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
为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-07-24【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 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 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 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 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 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 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 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 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15