大数据数据分析师待遇

大数据数据分析师待遇（精选6篇）

篇1：大数据数据分析师待遇

2022大数据技术毕业生薪酬待遇

IT技术领域薪资一直是普遍偏高的，而IT技术中，大数据的薪资也是一直高居不下的。大数据平均月薪30.1k，达到IT行业平均月薪榜首。

拿北京市的薪酬举例来说，北京数据挖掘工程师工资中位数为：￥15166元/月，最低工资8K-10K，最高工资30-50K;北京数据工程师工资中位数：￥13156元/月，最高工资20K-30K;北京数据架构师工资中位数：￥23700元/月，最低工资10K-15K，最高工资无法确定。

大数据不仅起薪高，涨幅也不小，去年大数据人才年薪资涨幅达19%，排名薪资涨幅第一位。

虽然大数据行业薪资待遇如此良好，但行业内的优秀人才却十分稀少，据悉，未来大数据行业人才需求量将达180万，然而目前市场的人才量仅为50万，有着如此巨大的人才缺口。

大数据就业前景

首先，从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从招聘情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。

大数据技术专业介绍

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。还需要学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。大数据专业的学生主要学习统计学、数学、社会学、经济金融、计算机等课程。

大数据技术专业的毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才。

可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

篇2：大数据数据分析师待遇

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原文标题：2013年各大小IT公司待遇，绝对真实，一线数据！（初版）

正文：

本人西电硕士，根据今年找工作的情况以及身边同学的汇总，总结各大公司的待遇如下，吐血奉献给各位学弟学妹，公司比较全，你想去的公司不在这里面，基本上是无名小公司了；无名小公司有时也很给力哦

以下绝对是各大公司2013届校招的数据，少数几个是2012 2011的数据，都已经特别注明，数据真实重要性高于一切！！2013年以前的数据来源：西电好网论坛和西电睿思论坛，应届生论坛，选进来的都是已经确认的信息，放心参考

