大数据的报告样例【优秀8篇】

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大数据专业的报告【第一篇】

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

据职业社交平台linkedin发布的《中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在bat企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据专业的报告【第二篇】

近年来，“大数据”这个概念突然火爆起来，成为业界人士舌尖上滚烫的话题。所谓“大数据”，是指数据规模巨大，大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理。“大数据”概念是“信息”概念的版，主要是对新媒体语境下信息爆炸情境的生动描述。

我们一直有这样的成见：信息是个好东西。对于人类社会而言，信息应该多多益善。这种想法是信息稀缺时代的产物。由于我们曾吃尽信息贫困和蒙昧的苦头，于是就拼命追逐信息、占有信息。我们甚至还固执地认为，占有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在“大数据’时代，信息不再稀缺，这种成见就会受到冲击。信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时，就会成为一种负担，我们会不堪重负。

信息的超速繁殖源自于信息技术的升级换代。以互联网为代表的新媒体技术打开了信息所罗门的瓶子，数字化的信息失速狂奔，使人类主宰信息的能力远远落在后面。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每两年翻一番，目前世界上的90%以上数据是近几年才产生的。，数字存储信息占全球数据量的四分之一，另外四分之三的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带这类媒介上。，只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒介上的模拟数据，其余都是数字数据。到，世界上存储的数据中，数字数据超过98%。面对数字数据的大量扩容，我们只能望洋兴叹。

“大数据”时代对人类社会的影响是全方位的。这种影响究竟有多大，我们现在还无法预料。哈佛大学定量社会学研究所主任盖瑞·金则以“一场革命”来形容大数据技术给学术、商业和政府管理等带来的变化，认为“大数据”时代会引爆一场“哥白尼式革命”：它改变的不仅仅是信息生产力，更是信息生产关系;不仅是知识生产和传播的内容，更是其生产与传播方式。

我们此前的知识生产是印刷时代的产物。它是15世纪古登堡时代的延续。印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的“哥白尼式革命”，它使得知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断，开启了知识传播的大众时代，同时，也确立了“机械复制时代”的知识生产与传播方式。与印刷时代相比，互联网新媒体开启的“大数据”时代，则是一场更为深广的革命。在“大数据”时代，信息的生产与传播往往是呈几何级数式增长、病毒式传播。以互联网为代表的媒介技术颠覆了印刷时代的知识生产与传播方式。新媒体遍地开花，打破了传统知识主体对知识生产与传播的垄断。新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局，改变了自上而下的知识传播模式，将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中。在“大数据”时代，我们的知识生产若再固守印刷时代的知识生产理念，沿袭此前的知识生产方式，就会被远远地甩在时代后面。

(节选自《文汇读书周报》，有删改)。

大数据专业的报告【第三篇】

12月8日消息，第一财经商业数据中心发布的《中国互联网消费生态大数据报告》显示，中国亿网民将成为潜在的互联网消费者。

80后、90后消费观念大不同。

报告显示，80后与90后作为互联网消费领域的核心消费人群，90后在线上拥有鲜明消费特征，主要的标签是娱乐至上、爱新鲜和个性化。90后在玩乐方面的兴趣广泛，既表现出对桌游、美食、夜生活的喜爱，也对二次元、游戏等虚拟领域有着更高的付费意愿。

相比较下，80后则更顾家，在互联网理财、互联网地产、电商等消费领域有显著的消费特征，是互联网消费的主力人群。从阅读内容方面看，80后更加偏爱看健身、旅游、时尚、房产等话题的资讯;购物方面看，80后也更偏爱大家电、汽车用品、童装等居家物品，由此可以看出，80后互联网消费者特征的关键词是家庭化、品质和资讯控。

网红借力电商成“吸金王”

