① 如何看待大数据在当代的发展
我来尝试解答一下：
在谈大数据之前，先来认知两个内容：
1.信息革命
关于信息革命的起点，我个人认为是数字化技术，即信息数字化、货币数字化、物品或服务的数字化等；然后是互联网或者泛互联技术的发展带来的从单向到双向的交互所引发的协作，再然后是制度、政策环境（全球化和产权确定）和时机所引发的创新，最后是资本（物质资本和人力资本）的累积带来的更大的发展可能，从而促进了生产率的高速发展，推动经济高速增加，使人们的生活水平大幅提高。
2.数据流动
就好像货币一样，首先看其作为物品和服务交换的媒介和计价单位的作用，因为其是流动性最好的资产而被人持有，同样，数据的价值也首先是流动性。随着数字化技术、互联网技术、物联网技术、云计算技术等发展，人与人、人与物、物与物的联结、交互极大便利，解决了流动性问题，数据的应用价值得以最大化体现，进而使数据的拥有度成为竞争的核心。
回到提问“大数据在当代的发展”，个人觉得主要经历了以下七个阶段：
数据孤岛
数据交互
数据应用
数据多样
数据成本
数据效率
人工智能
最后的结论：得数据者得天下
② 请谈谈你怎样看待“大数据”
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。
③ 你如何看待现在的大数据时代
现今数据越来越多，数据应用越来越发达，人们对数据的需求不断推陈出新的时代，人们希望也正在践行的通过数据让大家的生活更便利更美好，同时也在为这个目标贡献自身的各项数据，二者相辅相成，不断进步的时代。
④ 大家如何看待数据管理
之前可能没看到这个贴，从头读了一遍，对dmcookies的一段话真的很有感触：“另外，在试验进行的过程中，你会发现很多真实的数据并不符合预先的“逻辑性”。这些不“逻辑”的数据很奇怪，但是它确实正确，尽管如此它同样需要确认，需要document。QUERY是一种确认的方式，我们通常使用的PD (PROTOCOL DEVIATION) 和EXPLANATORY NOTES也都能用来作为document，这样就可以减少query的数量。”“随着经验的增加，我们越来越认识到这件事情应该是整个团队（physician, CRA, DM, Statistician)一起讨论完成的。”虽然自己不做DM，但在DM客串2个四期项目，觉得以上经验真的很宝贵。以前，都是DM末期将假固定数据或更早的测试数据给到SA，SA一般总能发现一些问题，甚至DM之前没考虑到，于是又手忙脚乱补遗。另外，logic check rules一般由DM比较有经验的人写的，医学逻辑一般是不会有问题的。但统计逻辑或者是数字逻辑未必能考虑得周全（比如依从性）。有些时候，统计的时候甚至会发现DM难以发现的问题（比如，几十家医院里面，某家医院的某项检测仪器居然没有通用的单位转换到标准）。反正好多好多了，所以，“随着经验的增加，我们越来越认识到这件事情应该是整个团队（physician, CRA, DM, Statistician)一起讨论完成的。”感谢dmcookies和楼上各位。
⑤ 人们应如何看待统计数据
认真的对待他，他不但给我们带来好多好处，而且有了它就能改正旧的政策，计划等等。统计这是在社会科学上处在重要的位置。比如说，就政府的新政策的意见是通过调查人们的纸卷决定的，但并不是说政府的政策一定满足人们的要求，只是通过统计查出来的结果来确定这个政策是对人民有利还是不利，然后经过协议、讨论改一改原来的政策，是这样的，统计很重要很重要。
⑥ 应该如何看待数据分析
分析是我们人人都具备的一种能力，而数据分析只不过是增加了分析的对象，对原本的含义并没有多大改变，所以说，数据分析也是一种能力，也就是职场人士的技能。
以小编来说，小编的职业是编辑，充其量算个运营，但是工作中用到数据分析的时候还真不少，需要构建用户画像，了解用户痛点，需要分析某一篇文章的打开率，阅读量，收藏量等等。不止如此，还需要对自己账号整体数据分析、用户反馈的信息分析、同行爆款文章的分析等等。对于小编来说，数据分析只是辅助我工作的一项技能而已。
