最后，大数据与行业的结合也能够激发出大量的创业机会，由于不同行业具有不同的特点，所以通常需要开发针对性的大数据产品，比如场景大数据分析、大数据营销等等，这些行业大数据产品也是未来创业公司的重要发展机会。在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。
一般用哪些工具做大数据分析？
谢邀~本君自荐一下。我们的产品诸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向于非技术人员的业务分析，比如产品经理、市场、运营人员。从某种意义上也具有可视化分析的特性，但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛，所以，当一些模型被标准化以后，基本可以解决互联网产品设计、推广、运营、营销过程中的绝大多数分析需求，这也大大提供了业务人员的工作效率。
附图几张：用户模型全行为路径分析模型粘性分析模型自定义留存分析模型关于一些分析模型，我们整理出了常用的八大数据分析模型，过去两个月，每周二都会更新一个模型，很多模型大家都比较了解，但可能他又增加了一些新特性，感兴趣可戳链接：八大数据分析模型之——用户模型（一）八大数据分析模型之——事件模型（二）八大数据分析模型之——漏斗模型（三）八大数据分析模型之——热图模型（四）八大数据分析模型之——自定义留存分析模型（五）八大数据分析模型之——粘性分析模型（六）八大数据分析模型之——全行为路径模型（七）......当然，我们也面向有高级使用需求的用户，比如数据分析师或是有一定数据查询能力的人员提供了SQL查询功能，因为还有20%的分析需求无法通过标准的模型解决，需要自己去定义。
什么是大数据，如何利用大数据来销售产品？
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。
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