大数据开发主要做什么

开发主要负责的挖掘、数据清洗和数据建模工作，结合可视化分析工程师，挖掘出数据中的价值。数据分析是开发的核心环节，通过统计学和机器学习技术，对清洗和处理后的数据进行深入分析，发现隐藏在数据背后的规律和关联性。开发分两类，一类是编写Hadoop、Spark、Flink等应用程序，另一类是对处理系统本身进行开发。在企业中，平台开发岗位可以分为平台自身的开发和应用开发。开发的作用主要集中在资源配置、数据处理和数据平台开发等方面。

1. 数据分析

数据分析是开发的核心环节，通过统计学和机器学习技术对清洗和处理后的数据进行深入分析。数据分析的目的是发现隐藏在数据背后的规律和关联性。通过数据分析，可以帮助企业了解客户行为、市场趋势以及业务运营情况，并根据这些分析结果做出决策和优化策略。

2. 应用开发

开发分为两类：一类是编写Hadoop、Spark、Flink等处理系统的应用程序，另一类是对处理系统本身进行开发。应用开发主要负责开发和维护公司的平台，并通过该平台进行数据处理和分析。应用开发工程师需要具备编程技能和分布式系统的知识，能够设计和实现高效的数据处理和分析流程。

3. 平台开发

平台开发可以分为两类：一类是开发平台本身，主要包括数据存储，数据处理，数据展示等方面的功能；另一类是在平台下进行应用开发，主要负责根据业务需求设计和实现数据处理和分析的应用程序。平台开发工程师需要熟悉分布式系统和数据库等相关技术，能够设计和开发高效可靠的平台。

4. 资源配置

处理系统面向的是大规模、多来源、多类型的数据，因此，开发需要综合考虑系统资源的合理配置，包括计算资源、存储资源和网络带宽等。资源配置的目标是提高系统的吞吐量和性能，保证数据处理和分析的效率和准确性。

5. 数据挖掘和清洗

数据挖掘和清洗是开发的重要工作内容。在处理过程中，会产生大量的原始数据，其中可能存在错误、噪声和重复等问题。数据挖掘和清洗的目的是从原始数据中提取有用的信息，去除噪声和错误，并将数据转化为可供分析和处理的格式。数据挖掘和清洗需要运用数据处理和机器学习技术，对数据进行预处理和过滤，以保证后续的数据分析和应用开发的准确性和有效性。

6. 应用场景

的应用场景非常广泛，包括城市管理、金融风控、电商个性化推荐、医疗健康管理等领域。通过分析和挖掘，可以实现智能交通、环保监测、城市规划、智能安防等城市管理的功能。在金融领域，分析可以帮助银行和保险公司进行风险管理和精准营销。在电商领域，分析可以实现个性化推荐和用户画像等功能。在医疗健康管理领域，分析可以帮助医院进行疾病预测和医疗资源优化等工作。

开发主要负责数据分析、应用开发、平台开发、资源配置、数据挖掘和清洗等工作。通过对的处理和分析，可以帮助企业了解客户行为、市场趋势和业务运营情况，从而做出决策和优化策略。同时，的应用场景非常广泛，涉及城市管理、金融风控、电商个性化推荐、医疗健康管理等领域。