待遇全部为税前，没有哪个公司会说税后工资

无特别说明，都是硕士，本科的话会特别说明

本人关注软件的多一些，硬件IC等行业希望大家继续补充华为 去年西安要了3000人，今年只要了800人，以往不刷人的性格测试部分今年狂刷人。硕士7500或者8000（北上深杭），本科6000，实习期100%，这个数字就是税前工资，没有任何补贴啥的乱七八糟的玩意，非常标准，一切扣费的基数，华为非常正规，不像下面这个公司那么……不过华为工资确实太低了，只是比下面这个公司高几百而已，当然，你不要和TCL 康佳华硕这些都快没利润发的行业来比中兴 号称硕士7300，其实是5000多的基本工资加上1200的补贴再加上公司帮你交的400的公积金，注意这400的概念！一切缴费基数是5000多，很恶心吧……换句话说，华为要是和中兴这样计算工资，北京华为的工资比北京中兴高了1000都不止！西安华为也比中兴高六七百，中兴实习期80%。个人觉得中兴很虚伪，但是中兴手机确实比华为好。注意，缴费基数越大对个人越好！西安中兴工资其实就是6900元阿里巴巴，不说了，哥伤心的处女面，今年招的太少了，西安要了6个，西电3个全是计算机院的，待遇就不用问了，国内没有几个超过它的，一般人也不用太在意，因为西电进不了几个，通院电院的更是难进，现在是大阿里了，没有淘宝支付宝阿里云这些了，全部归到大阿里的旗下了，若干年后打包上市；中电28所 双211硕士为起点普通211硕士：税前10w到15w11所牛逼高校（清华北大北航浙大复旦上交南京东南武大华科西交）：15w-20w 博士18w起薪 牛逼高校：25w-30w 博士一次性住房补贴 10w中电23所 硕士 15w起苏州记忆科技 硕士 12w 包含了公积金和餐补 有一次性安家费3000 苏州那边全是电子芯片IC企业，感觉苏州在下一盘很大很大的棋，已经下的差不多了，苏州昆山已有号称八百里电子长廊北京704所 航天火箭 税前8w--10w 无奖金 签三年 双人间住一年 后两年自己找 8 北京17所 税前10w起深圳宏电 硕士 6K，超级鄙视威盛北京 硕士 9k 武汉和上海不详宇龙酷派 实习：研发 北京深圳 研究生八千 本科4k5 研发 西安 研究生6400 本科3800 转正北京深圳9000 西安8000中电54所 8.1w到手 具体情况自己看 福建锐捷 8k-9k 自己谈判13薪到14薪 在福州北京503 税前8w到10w 已经包含奖金OPPO 深圳9000 东莞8000 实习期六个月6400去哪儿网 12w到18w 自己谈 看你的实力 一开始以为就是一个小网站 直接把它鄙视了，肠子都悔青了美团 据说不比百度低，可见也是15w以上一看就一个团购网站，直接不去笔试了，后来又是各种后悔，建议大家以后吸取我的教训广州CVT 待遇超级好 具体自己去官网查连幼儿园都有创业型公司 非常值得一去 可惜错过了 包住宿，套房的单间，配电器空调厨房用具。公司提供三餐，四星级标准，或许是中国最好的公司食堂TI 没得说，不用问多少 光那个平台就足够了，去了包你满意CSR 掌微电子 13w以上 有期权IBM 面试迟到了 不给面试 外企人员牛逼得很 到了时间就下班 西安8000，经常强制休假 对 没错 强制休假 上海北京的待遇不详深圳桑达 8000武汉中原电子 第一年8w--10w 应该是税前吧 现在没有哪个公司会说税后的工资 24 百度 测试12w 研发18w 包含奖金 爽歪歪的全志科技 10000 现在很多无名小公司 很给力深信服 7500+800 华为创业人员办的公司 创业期TPlink 8800 貌似16个月工资http:///search.do?method=hitPost&postid=ff8080812c123ebf012c21a92bb00013苏州瑞晟 9000*13 有住宿 住房公积金个人加公司达到45%，爽死你得了，苏州园区的公积金都很高的，新加坡制度，非常不错的公司 苏州那边集中了全国60%以上的微电子公司，电院和微电子的学生注意了北京风行网络 就是做播放器的那个 感觉像流氓软件似地，待遇倒是很给力啊，9000*15北京普源精电 硕士8000起，自己谈，可以谈到9000 有住宿，要交钱 上班弹性 在北五环和六环靠六环处

光迅科技，隶属武汉邮科院，烽火科技集团，与烽火通信是兄弟公司，本科试用期4000+500，转正后4500+500，有奖金，过节费，每月交200房租（空调，独立卫生间），有工作餐，据说工资只占总收入的50%~80%

武汉烽火 5.5k MS的待遇，BS 研发类3800*15+奖金 2012年数据

阿尔卡特朗讯，工作地北京，一个月9K，发12个月工资，有年终奖金 2012年数据 34 迅雷 工作地点：深圳 本科 研发 7K * 13个月 硕士1w5个社会保险+3个商业医疗保险 公司内有星巴克咖啡厅 住宿：试用期住宿免费 转正之后公司帮忙租房

天津汉柏科技，硕士还是本科不详，5k5-6k5，包住，提供中午工作餐

美满电子 今年突然取消西电的行程 待遇很不错到手9500，相当于税前12000，关键是个人缴费项目全部由公司交

36腾讯 14w起硕士 比想象中的少，尽拿package吓唬人，包含了奖金的，37 握奇数据，做智能卡的，据说在国内第一，全球第五。本科，硬件研发，4k5/月，提供半年宿舍，每月80交通补助，报销200元以内手机费的80%，可以解决90%的新员工的北京户口。2011届校园招聘数据

联发科 北京 8.3K/月，发14个月工资，不解决北京户口。2011年数据。联发科今年到现在还没有来西电招聘，去年比华为早，九月初就来了。估计智能机出现后，MTK没落了，搞不定了，听说华强北都荒芜了……

美国国家仪器 NI 待遇不说了，不详，西电进不了几个的40 趋势科技 笔试300人，要了20个去面试，笔试全是C++，考的很细很深入，我一面被刷，做的是企业服务器的杀毒软件和安全产品，9000硕士，南京，一直梦想的企业，可惜被拒了

