大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于房地产客户大数据分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍房地产客户大数据分析的解答，让我们一起看看吧。
大数据和商业分析相比，哪个前景好？
大数据 or 商业分析的前景分析
大数据
商业分析
商业分析其中一方面也涉及统计，统计也是需要大数据的支撑的。而大量的数据***是死的，都要加上人的主观能动性的分析才会得到人们想要的答案。所以说这两者融合起来运用会增加企业的助攻，也会让企业运行得更加的顺畅。
这两者肯定是各有各的优缺点，其实题主应该想问的是接下来的5年-10年这两者谁先会发展得更加的迅速吧。不知道你是准备创业或者是就业，或者还是单纯的想问问。
如果是就业的话，我建议还是大数据前景相较于商业分析来说面更宽一些，薪资水平也会更加的高一些。毕竟跟互联网沾边的职位薪水确实是要高出不少，岗位也还蛮多的。也相当于大学选专业，你选择冷门还是热门？这都是很纠结的问题，因为我们谁也无法准确的预知未来是怎么样的。
谢谢邀请！
首先，大数据和商业分析的前景都是不错的，可以根据自身的知识结构和兴趣爱好进行选择。
大数据经过多年的发展，目前已经形成了一个初步的产业链，这个产业链中包含大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维和大数据教育等几个常见的岗位。另外，从数据的角度出发，大数据的相关工作岗位还包括数据***集、数据整理（数据清洗等）、数据存储、数据安全等，这些岗位往往与物联网、云计算相关技术也有密切的联系。
大数据目前正处在落地应用的初期，随着产业互联网的发展，大数据将与物联网、云计算、人工智能等技术共同赋能传统行业，所以未来大数据的应用前景还是非常广阔的，学习大数据相关技术是一个不错的选择。另外，当前正处在大数据时代，作为职场人来说，掌握一定的大数据技术，尤其是数据分析技术是很有必要的。
商业分析专业是近几年新兴的专业，国内有部分高校开设了相应的实验班，但是相比于国外的大学（MIT、UT Austin、USC等）来说，国内的商业分析专业尚处在发展的初期。商业分析与大数据的关系非常密切，商业分析专业的知识结构包括商业、统计学和计算机三大部分，可以说商业分析与大数据一样也是一个典型的交叉学科。
商业分析专业是在大数据时代背景下，培养更加专业的商业领域的专业人才，也可也说是大数据在商业领域的垂直专业，从这个角度来说，商业分析专业的发展前景也是不错的。
大数据也好，商业分析也罢，都是互联网发展带来的新兴专业，这些专业未来的发展前景也将伴随着互联网的发展而发展，相信随着大数据、云计算、人工智能等技术的落地应用，大数据和商业分析专业将会有更好的发展机遇。
最后，大数据分析、商业分析对于基础学科的要求比较高，尤其是数学知识，所以对于选择这些方向的学生来说，一定要重视数学等基础学科的学习。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。BD大数据（Big Data），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***，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。（参见百度百科）
大数据分析与BI商业智能一定程度上可以相互融合，BI中包含一些企业内部的数据分析，大数据分析中有一种体现为BI商业智能，企业可根据不同发展阶段，使用不同方案。初期阶段通常推荐通过MDM（主数据）、BI来做数据治理分析。所谓大数据分析，顾名思义是对海量数据进行分析，多用于行业、产业、国计民生、社交网络数据，但当前对于绝大多数企业而言，应用集成、数据治理、业务整合都没有做好，甚至信息化系统还存在缺失的情况下，大数据建设对于企业来说显然是为时尚早。
BD大数据涉及的技术更庞杂一些，从4V规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）四个方面要求：数据的***集渠道、工具更加多样；加工、存取、处理速度也更快，且海量数据要求存储模式也发生巨大的改变，其中，MPP跟Hadoop是两种典型模式，前者更方便，尤其是对于T/P级没有问题，如果数据量级更大就绕不开Hadoop了。大数据面对的数据格式：格式化、非格式化、半格式化都有，需要涉及更多技术数据处理手段，比如：语音识别、图像识别，以及一系列高级的算法。这些都要求大数据建设需要更高端的人才储备。
对于企业而言数据治理项目、建数仓，对生产、经营、管理数据进行沉淀、加工、分析，在数据量的逐渐增多之后，迁移到基于MPP技术（比如：GreenPlum）数据存储分析平台上，这是一个最佳路径。毕竟，企业内部的生产、经营、管理数据的价值密度，比不同渠道***集过来的所谓大数据价值密度要高很多，做BI或者准大数据项目建设的投入产出比大数据项目建设也要高很多、成功率也相对较高。
