1. web前端發展前景怎麼樣
伴隨著互聯網行業的迅速發展，Web前端崗位已經越來越受到大家的重視，Web前端工程師的薪資也日漸水漲船高。不論是薪資還是工作環境，Web前端工程師都是很讓人羨慕的，也正因為如此，已經有不少的小夥伴想要加入到前端領域中去。因此，很多想要學習Web前端的小夥伴們就會詢問：2020年Web開發前端就業前景還好嗎？下面我們就來和我一起看一看吧！
Web前端行業目前來看已經滲透到了到了生活的方方面面，這也說明了Web前端行業的生命力異常強大，並且未來的前途也是不可限量。假如你還在猶豫到底要不要接觸Web前端，那麼我給你的建議就是，與其將時間浪費在猶豫上，還不如認真的拼一把，把時間花在Web前端上。相信你看完下面的內容會對Web前端有個全新的認識。
為什麼說Web開發前端就業前景好
目前的Web前端技術可以說已經是非常成熟了，同時Web前端市場也非常的火爆，並且Web前端的人才目前來看也是異常的緊缺。加之互聯網行業的飛速崛起，目前Web前端技術的不斷成長發展，也已經占據了互聯網的一席之地。
Web前端的薪酬變化
前端開發行業薪資水平呈上漲趨勢，Web前端開發早已不是做帶動畫的下拉菜單的時代了，他們已成為互聯網主宰者，各行業都用其開發互聯網應用。但目前整互聯網行業的Web前端開發工程師緊俏，企業正高薪求才，薪資待遇一漲再漲 ！
Web前端人才需求
Web前端技術可以說是越來越成熟了，Web前端開發工程師已經成為發展中的職業香饃饃。說起來幾乎是整個互聯網行業都缺少Web前端工程師，無論是剛起步的創業公司，還是上市公司乃至巨頭，空缺一樣存在。只要你夠優秀，Web開發前端就業前景簡直不要再好！
Web前端未來發展
Web前端的發展其實還是那句話，有需求才會有市場，為什麼那麼多人參加想進入Web前端的行列呢，還不是因為Web開發有市場，企業需要量大。所以與其費盡心思的想Web前端今後的發展，還不如用那個時間好好學習一些Web前端技能將來對就業更添保障。
綜上所述，大前端是個非常有「前途」的工作，薪資待遇也很高，並且根據自己技能深入的不同程度，擁有不同的薪資待遇。想要成為Web前端工程師，最好有一個充分健全的知識布局體系，擁有內容的深度和廣度，等於擁有了企業最需要的技能，到時候你就是企業爭相搶聘的人才，也是行業中的佼佼者了。
所以：2020年，Web開發前端就業前景依然很好。
2. 面對日益更新的前端技術，2019年哪些過時的技術不需要浪費精力去學習
互聯網時代的特點是日新月異但是又是建立在計算機編程的基礎上，其實很多時候不是不用學習了是科技進步後省略了優化了很多東西。
比如以前計算機的系統需要敲代碼得到指令才能工作，現在左右雙擊會實現很多以前需要敲代碼的復雜工程。所以不從在技術過時而是科技進步後我們不需要在反復做一些無用的工作。
3. 前端開發,以後有沒有發展前景
Web前端在國內開始被重視的時間不超過八年，從2014年至今，「前端工程師」熱度持續走高，其薪資也水漲船高。Web前端是用戶體驗的操刀者，也是所有互聯網企業研發團隊中的必須者。
以下數據來自職友集：
趨勢一：更加移動優先
響應式設計顯然是目前web前端開發領域的主要趨勢之一，並且這一趨勢在未來還將持續一段時間。雖然現在的響應式設計大部分還是以PC版優先，然而如果有一天我們把PC版放到比移動版次要的位置上，也沒有什麼好奇怪的。因為，目前許多web前端開發者已經開始轉向以移動優先方案來做他們的響應式設計和開發，這就象徵著一個重大轉變，值得我們跟進的。
趨勢二：更多使用快速原型開發工具
眾多web前端開發者從2018年開始嘗試使用快速原型開發工具，而在2019年將是這種技術真正爆發的一年。「UXpin、Webflow、Invision以及其它許多快速原型開發工具，讓設計師不用寫一行代碼，就能為網站和服務快速創建低保真和高保真原型，便於設計師衡量它們的可用性和美觀性。」web設計師Jamie 如是說，「許多工具也允許你在瀏覽器中設計原型並從工具里真正啟動網站自身。」
