① 如何看待大數據在當代的發展
我來嘗試解答一下：
在談大數據之前，先來認知兩個內容：
1.信息革命
關於信息革命的起點，我個人認為是數字化技術，即信息數字化、貨幣數字化、物品或服務的數字化等；然後是互聯網或者泛互聯技術的發展帶來的從單向到雙向的交互所引發的協作，再然後是制度、政策環境（全球化和產權確定）和時機所引發的創新，最後是資本（物質資本和人力資本）的累積帶來的更大的發展可能，從而促進了生產率的高速發展，推動經濟高速增加，使人們的生活水平大幅提高。
2.數據流動
就好像貨幣一樣，首先看其作為物品和服務交換的媒介和計價單位的作用，因為其是流動性最好的資產而被人持有，同樣，數據的價值也首先是流動性。隨著數字化技術、互聯網技術、物聯網技術、雲計算技術等發展，人與人、人與物、物與物的聯結、交互極大便利，解決了流動性問題，數據的應用價值得以最大化體現，進而使數據的擁有度成為競爭的核心。
回到提問「大數據在當代的發展」，個人覺得主要經歷了以下七個階段：
數據孤島
數據交互
數據應用
數據多樣
數據成本
數據效率
人工智慧
最後的結論：得數據者得天下
② 請談談你怎樣看待「大數據」
「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。
③ 你如何看待現在的大數據時代
現今數據越來越多，數據應用越來越發達，人們對數據的需求不斷推陳出新的時代，人們希望也正在踐行的通過數據讓大家的生活更便利更美好，同時也在為這個目標貢獻自身的各項數據，二者相輔相成，不斷進步的時代。
④ 大家如何看待數據管理
之前可能沒看到這個貼，從頭讀了一遍，對dmcookies的一段話真的很有感觸：「另外，在試驗進行的過程中，你會發現很多真實的數據並不符合預先的「邏輯性」。這些不「邏輯」的數據很奇怪，但是它確實正確，盡管如此它同樣需要確認，需要document。QUERY是一種確認的方式，我們通常使用的PD (PROTOCOL DEVIATION) 和EXPLANATORY NOTES也都能用來作為document，這樣就可以減少query的數量。」「隨著經驗的增加，我們越來越認識到這件事情應該是整個團隊（physician, CRA, DM, Statistician)一起討論完成的。」雖然自己不做DM，但在DM客串2個四期項目，覺得以上經驗真的很寶貴。以前，都是DM末期將假固定數據或更早的測試數據給到SA，SA一般總能發現一些問題，甚至DM之前沒考慮到，於是又手忙腳亂補遺。另外，logic check rules一般由DM比較有經驗的人寫的，醫學邏輯一般是不會有問題的。但統計邏輯或者是數字邏輯未必能考慮得周全（比如依從性）。有些時候，統計的時候甚至會發現DM難以發現的問題（比如，幾十家醫院裡面，某家醫院的某項檢測儀器居然沒有通用的單位轉換到標准）。反正好多好多了，所以，「隨著經驗的增加，我們越來越認識到這件事情應該是整個團隊（physician, CRA, DM, Statistician)一起討論完成的。」感謝dmcookies和樓上各位。
⑤ 人們應如何看待統計數據
認真的對待他，他不但給我們帶來好多好處，而且有了它就能改正舊的政策，計劃等等。統計這是在社會科學上處在重要的位置。比如說，就政府的新政策的意見是通過調查人們的紙卷決定的，但並不是說政府的政策一定滿足人們的要求，只是通過統計查出來的結果來確定這個政策是對人民有利還是不利，然後經過協議、討論改一改原來的政策，是這樣的，統計很重要很重要。
⑥ 應該如何看待數據分析
分析是我們人人都具備的一種能力，而數據分析只不過是增加了分析的對象，對原本的含義並沒有多大改變，所以說，數據分析也是一種能力，也就是職場人士的技能。
以小編來說，小編的職業是編輯，充其量算個運營，但是工作中用到數據分析的時候還真不少，需要構建用戶畫像，了解用戶痛點，需要分析某一篇文章的打開率，閱讀量，收藏量等等。不止如此，還需要對自己賬號整體數據分析、用戶反饋的信息分析、同行爆款文章的分析等等。對於小編來說，數據分析只是輔助我工作的一項技能而已。
