京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在大数据时代,数据分析有多重要?
对企业来说,面对大数据“洪流”,要想从中提取有效信息,“如同从打开的高压水管中喝水一样困难”。也正因此,在当前数字化浪潮下,把海量数据变成可用信息,挖掘数据价值并使其有效落地,真正服务国计民生,成为各家IT服务商的必争之地。
再看看我们日常生活,无论是网上浏览、还是线上消费,平台都会根据我们以往的习惯,推荐出我们喜欢的内容。
可以说,数据把人与平台、社会紧密的联系在了一起,构成了一个复杂却又清晰的关系网。
这是一个用数据说话的时代,也是一个依靠数据竞争的时代。
2019世界人工智能大会发布,全国大数据人才需求呈快速增长态势,约为4年前的12倍。麦肯锡公司的研究预测,可以利用大数据分析来做出有效决策的经理和分析师的人才缺口高达到150万。
国家发展战略的要求,岗位人才的缺口以及市场规模的带动,都从不同方面体现了数据分析师职业的重要性。近年来,现代信息技术不断进步,以大数据为基础的各类科技应用成为市场热点,通过将大数据应用于产品营销、客户体验改进、风险控制等方面,取得了很好的效果。
在各大领域,基于大数据挖掘和人工智能而产生的创新层出不穷,成为行业创造价值的力量源泉。为了更好的借助数据的力量, 企业机构需要培养数字化能力,构建一支大数据分析师团队,对内承担数据治理、数字化运营与模型开发,对外与研究机构和科技公司衔接,做好技术选型与应用转化工作。
最近正值招聘高峰期,从各大招聘网站中可以看到,今年招聘信息少了很多。但是数据分析相关的岗位却增加了,成了每家公司不可或缺的岗位。是什么原因让企业如此重视“数据人才”呢?
数据分析,是为了提取有用信息和形成结论,而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
简而言之,就是将数据(包括文本、音乐、文字、数字等)转化为知识、智慧的方法。
拥有数据分析思维的人,想不发光发亮都很难。因此,随着大数据时代到来,以这种思维为基础形成了一个朝阳产业,倍受社会各界人士的青睐。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20