京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“在智能分析中,人才数据平台可以进行华人识别、年龄识别、社会关系识别,并依照科研能力、创新能力、创业能力对人才进行打分,与传统的摆摊式招聘模式相比,这种大数据共享可实时、准确、有效地引进人才”。为纪念《广州市鼓励留学人员来穗工作规定》施行15周年,近日,广州留学人员服务管理中心(以下简称留学管理中心)接连举办了广州首届大数据应用与发展论坛以及广州首届跨国医药研发高峰论坛。论坛中,与会专家建议,建立智能分析平台,构建个人360画像,为企业提供基于个人信息的搜索、挖掘与应用。
人才数据平台可进行多种识别
在广州首届大数据应用与发展论坛上,与会专家就数据管理和变现、行业大数据应用创新以及时代背景下的大数据等话题进行深入探讨,建议组建开放式的广州大数据联盟,实现资源共享。
广州索答科技董事长石忠民博士通过对网络上的个人信息进行大规模收集、结构化分析、不同来源的数据整合和深度挖掘分析,可构建个人360画像,为企业提供基于个人信息的搜索、挖掘与应用,实现消费者洞察、市场分析、社会化营销、个性化客服等诸多服务。
石忠民以工作经验作案例阐述管理过程。在其公司开发的人才数据平台中,首先从社交网站、学术文献网站以及学校进行数据采集,继而进行数据管理。石忠民说,“管理的方式有数据合并、数据提取和智能分析。”据了解,在智能分析中,人才数据平台可以进行华人识别、年龄识别、社会关系识别,并依照科研能力、创新能力、创业能力对人才进行打分。与传统的摆摊式招聘模式相比,成本大幅下降,实时、准确、有效的人才引进能给社会带来进步。
与石忠民的产品具有广泛适用性有所不同,华南师范大学计算机学院院长汤庸所创立的社交网络大数据应用将目标对象定位于学者,通过大数据实现学术空间管理、学术搜索和推荐服务。不过,汤庸认为,大数据是一个时代概念,随着科技成熟,大数据会成为常态,而在不远的将来则会产生新的时代概念。
此外,随着医药创新逐渐成为产业结构升级的核心引擎,日前来自国内知名医药企业领军人物、广州生物医药领军人才、高校及科研院所、广药集团及下属单位、银行投融资代表约200多人以“跨国合作、创新模式”为切入点,分享国内外联合开发新药的路径和规划、本土VC和创新药开发等方面的智慧和经验。
“虽然我们没有把所有问题都能找到完满的答案,但这也至少是一个很好的开头。希望大家以此为平台,能够有更多的合作交流,最终的目的是为整个产业提供价值。”与会海归人才如是说。
亟待进一步发挥海归人才作用
留学管理中心高层次人才服务部部长郭军表示,留学管理中心不断创新服务模式,致力于建构各种有利于海外留学人员及高层次人才企业发展的服务平台。以大数据应用与发展论坛为例,就旨在发挥高层次人才作用,在大数据数据提供商、解决方案商、高校科研机构、最终应用客户之间搭建一个大数据应用方案的交流互动平台,务实地沟通大数据应用存在的困难与瓶颈,探索大数据应用在未来的发展和方向,创造信息透明、沟通顺畅、资源共享、合作共赢的大数据应用与发展盛会。
同时,留学管理中心15年来致力为广大来穗发展留学人员提供便利和服务,也积累了数万人的数据,如何有效开发利用好这一庞大数据,发挥他们作用,为广州的经济、科研做出贡献是未来留学管理中心工作的方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07