京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在大数据人才时代,懂得跨越行业界限,越过界限,倾听数据的声音,用数据来指导和引领未来。
分会场1:大数据与生物医疗
大数据是改变行业的关键节点,随着生物科技和医疗技术的迅猛发展,生物医疗行业的大数据急剧膨胀。与其它数据行业不同,生物医疗行业的数据呈现分散,破碎,低透明度,以及意义尚等解析等特征。时间推移,生物医疗数据不断累积,数据价值越来越重。加上中国健康人群及患者数量庞大,就越发会产生超海量的数据网络。在大数据时代,生物医疗的未来将何去何从?
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力。
继数字时代、信息时代、互联网时代后,人类又进入了大数据时代。因互联网的迅猛发展,“大”量数据的获取、聚集、存储、传输、处理、分析等变得越来越便捷,大数据逐渐发展成为一门新学科、一套新学说以及一种分析与解决问题的新方法、新手段。互联网大数据分论坛的几位分享嘉宾结合自己的亲身实际,讲帮我们解读互联网在大数据的指引下的未来。
大数据对于电商发展的作用地位越来越突出,电商纷纷开始重视对大数据的采集和挖掘。尤其随着今天移动互联网的变化,消费习惯也在发生改变,屏幕变小了,数据变大了,大数据更有理由走向前台。一个优秀的电商企业如何在大数据上拔得头筹?电商大数据的未来将会如何?
正相较于传统金融,大数据金融使得抵押贷款模式逐步被信用贷款模式所取代。基于大数据金融的优势,电商、电信运营商、钢铁企业、IT企业等等纷纷利用大数据金融涉足金融行业。那么大数据金融和传统的金融行业相比较究竟有哪些神奇之处?金融大数据的未来又将何去何从?
大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来,有关大数据和人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实,大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先,大数据技术的发展依靠人工智能,因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次,人工智能的发展也必须依托大数据技术,需要大数据进行支撑。大数据时代背景下,人工智能将何去何从,几位嘉宾邀您共同探讨大数据与人工智能的未来。
大数据的第一要务就是解决业务问题,从一定程度上来讲就是用数据技术手段来拓展和优化业务。对外,要有清晰的商业模式构想;对内,要有清晰的场景,能用大数据手段提升效率。而BI的应用远大于大数据应用。大数据相对于传统BI,也不仅是简单的PLUS的关系,它涉及了思想、工具和人员深层次的变革,BI人员也应当正视大数据,要确保BI的传承,还要能顺应大数据时代的发展,数据可视化与商业BI在大数据时代的未来将面临怎样的跌宕起伏?
随着大数据的快速发展和在各个领域中的应用越来越广泛,交通大数据的研究非常活跃,研究的程度也越来越深入,数据技术正在为交通运行管理提供便利,对于促进交通运行的整体效率以及安全性都有着非常重要的意义。交通旅游行业对“大数据”应用的重视逐渐加强,但是大数据应该如何应用于交通旅游业?交通旅游业的发展在大数据的推动下会如何?
目前,全球已进入大数据时代,大数据正以一种革命风暴的姿态闯入人们视野,其技术和市场在快速发展,而驾驭大数据的呼声则一浪高过一浪。如何运用大数据帮助投资者提供更为专业化的服务,成为有效的投资者抓手?如何运用大数据来缓解投资顾问服务覆盖不足的缺陷?大数据市场支持下的智慧投资将如何发展?
大数据是一种新一代的技术和架构,具备高效率的捕捉、发现和分析能力,能够经济地从类型繁杂、数量庞大的数据中挖掘出色价值。而随着互联网的高速发展,用户数量和数据规模急剧扩张,单一的数据库服务已无法满足当前应用的需求。数据库与技术实战应该如何在大数据时代跟上潮流?
CDA秉承着总结凝练最先进的商业数据分析实践为使命,明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责,旨在加强全球范围内正规化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设,进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据分析行业的高质量持续快速发展。CDA数据分析师与拉勾达成的数据分析师招聘专场就是本次活动的另外一个亮点,但是CDA数据分析师依旧奔波在路上……
报名链接:

数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11