針對特定的客戶群體進(jìn)行營銷和服務(wù)一直是商家的追求。Cloud 存儲的海量數(shù)據(jù)和“大數(shù)據(jù)”的分析技術(shù)，使得實時且極具性價比的細(xì)分消費者成為可能。2.模擬現(xiàn)實世界的云計算和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)，使商家能夠?qū)崟r存儲和分析這些數(shù)據(jù)以及交易行為數(shù)據(jù)，具有很高的成本效率。交易過程、產(chǎn)品使用和人類行為都可以數(shù)字化。

隨著科技的不斷發(fā)展，未來的就業(yè)市場將會發(fā)生很大的變化。許多傳統(tǒng)職業(yè)將不再受到重視，而一些新興職業(yè)將受到更多關(guān)注。那么，哪些專業(yè)會成為未來十大最熱門專業(yè)呢？本文將為您一一介紹。1.數(shù)據(jù)分析Data Analyst數(shù)據(jù)分析老師是指運用統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和解讀，為企業(yè)決策提供支持。

因為在信息時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)最重要的資產(chǎn)之一，對數(shù)據(jù)分析 division的需求也會增加。二、人工智能工程師(AIEngineer)人工智能是未來的發(fā)展方向，所以人工智能工程師也將成為最熱門的職業(yè)之一。人工智能工程師主要負(fù)責(zé)開發(fā)和維護(hù)人工智能系統(tǒng)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機(jī)視覺等。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，網(wǎng)絡(luò)安全問題變得越來越嚴(yán)重。

a 數(shù)據(jù)分析流程應(yīng)該包括以下幾個方面:業(yè)務(wù)建模。實證分析。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)分析并顯示。專業(yè)報告。持續(xù)驗證和跟蹤。數(shù)據(jù)處理和分析分為五個步驟:第一步:確定客戶的數(shù)據(jù)需求。一個典型的場景是我們需要分析企業(yè)的數(shù)據(jù)。比如公司通常有銷售數(shù)據(jù)，用戶數(shù)據(jù)，運營數(shù)據(jù)，產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)據(jù)。他們需要從這些數(shù)據(jù)中獲取哪些有用的信息來指導(dǎo)策略的制定？

第二步:根據(jù)客戶需求，從網(wǎng)絡(luò)爬蟲、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、本地數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、人工輸入五個數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)，為客戶提供定制化的數(shù)據(jù)采集。目的是定制數(shù)據(jù)收集，并根據(jù)客戶的需求構(gòu)建單一數(shù)據(jù)源。第三步:數(shù)據(jù)預(yù)處理現(xiàn)實世界中，數(shù)據(jù)多為不完整、不一致的臟數(shù)據(jù)，無法直接處理數(shù)據(jù)分析，或者分析結(jié)果不理想。數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有很多:數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸約等等。

對于在管理數(shù)據(jù)備份方面尋求更大靈活性的公司來說，云計算非常有吸引力。但是，對于每個公司來說，基于云計算的備份技術(shù)的成本優(yōu)勢不會增加。根據(jù)最新的techtargetcloudpulse調(diào)查(2013年第一季度進(jìn)行)，云計算存儲的用戶中有56%的人已經(jīng)成為云計算數(shù)據(jù)備份服務(wù)的用戶，備份服務(wù)已經(jīng)成為目前最常見的云計算存儲服務(wù)。

然而，行業(yè)觀察人士表示，目前受益于基于云的備份服務(wù)的公司可能是那些規(guī)模較小、需要備份的數(shù)據(jù)較少的公司。但是對于各種規(guī)模的公司來說，還有其他限制，包括帶寬限制，盡管如此，不同的專家都說，在成本和管理方面，基于云計算的備份服務(wù)解決的問題比它帶來的問題更多。