京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国数据分析师行业峰会:数据分析 一门技术与艺术结合的学问
在大数据盛行的今天,数据的分析以及应用对于各个企业都可以说是至关重要的,而在这背后就显示出了当今的大环境下对于优秀的数据分析人才的重视与需求。近日,由经管之家(原人大经济论坛)主办的2015中国数据分析师行业峰会在北京召开,主办方经管之家邀请了众多专家和名企来到现场,共同探讨中国数据分析师行业的发展之道,同时也吸引了许多数据分析人才到场。
处在当今这个时代里,对于任何企业来说,数据都绝对算的上是非常重要的一环,而拥有强大的数据能力对于一家企业来说,也绝对算的上是拥有着强大的竞争力,这对企业来说是至关重要的。除了企业之外,国家对与大数据的发展也尤为重视,并将其提上了日程。而这也说明了大数据如今能为我们创造的价值,而数据分析对于商业价值的重塑也是至关重要的。
大数据工委会主任张华平说道:“现在的大数据,可以说有结构化和非结构化的数据,而在我们的生活中,非结构化的数据规模是结构化数据的100倍以上。大数据给我们带来的是决策方式的变化,大数据意义是非结构化应用。我们最终的目标实际上就是我们希望从大数据里获得大的洞察力,这就实现我们去了解谁,什么时间,我们在做什么样的事情。”
大数据时代已然来临,那对于各家企业来说,数据又意味着什么呢?北京和晶睿智执行合伙人郑志勇在演讲中说道:“对于金融行业现在已经到了数据泛滥的时代,未来的发展就是数据爆发的时代,把数据分析用到大数据指数之中,只要你发现跟常规不相关的对象,或者基于新的方法做指数,你是有超额收益的。”
除了金融企业,大数据对于其他行业的企业影响也可谓深远,比如电商领域里,庞大的用户数据对他们来说也是一个巨大的金矿,如何从这其中进行发掘,也是他们所面临的机遇与挑战。而对于医疗领域来说,大数据对于医疗水平的提升也有着巨大的作用,结合人们的生活形态、基因,采用数据分析方法挖掘其中价值,才能为民众提供更加精准完备的医疗健康服务。
在会后记者对通联金融董事总经理薛昆的采访中,他就表示:“如今,大数据已经成为了行业的趋势,把数据变成商品供应给客户才能真正的为企业带来价值。所以通联金融才会抓住大数据的潮流,为大家带来不一样的金融体验。同时全方位的大数据存储,也成为了企业的优势。”
进入到DT时代之后,大数据便被广泛应用,这也使得数据分析人才的需求量也变得越来越大。本届峰会主席路歌就在开幕致辞中表示:“数据分析不仅是业务,更是艺术的展现。本次峰会也是首届数据科学驱动者大会,它在寻找万事万物规律,在变革生活的细节和人类的思维方式而再次解放人类的生产力,让人类提高到另外一种智慧生活的高度。”
此外,由经管之家和CDA数据研究院牵头,峰会现场发布了《数据分析师职业发展白皮书》。而对于数据分析人才的需求,经管之家创始人赵坚毅则说道:“数据分析师在国外从业人群众多,在美国几乎所有大中型企业都有专业的数据分析人才,数量有数百万之多。在日本有15万多数据分析师,在瑞典也有10万多数据分析师专业技术人才。中国的发展速度仅次于美国,在2015年将新增3.05万人数据分析师,数据分析高端人才的需求,在这几年快速的扩张和增加。数据分析人才的增长量远远赶不上需求量,缺口很大。从白皮书来看,雇佣有经验高级数据分析师的薪酬在三四十万不在少数,他们将是大潮流下的新时代人才。”
正是在这样的潮流之下,大数据人才的发展前景才会非常光明。猎聘网首席数据官单艺认为,“通过2014年的高速发展,随着大数据理念的传播,数据驱动的这些方法广为接受,数据分析师的职位数需求量猛增。而分析师职位在所有职位的占比,也从2014年初有千分之四的水平,到今年八月份的时候已经快接近千分之七了,所以数据分析师的前景一片光明。”
2015中国数据分析师行业峰会,无疑是在中国大数据趋势下,顺应时代潮流的一场数据盛宴,以“数据分析,是技术也是艺术”这一主题,也体现了数据分析这一行业的未来与前途。此次峰会对于大数据分析师们来说算得上是一次富有营养的大餐,让更多的大数据分析人才共同交流,提升整个数据分析行业的交流氛围,这也正是经管之家旗下的CDA数据分析研究院及CDA数据分析师项目在一直不懈付出努力的方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24