
2015中国大数据的市场容量有多大_数据分析师
新兴产业的出现和发展有两种基本模式。一种是需求导向型,实际应用中出现了明显的痛点,必须要解决,不然就有人一直痛。另一种是技术导向型,革命性的技术先出现,慢慢地新技术扩大了用户的想象空间,进而激发出新的需求。大数据从概念提出到今天形成一个完整的产业,基本上属于第二种模式。
Hadoop生态系统下的技术(包括 pig,hive,spark,storm,hbase等)是目前大数据业界中事实上的标准。但在hadoop从互联网产业走出之前,大数据本身还不能称之为一个“产业”,因为它没有形成足够大的规模。所以大数据并不是指数据量有多大,是GB,TB还是PB,这其实没有关系。真正意义上的大数据是指 hadoop体系技术从互联网行业被引入到其它行业,进而得到快速、广泛、多维度、多层次的大量普及应用。大数据之大,在于应用规模的大,而不是数据量的大。现在大数据的应用已经远远超越了互联网行业,包括公安、智慧城市、医疗、交通、教育、通信、游戏、服装、地产、旅游、保险、银行、证券、食品安全、海事、零售、气象等等--世界正快速进入全面数据服务的时代!
大数据产业发展最快的一个是美国,另一个就是中国。有关中国大数据市场容量的预测和估算有很多版本,激进者估计千亿市场的,悲观的认为国内大数据市场刚刚萌芽。判断一个行业发展趋势最好的工具现在就是求职招聘网站。我们将通过大数据相关职位空缺数,来判断国内大概有多少个企业客户在实施大数据项目。我们以51job为例做些调查分析。分析的方法非常简单,统计大数据相关职位的招聘情况。以下数据截止到2015年4月27日,来源于51job,地域覆盖北上广深杭。
分别选取了比较热门的一些招聘职位:数据分析师、hadoop、数据挖掘、大数据开发工程师,企业招聘情况如下:
合计为2861个,对结果进行一些修正:
(1)因为职位名称,或者没覆盖到的其他大数据技术职位,乘以系数:1.2
(2)因为51job的限制,仅仅统计了5个城市,乘以系数1.3
(3)可能没在51job上发布的职位: 乘以系数1.1
这样修正后,国内大数据职位空缺数4909。根据这个数字,我们来推算客户数:
(4)考虑同一家公司可能同时有1-3个大数据相关职位发布,乘以系数:0.8
(5)假设在实施大数据项目的客户有五分之一的有招聘需求,乘以系数:5.0
最终结果:19636。
也就是说,截止2015年4月27日,国内有大概19636个大数据项目在进行。假设平均一个项目规模为50万(比较保守的估计),则国内大数据项目的规模合计为98亿人民币。考虑现在才是2015年第二季度,2015全年大数据项目规模肯定超过100亿人民币。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15