今年电商和社交的融合成为一个典型现象。数据显示，红人经济的发展使得红人店铺的浏览成交高于一般女装店铺，近50%的粉丝有重复购买的行为，并且规模大的红人店铺比一般红人店铺转化率高出57%。可以看出电商红人的店铺具有粉丝粘性高、高浏览高转化以及销售爆发力强的优势。

便捷和品质成互联网消费核心诉求。

移动互联网的渗透和众多新应用的兴起使得我国互联网消费生态不断孕育繁衍，消费者的需求也因此更加清晰细分，便捷与品质的诉求是两大明显特征。

报告提出，消费趋势的便捷主要体现在降低门槛、资源优化、服务整合和随时随地四个特性。以滴滴出行为例，滴滴优化夜间运力资源极大满足了人们夜间个性化出行的需求。数据显示，机场、火车站、餐饮等夜间交通资源不足的地方，使用滴滴出行的偏好度均呈现上升趋势，体现出网约车满足了消费者的`交通需求。

需求“品质化”则大大促进了商家运营发展轨迹的高端化、定制化、专业化和服务化。报告数据显示，从趋势上看，飞猪三年跟团游的增幅高于自由行的增幅，且跟团游中有近8成的订单数是当地游，可以看出组件式的“diy自由行”已成为了消费者旅游出行的新风尚，同时也反映了多元化的自由行产品为消费者提供了更丰富的定制体验。

大数据专业的报告【第四篇】

汽修人才发展空间大。选择学汽修的初高中生在掌握到精湛的.汽修技术，既可以做汽车销售、汽修美容技师、4s应用工程师、机电维修技师等岗位，还可以在积累经验后，往高级维修技师、维修技术总监、4s店店长等方向发展，晋升空间十分广阔。

就业好，工作稳定，不必频繁跳槽。由于汽修人才的紧缺，拥有汽修技术的专业人才就业优势十分明显。只要技术过硬，找工作根本不用发愁。

学汽修基础要求低，学习时间短。学习汽修这门技术，不需要太多基础，学习时间也比较短，不必耗费大量时间。

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大数据专业的报告【第五篇】

众所周知，铁路向来是春运客运量最高的交通工具。相比去年，由于春运火车票只能提前30天购买，火车票抢票形势更加严峻。

如图所示，2016年春节提前一个月，旅客进入购票高峰。去哪儿网大数据预测，春节将至，2016年12月15日将进入旅客春运抢票高峰，此轮去程购票高峰将和去年一样，一直持续到春节前结束。

2016年春运，互联网售票量占总售票量的%，占比超过一半，其中手机app发售车票亿张，售票总量比例由去年的%上升至39%。去哪儿网预测，生长在互联网时代的90后将是20春运的主力军。

在火车用户画像中，选择乘坐火车回家的男女比例分别为%、%，其中90后人群占比高达43%，80后人群为%，两者占比超过70%，成为绝对的中坚力量。

近年春运，铁路最热门的出发地集中在北京、上海、成都、重庆和杭州。这些城市多属于超一线和新一线城市，外来人口集中，也是多条铁路线路的起始地。

一个显著的变化是，购买快速铁路车票的用户比例不断增加，选择乘坐高铁的人数占比达到了%，选择乘坐城际铁路的'人群比例也达到了%，整体超过了总数的一半。

去哪儿网大数据预测显示，乘坐上海出发的高铁线路人数最多，杭州、长沙、北京、广州的票量紧随其后。

与热门出发地相对应的，重庆、上海、杭州、成都、郑州是往年国内最热门的目的地。这些城市周边铁路、公路、航空线路密集，以此作为中转目的地的旅客也不在少数，抢票难度成几何倍数增加。

非高铁、城际等高速列车的出发地，北京最为热门。不过与高速列车热门出发地不同，紧随其后的重庆、昆明、西安、郑州出发的票量与北京之间相差并不多。

二、最难买航线已经进入抢票模式多数航班恢复全价。

从2016年春运的大数据看，预定高峰期出现在距离春节20天，这一天的预订量创出近期以来的新高，与上个月同期环比增长100%。

大数据显示，2017年春运出发最集中的日期是2017年1月24日，已经进入了乘飞机回家旅客的人数峰值期，全国重要的机场将进入到繁忙状态。返程高峰则从大年初六即2017年2月2日开始。