趨勢三：營銷類頁面小程序化
這個指的就是大家平時在微信里看到的各類營銷網頁，因為主要入口在微信，因此變成微信小程序。這個大家比較好理解吧，就不多說了。小程序現在可能BUG多，功能跟不上，但是要替代這類網頁可能也就是2年不到的時間。
趨勢四：HTML內的技術改進
這個能影響到的范圍看起來很大，但其實場景比較有限，主要是排除掉上面說的1和3之外的空間。空間就在於這兩大技術目前都沒有成熟的最佳實踐，還需要探索。
在互聯網時代，更多的人、場景、知識將需要被更加緊密地聯系在一起，而有連接的地方就會有界面，有界面的地方就會有前端。每一門學科與技術都是在不斷摸索和總結中前行，前端技術也不例外。未來我們有理由相信在前端技術日趨成熟的前提下，新的突破和變革將會給我們的工作與生活帶來更多驚喜。
趨勢五：虛擬現實
如果要討論web前端技術趨勢怎能不提到虛擬現實技術VR呢，2019年將繼續是VR成為主流的一年，這也就意味著web開發者將通過VR來吸引用戶，我們已經看到一些公司比如Mozilla和Google投資開發VR與Web之間的API。越來越多的VR應用程序將相繼問世，所以如果看到越來越多的虛擬現實元素出現在 Web上，也別覺得奇怪。
4. 想被web前端開發淘汰，你需要掌握哪些技術
應該是不被淘汰？
過去的2017年可以說是一個「編程語言年」，這一年的前端開發不再像過去幾年裡新技術框架層出不窮，百家爭鳴的局面，而是各種組件，模塊，很多東西都有痕跡可尋，技術都在原來的基礎上有了革新和沉澱。
前端招聘方面也在緊跟技術發展的節奏，相比前幾年人才市場的繁華熱鬧，2017年的前端市場回歸理性，企業提高了前端的門檻，大量「濫竽充數」的速成開發者開始失去市場，而優秀的前端在市場上的議價能力卻越來越強。
這不論對前端還是開發者的發展來說都是好事情，浮躁的前端市場難以孵化出優秀的前端人才，而在強大的競爭下，優秀的開發者將越來越多，而不合格的前端則面臨淘汰或者難以進入市場。
2018年來臨，在前端開發技術進步和競爭逐漸增大的情況下，我們需要掌握哪些技術，才能讓自己在快速發展的前端行業站穩腳跟呢？
1 學習 HTML + CSS + Java
精通HTML+css是前端最簡單、基礎的要求，但最基礎的知識要保證到你一定是了解的准確並且全面的。如果面試官問到塊級元素和行內元素有什麼區別都解釋不清或者說不完整，就算你用React、Vue等框架做個好幾大大型項目也會讓面試官對你的印象大打折扣。
Java是基礎中的最核心知識，需要深入學習。隨著互聯網的發展，企業越來越重視用戶體驗，從而對js的掌握要求也越來越高，而JS給初學者的印象總是那麼的「雜而亂」，知識很抽象、晦澀難懂，也有很多從事前端的開發者很長時間仍弄不懂原生JS。底層的原理和基本功，決定了一位前端工程師是否有全局觀，能否走得長遠。
2 學習 CSS3 + HTML5
當今互聯網行業，越來越注重網站的美觀性和易用性，一個優秀的網站或者系統，除了功能強大和內容全面，它的頁面也要美觀、易用，富有設計感，而html5+css3的響應式網頁設計就顯得尤為重要。
3 學習後台語言
前台界面的數據都是從後台來的,如果理解後台代碼,就知道怎麼跟後台交互數據是最好的, 這樣節約時間,也可以讓前端代碼更規范.對於行業新人來說，學習後台語言成為了應聘的加分項，企業開始更注重前端工程師的技術廣度。一個優秀的前端，要做到的不僅僅是「T 字型」，而應該努力成為精通前後端至少兩門語言的「K 字型」人才。
前端框架
angular.js2,vue.js,angular的關注度雖然不如之前，但仍然不容小覷,另外兩個經驗豐富的開發者值得一看的框架是Aurelia和React。
後端（全棧後端框架）
Node.js, Python, Java
