大資料探勘前景如何，是去純網際網路公司好還是傳統行業好？這是個好問題。可以說大資料探勘是一個熱門。根據中國商業聯合會資料分析專業委員會統計，未來中國基礎性資料分析人才缺口將達到1400萬，所以大資料探勘就業前景是不錯的。

作為大資料探勘人員，要做的事情就是從資料庫或其它形態的資料文件中發掘出顯性或隱性的有價值的資料。除了有一定的數學統計知識等之外，最好具備一定的程式設計能力，熟悉開發，比如Python、Java等。至於就業去向，可以根據自己的發展方向來確定。

去往大資料公司可能是大多數人的選擇，因為那裡可以見到更多行業的業務，能夠學得到大資料更多前沿知識。去往傳統行業裡的選擇來說，大多數時間針對的是某個行業的資料，比較單調，但也更容易成為這個行業的資料分析專家。

從個人見多識廣或大多數人的選擇來說可能到大資料公司應該是比較好的選擇。其實大資料探勘技術都是差不多的，而如果選擇大資料公司，那麼各行各業的資料以及業務形態等等都能夠見得到，都會知道一些。而且大資料公司裡收入來說相對會高一些。

另一方面如果想成為某一個行業內的專家，那麼也許到某一個傳統行業單位是一個好的選擇。傳統行業單位細分更細分，而且更專一。每天接觸的，研究的都是這個行業裡的資料，長久下去對這個行業更深入，透過資料更能夠看到本質，更容易成為行業裡的專家。比如衛生領域、金融領域、零售領域等等，每一個領域都會有很深的業務知識。

如果只是把資料探勘作為一份工作，有更高一些的收入，或者覺得一個行業的資料太單調，那麼到大資料公司也就是比較好的選擇。

先說結論，大資料探勘的發展前景

在技術方面，科學家們從現有層面上提出各種新興技術。比如從資料處理角度，有分散式處理方法MapReduce，較著名的應用工具有Hadoop 和DISCO。在如何提取有價值的資訊，處理底層的結構化技術支援外，資料探勘演算法，機器學習演算法都是必不可少的。

在資訊保安方面，大資料探勘將成為資訊保安發展的契機。如今，資料無處不在降低了自身資訊的安全性，各種為資訊保安服務的技術和產品成為大資料研究中心的方向和資訊保安領域的首要問題。因此如何保證資料產業鏈的安全對資訊保安發展具有重要的意義。

在企業經營管理和產業服務方面，大資料探勘將成為企業及服務機構等諸多行業的轉折點。伴隨著大資料探勘技術在企業管理中帶來經濟效益的同時，也帶來了管理模式的巨大改變，企業必須擁有三類人才：管理人才、分析人才及技術型人才。

在教育教學方面，一所具有強大資料探勘能力的遠端教學平臺，資訊化教學的數字校園，能為師生提供更具個性化的資料支撐和服務。在校園啟用“大資料”，透過便捷的多元的採集方式，建立基礎資料平臺並和教學資源，提供標準資料介面，統一採集、認證，集中儲存，開放計算，最終消除“資訊孤島”。

在商業價值方面，大資料探勘將成為創造價值的核心。時間雖短，歷經二十年打開了一個新的時代，引領全球進入創新和發展的新的競爭模式。

大資料分析與挖掘，需要透過資料分析來發現現狀，並且透過模型與預測分析技術來對改善進行預測與最佳化。資料分析能力的高低，決定了價值發現過程的好壞與成敗。

國內市場巨大，許多企業（無論是網際網路的新銳還是傳統的企業）都在討論這個，也有實際的需求並願意為此付錢，但是比較零碎尚不繫統化。目前對資料需求最強烈的行業依此是：金融機構（從基金到銀行到保險公司到P2P公司），以廣告投放及電商為代表的網際網路企業等

目前有四大方式獲取資料

網路爬蟲，用Python及Go等開發了自己的爬蟲平臺，對幾十個網站進行每日抓取獲得相關資訊

Wi-Fi接入方案，我們自己開發了一套完整的軟硬體方案，優勢是超高的ROI（投資回報比），且免費提供給物業管理者，幫助其實現靠網費賺錢以及推廣費賺錢。在與其協商的基礎上，獲得使用者資料。這主要是OpenWRT的開發以及一些智慧硬體和客戶端的開發。

提供一些影象方面的API，進行圖片搜尋及人臉搜尋，滿足客戶在影象處理和影象識別方面的一些需求。開發主要用到一些Machine Learning和Deep Learning的演算法，使用C++/Open CV/Matlab等。

資料服務需求方自行提供。

利用資料分析產生深層次有價值的理解。基於以上各種方式獲得的資料，我們可以做最簡單的統計分析、使用者及品牌理解、使用者畫像、各品牌或各產品型號之間的關係等等，瞭解現在和歷史並爭取預測未來。

常用的工具是Python/R/SPSS等，演算法包括最簡單的統計、稍微複雜一些的Machine Learning、現在被捧上天的Deep Learning以及Collaborative Filtering等等。

國內企業，不論是國企還是民企，真正在業務決策中以資料分析結果為依據的，主要集中在銀行，保險，電信和電商等幾個行業。以IT預算最充沛，人員能力最強的銀行為例，目前主要是大型銀行在匯入資料分析。

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