和利时北京 6000基本工资+绩效，绩效据说还好 有住宿

迈瑞医疗，工作地深圳北京，一个月8.5K，好像发13-14个月工资，硬件居多，会DSP的可以去试试 2011年数据

意法半导体，工作地深圳，一个月8.1K,发13个月工资，住房公积金13%的交，也就是公司个人各交8100*13%=1053元 很给力 2011年数据 和意法半导体制造不一样啊，这个是工厂，硕士6500，深圳，有住宿，本科5000

44宝洁PS部门，应当全国一个价。研究生待遇：9.5K*14=13.3W,别的不知。本科生待遇:8.6K *14个月，别的不知。西电的牛人可以进，一般屁民就省省吧，2011年数据

45大众点评网 实习期间比百度还高一些，具体不知道，百度实习是180一天 应届硕士11k*14

46恒生电子根绝学校发offer，一般本科4500左右，西电的，还有985的 6000，西电硕士以及更好的学校差不多可以到8000杭州，做金融软件的公司

科大讯飞 合肥硕士7.5k 上海杭州北京8500+1400住房补贴

thoughtworks 应届硕士 6500 有个帖子 不知真假 http:///pay.do?id=ff8080813a059738013a49c0739a009b

盛大创新研究院 基础研发 26w，目前没有听说西电有进去的，估计是国内待遇最高的一个IT公司了，无出其右

英特尔 硕士上海 11k

复旦微电子 13w

广州海格 北京南京也有 11w

53人人网 12k 16w以上

上海爱数软件 10k--12k左右，根据能力自己谈 我谈到11k 基本工资9000+绩效1800*考评系数+400餐补+260买书经费=11k多点 今年c++全国总共招10人，西安也就两三个 55 北京海量信息公司 12k 三环内 无户口 天津户口

淘米网络上海 非技术类10w 技术研发类 13w--15w不加年终奖 做儿童游戏的 赛尔

号大家知道的吧

华三 北京或者杭州 本科6500 硕士8000 懦夫救星网上有详细说明 和华为一样，但是比华为人性很多，今天的华三和属于华为时候的华三已经很大不一样了

海康杭州 现在还没来，待遇先说一下去年的，硕士8800*14分大小周上班，加班不比华为少

浙江大华 HR说和华为差不多 估计硕士也是8000左右，有话费补贴 餐补，我开了9K估计要把我鄙视了

英伟达 不详，貌似18w以上

WPS不详 在珠海

小米 硕士10k以上吧 小公司，创业期，给不了太多

搜狗 待遇很好 互联网中比较好的一个公司 具体不详 不低于腾讯是肯定的64 高德 硕士10w 在武汉挺不错的 但是据说里面不好违约和离职

炬力集成今年没来西电 只去了四个学校武汉华科成都电子科大，待遇不清楚，去年是7500*14 珠海

新邮通 LTE拿的份额太少了啊，估计都不招人了

搜狗 13.5k*15 比百度发展好很多

深圳四方电气 实习期本科4800 硕士8300 博士更高了，转正增加15%—30%。69 江苏金陵 本科7w 硕士10--12w，有住宿 待遇里面是否包含其他不知

深圳信步科技 牛逼的很的 宣讲会有清华这一站

篇3：大数据数据分析师待遇

通过前文的相关数据分析, 我们已经了解到, 随着大数据时代应用数量、应用数据量和使用者数量的增长, 系统对存储IOPS以及OLTP和O-LAP的要求越来越高。传统存储也越来越无法满足业务关键应用的性能需求, 这驱动了中国企业未来24个月新存储的部署。而固态盘、闪存技术作为新型存储, 已经得到越来越多的企业的青睐。中桥的调查数据也验证了这一点。企业采用固态盘或闪存技术的主要原因排列如下:提高桌面虚拟化的性能、提高OLAP性能需求、满足业务关键应用性能和低延迟要求、提高虚机密度应用性能等。而桌面虚拟化、OLAP高要求、业务关键应用、低延迟以及高虚拟机密度也正是大数据时代的典型特点。

