京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
活动类型:行业聚会
开始时间:2014-12-27 14:00 至 2014-12-27 17:00
活动地点:东直门航空服务大厦(楼)
报名截止:2014-12-26 14:00
在数据呈指数增长的时代,大数据、云计算、移动互联网等新生事物已经改变了BI的市场环境。大数据厂商正表现得来势汹汹,传统BI厂商相对而言似乎陷入守势。风云变幻的当下,传统BI会面临怎样的挑战与机遇?
目前,大数据与商业智能的结合已经应用到各行各业。那么传统的BI与现代BI有什么区别和联系呢?大数据又如何与BI结合?且等我们本次的嘉宾和参会的俱乐部会员为我们解答并一起探讨吧!志同道合的朋友们还等什么,报名走起!
报名条件
1. CDMC会员,任何对BI、数据挖掘、数据分析感兴趣的人士,参加过人大经济论坛现场培训班的同学也可报名等待审核;
2. 拟在聚会上发表高质量演讲内容的人士优先(演讲时间控制在20分钟之内,需提供PPT供筛选);
3. BI方面的专家和技术人员优先。我们将根据报名人的条件,从中选择约30人通知参加聚会。演讲者及其演讲的题目,将在聚会前公布。
4. 演讲内容包括但是不限于以下主题:
二、大数据如何与商业智能结合
三、商业智能的发展目前面临哪些挑战
四、商业智能在各个行业的应用
聚会议程:
1. 演讲人发表演讲(每人约30分钟);
2. 针对演讲内容提问讨论(20分钟);
3. 约3名演讲人结束后,自由讨论发言。
邀请嘉宾(后续会增加):
李凯:
博易智软(北京)技术有限公司董事长兼CEO,中国社会科学院金融专业博士。企业信息化及商业智能(BI)市场专家,在商业智能(BI)领域有着丰富的实践和咨询顾问经历。十余年的行业经验与积淀,对于当前商业智能(BI)市场有着深入研究,并且深谙市场发展动向,在企业信息化领域有着独到的见解,曾提出商业智能(BI)产品的七大走向,以及企业选择商业智能(BI)产品的五大关注点等一系列的观点得到了广泛认可。
主题:大数据时代下的商业智能(BI)
1.大数据背景下BI特色;
2.大数据时代下BI新元素;
3.BI新的发展趋势。
拟参加本次聚会者,可以将“姓名、手机号码、来自公司(学校)、职务(学历)、演讲PPT等”发到邮箱club@pinggu.org,邮件标题注明“参加聚会”和“新/老会员”字样。或者发短信到15120056136。我们审核通过后,将给您发通知参加本次活动。
关于CDMC及历次聚会详情,可以参考帖子:
http://bbs.pinggu.org/thread-2250292-1-1.html
http://bbs.pinggu.org/thread-3065206-1-1.html
2013年是大数据元年,在美国,大数据的应用正在各个行业风生水起,大至奥巴马竞选总统,小至互联网公司的数据挖掘,人大经济论坛在近10年的耕耘中,统计和计量是论坛最强的专业版块,这些版块吸引了国内数以万计的专业人士参加、给初学者带来教益,给高级者带来接触讨论的机会。为了进一步推动数据分析和数据挖掘技术的进步,增强数据分析技术和商业应用的结合,由人大经济论坛发起,将成立“中国数据分析和数据挖掘俱乐部”(简称CDMC:China Data Miner Club,跟CDMA差一个字,呵呵),欢迎志同道合的朋友参与!
俱乐部目标:
1、促进数据方和技术方的对接
2、技术探讨,促进数据分析和数据挖掘技术的进步
3、创意交流,促成大数据时代的新商业模式
俱乐部活动内容:
1、开展俱乐部沙龙,创造交流和沟通的环境,在会上要求因为有技术和有创意加入的成员宣传自己的成果和创意,有数据的成员宣讲自己的数据开发需求。
2、读书会,研读数据分析和数据挖掘的文章和作品,并一起讨论
3、组建数据分析专用机房和实验室,进行数据分析实验和技术测试
初期我们只吸收具备以下条件任一的会员:
1、有大数据(或在具有大数据的公司任职,希望对数据进行开发,或有数据分析需求)
2、有技术(能在每次聚会中展现自己的技术成果),技术可分别在数据采集,统计分析和数据挖掘等3个领域
3、有创意(能在每次聚会中阐述自己的创意,符合该项条件者请详细说明个人情况,以便审核)
具备以上任意一个条件者,可以将“自己参与的条件(以上三者任一的具体描述)、姓名、联系方式和常住地”4项发到我们的组委会邮箱,邮件标题注明CDMC字样,我们审核通过后,将给您发入会信,并通知每一次活动的安排
具备以上任意一个条件者,可以发送申请至:club@pinggu.org
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22