京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS峰会引领大数据分析新浪潮_数据分析师
以“大数据分析—知变与机遇”为主题的第二届SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会在北京圆满落幕。近千位SAS全球大数据专家、SAS中国用户、合作伙伴、学者、媒体与行业分析师齐聚一堂,探讨大数据分析技术趋势与应用热点等话题,发掘大数据大分析的未来机遇。
此次峰会在SAS大中华区总裁吴辅世的致词中拉开帷幕。他表示:“大数据已然是目前主导商业领域的最热门发展趋势之一。在全球数据总量呈指数增长同时,我们也思考如何利用大数据带来的巨大机遇,创造实实在在的价值。SAS认为数据创造价值体现在三个层面:差异化、创新和转型。了解过去,掌握现在,预测未来,是达到业务差异化的基本,也是成就创新的源动力,更是真正达成转型的要点。而这三大目标的实现都离不开强劲的分析技术,高性能分析成为释放大价值的关键。今天,借助SAS论坛这一平台,我们将深入剖析大数据如何助力各行业企业成功转型及把握机遇。”
2014年,“大数据”作为一个技术热词的吸引力将消散,新的相关技术和应用层出不穷。分布式计算开源框架Hadoop成为创新热点之一。SAS大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent在主题演讲中表示,随着数学计算正在不断向前发展,新一代的分析平台Hadoop等采用了海量并行集群技术。通过将数据分布到多个节点,然后将分析计算任务发送到这些数据上,而不是采用其它的传统技术,就可以快速拥有极为强大的计算能力。通过转变成这种新型的计算方式,可以在全量数据上展开交互式的可视化数据探索,同时轻松使用那些以前难以驾驭的先进分析模型。
互联网和移动设备支持的数字技术拓宽了营销渠道,重塑了整合营销。SAS全球整合营销管理业务咨询总监Rene van der Laan认为:“大数据的时代,企业得以采集渠道多样、类型丰富的客户数据,并据此判断顾客喜好。仅仅获取是不够的,还要对数据进行有效的挖掘和分析,并以近乎实时的速度做出决策。在细分群体基础上采取针对性行动,发掘客户新需求,进行个性化营销和业务创新,这都是大数据为整合营销带来的便利与新变化。”
此外,针对行业的讨论也是大会的一大重点。就电信业而言,4G时代网络数据和服务将呈现井喷式爆发。手机和平板电脑取代PC成为主流的互联网接入设备,带来了数据流量大幅度的增加,这给电信运营商带来了巨大的机遇和挑战。大会专题讨论着眼于刚刚启幕的4G时代,讨论如何对网络进行有效的预报和优化,为客户提供畅通的网络服务,并着眼于客户需求,提供定制化服务。
SAS全球保险行业解决方案资深顾问Stuart Rose指出,大数据时代,保险行业面临新机遇:更充足的数据为开展精准营销开辟新途径,也为精准定价提供了依据。风险智能更是大大提升保险业风险识别和反欺诈的能力。车载信息技术等新技术的出现,加快了保险企业对于大数据分析和云技术的应用。未来大数据分析在保险业的应用还将更为深入和广泛,保险企业对于数据的驾驭能力也将成为其核心竞争力之一。
SAS每年将营收的约25%投入到研发中,通过持续创新为数据分析的升级换代注入源源不断的动力。据IDC报告显示,全球越来越多的企业对SAS高级分析产品的依赖超过任何其他品牌。SAS在高级分析软件市场上的份额为36.2%,较2012年的35.3%进一步上升。
本文来源:CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 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 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04