三、85后成机票预订主力军天秤座成“空中飞人。

移动互联网时代来临，网上购票已经成为消费者最便捷的预订方式。来自去哪儿网大数据显示，选择乘坐飞机回家的旅客男女比例相近，天秤座在12星座中乘坐比例为%，力压群雄。

家乡越北，越会提前购买回家的机票。去哪儿网机票专家分析，排名前十名的航线，以大机场往小机场飞为主，每天的航班数多在30班以内，是北京至广州这种热门航线航班数的三分之一。

根据去哪儿网大数据统计，北京至佳木斯的航线，在众多热门航线中并不起眼，但订票时间却比其他航线早得多，堪称最难买航线。在去哪儿网平台预订过年前三天回家的机票中，北京至佳木斯这条航线，用户平均会提前36天。从深圳回海口更早，一般提前43天。

四、十条热门空中回家路出炉平均飞行1416公里。

从热门航线看，北京-成都、深圳-重庆、上海-哈尔滨、北京-三亚、广州-重庆、深圳-成都、成都-北京、重庆-广州、北京-哈尔滨、上海-成都，这十条是往年最热门的空中回家路。

去哪儿网统计了往年春运返乡票量最高的50条航线，发现追逐梦想的人们，选择求业、求学城市距离家乡的平均飞行距离是公里，这几乎是从深圳到西安的里程。

通过去哪儿网平台订票的用户，大多选择在早上7点就坐上飞机，按照平均离家距离1416公里来计算，飞行时间近3个小时，%的用户选择乘坐经济舱。

五、行李多礼物重专车成热门接送工具。

春运期间，95%的旅客会有行李箱、背包以及各种礼品出行，为了能够快速到达机场、火车站，专车接送机/站成为热门出行工具。

去哪儿大数据显示，北京、成都、深圳、上海、三亚、广州、昆明、西安、哈尔滨、厦门等10个城市成为去哪儿接送机使用率最高的城市。

其中，在预约时间上看，男性一般提前在出发前天-天预订接送机服务;女性用户明显准备更加充分，其预约时间在天-天。

从出行时段上看，4点-11点为旅客乘车去机场、火车站高峰。其中5-6点出发人群最高，高达%;10-11点又会出现小的高峰，出行占比为%。数据显示，使用接送机/站的用户平均行驶公里，平均时长为36分钟。

大数据专业的报告【第六篇】

4月6日，联合交通部科学研究院对外发布《第一季度中国主要城市骑行报告》。该报告以ofo出行大数据为参考，首次采用城市骑行指数作为评估指标，对北京、上海、广州、深圳、天津、南京、西安、杭州等20座国内一二线城市的共享单车发展水平进行评估排名。

可以发现，在单车使用水平、节能减排水平、健康贡献水平、停车设施水平、服务环境水平和社会文明水平六个方面，每个城市的表现各有不同。行业专家分析称，该报告对透视我国城市慢行交通发展现状、追踪共享单车行业发展、推动智能绿色城市建设事业起到参考作用。

18~45岁人群成共享单车主要用户西安广州最男人、天津昆明最均衡。

报告显示，18~45岁人群成共享单车骑行的主力用户，占比接近90%，其中30岁及以下群体占比达到55%，30~45岁占比约35%。由此可见，共享单车的用户不仅覆盖年轻群体，也受到了中年群体的广泛认可和使用。

同时，在用户男女比例分布中，不同的城市区分为了两大派系。一个是以西安、广州为代表的五座城市成为了“最男人”的共享单车骑行城市，男性用户占比达到%~%，较高于女性用户。而以天津、昆明为代表的五座城市则成了“最均衡”的共享单车骑行城市，男女比例在48%~52%之间，可以说基本相差无几。但综合来看，女性用户占比能达到45%左右。