那么对于中国企业而言, 所选择的新型存储技术应该以什么样的指标来权衡, 才能确保整个大数据分析流程平稳、高效运行?中桥对企业的调查结果显示 (图2) , 存储高可扩展性、高可用性和并行处理能力是企业评估大数据存储最重要的三个因素。高可扩展性可以确保企业的IT能够随着数据量的增长和性能需求进行扩展, 以满足海量数据的存储和处理需求;高可用性则能够保证大数据分析过程的平稳、无间断运行, 确保了业务连续性;高并行处理能力则能够确保在大数据处理过程中同时进行更多数据的处理, 高效地完成数据分析, 从而将分析结果转化为业务决策, 加快产品或技术的面市周期。此外, 低延迟、自动分层存储以及10Gb E支持等也是用户评估大数据存储的重要考核因素。

我们再换一个角度来继续解读一下存储。众所周知, 不同类型的数据, 其生命周期也是不同的, 而根据数据类型和生命周期来进行存储资源分配, 则能够有效提高存储利用率, 这对于大数据的存储开支非常关键。此外, 数据的有效管理也决定着生产应用的性能。中桥调查结果显示 (图3) , 大量中国用户所采用的数据库面临着性能压力 (84.4%) , 且没能有效地进行数据的归档和清理, 其中, 24.6%的受访企业甚至不进行数据归档和清理, 还有高达34.9%的受访企业采取手动方式来进行数据归档和清理。将非活跃数据从主存储资源上清理出来, 并根据数据类型和生命周期进行分层存储和归档, 尽可能提高存储利用率的同时, 还能够确保生产应用性能的稳定性, 为数据分析提供所需的性能, 有效降低主存储开支, 延缓存储采购周期。

在大数据时代, 海量数据给企业带来的不仅仅是系统性能和存储难题, 数据保护也是企业的一大焦点。中桥调研结果显示 (图4) , 用户就面临的数据保护挑战排列如下:“数据备份影响业务性能” (25.1%) 、“数据保护网络带宽需求大” (20.7%) 、“分级存储读写性能不能满足要求” (19.3%) 。这表明, 在大数据时代, 海量数据的备份和保护以及分级存储, 将对业务性能带来很大影响, 包括对网络带宽的影响。这也从侧面再一次表明数据的分级存储对企业的重要性。

数据是大数据时代通过IT创造价值的“种子”。在大数据分析的四个重要环节中———数据采集和存储、数据清理和整合、数据分析、分析呈现———满足大数据演进过程中对容量、性能和业务连续性的需求, 提升资源利用率降低存储开支, 不仅能保护好大数据这个“种子”, 也是选择大数据存储的重要考虑因素。

篇4：大数据时代的工商数据分析

之所以要引起对工商数据分析的关注，是因为近几年来，消费者和商家出现了多重的消费矛盾，一些数据也较为直观地表现出了工商管理行业市场问题。为了及时改善这些问题，解决矛盾，首先要做的便是对工商数据进行分析，从分析中选择最科学的解决之道。如何进行科学分析，应该采用哪些辅助工具，本文会详细的描述和分析。

大数据

大数据的作用和意义。现代社会是一个高速运转、更新速度快并且以科技为主要竞争力的时代，科技和信息的运用必不可少。大数据作为高科技的产物，有着巨大的社会潜能。中国阿里巴巴集团创始人马云曾在一次演讲中谈到：未来的时代将不是IT时代，而是DT时代，DT是DataTechnology的缩写。阿里巴巴集团作为中国的领先集团，可见他们对大数据的重视。大数据下进行工商数据分析对企业的具体价值如下：工商企业能够通过数据精确、直观的了解到消费者们的需求，从而生产出对口消费的工商产品，减少浪费；工商企业如果仅仅靠单一的生产链是很难再复杂多变的科技型社会中脱颖而出的。大数据对工商数据进行分析后能够为工商企业进行服务面拓展甚至转型进行路线的规划；大数据能够解决传统工商业中的一些难题，并且面临互联网发展的压力，长期逃避使用大数据这类科学技术，实质是对与时俱进的一种逃避。然而工商行业又是一个高竞争的行业，要想与时俱进、科学长久的发展，应该充分利用大数据对工商数据管理分析和管理的作用。

