京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2015年大数据展望和市场预测(1)_数据分析师培训
尽管本文中提到了在研究中使用的不同方法,许多方法得出了相同的结论。更为深入地洞察顾客及其需求是优先考虑的事,在如何优化销售周期及精简客户服务上获得更精确的信息也是经常要考虑的。最成功的大数据应用案例为我们展示了企业是如何突破限制变得更加关注和响应顾客的需求。
以下给出的是最近的展望与预测综述:
wikibon预计大数据市场从2011年到2026年将获得17%年复合增长率,将在2026年达到840亿美元的高峰。大数据市场从2013年的196亿美元增至2014年的273.6亿美元。这些和其它分析结果来自wikibon关于大数据市场普及和增长非常棒的研究。下图展示了他们的大数据市场预测概况。
根据Forrester Wave™最新的报告《Big Data Predictive Analytics Solutions, Q22015》,IBM和SAS是大数据预测分析市场的领军企业。最新的Forrester Wave™报告是基于13家不同的大数据预测分析提供商所提供数据的一个分析,这些公司分别是AlpineDataLabs, Alteryx, AngossSoftware, Dell, FICO, IBM, KNIME.com, Microsoft, Oracle, Predixion Software, RapidMiner, SAP, andSAS。Forrester特别指出Microsoft Azure Learning是大数据分析市场令人印象深刻的的新贵,它显示了微软公司作为突出的参与者在大数据分析市场巨大的潜力。
根据高德纳咨询公司最新的魔力象限(Magic Quadrant)分析,IBM、KNIME、RapidMinerand和SAS在高端大数据分析平台市场遥遥领先。在其最新的报告中,评估了16家领先的大数据分析平台提供商从草案到构建解决方案的分析技术。报告中包括了以下的供应商:AlpineDataLabs, Alteryx, Angoss, Dell, FICO, IBM, KNIME, Microsoft, Predixion, Prognoz, RapidMiner, RevolutionAnalytics, SalfordSystems, SAP, SAS和Tibco Software。Gregory Piatetsky将魔力象限(Magic Quadrant)的关于大数据高端分析平台的调查结果转化为排名的形式,并提出自己上佳的见解。
Salesforce公司预测在2014财年通过增加数据分析和商业智能(BI)应用将会增加该公司的潜在市场范围到130亿美元。该公司计划在2018年前通过增加新的分析应用,将潜在市场范围扩大至820亿美元。从2013年到2018年期间,力争在潜在市场范围获得11%的复合增长率。
正如互联网对商业运营带来的深刻影响,89%的商业领袖相信大数据也将带来革命。
85%的商业领袖坚信大数据会给商业运营带来翻天覆地的变化。79%的商业领袖同意这么一种说法:“那些不接受大数据的企业将失去它们的竞争地位,甚至面临被淘汰的可能。”83%的商业领袖公司已经开始追求大数据项目以夺取新的竞争优势。企业中受到大数据影响的前三大领域是:影响客户关系(37%);重新定义产品开发(26%);改变企业运营方式(15%)。下图对比了在未来五年中在企业里受到大数据影响最大的六个业务领域。
全球大数据市场预计在2025年将达到1220亿美元的收益。同时,弗若斯特沙利文咨询公司(Frost&Sullivan)预测到2025年全球数据流量每年将会达到100泽字节。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02