大數(shù)據(jù)推送文案范文 撰寫推送文案(5篇)

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如何寫大數(shù)據(jù)推送文案范文一

1、商業(yè)嗅覺(jué)靈敏同時(shí)善于溝通，能夠深入了解業(yè)務(wù)挖掘業(yè)務(wù)問(wèn)題和痛點(diǎn)，通過(guò)商業(yè)分析為公司運(yùn)營(yíng)決策、產(chǎn)品規(guī)劃、運(yùn)營(yíng)規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持;

2、針對(duì)運(yùn)營(yíng)問(wèn)題進(jìn)行深度診斷，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)問(wèn)題與機(jī)會(huì)點(diǎn)，輔助制定運(yùn)營(yíng)策略，提升運(yùn)營(yíng)效率;

3、通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘用戶群體行為和屬性特征，發(fā)掘用戶價(jià)值;

4、整合運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)運(yùn)營(yíng)相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

任職資格:

1、3年以上數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)歷，統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、信息技術(shù)、生物統(tǒng)計(jì)、金融工程本科以上學(xué)歷;

2、良好的商業(yè)邏輯分析能力，敏銳的商業(yè)嗅覺(jué)， 具備零售行業(yè)分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

3、豐富的項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，有豐富的跨團(tuán)隊(duì)、部門的項(xiàng)目資源整合能力;

4、熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，豐富的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，熟練運(yùn)用各種數(shù)據(jù)軟件及工具。

如何寫大數(shù)據(jù)推送文案范文二

職責(zé)：

1.負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)產(chǎn)品的運(yùn)維支撐工作，包括項(xiàng)目實(shí)施(安裝、調(diào)優(yōu)、培訓(xùn))、項(xiàng)目聯(lián)調(diào)以及其他日常維護(hù)等;

2.負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)產(chǎn)品的自動(dòng)化運(yùn)維相關(guān)腳本的開發(fā)、維護(hù)等;

3.參與大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)其他相關(guān)工作;

4.領(lǐng)導(dǎo)交付的其他事宜任職要求

任職要求：

1.熟悉linux(redhat/centos)軟硬件環(huán)境、系統(tǒng)管理和優(yōu)化，熟練部署、優(yōu)化各種常用服務(wù)，熟練使用linux 命令;

2.具備一定的故障排查能力，能夠獨(dú)立排查及解決操作系統(tǒng)層的各類問(wèn)題，有良好的技術(shù)敏感度和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力，熟悉一門以上腳本語(yǔ)言(shell/python等);

3.熟悉hadoop大數(shù)據(jù)生態(tài)圈，包括但不限于zookeeper、hdfs、yarn、hive、hbase、spark、kafka、flume、es、mysql等;

4.熟悉hadoop各組件的原理和實(shí)現(xiàn)，有實(shí)際部署維護(hù)、管理( 包括元數(shù)據(jù)管理)及優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，并擁有持續(xù)調(diào)優(yōu)能力，運(yùn)維管理過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)平臺(tái)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮;

5.熟悉掌握常用的安全協(xié)議和組件服務(wù)，對(duì)hadoop各組件的權(quán)限、安全、kerberos進(jìn)行配置管理。熟悉ssl、acl、kerberos等在大數(shù)據(jù)環(huán)境場(chǎng)景的使用;

6.大型節(jié)假日需低頻次維護(hù)各項(xiàng)目，可以調(diào)休;

7.具備良好的服務(wù)意識(shí)，善于主動(dòng)思考，自我驅(qū)動(dòng)力強(qiáng)。有良好的溝通、協(xié)調(diào)能力，富有團(tuán)隊(duì)精神，有較強(qiáng)的文檔編寫能力;

8.本科或碩士畢業(yè)于211、985等國(guó)內(nèi)知名高校者優(yōu)先(注意，僅是加分項(xiàng)，不是必須);

9.有實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

如何寫大數(shù)據(jù)推送文案范文三

大數(shù)據(jù)，或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人工，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到截取、管理、“大數(shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象：互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運(yùn)營(yíng)中生成、累積的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模是如此龐大，以至于不能用g或t來(lái)衡量。

中國(guó)的大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：

具體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)具有4個(gè)基本特征：

一是數(shù)據(jù)體量巨大。百度資料表明，其新首頁(yè)導(dǎo)航每天需要提供的數(shù)據(jù)超過(guò)

1、5pb(1pb=1024tb)，這些數(shù)據(jù)如果打印出來(lái)將超過(guò)5千億張a4紙。有資料證實(shí)，到目前為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量?jī)H為200pb。

演繹歷史僅需133天

二是數(shù)據(jù)類型多樣?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式，

更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)，個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕對(duì)多數(shù)。

三是處理速度快。

數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息。四是價(jià)值密度低。以視頻為例，一小時(shí)的視頻，在不間斷的監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。

有用數(shù)據(jù)僅為3600分之一面臨大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，你準(zhǔn)備好了嗎?