大数据的实例运用。大数据是否有利于工商数据的分析，其实我们可以从其他实例结果中进行参考、借鉴和判断。医疗行业在以前一直受到数据量大和数据不能够结构化的问题困扰。近年来，随着大数据的发展，许多医院或者其他医疗机构都采用大数据进行数据分析，从而促使数据结构化以便于进行数据管理。

除此之外，面对城市化的發展，城市内部结构布局也越来越复杂。麻省理工学院便利用大数据，通过手机定位数据和交通数据进行城市结构再规划，有效的解决了城市交通拥堵等其他城市问题。

工商业数据管理的类型

当前的工商业数据管理和分析方法主要分为以下两种：

传统型分析模式。传统的工商业数据分析采用的是抽样检查，抽样检查是从一定数量产品中进行抽取检查。这样的检查方式往往会消耗大量的人力资源，导致数据分析的效率较低，人工成本也有所提高；抽取式的检查也不能够精确到每一个产品上，这样的数据分析方式也是不够精确的。

采用大数据模式。一些工商企业与时俱进，已经开始采用大数据进行工商数据的分析，因为大数据大部分是通过消费者的实际反映进行分析，并且和市场接轨度高，随时了解市场变化对产品的要求和变化。大数据采用的检查方式是高效率，高精准度的。大数据的使用还减少了人工费，从而降低工商企业的成本，也有利于市场经济的良好发展。

工商数据大数据分析的优点

总的来说，使用大数据进行工商数据分析有三大好处：

工商数据包括了大量的市场信息，例如市场监测、行政处罚等信息。工商部门在监测各项信息的时候，将会面对庞大、海量的数据。并且每项信息都有自己不同的生命周期，一些数据需要进行信息更新，更新的时间也不尽相同。这便为工商数据的分析管理加大了难度。利用大数据便能够自动化、智能化的对数据进行分类更新。

工商部门的管理是具有层次性的。从乡级、县级、市级再到县级，是层层分开又层层信息可互通的。大数据能够在这样的管理结构下将工商数据建立起一个中心信息平台，便于不同级别之间进行信息互换、交流和共享。

工商部门内部信息需要进行互换交流，工商部门与其他部门之间信息的共享也必不可少。大数据不仅能够做到部门内部异地的信息交换，还能够做到和其他部门进行资源共享。况且与其他部门数据共享时，需要选择有效的数据，也可以通过大数据去完成。

工商大数据分析结构构成

决策结构。要想得到足够有效的信息并充分利用，首先需要的是科学的决策。如何进行科学的决策？需要掌握相关的信息并有具有针对性的决策。大数据分析能够对决策内容进行科学合理的安排。好的决策有利于计划的进行和合理的管理。并且能够对未来前景发展进行预判。

部门信息交流结构。二十世纪九十年代下半期，欧洲国家掀起一股潮流，称之为“协同政府”。“协同政府”实际就是指政府中个部门之间的信息资源进行交流互换。这样的部门管理理念仍适用于中国当今政府部门的管理。那么如何进行这样的管理？大数据分析完全能够做到，并且比传统的“协同政府”概念更加科学合理。

管理结构。大数据分析不仅能够将分析的数据加以合理运用，还能够从分析数据中找出管理的缺点和漏洞。有利于改善管理结构中的问题，是管理的结果层次更加清晰。从而也使管理结构更加紧密。因为大数据还强调一种私密性，这样的特点可以使管理的保密性大大提升，及时发现问题并改正的有点。

篇5：大数据的性质和数据分析的技巧

随着大数据在驱动企业成功中越来越有决定性作用，数据分析也变得越来越受欢迎。然而，一些领导者对数据分析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了解，就像很多时候领导者不知道怎么从大数据中抽取有用的信息，虽然很清楚的知道这些大数据是很可信的。他们的脚步落后了他们的眼光在大数据的利用上其实是模糊的。

大数据的性质是有他的三个特点(数据量大、种类多、处理速度快)决定的，数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。当数据分析作用于大数据时，大数据必须身兼数职。意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。

多种知识的掌握

为了解决数据量大的问题，大数据平台(例如：Apache Hadoop、LexisNexis HPPC)要求数据是被整理过的。数据分析员应该具有大数据平台应用的全方位知识，这样才能熟练的应用数据平台处理大数据。数据分析元应当具有以下知识：

1、了解大数据平台的框架，例如：DFS和MapReduce，他们的编程框架提供强大的应用程序设计。这就意味着数据分析员还要有软件构筑和设计的能力。

2、精通大数据平台支持的编程语言，例如：Java, Python, C++, or ECL,等等.

