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大数据分析行业前景如何?

发布网友 发布时间:2022-04-19 22:29

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3个回答

热心网友 时间:2022-04-30 20:40

全文统计口径说明:1)搜索关键词:大数据及与之相近似或相关关键词;2)搜索范围:标题、摘要和权利说明;3)筛选条件:简单同族申请去重、法律状态为实质审查、授权、PCT国际公布、PCT进入指定国(指定期),简单同族申请去重是按照受理局进行统计。4)统计截止日期:2021年9月17日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。

1、全球大数据技术区域竞争格局

(1)技术来源国分布:中国及美国大数据专利量占比超过全球的70%

截止2021年9月17日,全球大数据第一大技术来源国为中国,其大数据专利申请量达到254887项,占全球大数据专利总申请量的38.55%;其次是美国,美国大数据专利申请量占全球大数据专利总申请量的34.01%,二者合计占比超过70%。日本和韩国虽然排名第三和第四,但是与排名第一的中国及排名第二的美国专利申请量差距均较大。

统计说明:①按每件申请显示一个公开文本的去重规则进行统计,并选择公开日最新的文本计算。②按照专利优先权国家进行统计,若无优先权,则按照受理局国家计算。如果有多个优先权国家,则按照最早优先权国家计算。

(2)专利申请趋势:中国专利申请量高速攀升,2015年后稳居全球第一

从整体趋势上看,2012-2020年,中国与美国大数据专利申请数量遥遥领先。2015年以前美国大数据专利数量在中国之上,但在205年后被中国反超,且中国专利申请量持续增加,远远超过全球其他国家。2020年,中国大数据专利申请量高达55412项,美国大数据专利申请量下降至9353项。

日本、韩国以及欧洲大数据专利申请量呈现“你追我赶”的态势,三者每年度专利申请量差距不大。2020年,日本、韩国及欧洲专利局的大数据专利申请数量分别为1033、4043和416项。

统计说明:①按每件申请显示一个公开文本的去重规则进行统计,并选择公开日最新的文本计算。②按照专利优先权国家进行统计,若无优先权,则按照受理局国家计算。如果有多个优先权国家,则按照最早优先权国家计算。

(3)中国区域专利申请分布:北京及广东专利申请数在国内遥遥领先

在中国的所有省市当中,北京和广东为中国当前申请大数据专利数量最多的省份,当前大数据专利申请数量累计分别高达44224项和43149项。江苏、上海、浙江、山东累计申请大数据专利数量均超过10000项。中国当前申请省(市、自治区)大数据专利数量排名前十的省份还有四川、湖北、河南和安徽。

统计口径说明:按照专利申请人提交的地址统计。

2010-2020年期间,中国主要省份大数据专利申请量的整体变化趋势基本一致,均呈波动上涨的走势。北京和广东的大数据专利申请量逐年攀升,遥遥领先于其他省份,且广东省自2017年起逐渐超过北京,2020年申请量已突破10000项。

江苏省大数据专利申请数量也保持高速上涨的走势,2020年已超过5000项。其他各省在2010-2020年的大数据专利申请量差距不大。

统计口径说明:按照专利申请人提交的地址统计。

2、全球大数据技术申请人竞争格局

(1)专利申请人集中度:市场集中度不高,CR10波动下降

2010-2020年,全球大数据专利申请人CR10呈现先下降后提升的趋势,但整体由2010年的13.32%波动下降至2020年的10.13%,2021年全球大数据专利集中度同比有较大幅度的提升,达到12.32%。

整体来看,全球大数据专利申请人集中度较低,且整体有所下降,但近两年恢复上升趋势,预计未来随着全球大数据产业的快速发展,龙头效应凸显,集中度将快速提升。

统计口径说明:市场集中度——CR10为申请总量排名前10位的申请人的专利申请量占该领域专利申请总量的比例(其中,有联合申请时,专利数量不会被去重计算)。

(2)TOP10专利申请人

——总量及趋势:三星电子累计申请居全球第一,但近两年腾讯科技后来居上

从申请人的专利申请数量排名来看,截止2021年9月17日,三星电子累计申请大数据专利数量达8548项,远远高于全球其他公司。全球申请大数据专利数超过5000项的还有国际商业机器公司与腾讯科技公司,分别为7541项和5756项。

其中,中国有三家公司入围全球大数据专利申请量排名前十企业,分别为腾讯科技、国家电网与华为前十,且均居于前五。

注:未剔除联合申请数量。

2010-2020年,全球专利申请人申请数量前十的企业,专利申请量的波动都较为明显,且除腾讯科技之外,其他企业申请量近两年均有明显下降。专利累计申请排名全球第一的三星电子公司,2016-2019年专利申请数量保持高速增长,但2020年有所下降,2020年下跌至1106项。

近两年,大数据专利申请量增速最为明显的是中国的腾讯科技,其大数据专利申请量从2019年的557项大幅提升至2662项,同比增长377.92%,成为全球大数据专利申请量第一的企业。

——专利技术分布:各企业技术布局重点各有不同

目前,从整体上来看,全球大数据行业专利申请数量TOP10申请人技术主要布局在G06F17与H04L12细分领域。

从企业的技术布局来看,各企业的技术侧重点均有所差异。全球专利累计申请量最多的三星电子主要布局的技术分类号分别为H04W72,中国的腾讯科技重点布局的技术领域为G06F16与G06K9。

(3)市场价值最高TOP10专利的申请人:苹果公司名列第一,前十大专利市场价值均超千万

全球大数据前十大市场价值最高的专利中,以苹果公司申请的“Periodic channel state information reporting for time division plex (TDD) carrier aggregation systems”专利的市场价值最高,达到1532万美元。排名前十的大数据专利中,其市场价值均超过千万美元,且各大专利的市场价值差距相对较小。

注:最有价值的专利是指该技术领域内具有最高专利价值的简单同族。当前统计口径按每组简单同族一个专利代表的去重规则进行统计,并选择同族中有专利价值的任意一件专利进行显示。

(4)专利申请新进入者:三大新进入者均为中国企业

2021年,全球大数据行业中,新进入者有三家,均为中国企业,可见中国大数据行业的成长空间巨大。新华三与支付宝的专利申请量逐年增加,2020年分别达到224项和194项;平安人寿的大数据专利申请量波动变化,2020年为162项。

新进入者定义:仅在过去5年内才提交专利申请的申请人。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

热心网友 时间:2022-04-30 21:58

简单的说就是海量数据同完美计算能力结合的结果,确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。

互联网最热职位人才报告指出,产品研发工程师、产品经理,人力资源、市场营销、运营及数据分析是当下需求最旺盛的六类人才职位。

数据分析包含不同的角度分工:

第一类,侧重于网站分析的分析师,包括营销分析师、网站分析师、SEO分析师等。

第二类,侧重于业务分析师,包括运营分析师、数据分析师等。

第三类,侧重于技术走向的,例如数据挖掘工程师、数据科学家、数据工程师等。

从收入看,第一类最低,中间的次之,第三类最高。原因如下:

1.中国普遍技术取向,涉及到IT、编程、开发类的工资高;

2.业务价值认知,网站分析类或业务类分析师的辅助对象一般都是业务部门,这些人的能力和视野决定了分析的价值落地型,因此*较高。

关于大数据分析行业前景如何,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

热心网友 时间:2022-04-30 23:49

1、大数据开发工程师
大数据开发工程师,很多公司都在招聘的热门技术人才,工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识,具备分布式存储、分布式计算框架等技术。
2、大数据分析师
大数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
3、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。
4、大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用,大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势,再到阿里云推出县域经济可视化产品,大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能,设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求,选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。
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