資料庫
MySQL，Postgres，MongoDB，Redis，對於前端來說，有良好的數據結構和演算法基礎同樣重要
5. Web 前端怎樣入門
方法：
第一：理清Web前端的知識結構。要想高效學習Web前端知識，首先應該搞清楚Web前端都包括哪些技術結構。Web前端開發雖然技術難度並不高，但是技術細節卻比較多，內容也比較雜。Web前端的基礎包括三大部分，包括Html、CSS和JavaScript，其中JavaScript是學習的重點，也是難點。另外，vue等框架也是需要熟練掌握的。
第二：緊跟技術發展趨勢。目前Web前端的技術發展趨勢有三個，其一是前端開發數據化;其二是前端開發高效化;其三是前端開發全棧化。前端開發數據化主要是大數據發展的影響，在大數據的推動下，Web前端逐漸涉及到了大量的數據展示任務。前端開發高效化主要體現在Web前端正在進行獨立部署，前端與後端的溝通主要通過資源介面的方式來進行。前端開發全棧化也是一個比較明顯的趨勢，比如Nodejs的應用。
第三：注重動手實踐能力的培養。學習前端開發一定要注重動手實踐能力的培養，因為前端開發的細節比較多，所以只有多操作才能逐漸熟悉。
前端開發目前被稱為「大前端」，整個前端開發也被賦予了更多的含義，包括Web前端開發、移動端開發、大數據呈現端開發以及部分後端開發任務等等。所以，想要在前端行業中走的更遠，一定要注重知識結構的豐富性。
與其他編程語言相比，前端是公認的入行門檻較低的一門語言，但依然有很多人在學習之前會問零基礎學習web前端難不難，要多久才能學會。學習的難易和時間當然是取決於學習的方式。
前端入門簡單，但是深入學習之後，還是有一定學習難度的。如果你是零基礎自學web前端的話，那麼所花費的時間與精力是不可估計的。 如果系統學習5個月的時間可以幫助你快速成長為合格的web前端工程師。
至於視頻教程，我這里有很多前端的全套教程，如果你需要的話，可以加一下我的學習交流裙裙，找我要就行了！
6. 2018年web前端開發飽和了嗎
前端開發領域的門檻太低，以至於大部分所謂的前端開發人員都不是計算機相關專業的。造成這種全民學前端繁榮景象主要是，前端開發入門真的太簡單，找到工作工資又不低。不需要多扎實的基本功，買基本書，訂閱幾個視頻教程，下載個編輯器，邊看邊碼，只要是智商正常的人，悶頭學45個月，基本上已經達到了初級頁面仔的程度了。是的就這么容易呀… 那這樣就真的能找到工作嗎？能的，去北京，去深圳，多如牛毛的快餐創業小公司需要你，你去了，可能就是唯一的前端工程師，設計師已經把圖搞好了，後端也用tp搭完了，就等著你去套模板了，抄起大jq開干吧！
前端很缺的，tw好多公司都找不到人，mvvm才是需要的，nodejs背景會加分
7. 當前流行的前端技術有哪些
Web前端的三大的核心技術是HTML、CSS、JavaScript。
HTML(5)
是一門標記型語言，主要由一些具備特殊含義的標簽構成（建築物結構）
所謂HTML是「超文本標記語言」的英文縮寫。我們上網所看到網頁，多數都是由HTML寫成的。「超文本」是指頁面內可以包含圖片、鏈接，甚至音樂、程序等非文字元素。而「標記」指的是這些超文本必須由包含屬性的開頭與結尾標志來標記。瀏覽器通過解碼HTML，就可以把網頁內容顯示出來，它也構成了互聯網興起的基礎
CSS(3)
是一門描述性語言，主要一系列選擇器(html元素)和屬性構成(建築的外部與內部裝飾)
層疊樣式表(英文全稱：Cascading Style Sheets)是一種用來表現HTML（標准通用標記語言的一個應用）或XML（標准通用標記語言的一個子集）等文件樣式的計算機語言。CSS不僅可以靜態地修飾網頁，還可以配合各種腳本語言動態地對網頁各元素進行格式化
JavaScript
是一門腳本編程語言，包含類似java的語法(數據類型，數組，條件分支，循環，對象..)(對外運營)
