1. 大数据与行业分析
通过数据分析出人们的饮食习惯、工作类别、家庭成员等，个人信息没有秘密可言。
2. 大数据行业分析与展望
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 这是研究机构Gartner给出了这样的定义。
大数据，更多的功能是分析过去，提醒现在，展望未来。无法用到实践中去的大数据都是耍流氓，无论这个结果是造福了全人类，还是帮助网站提高1%转化率，这都是有用的。
3. 大数据行业分析论文
（1）《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术。
我看了入门篇、工具篇、SPSS篇，觉得入门篇、工具篇收获挺大，SPSS在目前工作上用不上，没有实操，逐渐忘了。《谁说菜鸟不会数据分析》家族又壮大了，加入了Python、R语言、信息图表篇新成员。
（2）深入浅出数据分析
《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的形式，向读者展现数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法等数据分析方法论，让你对数据分析流程、作用有个全面的认识。
（3）深入浅出统计学
该书介绍了概率计算、几何分布、正态分布、等统计学知识。虽然在业务实践中，这些统计学知识不一定会用上，但是让你对有数据有更全面的认识。
（4）《统计数据会说谎》
尽信书，不如无书；尽信数，也不如无数。该书介绍了10种数据扭曲事实的方法，让你在解读数据报告的时候多个心眼，数据源头在哪里？图表是否合理？这本书读起来比较轻松，如果没时间看书的话，抽几分钟看下写的读书笔记。
数据之路：统计数据会说谎（一）数据之路：统计数据会说谎（二）
2、工具
工欲善其事必先利其器，有了数据，得采用分析工具来处理这些数据，得到想要的结果。数据分析工具很多， Excel、SPSS、SQL、Python、R、SASS等，但是使用频率最高的还是Excel、SQL，至于进一步是学Python、R还是SPSS，可以看所在团队用什么工具，再进一步学习，学习一本编程语言如Python，可以实现数据的自动化处理，极大的提升工作效率，有更多时间做更有价值的事情。
（5）Excel数据处理与分析实战技巧精粹
《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》提炼了Excel技术论坛上百万个技术提问，通过270多个案例进行讲解。认真实操后，相信可以应对大部分Excel层级的数据处理与分析挑战。如果觉得看书太枯燥，网易云课堂上王佩丰老师的精品免费视频，播放量达到56.4万。
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（6）《PPT,要你好看》
推荐数据分析的书，怎么推荐到PPT上面去了。此言差异，处理完数据、做好图表，你不能直接把Excel文件发给领导吧。更多的时候需要做PPT，向领导汇报。该书在豆瓣评分8.0分，作者是某高校博士，内容严谨、案例丰富。讲解PPT，却高于PPT，受到圈内一致好评。
（7）《MYSQL必知必会》
该书详细介绍了常用的SQL语法，全书才304页，做到了“麻雀虽小五脏俱全”，不讲一句废话。学习了常用的SQL语法，可以去牛客网上面做SQL题目，这样才能掌握的更牢固。
3、逻辑思维
（8）《金字塔原理》
金字塔原理：逻辑思维与表达呈现。金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方式。搭建金字塔的具体做法是：自上而下表达，自下而上思考，纵向疑问回答／总结概括，横向归类分组／演绎归纳，序言讲故事，标题提炼思想精华。
数据之路：《金字塔原理》带你训练逻辑思维
4、业务知识
（9）《数据化管理》--电商、零售
数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》以对话的叙述方式，讲解了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，最终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。
该书以商业实践、分析思路为主，较少讲解Excel操作，可见作者功力深厚。该书作者微博账号@数据化管理，经常分享数据分析知识，很喜欢的一位博主。
（10）《网站分析实战》
该书以讲解PC时代网站分析为主，可能与移动互联网时代有点脱节，但是书中流量分析、用户分析等思路还是挺值得借鉴的。该书引导你从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网占价值
4. 大数据行业分析ppt
分析收入，成本，费用与上年增减情况，加以说明
5. 大数据行业分析报告模板
大数据的运营模式关键包括以下几个方面
1）数据市场销售：该方式关键就是指将初始数据开展市场销售，或是授权第三方应用已有数据。该方式在中国因为多种多样缘故进度迟缓，海外关键在金融业用以个人信用分析等。
2）科学研究咨询分析：该方式就是指企业（如顾问公司）根据已有数据、公布数据或第三方数据开展分析，得到行业分析报告或是一些特殊方位的汇报，并将汇报开展出售的方式。
3）服务平台：该方式出示服务平台专用工具的租赁，企业将已有数据导进其服务平台或运用服务平台专用工具导进第三方数据，并且用其出示的专用工具开展测算，再将数值取回来。该方式下，服务平台依照数据量和使用时间开展收费标准。该方式很有可能与第三方数据储存相结合，针对客户而言，将数据放到第三方数据库房并应用其服务平台开展测算，比较方便快捷。
4）广告宣传等运用：根据将大数据开展分析和挑选，进而将广告宣传要求连接至DSP服务平台等，供即时竞价等。