3、具有熟练的数据库知识，特别是用到SQL语言的数据库，像：HBase, CouchDB,等等。因为大数据平台经常需要数据库来存储和转换数据。

4、具有数学/统计学、机器学习、数据挖掘领域的专业知识。

一个企业的成功不是由数据量决定的，而是由能否成功的从大数据中发现和抽取有用的知识模式和关系决定的，然后用这些有价值的信息创造出有价值的产品。统计学、机器学习和数据挖掘可以很好的用于理解数据和发掘数据的价值。自然，为了成功数据分析者必须具备这些领域的专门知识。会使用一些数据挖掘工具或者平台(例如：R, Excel, SPSS and SAS)是最好的，可以《Top Analytics and big data software tools》这本书。

5、熟练应用自然语言处理的软件或工具。大数据的内容大都来自于文本文件、新闻、社交媒体和报告、建议书等等。因此了解和掌握至少一种自然语言处理软件或工具对于做一个成功的分析者起着决定性的作用。

6、应用至少一种数据可视化工具。为了更有效的演示数据存在的模式和关系，能应用好数据可视化工具无疑是对数据分析员的一个加分。这里有20款数据可视化工具的链接。

创新好奇

随着数据变化速度的加快，经常也会有新的发现和问题出现，数据分析员应该对那些变化敏感、对新发现好奇，并且找出应对新问题的方法。他/她也要热情的及时相互沟通，从新问题中探索新产品的思路和解决方案，成为产品创新的驾驭者。

商业技能

首先，数据分析员多元化的性质决定了数据分析员要好很强的沟通能力，在企业里数据分析员必须和不同的人沟通，其中包括：沟通和理解业务需求、应用程序的要求、把数据的模式和关系翻译给市场部、产品开发组和公司高管看。对于企业来说有效的沟通是及时采取行动应对大数据新发现的关键。数据分析员应该是能联系所有，很好的沟通者。

第二、数据分析员要具有良好的规划和组织能力。这样他/她才能巧妙地处理多个任务、树立正确的优先顺序、保证按时完成任务。

第三，数据分析员应该具有说服力、激情、和演讲能力。才能引导人们基于数据的发现做出正确的决定，让人们相信新发现的价值。数据分析员在某种意义上说是领导者，驱动产品创新。

所有这些大数据的性质决定了数据分析员该具备的技巧和他们在企业中扮演的角色。

篇6：大数据数据分析师待遇

一、遥感大数据的概述以及特征

在现代社会当中，遥感大数据已经成为了大数据的重要代表，成为了科学研究方面的重点研究方面，但是在现阶段当中还需要对其科学理论和方式进行不断的深入研究。遥感大数据具有大数据的特征，并且也具有自身独特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遥感大数据的数据具有海量的特点，并且对着遥感技术的不断发展，在现阶段当中的高分辨率和高动态的新型卫星传感器在单位时间之内可以捕获到更多的数据量；其次还具有数据异构的特点，也就是说在数据生产过程当中所依赖到的业务系统之间会呈现出的不同状态，都需要由不同的数据中心来进行提供的，并且在逻辑结构或者组织方式上也呈现出了不同的特点；另外，还具有数据多源的特点，集中体现在数据的来源和捕获信息的手段方面，是可以拥有多种获取形式的，包括全球的观察网络点接收到的实时信息，以及民众手中的用户端的个性化信息。在内部特征方面，首先具有高维度性的特点，遥感大数据的数据类型呈现出了多样化的特点，因此数据当中的维度也变得越来越高，集中体现在了空间维度、时间维度以及光谱维度等。其次还具有多尺度性的特点，成为了遥感大数据的重要特点，也就是说在进行数据的获取过程当中，可以根据不同的遥感技术和相对应的技术水平，来进行有效的划分，在空间和时间上呈现出多尺度的特点。另外，还具有非平稳性的特点，由于遥感大数据广泛的获取方式和物理意义，在信息理论的角度上来说，就属于典型的非平稳信号，呈现出分布参数或者规律随时发生变化的特点。