是一種直譯式腳本語言，是一種動態類型、弱類型、基於原型的語言，內置支持類型。它的解釋器被稱為JavaScript引擎，為瀏覽器的一部分，廣泛用於客戶端的腳本語言，最早是在HTML網頁上使用，用來給HTML網頁增加動態功能。
8. 前端程序員會不會被淘汰
文章略長，沒耐心者可以跳到文末小編已用三句話概括全文。
事情起因是這樣子的，有團隊做了一款可以直接生成網頁的手機APP發布了。某知友就慌亂了，覺得前端工程師會被AI所取代，開始糾結學習前端還是後端。
「手機APP可以直接生成網頁，取代了前端工程師的一部分工作，隨著APP的進一步開發使用，前端開發的行業空間將更加狹小，是不是就意味著，前端開發正面臨著被淘汰的局面？」
前端真的會被取代嗎？
答案是否定的。誠然，按照人類現在的發展趨勢，未來所有工作都將被AI取代，但是計算機行業肯定也是要在後期才會被取代，優先取代的必然是一些流水線上的固定崗位的重復工作。
很多人會有這種想法，有以下幾個原因：
1、大部分人對於前端工程師的誤解
一個轉換網頁的APP的出現就能引起這么多人的猜測和恐慌，足以說明很多人對於前端開發的認識和了解是不夠清晰的。
真正的前端開發並不是傻瓜式的網頁生成可以取代的，在這個前端開發快速發展的互聯網時代，你還認為前端開發只是切網頁的，那你就大錯特錯了。
來看一則招聘啟示：
文末小編總結一段話，概括所有問題。
前端開發近十年都不易被撼動或取代，重要程度逐年增長中，吸金能力亦然。從業者應該注重自身知識鞏固和新知識的更新迭代。找准時代發展方向，努力專研，勇於創新能讓你走在時代最前頭。
9. 介紹有關計算機的一種前端技術
大數據基礎概念
「很多人還沒搞清楚什麼是PC互聯網，移動互聯網來了，我們還沒搞清楚移動互聯的時候，大數據時代又來了。」——馬雲卸任演講
本文嘗試從三大產業的角度將大數據的核心商業價值分類討論。
首先例舉一些大數據的典型應用，然後解釋大數據的定義，最後總結大數據的價值。
我們知道：
第一次工業革命以煤炭為基礎，蒸汽機和印刷術為標志，
第二次工業革命以石油為基礎，內燃機和電信技術為標志，
第三次工業革命以核能基礎，互聯網技術為標志，
第四次工業革命以可再生能源為基礎，_________為標志。
空白處你會填上什麼？歡迎大家討論。但是目前可以預測的是，數據和內容作為互聯網的核心，不論是傳統行業還是新型行業，誰率先與互聯網融合成功，能夠從大數據的金礦中發現暗藏的規律，就能夠搶佔先機，成為技術改革的標志。
一、大數據的應用
大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：
客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。
模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
Mckinsey列出了各個行業利用大數據價值的難易度以及發展潛力。《Big data: The next frontier for innovation, competition, and proctivity》
各種Data之間的關系圖，注意Open Data是完全包含了Open government data（政府開放數據）
Mckinsey也列出了Open Data時代里七大行業潛在的經濟價值，自上而下分別是教育，運輸，消費品、電力、石油與天然氣、醫療護理、消費金融。（感謝知友安陽提供的補充鏈接資料）
大數據的類型大致可分為三類：
傳統企業數據（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
機器和感測器數據（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫記錄（Call Detail Records），智能儀表，工業設備感測器，設備日誌（通常是Digital exhaust），交易數據等。