5）人工智能技术开发设计：该运营模式关键根据大数据分析持续开展人工智能技术商品的开发设计，如Google的无人驾驶等。该方式在中国运用仍较少。
6）第三方储存：在该运营模式下，企业自身并不建造数据库或是数据管理中心，只是立即将数据上传入第三方开展储存和管理方法，该方式针对企业的资本开支工作压力较小。除此之外，大家注意到第三方储存因为其在技术性和机器设备上的领跑性，能够协助企业在节约项目投资的状况下得到 不错实际效果。
7）第三方分析：在该运营模式下，企业自身并不开展大数据分析，只是聘用第三方对已有大数据开展分析。一般，企业会特定研究内容或科学研究目地，由第三方开展实际操作。另外，大家注意到，第三方分析很有可能会根据第三方储存的技术性上由第三方一并进行。
营运商的大数据运营模式关键有：
（1）模式：运营分析该方式下，营运商会聘用第三方企业针对BOSS系统软件开展运维管理，以往，BOSS系统软件关键偏重于BSS系统软件的运维管理，更侧重于对互联网应用状况及客户电話、信用卡账单等信息的分析。这类分析可以协助营运商提高互联网应用高效率、能够更好地服务客户等。
（2）第三方分析：在大数据时期下，传统式的运营分析系统软件碰到挑戰，营运商会考虑到怎样能够更好地应用其大数据。大家见到，营运商依然会采用以前BOSS系统软件的方法，本身购置硬件配置机器设备，并交给第三方开展运维和分析。
（3）大数据营销：在营运商依据客户的ARPU值、地区、本人信息等大数据开展分析后，能够开展大数据营销。现阶段，这类协作一般是与第三方开展协作。由第三方明确提出合理实体模型与优化算法，在营运商数据库文件开展运作，并得到符合规定的群体，营运商根据对外开放插口对其开展大数据营销。在该全过程中，第三方没法得到 客户的精确信息。依据大家的调查，某营运商省子公司根据这类合作模式，促使其金融理财产品推销产品电話的通过率已达到5%。
以中国联通为例子，沃门户与晶赞高新科技早已就广告宣传开展协作，包含PC手机客户端，Wap手机客户端等，包含主页、內容页顶端通栏和底端通栏、协作频道栏目等。合作模式为：中国联通承担广告素材的审批，而晶赞高新科技出示整套广告宣传解决方法。晶赞实际承担从早期（包含部位及种类以内的广告栏使用价值发掘），到中后期（市场销售、推广、制作及管理方法）的各阶段并导入DSP服务平台。此类协作即归属于营运商大数据时期下的大数据营销。
（4）第三方协作营运商与第三方协作的方法将不但仅限于大数据营销。中国联通早已与招行创立“招联消费信贷企业”，相互朝向网络金融行业。该合作方式下，中国联通关键奉献的是其所有者的巨大且真正的信息及其根据大数据能够分析出的結果。大家觉得，金融业针对大数据的要求比较急切，由于其牵扯的潜在性获益或损害成本费较高；除此之外，也因为其此，此项协作可以为大数据分析产生较高股权溢价，是典型性的效应标价并非成本费加持标价。大家觉得，营运商与金融业的协作探寻脚步可能加速。
除此之外，大家觉得，营运商现阶段积极主动进军物联网技术、尤其是车联网平台，这类协作将必须针对大数据开展合理收集与分析，一样将是营运商大数据将来积极主动发展趋势的方位。
6. 大数据行业分析,一站式服务
您好，很开心为您解答。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据应用
大数据虽然孕育于信息通信技术，但它对社会、经济、生活产生的影响绝不限于技术层面。更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析，而不是像过去更多凭借经验和直觉。具体来讲，大数据有以下作用。
1）对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。
云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。
2）大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生出一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析技术、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3）大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。
在商业领域，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。
在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性。
在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4）大数据时代，科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法，在大数据时代，研究人员可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
大数据涉及到各个行业，现在能学好大数据技术，加上自己持续的学习，高薪是肯定的。
7. 大数据行业分析师,更专业更高效
数据分析师作为一个越来越炙手可热的行业，主要职责包括：
1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；
2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；
3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；
4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；
5、对产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求