但是，也会有很多人说，目前很多公司都在招聘数据分析师啊，它就是一个职业啊。这点小编不否认，目前很多企业包括一些传统企业都会招聘数据分析师，但小编的理解是，数据分析师只是一个岗位名称而已，在这个公司是叫做数据分析，到了另外一个公司或者叫做市场调研也是有可能的。虽然名字不同，但工作的内容和本质是一样的，用数据分析来帮助企业实现业务增长，关键点是业务的增长，业务怎么增长，通过数据分析这项技能。
数据分析并不是职业，而是一项技能，而且是人人都应该具有的技能。最简单的，如果领导让你搜集某一地区的大学情况，我可以不用一条条的复制粘贴，用python进行抓取就好了，这样不仅效率高，准确率也高。现在时代发展迅速，不会数据分析的人将渐渐被时代所抛弃。小编希望大家都能紧跟时代的步伐，掌握数据分析这项技能。
关于应该如何看待数据分析，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。
⑦ 数据分析主要怎么理解
数据分析主要怎么理解
在互联网行业，数据分析的价值逐日凸显，比如行业数据分析，网站流量数据分析等。 对于数据分析而言，价值有哪些？ 数据分析的岗位工作内容应包括哪些？从业人员应具备何种能力？ 数据分析能够对运营及市场有哪些帮助？ 这就是数据分析前期数据搜集的作用。互联网的数据越来越多，包括行为数据交易数据等。分析这些数据有以下几个大的作用1.分析用户的行为数据，设计和完善互联网产品2.分析用户的消费数据，拉广告主，并且设计出更好的付费产品；3.分析用户的潜在行为数据，建立模型挖掘，找到市场未来的发展方向等等数据分析结果主要给以下几个部门的人看得，不同部门的人看导致不同的数据分析职位1.咨询公司的数据分析，给互联网公司看，这个职位是咨询经理；2.互联网公司的数据分析，给销售看，这个职位是商业分析或者业务分析员；3.互联网公司的产品分析，给产品策划和运营看，这个职位统称数据分析4.互联网公司的战略分析，给老板看，这个职位是战略分析员4.互联网公司的市场分析，给产品、销售、运营等看，提供比较全面的分析，这个职位是市场分析专员等等数据分析就像巡航导弹上的卫星定位系统，能帮助我们精确地分析：竞争对手的信息，自家产品的优缺点，用户喜恶程度，可以分析我们为何没成功？ 为何为我们带来收入？等等….不过数据分析，关键是要分析人员对业务非常自家熟悉，并且能建立一个有效的分析模型，并且不停用采集的数据去验证模型的算法，最后给出指导性建议和报告，帮助产品设计和运营人员改善产品，增强用户体验，针对性地营销，更多地为公司make money！数据分析是一个非常消耗公司人力和物理资源的事情，所以必须控制投入产出，若是投入产出比率对，必须重新评估分析负责人能力？ 或对数据分析报告的执行力？数据分析总是要从无数个偶然性数据，分析出可能的内在必然性关联事件！数据分析是一种能力，而不是岗位。对小创业公司来说，设置这种岗位就是扯淡。做数据分析的人，应该是最关心业务的人，因为数据对他来说是最重要的。所以无论是产品运营还是产品经理都应该具备出色的数据分析能力，大家都是最关注业务的两类人群。数据相对论，数据对需要的人有用，对不需要的人无用。分析要主动，被动的接受一些分析结果是无意义的。数据分析的结果是给出结论。
⑧ 如何看待大数据时代
一、大数据对思维的变革
二、大数据对商业的变革
在数据时代，量化-切是数据化的核心，意味着任何东西都可以转化成数据为人所用。比如:文
字、方位、沟通。这个时代为我们提供了一个从未有过的审视现实的视角, 它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。现在这个时代就是数据竞争的时代，各家公司都在竞争数据。
⑨ 你是如何看待大数据的
比如说之前的空姐滴滴遇害案，完全就是因为大数据惹的祸，所以我觉得大数据是有些危险的。