商务分析专业能做大数据吗？

一、商务分析专业能做大数据吗？

能

商务数据分析与应用专业以培养电子商务领域的技能型人才为主，而大数据专业的教育目标是培养大数据相关领域的各类人才（含专科教育），从课程设置来看，大数据专业涵盖的内容更多一些，涉及到数据的采集、整理、存储、分析、呈现等内容，而商务数据分析与应用专业则以数据分析和呈现为主。

从就业岗位来看，大数据专业的毕业生可以从事大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位，而商务数据分析与应用专业的毕业生往往会集中在数据分析岗位（电子商务运营等），所以从就业岗位的适应性来看，大数据专业更具优势一些。

选择大数据的专业可以到CDA进行详细的了解。CDA（Certified Data Analyst），即“CDA 数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证， 旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。

二、做大数据分析应该如何选电脑？

选电脑之前，先理清楚自己拿这个电脑做什么。

基于题主的问法，冒昧地猜测：题主是正准备入行，以学习为主吧。

如果是学习的成分大于工程实践。从电脑使用上来说，一般用于两个目的：大数据平台（大数据存储、处理），和数据分析方法（建模、编程、可视化等）。

一、大数据平台。基本上围绕 Hadoop 生态，一系列工具。学习他们，先从单机开始，一个一个地部署、配置、测试，然后通过程序或工具对数据进行操作（添加/插入，更新，查找，Map/reduce 等等）。坦率地说，对机器要求并不高，但是最好是基于 Linux 操作系统之上。

然后，配置多个虚拟机，学习部署和配置分布式条件下的大数据平台。你会很有成就感的。这样的话，对于机器的配置要求就要高一些，建议不要低于32 GB 内存。

二、数据分析方法。根据题主的发展目标，有不同层次的学习。比如，工具类，QlikView, Tableau等；或者，学习基于 Python, R 等语言的编程。但是不管哪一种，在学习阶段，对电脑的要求都不是必须很高，普通的就可以了。

如果，你想要更多地用于深度学习，那么对计算性能要求就要高一些，GPU 的配置是必须的，最好高一些（用金钱换时间），这个有点贵哦。否则，调整一次参数，你得等很长时间。

说实在的，一个人想要在短时间内同时把两方面的知识学精，是有相当难度的。

简单总结一下，如果是学习为主的话，大数据平台要求内存高一点，万元电脑足矣；如果深度学习的话，GPU 的配置高一点，一万元勉强吧。如果鱼和熊掌兼得，一万元难啊。

如果是工程实践的话，建议大数据平台租用云平台，按使用收费；数据分析用一台内存和GPU高一点的工作站，一万元够呛。

三、php做大数据分析

PHP在大数据分析中的应用

随着互联网和信息技术的发展，大数据分析在各行各业中变得越来越重要。大数据分析可以帮助企业从海量数据中挖掘出有用的信息和价值，为决策提供有力支持。而PHP作为一种流行的服务器端脚本语言，也在大数据分析领域发挥着重要作用。

PHP作为一种开源、易学易用的脚本语言，广泛应用于Web开发领域。但是，随着大数据分析的兴起，越来越多的开发者开始意识到PHP在处理大数据时的潜力。作为一种灵活性高、可扩展性强的语言，PHP可以与各种大数据工具和框架结合，为企业提供高效的数据分析解决方案。

在使用PHP进行大数据分析时，开发者可以利用各种第三方库和扩展来简化开发过程。例如，可以使用PHP-ML这样的机器学习库来实现数据挖掘和预测分析。通过结合PHP做大数据分析的相关工具和库，开发者可以更加便捷地处理大数据并应用于实际业务中。

除了第三方库和扩展，PHP本身也提供了丰富的特性和功能，适合用于大数据分析。例如，PHP的多线程支持可以帮助开发者并行处理大量数据，提高数据处理的效率。此外，PHP对各种数据格式的处理能力也使其成为处理大数据的良好选择。

另外，PHP作为一种动态语言，具有灵活性和易用性，使开发者能够快速实现各种数据处理功能。无论是数据清洗、数据转换还是数据分析，开发者都可以借助PHP轻松完成，为企业提供准确可靠的大数据分析结果。

总的来说，PHP做大数据分析具有许多优势。作为一种流行的脚本语言，PHP在大数据分析领域发展迅速，为企业提供了丰富的工具和解决方案。随着大数据技术的不断成熟和发展，相信PHP在大数据分析中的应用将会越来越广泛，为企业带来更多商业价值。

四、为什么想做大数据分析师？

我最喜欢我目前的工作是使用可分析DNA测序的高端AI软件。这是一项复杂的任务，我一直喜欢拼图。要想跳出框框思考并找到新的解决方案，需要大量的创造力和解决问题的能力。

我喜欢挑战，也喜欢为我们花了几个月时间解决的问题找到解决方案的快感。正是这种成就感使我爱上了我的工作。

五、在深圳做大蒜批发挣钱吗？

在深圳做大蒜批发是挣钱，但是要好，便宜，才挣得多

六、深圳流入人口数据分析？

数据显示，深圳净流入达到了1179万人，位居全国第一。根据《广东统计年鉴2021》，2020年底深圳常住人口达到1763.38万人，同期户籍人口达到584.58万人，净流入人口为1178.8万人。深圳原有的“土著”占比很低，很多户籍人口也是这二十多年才陆续落户的。

七、python做大数据

随着信息时代的到来，大数据已经成为当今社会发展的重要驱动力之一。在处理大规模数据时，Python编程语言作为一种强大的工具，正逐渐成为大数据分析和处理的首选之一。