社交數據（Social data）：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。
從理論上來看：所有產業都會從大數據的發展中受益。但由於數據缺乏以及從業人員本身的原因，第一、第二產業的發展速度相對於第三產業來說會遲緩一些。
(2).第二產業
2013年9月，工業和信息化部發布了《關於印發信息化和工業化深度融合專項行動計劃（2013-2018年）》的通知。明確提出推動物聯網在工業領域的集成創新和應用：
實施物聯網發展專項，在重點行業組織開展試點示範，以感測器和感測器網路、RFID、工業大數據的應用為切入點，重點支持生產過程式控制制、生產環境檢測、製造供應鏈跟蹤、遠程診斷管理等物聯網應用，促進經濟效益提升、安全生產和節能減排。
大數據的業務多是數據驅動型，具有數據量大、種類多、實時性高的特點。工業企業對數據的記錄以往看來主要分為兩種方法：傳統的紙筆和Excel電子表格記錄。這些操作起來看似簡單的數據管理方式為企業生產及質量監控埋下了巨大的隱患，也讓數據挖掘無從談起。
隨著信息化與工業化的融合發展，信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節。例如Sensor、RFID、Barcode、物聯網等技術已經在企業中得到初步應用，工業大數據也開始逐漸得到積累。企業中生產線高速運轉時機器所產生的數據量不亞於計算機數據，而且數據類型多是非結構化數據，對數據的實時性要求也更高。因此工業大數據所面臨的問題和挑戰很多，所以通用電氣公司（General Electric）的副總裁兼全球技術總監William Ruh認為相對於工業大數據來說，工業互聯網（Instrial Internet）才是當前急需的，因為大數據本身並沒有讓信息的提取更加智能，業務比數據本身更加重要。他舉了一個核磁共振成像掃描的例子：
Here』s an example. An MRI scan is the best way to see inside the human body. While effective in helping to diagnose multiple sclerosis, brain tumors, torn ligaments and strokes, the data proced by an MRI machine is disconnected from the person that needs it the most.
At a very simplistic level, there are many indivials working as a team to make the scan happen. A nurse administers medications or contrast agents that may be needed for the exam; an MRI technologist operates the scanner; and a radiologist identifies the imaging sequences to be used and interprets the images. This information is then given to the nurse, who then passes it to the primary doctor to review and take action accordingly. This is Big Data, but it is not making information more intelligent.