二、遥感大数据的自动分析和数据挖掘

2.1自动分析。首先，需要对遥感大数据的表达进行了解，在这个过程当中需要抽取多元化的特征来进行表示，从而建立起遥感大数据的目标一体化，在研究过程当中主要包括对遥感大数据的多元离散特征的有效提取，形成在不同的传感器当中的提取方式和方法。还要对若干大数据的多元特征进行归一化的表达，从而提升对大数据的处理能力和处理效率。其次就需要对遥感大数据进行相关的检索，在检索过程当中，需要利用网络化和集成化的方式进行检索，制定出基础设施的计划，提升对其数据的访问和检索效率。并且针对海量的遥感大数据来会说，需要检索出符合用户需求和感兴趣的内容和数据，就需要对数据内容进行比对，从而判断出用户所需要的内容，从大量的数据当中进行快速的检索到目标。在检索的过程当中，发展知识驱动的遥感大数据的检索方式是最有效的方式之一，可以分为场景检索服务、多源海量复杂场景数据的智能检索以及信息数据的检索等。另外，就是对遥感大数据的理解的，通过遥感大数据的科学，可以实现数据向知识的有效转变，在这个过程当中就需要根据遥感大数据本身的特征和数据检索的方式来对数据内容实现有效的提取。最后就是遥感大数据云的技术，可以将各种方式的遥感信息资源进行有效的整合，建立起遥感云服务的相关新型业务应用和服务模式，可以将在天空当中的传感器所捕捉到的信息通过软件的计算和整合来实现数据资源的有效存储和处理，从而使得用户可以在很快的时间之内获取到有效的服务。

2.2数据挖掘。首先需要对遥感大数据的数据挖掘过程进行了解，包括数据的获取、存储以及处理和整合等，在整个过程当中都具有大数据的特点。在进行捕获数据的过程当中可以从各种不同的传感器当中进行获取，然后对数据进行采样和过滤，之后就可以对采集到的数据进行处理和分析，最后将其数据用可视化的模式进行显示，方便了客户的使用和利用。其次，就是遥感大数据和广义的遥感大数据的综合挖掘的过程，利用此种方式，一方面可以与其他的数据方式形成良好的互补关系，另外一方面也可以对其数据当中的变化规律以及其他信息进行更好的挖掘和采集。在广义的遥感时空大数据当中，存储的费用是相当昂贵的，并且在数据的分析能力方面也存在严重不足的现象，因此在现代社会的智慧城市的建设过程当中发挥不了其巨大的作用，因此需要利用其他自动化的数据智能处理和挖掘的方式来对其空间地理分布的数据进行全新的挖掘和过滤。在时空分布的视频数据挖掘过程当中，在对智能数据进行处理和信息提取的同时，还要通过时空当中所分布的视频数据进行自动化的区分，来有效的区分正常和非正常的状态。在对时空数据的挖掘过程当中，主要可以从时空数据当中进行提取出隐藏的有用的信息知识，利用各种综合性的方式和方法，比如统计法、聚类法、归纳法以及云理论等。在遥感大数据的挖掘应用方面，可以适用于地球各种尺度和方位的变化，还可以在很大程度上对未知的信息进行良好的筛选和挖掘，推动国家的科学技术的发展，实现社会的可持续化发展。

综上所述，在不断的发展过程当中，我国的遥感数据的种类和数量将呈现出飞速增长的模式，在很多方面以及领域当中已经开展了遥感大数据的研究工作。值得注意的是，现阶段当中需要将遥感大数据的理论知识进行实践化的转变，从而实现遥感大数据的自动分析和数据挖掘功能，推动科学信息的不断进步。

参考文献