很好！一、可以分析網民的動態，網民的資料。作為政治，社會管理，經濟的用途。

二、透過物流網資料分析，得到商品的資料，用作科學技術研究，經濟生產，商業貿易之用。

三、透過網際網路交通資料分析，用於交通管理，道路交通設定，維護交通秩序。

現在是資料大爆炸的時代，公司企業都在想法設法獲取大資料，因為大資料的分析可以指引他們企業發展方向，透過大資料分析，他們可以得到行業的超前資訊，所以說發展前景是相當大

這將是影響比較深遠到行業，是網際網路和物聯網時代，一個基礎性質的行業，慢慢的會成為底層價格，就像煤水電一般的基礎。

但是，我們也有我們的觀點，大資料之中，我們要看到的是“大”，這個大是時間的積澱和累聚，只有足夠大才能讓分析有依據，才能更接近於真實。是否有新的技術對其突破，我們也不敢保證，因為，現在的時代是技術加速度的年代。

大資料分析需要的是一個人的想象力和雄辯的邏輯分析力，純理性不能構建有效的場景，純感性會讓架構的場景虛無縹緲。

大資料還面臨一個最貼近現實的難題，那就是人的行為會受太多不可控因素的影響，比如：情緒，天氣，食物等，正是這些不可控，才限制大資料只能更接近真實而非真實的窘境。

問百度多好，我不是特別懂網路，但萬事萬物的發展都是生住壞滅，這是自然規律。網路再發達終歸還會有更先進的科學代替，就目前來講是網路發展的高峰，是馬雲的時代，是時代的需要極必須產物。

資料分析是資料應用的一種很重要的形式，資料的產生、收集、儲存、處理、應用（分析、挖掘、預測、報警）以及現在比較火的機器學習、人工智慧，都是圍繞資料展開的典型方式。

基於爬蟲技術從網際網路上抓取資料、基於感測裝置獲取資料、或者基於網路應用的操作日誌採集資料，這是大資料應用採集的幾個典型手段，純粹企業內部的運營管理應用系統產生的資料通常沒有很高的日增量，比如：日增多少TB、多少PB。但對於網際網路應用來說，基於社交、影片、電商、內容、搜尋、餐飲、出行、服務等都可以產生很高的資料日增量、有很多海量資料應用場景，這些也直接推動網際網路資料應用的發展，但這些只是存在少數的較為成功網際網路廠商的商業模式裡。

2018年是一個轉折點，網際網路應用開始進入下半場，如果上半場主要是2C，下半場更多開始轉向2G、2B，大資料分析模式應用開始進入政府、行業等，如：龍頭企業、大型企業、中小企業，而且會逐漸落到實處，不再以酷炫、花哨為主要賣點，從這個角度來說，網際網路資料分析前途一片光明。但企業應用建設跟網際網路應用建設有很大不同，網際網路應用通常是自己主導、技術可控、應用可控、資料可控，但企業應用則是不同廠家承建的，系統異構、五花八門，資料割裂、資料不一致情況非常嚴重，另外地域跟行業發展嚴重不平衡，再加上行業特性、企業特點、老闆風格都會在資訊化中體現，網際網路的扁平化、輕量化、統一化的打法在行業、企業裡面是根本走不通的，這也是很多企業更多認同 “+網際網路”模式，而不是“網際網路+”模式。

因此，在網際網路走向下半場時做資料分析，一定要深入行業、理解企業，借鑑網際網路的技術和模式，踏踏實實做企業應用、資料治理、應用整合、業務整合、資料分析。首先，企業內部的應用系統治理與整合，過程中還得查缺補漏、升級擴充套件，不斷地修煉內功；然後實現資訊化跟自動化裝置結合、實現兩化融合；後續逐步實現上下游供應鏈、區域產業鏈的資訊整合、跟政府、銀行、稅務、社會資訊整合，在企業資訊化建設過程中使用網際網路應用推動發展起來的大資料採集/分析/儲存/處理/加工等技術手段（比如：大資料、雲計算、機器學習、人工智慧），推動企業的不斷髮展、最終走向智慧企業。

談到職位，大家肯定會問到待遇。北京的網際網路相關的職位的薪水，近些年真是日新月異的變化。並非是資料分析人員的薪水漲，而是整個網際網路的行業的小夥伴們的薪水都漲！給大家一些參考值吧。剛剛畢業的大學生，在百度的待遇大概一年12-16萬，開發和分析人員的價格並無太大差異。分析人員幹到3-5年的，年薪分化情況比較顯著，我看到有公司開40萬年薪招聘分析經理，但並不一定是普遍現象。我那位尋找“增長駭客”朋友公司的薪水大約也是這樣，但還包含額外的令人豔羨的極有可能上市兌現的期權，這樣含金量便大大提高。做到更高職位則不同，資料分析或者大資料應用現在忽然成為風險投資的熱點，所以這一類高階人才的薪水超過百萬人民幣也不奇怪。

中國網際網路市場對於資料分析人才的需求原本比對開發工程師的需求要弱，不過市場的人才供應情況更少，這個行業普遍缺乏具有系統性資料分析能力（就是我前面說的那四個能力）的人才。2016年，我明顯感覺到這個缺口在進一步變大，原因在於突然爆發的精益創業、精益經營的需求隨著經濟的下滑而被激發出來。向我討要人才的情況也比15年的時候要頻繁得多。這也是我為什麼要開這門培訓的原因，我覺得市場上需要這樣的能力，但這種能力在市場上卻非常匱乏。

面向未來

資料分析人才的未來取決於資料分析本身的未來。最讓我欣喜的事情是，這個未來現在正變得清晰起來，幾個同方向的力量形成合力正在促進資料分析走向一個從可有可無到不可或缺的階段。第一個力量來源於人們普遍對於資料價值的認可和重視。資料文化比過去要被更廣泛的認同。經濟形勢的走弱也客觀上促進了人們對精細化運營需求的提升，這也提升了資料的價值。第二個力量來自於可以使用的工具比過去要豐富太多，而使用難度又成倍降低。你可以比較一下3年前的Omniture和現在的Google Analytics便知道這種變化的速度有多麼的驚人。功能更強大但使用更簡便的工具仍然在不斷湧現。第三個力量來自於資本的力量，即更多的基於資料產品、工具、解決方案、大資料、人工智慧的商業專案被認可和被大規模資助。第四個力量來自於連政府都在極力鼓吹和促進，儘管我懷疑政府並不清楚資料是什麼。第五個力量來自於國外的成功先例所起到的正向激勵作用。

我一直都強調，資料的革命是繼網際網路革命之後另一個顛覆世界的變革，現在我們正踩在這個變革的門線上，下一步是自然而然的走向更深遠的領域，創造更大的價值，乃至創造一個前所未有的商業世界。