中国城市整体骑行水平分空间巨大综合指数六大榜单昆明东莞上榜。

报告显示，20第一季度中国城市整体骑行水平为分，其中北京以位居榜首，上海、成都分别以分和分紧随其后。除此之外，深圳、昆明、杭州、广州、南京、厦门、福州、武汉等八座城市也高于平均分，城市骑行水平较为领先。

而的整体骑行水平虽然较满分100分来看属于偏低水平，但考虑到年初共享单车才迎来一波的快速发展，诸多方面尚不完善，例如城市停车设施的建设，北京、上海、杭州三城虽然达到13分以上，但其他20座城市停车设施平均得分仅为分，远低于满分20分。未来，随着共享单车的健康发展、城市停车设施的建设、服务环境的提升等因素逐步完善，分数还将进一步上升。

报告同时给出“2017年第一季度主要城市六大榜单”，北京位列“停车设施相对完善”、“节能减排贡献最大”、“政府服务环境最好”三个榜单之首。昆明则成为“最爱骑共享单车的城市”，东莞成为“我骑行·我健康”的榜首城市。

城市文明程度杭州分排第一20城q1累计骑行亿公里。

报告针对社会文明程度，对各城市对共享单车的友好度进行了评分，杭州市以分排名第一，南京、西安分别以和排名第二第三，北京仅以分排名第九。在服务环境水平评估中，北京以满分15分位列第一。近期，全国各地陆续出台了针对共享单车的管理办法，如上海出台了《共享自行车服务规范》，成都推出了《成都市关于鼓励共享单车发展的试行意见》。

报告显示，我国20座城市第一季度累计骑行亿公里，相当于绕地球14794圈，日均累计骑行距离为659万公里，相当于地球赤道的164倍。不仅如此，20个城市第一季度人均累计骑行消耗热量6840千卡路里，相当于燃烧掉斤脂肪。

共享单车缓解城市交通出行难问题。

数据统计，从1995年至，随着民用汽车保有量从1040万辆攀升至亿辆，自行车的.保有量却从亿辆，急剧下降至亿辆。汽车成为代步工具的同时，给城市交通和生态环境也带来了极大压力，城市居民的出行成本急剧上升。

专家认为，共享单车+公共交通的出行模式，正逐渐替代家用汽车+步行+公共交通的出行模式，快速发展中的共享单车正改善着我国城市居民的出行模式，也对我国交通新体系建设产生深远影响。

大数据专业的报告【第七篇】

未来几年，计算机、通信、电子等信息类专业、生命科学、高新技术等行业人员需求大，大学生就业增长空间较大。师范类毕业生仍会供不应求，环境科学类、生命科学、应用数学、法律服务、交通运输类以及工科的仪表类、纺织类需求都会增大，外语类中的复合人才、石油、煤炭、冶金等需求都会有不同程度的增长，但有些行业的容量有限。

2.需求大体保持不变的行业。

主要有机械类、材料类、外语类大语种、医学类、管理专业、经济学、财政学、统计学、价格学、国民经济计划以及金融，财经等需求不会有大的增加，比较平稳。其中有些专业如医学类毕业生需要重点移往中小城市、农村及城市基层。计算机、通信、电子等信息类专业虽然需求量较大，但人才培养规模也不断增大，两长相消，信息类专业的就业场面难再火暴。

3.需求趋降的行业。

从行业上看主要是农、林、牧、渔、制造、建筑业，尤其是农林类毕业生就业仍然相对困难。但不能一概而论，以上各行业高素质专业人才仍需求较旺。建筑类虽有相当需求，但这行业目前仍处于劳动密集型，吸纳的主流仍为劳力型人员，对专业人才的需求却不旺。