但是，也會有很多人說，目前很多公司都在招聘數據分析師啊，它就是一個職業啊。這點小編不否認，目前很多企業包括一些傳統企業都會招聘數據分析師，但小編的理解是，數據分析師只是一個崗位名稱而已，在這個公司是叫做數據分析，到了另外一個公司或者叫做市場調研也是有可能的。雖然名字不同，但工作的內容和本質是一樣的，用數據分析來幫助企業實現業務增長，關鍵點是業務的增長，業務怎麼增長，通過數據分析這項技能。
數據分析並不是職業，而是一項技能，而且是人人都應該具有的技能。最簡單的，如果領導讓你搜集某一地區的大學情況，我可以不用一條條的復制粘貼，用python進行抓取就好了，這樣不僅效率高，准確率也高。現在時代發展迅速，不會數據分析的人將漸漸被時代所拋棄。小編希望大家都能緊跟時代的步伐，掌握數據分析這項技能。
關於應該如何看待數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
⑦ 數據分析主要怎麼理解
數據分析主要怎麼理解
在互聯網行業，數據分析的價值逐日凸顯，比如行業數據分析，網站流量數據分析等。 對於數據分析而言，價值有哪些？ 數據分析的崗位工作內容應包括哪些？從業人員應具備何種能力？ 數據分析能夠對運營及市場有哪些幫助？ 這就是數據分析前期數據搜集的作用。互聯網的數據越來越多，包括行為數據交易數據等。分析這些數據有以下幾個大的作用1.分析用戶的行為數據，設計和完善互聯網產品2.分析用戶的消費數據，拉廣告主，並且設計出更好的付費產品；3.分析用戶的潛在行為數據，建立模型挖掘，找到市場未來的發展方向等等數據分析結果主要給以下幾個部門的人看得，不同部門的人看導致不同的數據分析職位1.咨詢公司的數據分析，給互聯網公司看，這個職位是咨詢經理；2.互聯網公司的數據分析，給銷售看，這個職位是商業分析或者業務分析員；3.互聯網公司的產品分析，給產品策劃和運營看，這個職位統稱數據分析4.互聯網公司的戰略分析，給老闆看，這個職位是戰略分析員4.互聯網公司的市場分析，給產品、銷售、運營等看，提供比較全面的分析，這個職位是市場分析專員等等數據分析就像巡航導彈上的衛星定位系統，能幫助我們精確地分析：競爭對手的信息，自家產品的優缺點，用戶喜惡程度，可以分析我們為何沒成功？ 為何為我們帶來收入？等等….不過數據分析，關鍵是要分析人員對業務非常自家熟悉，並且能建立一個有效的分析模型，並且不停用採集的數據去驗證模型的演算法，最後給出指導性建議和報告，幫助產品設計和運營人員改善產品，增強用戶體驗，針對性地營銷，更多地為公司make money！數據分析是一個非常消耗公司人力和物理資源的事情，所以必須控制投入產出，若是投入產出比率對，必須重新評估分析負責人能力？ 或對數據分析報告的執行力？數據分析總是要從無數個偶然性數據，分析出可能的內在必然性關聯事件！數據分析是一種能力，而不是崗位。對小創業公司來說，設置這種崗位就是扯淡。做數據分析的人，應該是最關心業務的人，因為數據對他來說是最重要的。所以無論是產品運營還是產品經理都應該具備出色的數據分析能力，大家都是最關注業務的兩類人群。數據相對論，數據對需要的人有用，對不需要的人無用。分析要主動，被動的接受一些分析結果是無意義的。數據分析的結果是給出結論。
⑧ 如何看待大數據時代
一、大數據對思維的變革
二、大數據對商業的變革
在數據時代，量化-切是數據化的核心，意味著任何東西都可以轉化成數據為人所用。比如:文
字、方位、溝通。這個時代為我們提供了一個從未有過的審視現實的視角, 它是一種可以滲透到所有生活領域的世界觀。現在這個時代就是數據競爭的時代，各家公司都在競爭數據。
⑨ 你是如何看待大數據的
比如說之前的空姐滴滴遇害案，完全就是因為大數據惹的禍，所以我覺得大數據是有些危險的。