·交通方面：

大数据技术可以预测未来交通情况，为改善交通状况提供优化方案，有助于交通部门提高对道路交通的把控能力，防止和缓解交通拥堵，提供更加人性化的服务。

·交通领域：

在用户画像的基础上，银行可以根据用户的年龄、资产规模、理财偏好等，对用户群进行精准定位，分析出潜在的金融服务需求。

·医疗领域：

医疗行业通过临床数据对比、实时统计分析、远程病人数据分析、就诊行为分析等，辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生的工作效率。

·精准营销：

电子商务企业获得精准的数据分析，可以更好地了解用户的需求，制定合理的营销策略，从而给用户推广更感兴趣的产品，提高营销成功率。

·有效传播：

云集各式各样的信息，实现分类筛选、摘编和深度加工，实现对读者和受众个性化需求的准确定位和把握，并追踪用户的浏览习惯，不断进行信息优化。

由于目前大数据人才匮乏，对于公司说，很难招聘到合适的人才。因此很多企业会通过内部挖1653掘，所以薪资高那就不足为奇了。

大数据职业是现在均匀收入最高的职业，其从业人员均匀年薪已逾十万元，有经验的大数据工程师均匀年薪一般在12万元以上。现在刚毕业学员的起薪基本是在8k-15k元的水平，有大数据相关工作经验的学员，薪酬基本是15k-25k元的水平。如果就加米谷大数据零基础班的学生的就业薪资来看，在成都的平均水平薪资在12k左右。

薪酬方面，以北京为例：北京2017年的薪酬，北京数据挖掘工程师工资中位数为：￥15166元/月，最低工资8K-10K，最高工资工资30-50K；北京数据工程师工资中位数：￥13156元/月，最高工资20K-30K；北京数据架构师工资中位数：￥23700元/月，最低工资10K-15K，最高工资无法确定。

在外行人看来，大数据是庞大的数据，具有大量、高速、多样、低价值密度、真实性的特征。但对于如何捕捉数据、分析数据却一窍不通，因此学起来很难，也没有什么思路和方法。

在内行人看来，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。只要严格按照大数据学习路线，就可以一点一点攻克大数据。