Python在大数据领域的应用

作为一种简洁清晰的编程语言，Python被广泛用于大数据分析、机器学习、人工智能等领域。它的易学性和丰富的库使得处理大规模数据变得更加高效。Python的应用领域包括但不限于数据清洗、数据可视化、数据建模等。在大数据处理中，Python的快速执行速度和更好的可读性使其成为众多数据科学家和分析师的首选。

Python在大数据处理中的优势

灵活性： Python是一种通用编程语言，可以与各种数据库进行集成，实现数据的灵活处理和分析。

强大的库支持： Python拥有丰富的第三方库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，这些库为大数据处理提供了丰富的工具和功能。

易学易用： Python的简洁语法和逻辑结构使得初学者能够快速上手，快速编写大数据处理程序。

大型社区支持： Python拥有庞大的开发者社区，用户可以方便地获取支持和解决问题。

Python与大数据分析的结合

Python与大数据分析的结合，既体现了Python语言的优势，也拓展了大数据分析的应用范围。无论是数据清洗、数据可视化还是数据建模，Python都能在大数据分析中发挥重要作用。通过Python对大数据进行挖掘和分析，可以更好地发现数据背后的规律和价值。

未来展望

随着大数据时代的到来，Python在大数据处理中的地位将不断巩固。随着技术的不断发展和进步，Python做大数据的应用将会更加多样化和深入化。未来，Python有望成为大数据分析领域的标配之一。

八、java做大数据

Java在大数据领域的应用

现代社会的大数据时代给各行各业带来了前所未有的挑战和机遇，而Java作为一种强大而灵活的编程语言，也在大数据领域展现出其独特的优势和应用价值。

Java做大数据的应用已经成为许多企业和开发团队的首选。其跨平台的特性使得Java成为一种具有广泛适用性的编程语言，能够在不同的操作系统上运行，为大数据处理提供了便利。同时，Java作为一种面向对象的编程语言，具有良好的可维护性和扩展性，适用于复杂的大数据处理任务。

Java在大数据处理中的优势

• **强大的生态系统**：Java拥有丰富的开发工具和框架，如Hadoop、Spark等，这些工具和框架为Java在大数据处理中提供了强大的支持。
• **高性能**：Java作为一种编译型语言，具有较高的运行效率，能够快速处理大规模数据，并实现高性能的大数据处理。
• **稳定可靠**：Java的强类型系统和异常处理机制使得程序更加稳定可靠，在大数据处理过程中能够有效减少错误。
• **多线程支持**：Java提供了强大的多线程支持，在大数据处理中能够充分利用多核处理器，实现并行计算，提高处理效率。

Java在大数据项目中的实际应用

Java做大数据的应用不仅仅停留在理论层面，实际上在许多大数据项目中，Java已经成为了核心的编程语言，为项目的成功实现发挥着重要作用。

例如，一个基于大数据分析的电商平台，需要实时监控用户行为并进行个性化推荐。Java作为后端核心语言，可以处理用户大量的操作数据，并通过Hadoop等工具进行数据分析，最终实现精准的推荐算法。

另外，一个金融风控系统也是一个典型的大数据项目，Java在这样的项目中可以用于处理大量的交易数据，进行风险评估和实时监控，保障系统的安全稳定。

未来Java在大数据领域的发展趋势

随着大数据技术的不断发展和深入应用，Java在大数据领域的应用也将不断拓展和创新。未来，我们可以期待以下几个方面的发展趋势：

• **高性能计算**：Java将继续优化其虚拟机和运行时环境，提高在大数据处理中的性能表现，实现更高效的大数据计算。
• **机器学习整合**：Java与机器学习技术的整合将进一步加深，使得Java在大数据分析和预测方面展现出更大的潜力。
• **实时处理**：Java在实时数据处理方面的能力将进一步增强，支持更多实时数据分析和应用场景。
• **安全与隐私**：Java在大数据安全和隐私保护方面将继续加强，保障大数据处理过程中的数据安全。

总的来说，随着大数据技术的不断演进和Java作为一种强大的编程语言的持续发展，**Java做大数据**的应用将会更加广泛和深入，为各行业带来更多创新和发展机遇。

九、要做大数据分析工作大学需学什么专业？

学习应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识。 学习SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。 学习用Acess等进行数据库开发； 学习一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。 学习一门编程语言； 学习其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

十、深圳 数据分析

深圳数据分析

深圳，作为中国的一座现代化大都市，正在崛起成为全球数据分析领域的领军城市。随着大数据时代的到来，数据分析已经成为了各行各业不可或缺的一部分。在深圳，数据分析行业正在蓬勃发展，吸引了越来越多的专业人才前来投身其中。

数据分析的重要性

数据分析可以帮助企业了解市场需求，优化产品和服务，提高运营效率。通过数据分析，企业可以更好地掌握消费者的行为和喜好，从而制定更加精准的市场策略。同时，数据分析还可以帮助企业识别潜在的商业机会，降低风险，提高竞争力。

深圳数据分析人才的优势

深圳作为一座科技和互联网产业发达的城市，拥有丰富的数据资源和先进的技术设施。这为数据分析人才提供了广阔的发展空间和丰富的实践机会。此外，深圳还拥有一批优秀的企业和专业机构，为数据分析人才提供了更多的就业机会和成长平台。

如何成为一名优秀的数据分析师

要成为一名优秀的数据分析师，需要掌握数据分析和数据处理的基本技能，了解行业趋势和市场需求，具备良好的沟通能力和团队协作精神。在深圳，可以通过参加专业的培训课程、加入行业协会和组织、参与学术研究和交流等方式，不断提升自己的专业素养和技能水平。

未来展望

随着深圳数据分析行业的不断发展，预计将会有越来越多的企业和机构认识到数据分析的重要性，并加大对数据分析的投入。同时，数据分析人才也将会有更多的机会和挑战，不断推动深圳数据分析行业的创新和发展。