大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)

最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來(lái)的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)?！?/p>

進(jìn)入20xx年，大數(shù)據(jù)(bigdata)一詞越來(lái)越多地被提及，人們用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。它已經(jīng)上過(guò)《紐約時(shí)報(bào)》《華爾街日?qǐng)?bào)》的專欄封面，進(jìn)入美國(guó)白宮官方的網(wǎng)站的新聞，現(xiàn)身在國(guó)內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺(jué)靈敏的國(guó)金證券、國(guó)泰君安、銀河證券等寫進(jìn)了投資推薦報(bào)告。

2、數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來(lái)發(fā)展，雖然很多企業(yè)可能并沒(méi)有意識(shí)到數(shù)據(jù)爆炸性增長(zhǎng)帶來(lái)問(wèn)題的隱患，但是隨著時(shí)間的推移，人們將越來(lái)越多的意識(shí)到數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的重要性。正如《紐約時(shí)報(bào)》20xx年2月的一篇專欄中所稱，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金說(shuō)：“這是一場(chǎng)革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程，無(wú)論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程?！?/p>

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例：

1、醫(yī)療行業(yè)

在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，針對(duì)早產(chǎn)嬰兒，每秒鐘有超過(guò)3000次的數(shù)據(jù)讀取。通過(guò)這些數(shù)據(jù)分析，醫(yī)院能夠提前知道哪些早產(chǎn)兒出現(xiàn)問(wèn)題并且有針對(duì)性地采取措施，避免早產(chǎn)嬰兒夭折。

2、能源行業(yè)智能電網(wǎng)現(xiàn)在歐洲已經(jīng)做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國(guó)，為了鼓勵(lì)利用太陽(yáng)能，會(huì)在家庭安裝太陽(yáng)能，除了賣電給你，當(dāng)你的太陽(yáng)能有多余電的時(shí)候還可以買回來(lái)。通過(guò)電網(wǎng)收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據(jù)，收集來(lái)的這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)預(yù)測(cè)客戶的用電習(xí)慣等，從而推斷出在未來(lái)2~3個(gè)月時(shí)間里，整個(gè)電網(wǎng)大概需要多少電。有了這個(gè)預(yù)測(cè)后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購(gòu)買一定數(shù)量的電。因?yàn)殡娪悬c(diǎn)像期貨一樣，如果提前買就會(huì)比較便宜，買現(xiàn)貨就比較貴。通過(guò)這個(gè)預(yù)測(cè)后，可以降低采購(gòu)成本。

3、通信行業(yè)

電信業(yè)者透過(guò)數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢(shì)，賣給需要的企業(yè)，這是全新的資料經(jīng)濟(jì)。中國(guó)移動(dòng)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對(duì)性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。系統(tǒng)在第一時(shí)間自動(dòng)捕捉市場(chǎng)變化，再以最快捷的方式推送給指定負(fù)責(zé)人，使他在最短時(shí)間內(nèi)獲知市場(chǎng)行情，結(jié)合自己的經(jīng)歷，移動(dòng)推出夜間流量包。

4、零售業(yè)

零售企業(yè)也監(jiān)控客戶的店內(nèi)走動(dòng)情況以及與商品的互動(dòng)。它們將這些數(shù)據(jù)與交易記錄相結(jié)合來(lái)展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時(shí)調(diào)整售價(jià)上給出意見，此類方法已經(jīng)幫助某領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時(shí)在保持市場(chǎng)份額的前提下，增加了高利潤(rùn)率自有品牌商品的比例。

如何寫大數(shù)據(jù)推送文案范文四

職責(zé)

1、負(fù)責(zé)基于hadoop/spark生態(tài)系統(tǒng)、億級(jí)別數(shù)據(jù)的全文檢索，搜索引擎的產(chǎn)品研發(fā);

2、基于海量用戶行為數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)，分析和研究數(shù)據(jù)與實(shí)際業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并與實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用相結(jié)合開發(fā);

3、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)分析需求設(shè)計(jì)和開發(fā)，承擔(dān)數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)化等數(shù)據(jù)處理程序開發(fā)。

任職要求：

1、熟悉hadoop/hbase/spark/storm/redis/kafka/es/flume技術(shù)及其生態(tài)圈，具備相關(guān)項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;

2、有搜索引擎全文檢索開發(fā)經(jīng)驗(yàn) ，如：elasticsearch、solr;

3、熟悉python、r任意一門開發(fā)語(yǔ)言;

4、有saas，paas企業(yè)級(jí)應(yīng)用平臺(tái)或者互聯(lián)網(wǎng)，金融等大型應(yīng)用平臺(tái)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先考慮;

5、 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)/軟件工程/統(tǒng)計(jì)學(xué)/數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)/金融等行業(yè)3年以上工作經(jīng)驗(yàn);

6、擁有良好的代碼習(xí)慣，要求結(jié)構(gòu)清晰、命名規(guī)范、邏輯性強(qiáng)、代碼冗余率低，代碼注釋清晰;

7、熟悉使用svn，禪道等項(xiàng)目管理工具，有良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作開發(fā)經(jīng)驗(yàn).

如何寫大數(shù)據(jù)推送文案范文五

職責(zé)：

1. 負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)集市模型設(shè)計(jì)，優(yōu)化現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型;

2. 參與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持工具設(shè)計(jì);

3. 參與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需求定義;

4. 參與數(shù)據(jù)治理、元數(shù)據(jù)建設(shè)、優(yōu)化數(shù)據(jù)開發(fā)流程。

任職資格：

1. 計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，數(shù)據(jù)挖掘/平臺(tái)和bi分析領(lǐng)域優(yōu)先;

2. 3年及以上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)開發(fā)經(jīng)驗(yàn);

3. 熟悉hive,有hql使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

4. 精通數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模方法，對(duì)kimball維度建模理論有深入的了解;

5. 有實(shí)際數(shù)倉(cāng)建設(shè)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

6. 熟悉hadoop生態(tài)圈以及大數(shù)據(jù)環(huán)境的 olap 框架者優(yōu)先。