至于说两者的前景，两个前景都很好，但如果对于问这个问题的朋友，我建议从数仓、数据治理、BI入手学习，然后再慢慢择机进入大数据领域，练拳不练功到老一场空，到时大数据的落地路径、工具方法、生态体系等也会更加成熟，现在仍有喧嚣没有落下来。
大数据和商业分析如果要说哪个前景好，这个问题是不用质疑的，肯定是大数据，未来的商业分析若离开了大数据，则肯定是没有前景。大数据的应用将会在未来主宰人类的各个领域的生活，纯粹的大数据是毫无意义的，但一旦被云计算，人工智能所利用数据则具备了思维能力，大数据将是智能中心，这个时候的商业分析将大部分是大数据的应用分折，举列来说市场有多大需求，供需平衡的关系将决定商业分析的方向及价值意义。没有大数据的支撑，商业分析只能是瞎子摸象。
让我推荐肯定是选择大数据，编程是最给力的。
但是，对你来说选择哪个得看你更适合哪个，更喜欢哪个。
学编程一般是本科以上学历，最好是理科生，逻辑思维好点，喜欢钻研，坐得住板凳。
这和商科的东西，差别还是挺明显的。
你可以两个方向都找点资料看一看，编程没学过就找一本J***a的入门书来看一下，尝试着写两个基本程序，就从Hello World开始吧。
如果觉得挺有意思，那就有学习编程的基础。
考虑就业和待遇肯定是应该的，但我认为更重要的是兴趣和职业持久力，能在一个领域里深耕下去才能获得比较大的成就，也能上升到一定的高度。虽然各个领域做好了都能赚钱，但大数据编程确实还是待遇非常不错的。
而且，程序员在全世界都是吃香的，也是通用的，这点上可能是其他行业不太能比的。
互联网运营的数据分析如何做好？
不写代码，就能即席查询和分析数据
企业业务分析人员工作中经常会涉及数据查询、汇总、多维分析等内容。当数据存储在数据库时，如果不懂 SQL 工作将很难进行数据获取，如果将 SQL 查询工作交由专业 IT 人员，获取数据结果的时间会大幅增加，影响数据分析的时效性。
业务分析人员
如何快速有效地获取数据结果？
让东软 SaCa Dat***iz 来！
东软 SaCa Dat***iz 数据可视化分析平台在已有功能的基础上，新增即席查询与分析功能，帮助企业业务人员通过可视化界面拖拽勾选快速完成数据自由查询和分析。
SaCa Dat***iz 的即席查询与分析功能包括两部分，查询和分析。
查 询
查询是通过自由勾选或拖拽数据字段和查询条件，快速获取明细数据结果，解决业务分析对明细数据的查询需求。
主要特点是：易用、快速、即查即得。
分 析
谈谈CRM系统中的数据挖掘如何做
发布人：Teamface企典
数据是商业活动的基础，更是企业赢得市场的参考依据。以商场CRM客户关系管理为例，通过CRM系统中收集并记录的各类会员数据，能够帮助商场分析会员的各类[_a***_]特征，最大程度的挖掘会员价值。主要表现如下：
1、实现一对一营销，提供个性化的服务，销售的成功率大大提高。
2、分析客户盈利能力，找出最具价值的客户，制定行之有效的营销策略
3、帮助企业分析出最优的销售策略匹配，进行交叉销售，提高销售业绩
4、提高管理者的判断和决策能力，从而快速赢得市场。
一、数据分析是什么？
根据分析目的，用适当的分析方法及工具，对数据进行分析提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
二、数据分析的作用
三、数据分析的应用场景
四、数据分析的能力要求
1. 数据敏感性
2. 对数据的应用能力
3. 数据解读能力，直击核心
4. 熟练使用数据分析工具
5. 统计分析能力
作者：ayura
链接：***s://***.zhihu***/question/62320831/answer/1***300885
来源：知乎
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新手运营，可以去上黄有璨三节课三节课-互联网人的在线大学 的运营课程。如果有一些基础的话，建议从P2开始上。从课程设置就可以看出来，无论是运营的底层逻辑，还是文案、用户、或活动，现在运营的每一个模块都离不开数据的。基本上如果你的每一个运营动作，都能遵循“调查－策划－行动－反馈”这一流程，也就是说，不断从数据中获得灵感，从数据中获得经验，并付诸下一次行动之中，你就算不会成为大神，也会处于不断的成长与提高之中。
同样，书籍的话，他的《运营之光》也蛮不错，适合新手阅读。
此外，当然要多上上知乎、***都是xxxx等等，英文好的话，再看看hubspot，耐心学，都有不少干货～
最后重中之重的，是要分享一下我自己的数据运营看板。希望能对你有所帮助。
PS：所有看板制作自：数据观|新一代商业管理云 我觉得它对于运营人员来说最大的意义，就是可以把运营过程中的各种渠道、各个模块使用的工具，比如百度推广、金数据、伙伴云表格、微信公众号等等，都连接到数据观的数据中心，一手数据直达一手分析，从此告别每天倒数据拼表！
我的运营管理总看板
到此，以上就是小编对于房地产客户大数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于房地产客户大数据分析的2点解答对大家有用。
