企业员工数据、官网数据、电商数据、广告数据、产品数据、客户关系管理数据CRM都是小数据。大数据领域的工作岗位涉及数据采集、数据整理、数据分析、数据展现和数据应用，其中大数据应用开发、大数据分析、大数据运维、大数据教育等子岗位人才需求较多。
先看什么是大数据？百科上的学术定义就不说了，搜一搜就能找到，超子感性的介绍一下大数据。首先是大数据的大这个大描述为多的话比较好理解。然后这个多可以指两个方面1数据的量多，也就是有足够的样本数据，这样挖掘出来的数据价值可靠性更高，假如只有一两个数据，就算得出结论了你也不敢信啊。2数据的种类多，可以是数字，文字，图片，视频，音频，销售数据等等都可以。
相对大多数的应用场景，数据种类越多越丰富就越好。再看数据的高精度不管数据有多大量，多丰富。首先得要保证数据的精度，准确度。比如我要分析周边人群快销品的消费习惯，但是拿来了一大堆数码产品的销售数据。驴唇不对马嘴的数据再多也没价值。然后还要具有高度时效性这个时效性也可以分两个方面。1数据本身的时效性，假如拿一堆10年前的数据来用，其实参考价值不大了，毕竟早已时过境迁了，当然也不是绝对的，只是相对于绝大多数的应用，越新鲜的数据，越好。
2数据处理的时效性，假如我拿到了一大批，种类丰富的新鲜数据，10年才能处理完，这样还有啥意义。所以从这方面而言，大数据并不是只有数据本身，还要包含数据的传输，储存，计算以及结果分发等一系列的处理技术。这些技术必须能都高效的加工数据，保证数据价值的时效性。总结一下，大数据可以感性的理解，就是大量的，丰富的，准确的，新鲜的海量数据，同时还要包含有能够高效处理这些数据的一系列技术。
在销售领域，不管是线上还是线下，大数据都能提供相当大的帮助。感性的理解下。一人群定位我们的产品谁在看，谁在关注，谁在购买我们的产品。通过数据的总结分析，准确定位转化率最大的人群，男生还是女生，老人还是年轻人，可以把流量精准的投放在转换率大的人群。二地域定位分析不同地域的销售数据，哪个地域的量最大，哪个地域的销售潜力最高。
都可以通过数据来挖掘，可以帮助我们安排销售策略的侧重点。三产品定位什么产品卖的好，什么产品受欢迎。统计数据，根据结果可以安排不同产品的生产和销售方案。四趋势定位通过数据规律，分析人群的潜在消费趋势，最大概率上，什么产品未来会好卖，可以帮助新产品方向的定位。简单的说，大数据就是为了挖掘数据背后的价值，帮助人们做决策，提供有效的依据。
普通文职转行学习大数据怎么样？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，普通文职转学大数据是可以的，未来大量的职场人都需要掌握一定的大数据技术。虽然文职岗位的从业人员可以转行大数据领域，但是在具体方向的选择上要根据自身的知识结构来进行选择。大数据领域的工作岗位涉及到数据采集数据整理数据分析数据呈现和数据应用，其中大数据应用开发大数据分析大数据运维和大数据教育等细分岗位具有较多的人才需求。
数据采集和数据整理岗位比较适合计算机基础知识，或者基础学科知识比较薄弱的初学者，同时从数据采集开始学起也会对整个大数据产业链有一个较为清晰的认知过程，会为以后深入学习大数据技术打下一个扎实的基础。数据采集和整理岗位可以从编程语言和数据库知识开始学起，目前数据采集领域应用比较广泛的编程语言是Python，Python语言简单易学而且未来应用空间广阔。
数据库知识可以从Sql语言中学习，Sql语言是目前常用的数据整理工具之一。大数据应用开发的岗位要求学习者有一定的计算机和数学基础，而大数据应用的开发通常需要对大数据平台有一个全面的认知过程。所以对于基础薄弱的学习者来说，通常需要一个漫长的学习过程。建议边用边学。大数据分析是目前职位需求较高的方向，分析大数据的方法有很多种。
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