又如在工業中，壓力、溫度等數據的特點是需要語境才能理解的。燃氣輪機排氣裝置上的溫度讀數與一台機車的內部溫度是完全不同的。燃氣輪機改善熱敷需要使用非常復雜的演算法運行模型。在筆記本電腦上，一個典型的查詢要獲得答案一般需要三個星期。在基於大數據的分布式系統上發布同樣的查詢執行一種計算只需要不到一秒鍾。
第三方認證機構（TÜV NORD GROUP），工業
德國漢德技術監督服務有限公司的前身是德國鍋爐檢驗協會（簡稱TÜV）早在1869年，德國鍋爐檢驗協會就承擔了德國國內所有鍋爐運行安全的檢驗工作，保證了鍋爐生產的安全。漸漸的，德國鍋爐檢驗協會取得了德國政府的授權，開展對其他產品的檢驗工作，從采礦，電力系統開始，到壓力容器，機動車輛，醫療設備，環境保護，宇航工業，醫療產品等等，現在的德國漢德技術監督服務有限公司已經成為了許許多多產品的安全代號。主要體系認證包括企業質量管理體系，生產環境體系，生產碳排放方案等。TÜV當前從建築綠色標准體系方面提出了對於大數據能源管理的探索，以微軟新總部，蒂森克虜伯電梯總部為例，在整個項目實施中引入大數據能源管理，在建築的設計規劃階段、施工階段、運營階段等多個階段通過數據化的能源管理系統，實現建築的低碳、綠色、智能。
工業自動化軟體商（Wonderware ），工業
Wonderware作為系統軟體涉及的專業企業，對於大數據的計算和運用是從比較「IT」的角度出發的。Wonderware 的實時數據管理軟體能夠提供一個工廠所需要的從建立到報廢的所有實時數據。目前已經退出移動版本，工程總監在手機上就能夠隨時隨地監控設備的運行狀況。目前全球超過三分之一的工廠應用Wonderware公司的軟體解決方案。
了解更多：
大數據在電力行業的應用前景有哪些？
(3).第三產業
這一個部分的內容比較多。這里只提出一些典型的應用例子，歡迎補充。
健康與醫療：Fitbit® Official Site: Flex, One and Zip Wireless Activity and Sleep Trackers的健身腕帶可以收集有關我們走路或者慢跑的數據，例如行走步數、卡路里消耗、睡眠時長等數據與健康記錄來改善我們的健康狀況；Early Detection of Patient Deterioration等公司正在開發床墊監測感測器，自動監測和記錄心臟速率、呼吸速率、運動和睡眠活動。該感測器收集的數據以無線方式被發送到智能手機和平板電腦進行進一步分析；美國公共衛生協會（APHA: American Public Health Association）開發Flu Near You用來的症狀，通過大數據分析生成報告顯示用戶所在地區的流感活動。
視頻：互聯網電視能夠追蹤你正在看的內容，看了多長時間，甚至能夠識別多少人坐在電視機前，來確定這個頻道的流行度。Netflix 美國國內規模最大的商業視頻流供應商，收集的數據包括用戶在看什麼、喜歡在什麼時段觀看、在哪裡觀看以及使用哪些設備觀看等。甚至記錄用戶在哪視頻的哪個時間點後退、快進或者暫停，乃至看到哪裡直接將視頻關掉等信息。典型的應用是Netflix公司利用數據說服BBC重新翻拍了電視連結劇《紙牌屋》，而且成功的挖掘出演員Kevin Spacey和導演David Fincher的支持者與原劇集粉絲的關聯性，確定新劇拍攝的最佳人選。
When the program, a remake of a BBC miniseries, was up for purchase in 2011 with David Fincher and Kevin Spacey attached, the folks at Netflix simply looked at their massive stash of data. Subscribers who watched the original series, they found, were also likely to watch movies directed by David Fincher and enjoy ones that starred Kevin Spacey. Considering the material and the players involved, the company was sure that an audience was out there.