从学科类型看，文、史、哲类人才社会需求趋减。哲学、社会学、历史学、人口学、宗教学等毕业生未来几年的就业形势仍难见好。

[行业就业前景]。

大数据专业的报告【第八篇】

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

北京数据分析平均工资：10630/月，取自15526份样本，较年，增长%。

业务类别:技术。

工作职责:。

3.参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；

5.独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控；

6.参与编写项目相关文档。

教育背景:。

学历：本科其它：

经验要求:工作经验：3-5年。

任职要求:。

3.使用过逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等的一种或多种建模方法；

年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先；

5.具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑；

6.主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

能力素养:。

良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题；主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

北京大数据开发平均工资：30230/月。

职位描述：

2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；

岗位要求：

1、计算机或相关专业本科以上学历（3年以上工作经验）；

4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力；

5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神；

3、hadoop开发工程师。

北京hadoop平均工资：0/月，取自1734份样本。

hadoop开发工程师岗位职责（引自新浪网）：

职位描述：

3.深入源码改进各种开源大数据项目（包括hadoop、spark、kafka、hbase等）。

任职要求：

1.计算机或相关专业本科以上学历；

4.具备良好的学习能力、分析能力和解决问题的能力。

4、数据挖掘工程师。

数据挖掘工程师招聘要求（引自蚂蚁金服集团技术部）：

工作职责：

1、在分布式系统上进行数据计算、挖掘、和实现算法；

2、数据仓库模型设计和建立；

3、数据梳理流程的实现和维护；

4、物流场景下的地址文本、空间属性研究和分析。

任职资格：

1、本科以上学历，有扎实的统计学，数据挖掘，机器学习，自然语言识别理论基础，一种或几种以上的实际使用经验。

2、熟悉聚类、分类、回归等机器学习算法和实现，对常见的核心算法和数据挖掘方法有透彻的理解和实际经验。

3、深入理解map-reduce模型，对hadoop、hive、spark、storm等大规模数据存储于运算平台有实践经验。

4、有扎实的计算机理论基础，至少熟悉一种编程语言，java优先。

5、有三年以上互联网公司或者海量数据处理工作经验，大数据挖掘、分析、建模经验。

5、算法工程师。

北京算法工程师平均工资：22640/月，取自10176份样本。

算法工程师招聘要求（引自美团点评数据平台部）：

职位描述：

互联网公司背景优先。

a、广告算法。

岗位职责：

1.负责点击率预估等主要广告算法的技术选型；

2.负责核心算法的开发；

3.负责广告大数据处理流程的建设及相关工具的研发；

4.负责广告技术研究项目的推进与管理；

职位需求：

1.计算机或相关专业本科以上学历，3年以上相关工作经验;。

2.熟练掌握一门开发语言；

3.有机器学习、数据挖掘相关知识；

4.在广告、搜索、推荐等相关领域之一有技术研究工作经验；

5.有较强的沟通协调能力；

职位描述：

1.参与各个产品线的个性化推荐系统的研发；

2.分析用户行为数据，并设计合理的推荐算法模型及策略，并优化推荐排序；

3.通过对用户行为数据的挖掘，对用户进行建模，精准刻画用户各种属性；

职位要求：

1.全日制本科及以上学历，计算机相关专业；

c、算法工程师。

岗位职责:。

任职资格:。

1、有一定的研究、实验的能力，优秀的分析问题和解决问题的能力。

2、理解自然语言处理、机器学习、网页搜索，推荐系统，用户数据分析和建模的基本概念和常用方法，有相关领域的实际项目研发或者实习经历者优先。

3、熟悉c++,java或python，熟悉linux或类unix系统开发,有较强的编程能力。能独立实现线上算法模块者优先。

最后一个问题，哪些公司需求大数据人才？

答：所有的公司。大到世界500强，bat这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。

马云爸爸说“我们已从it时代进入了dt时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。dt时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”

数据，未来的一切。