职位要求：1*了解关系型数据库，有SQL使用；2*了解空间数据和空间分析的基本原理GIS；3*具有较强的学习能力，逻辑性强，能够承受较大压力；4*多种数据挖掘技术，熟悉Python、Hive者优先；5*有城市规划、交通规划等工作或学习背景，具备建模、分析等能力者优先。6*了解过大数据语言为加分项

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　　其实，“大数据”概念早在上世纪80年代就已经被人提出，不过彼时“大数据”只是形容数据集很大的一个词。直到计算机硬件升级和“云计算”技术出现之后，“大量数据和应用算法”逐渐展现出隐藏的秘密。从本质来说，大数据是指“无处不在的数据”，而随着人们对数据重要性的认识深入，人们对数据挖掘和也在快速发展。

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　　在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们成本率、新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。（3）分析所有SKU，以利化为目标来定价和清理库存。（4）根据客户的购买习惯，为其他可能感的优惠信息。（5）从大量客户中快速识别出客户。（6）使用流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

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　　速度快在这个万物互联的的时代，每时每刻都在产生数据，而这些数据需要被及时处理掉，因为存储价值密度较小的历史数据需要花费很大的存储成本，非常不划算，一般平台保存的历史数据只有几天或者一个月，再远的就要清理掉，所以数据处理的速度也必须跟上，谁家处理速度更快，谁家就更具竞争力。

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