交通：《車來了》通過分析公交車上GPS定位系統每天的位置和時間數據，結合時刻表預測出每一輛公交車的到站時間；WNYC開發的Transit Time NYC通過開源行程平台（Github：OpenTripPlanner和MTA ）獲取的數據將紐約市劃分成2930個六邊形，模擬出從每一個六邊形中點到邊緣的時間（地鐵和步行，時間是上午九點），最終建模出4290985條虛擬線路。用戶只需點擊地圖或者輸入地址就能知道地鐵到達每個位置的時間；實時交通數據採集商INRIX-Traffic的口號是（永不遲到！^^），通過記錄每位用戶在行駛過程中的實時數據例如行駛車速，所在位置等信息並進行數據匯總分析，而後計算出最佳線路，讓用戶能夠避開擁堵。
電子商務：Decide 是一家預測商品價格並為消費者提出購買時間建議的創業公司，通過抓取亞馬遜、百思買、新蛋及全球各大網站上數以十億計的數據進行分析，最終整合在一個頁面中方便消費者對比查看，並且能夠預測產品的價格趨勢，幫助用戶確定商品的最好購買時機。已經於2013年被 eBay收購。
政治：奧巴馬在總統競選中使用大數據分析來收集選民的數據，讓他可以專注於對他最感興趣的選民，谷歌執行董事長Eric Schmidt當時向奧巴馬的大數據分析團隊投資數百萬美元並聚攏核心成員成立了Civis Analytics咨詢公司，該公司將會將在奧巴馬連任競選中所獲得的經驗應用到商業和非營利行業中。（了解更多可以看看MIT technology的文章The Definitive Story of How President Obama Mined Voter Data to Win A Second Term）
金融：ZestFinance | Big Data Underwriting 是由是Google的前任 CIO，Douglas Merrill創立金融數據分析服務提供商，使用機器學習演算法和大數據為放款者提供承保模式，旨在為那些個人信用不良或者不滿足傳統銀行貸款資格的個人提供服務。公司使用分析模型對每位信貸申請人的上萬條原始信息數據進行分析，只需幾秒時間便可以得出超過十萬個行為指標。目前違約率比行業平均水平低 60%左右。另外一個不得不提到的是風險管理先驅者FICO | Predictive Analytics, Big Data Analytics and FICO Credit Scores，通過大數據分析為銀行和信用卡發卡機構、保險、醫療保健、政府和零售行業提供服務。FICO 信用分計算的基本思想是：把借款人過去的信用歷史資料與資料庫中的全體借款人的信用習慣相比較，檢查借款人的發展趨勢跟經常違約、隨意透支、甚至申請破產等各種陷入財務困境的借款人的發展趨勢是否相似。FICO 已經為三分之二的世界 100 強銀行提供服務，提高了客戶忠誠度和盈利率、減少欺詐損失、管理信貸風險、滿足監管與競爭要求並快速獲取市場份額。想了解更多的企業可以看看附錄中《經濟學人》的文章《Big data: Crunching the numbers》。
電信： 美國T-mobiles採用Informatica - The Data Integration Company平台開展大數據工作，通過集成數據綜合分析客戶流失的原因，根據分析結果優化網路布局為客戶提供了更好的體驗，在一個季度內將流失率減半；韓國 SK telecom新成立一家公司SK Planet，通過大數據分析用戶的使用行為，在用戶做出決定之前推出符合用戶興趣的業務防止用戶流失。美國AT&T 公司將記錄用戶在Wifi網路中的地理位置、網路瀏覽歷史記錄以及使用的應用等數據銷售給廣告客戶。比如當用戶距離商家很近時，就有可能收到該商家提供的折扣很大的電子優惠券。英國BT - Broadband公司發布了新的安全數據分析服務Assure Analytics—BT news releases，幫助企業收集、管理和評估大數據集，將這些數據通過可視化的方式呈現給企業，幫助企業改進決策。
一般來說盈利性質的商業公司和企業都不會輕易泄露自己的數據、建模方法和分析過程，所以還有很多大家不知道的神秘應用潛伏在黑暗裡，如同《三體》中的」黑暗森林法則「。
宇宙就是一座黑暗森林，每個文明都是帶槍的獵人，像幽靈般潛行於林間，輕輕撥開擋路的樹枝，竭力不讓腳步發出一點兒聲音，連呼吸都必須小心翼翼：他必須小心，因為林中到處都有與他一樣潛行的獵人，如果他發現了別的生命，能做的只有一件事：開槍消滅之。在這片森林中，他人就是地獄，就是永恆的威脅，任何暴露自己存在的生命都將很快被消滅，這就是宇宙文明的圖景，這就是對費米悖論的解釋。
二、大數據的定義
大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。
數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。
看看專家們怎麼說。
舍恩伯格，大數據時代 (豆瓣)
不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系。
埃里克·西格爾，大數據預測 (豆瓣)
大數據時代下的核心，預測分析已在商業和社會中得到廣泛應用。隨著越來越多的數據被記錄和整理，未來預測分析必定會成為所有領域的關鍵技術。
城田真琴，大數據的沖擊 (豆瓣)
從數據的類別上看，「大數據」指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。 它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。
三、大數據的價值
了解了大數據的典型應用，理解了大數據的定義。這時相信在每個人的心中，關於大數據的價值都有了自己的答案。
2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，雖然人們的出行的模式有很大不同，但我們大多數人同樣是可以預測的。這意味著我們能夠根據個體之前的行為軌跡預測他或者她未來行蹤的可能性，即93%的人類行為可預測。
Limits of Predictability in Human Mobility
A range of applications, from predicting the spread of human and electronic viruses to city planning and resource management in mobile communications, depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of indivials, raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable? Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying the mobility patterns of anonymized mobile phone users. By measuring the entropy of each indivial』s trajectory, we find a 93% potential predictability in user mobility across the whole user base. Despite the significant differences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability in predictability, which is largely independent of the distance users cover on a regular basis.
