
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
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30