不足，这可能反映出客群对正餐和家庭聚会的投入意愿。
2、餐饮业态地块拥有约940家餐饮店，虽不及中山路商圈的一半，但鉴于社区以住宅为主，餐饮资源丰富。尽管消费均价较低，正餐（50元以上）和快餐（50元以下）均衡，且高端餐饮主要集中在北部和西部，显示居民在家庭聚餐时更倾向于优质选择。
3、所谓的大数据选址，就是利用数据说话，用数据证明该位置是否是一个好位置，该位置会不会带来好的收益。传统的选址办法是人们根据经验判断，推算预测，拍脑袋决定选址位置，随机性大，误差大，不具有说服力。
4、银行通过交易积累数据；电信公司通过地理位置信息获取数据；而搜索引擎则利用用户的历史记录来获得数据。在美国，大数据已被应用于各行各业，不过在欧洲和亚洲，对于这项技术的需求量相对还是较低。在过去的五年中，各企业使用大数据的次数增加了三倍，这一增长趋势仍将持续。
可以说是非常好学的专业之一。学习大数据可以提高学生的编程能力、数学能力和数据分析能力，为其在大数据领域中找到一份好的工作提供保障。随着大数据技术的不断发展和应用，对大数据人才的需求也越来越大。因此，大数据专业的就业前景非常好，薪资也非常可观。
大数据好学吗 学大数据的课程是有一定难度的，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要约3个月的时间；然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等，学习路线清晰。
大数据和前端，大数据相对较难学，但两者各有特点，学习难度取决于个人背景和兴趣。大数据的学习难度相对较高。大数据涉及的知识体系更为广泛和深入。它通常与后端开发紧密相关，需要编程基础，并且深入理解数据结构、算法以及数据处理技术。对于数据分析与挖掘，还需要具备一定的统计学知识和机器学习原理。
首先，大数据技术的学习难度较大。大数据技术需要掌握扎实的数学基础，包括数学统计学、概率论、线性代数等，这对于很多人来说是比较困难的。此外，大数据技术还需要掌握计算机科学的基础知识，包括计算机编程语言、数据库技术、操作系统等，这也需要一定的学习成本。
随着互联网的飞速发展，如今也叫大数据时代。由此可见大数据未来前景很不错，蛮好的，工资高，前景好。会计更稳定，但是工资不高。二者各有千秋。大数据的学习阶段 阶段一，主要是学习大数据基础，主要是Java基础和Linux基础。
大数据专业比较难学。大数据专业一般指大数据采集与管理专业，是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面，系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。大数据采集与管理专业属于工学。
大数据不仅改变了数据的组合方式，还影响了企业产品和服务的生产和提供。通过数据规划生产架构和流程，可以发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，并为细节问题提供相关性的解决方案，为企业生产提供保障。
运营效率和成本控制：大数据技术可以帮助企业提高运营效率并控制成本。通过对业务流程和供应链的数据分析，企业能够发现瓶颈和优化机会，改进生产计划和资源配置，提高生产效率并降低成本。 增强风险管理：大数据技术可以帮助企业更好地识别和管理风险。
大数据的虚拟化特征，大大降低了企业的经营风险，使企业能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。
其次，大数据使企业能够收集更高质量的市场和客户情报。企业了解客户的程度正日益加深，他们掌握的客户信息量和种类也在不断增加。从追踪我们驾驶行为的汽车制造商到监测我们运动习惯的运动器材生产商，企业对客户需求和购买行为的洞察越来越深入。
1、所谓“大数据杀熟”，是指消费者在购买相同商品或服务时，老客户看到的价格往往比新客户要高。这种现象是由于企业利用大数据收集和分析消费者的偏好、习惯和收入等信息，然后根据这些信息对不同消费者提供不同的价格，以此获取更多的利润。
2、大数据杀熟是指同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。经营者运用大数据收集消费者的信息，分析其消费偏好、消费习惯、收入水平等信息，将同一商品或服务以不同的价格卖给不同的消费者从而获取更多消费者剩余的行为。
3、所谓的“大数据杀熟”是指电商平台利用大数据技术对用户进行价格差异化，即老客户在购买商品或服务时可能会发现价格比新客户要高。
4、“大数据杀熟”是指商家利用消费者的购物数据和偏好，通过算法为消费者定制价格。然而，一些平台利用这一技术对老客户收取更高的价格，有时甚至高于新客户。 去哪儿网和飞猪旅行等平台被指存在“杀熟”行为，老客户往往不如新客户获得优惠。
5、简而言之，“杀熟”就是现代版的“看人下菜碟”，比如同一商品，新用户的价格可能会比老用户便宜，同样的叫车服务，不同用户看到的定价可能不同。 大数据“杀熟”之所以令人不悦，是因为商户利用大数据技术对顾客进行个性化推荐，有时这种推荐可能带有偏向性。
1、用户行为分析可以从多个维度进行，包括方式、侧重和优缺点。常见的方式包括： 网站数据分析：追踪点击率、访问量等指标。 用户基本动作分析：关注用户的访问留存时间和访问量。 关联调查数据分析：如电商推荐系统的分析。 用户属性和习惯分析：研究用户的固有属性和使用习惯。
2、用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体；关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑；用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。
3、行为事件分析 行为事件分析方法，研究某种行为事件对企业组织价值的影响程度。公司通过研究与事件发生有关的所有因素来挖掘或跟踪用户行为事件背后的原因，公司可以使用它来跟踪或记录用户行为或业务流程，例如用户注册，浏览产品详细信息页面，成功的投资，现金提取等交互影响。
4、我认为用户行为分析最重要的三点：黏性，活跃和产出。 黏性，即用户的访问频率和访问间隔时长。是用户在一段时间内持续访问和使用网站的情况，更强调一种持续的状态。活跃，即用户的平均停留时间和平均访问页面数。指每次访问的过程，考察用户访问的参与度。