而大數定理告訴我們，在試驗不變的條件下，重復試驗多次，隨機事件的頻率近似於它概率。「有規律的隨機事件」在大量重復出現的條件下，往往呈現幾乎必然的統計特性。
舉個例子，我們向上拋一枚硬幣，硬幣落下後哪一面朝上本來是偶然的，但當我們上拋硬幣的次數足夠多後，達到上萬次甚至幾十萬幾百萬次以後，我們就會發現，硬幣每一面向上的次數約占總次數的二分之一。偶然中包含著某種必然。
隨著計算機的處理能力的日益強大，你能獲得的數據量越大，你能挖掘到的價值就越多。
實驗的不斷反復、大數據的日漸積累讓人類發現規律，預測未來不再是科幻電影里的讀心術。
如果銀行能及時地了解風險，我們的經濟將更加強大。
如果政府能夠降低欺詐開支，我們的稅收將更加合理。
如果醫院能夠更早發現疾病，我們的身體將更加健康。
如果電信公司能夠降低成本，我們的話費將更加便宜。
如果交通動態天氣能夠掌握，我們的出行將更加方便。
如果商場能夠動態調整庫存，我們的商品將更加實惠。
最終，我們都將從大數據分析中獲益。
四、結束語。
Here's the thing about the future.關於未來有一個重要的特徵
Every time you look at it,每一次你看到了未來
it changes because you looked at it.它會跟著發生改變 因為你看到了它
And that changes everything else.然後其它事也跟著一起改變了
數據本身不產生價值，如何分析和利用大數據對業務產生幫助才是關鍵。
祝每一個DMer都挖掘到金礦和快樂：）
10. 前端開發未來的發展前景怎麼樣
web前端開發前景還是比較好的。具體您可以通過以下幾個方面去看看。
工作年限與工資也是呈現正比現象（這個正比現象是您在工作之後依舊堅持不斷的學習web前端最新技術而呈現的）。加上大型企業對於用戶界面體驗的要求的高度重視，前端人才的需求也在增加。
所以Web前端的工作無法被替代，發展趨勢是可見的，客戶需求是存在，前景是巨大的。但還是要提醒您應該時刻記住只有不斷的自我學習更新，才不會被行業所淘汰。
第三、web前端與其他編程相對比
web前端如果跟java、大數據相比的話，我個人不建議您比，因為的確沒什麼可比性。它們各自的工作方向不同，主要還是根據您自身的情況，一方面看一下自己喜歡哪個，另一方面看自己適合哪個。最終再做決定。
但有一點可以肯定的是無論學web前端、java還是大數據前景都不錯，最最重要的是您自己需做以下步驟：
1、自己是否真的喜歡
2、自己是否適合
3、自己是否能即便參加工作之後保持長期學習的狀態
如果都沒有問題，選擇自己喜歡的即可。
最後、無論是學哪個，「自學」也好，報班學習也罷，跟您自己的努力是分不開的，因此養成堅持長期不斷學習的習慣是很有必要的。