京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析的发展应用_数据分析师培训
大数据分析的发展应用,不仅有助於加速智慧城市与智慧生活科技的实现,若应用於制造与服务产业的场域,不但能有效控制营运成本,还可以洞察市场趋势,提早掌握客户的需求,还有机会透过跨产业的大数据分析结果,发展智慧联网、智慧自动化、智慧生活、智慧城市等新兴科技服务业,进而重塑产业形貌,创造我国产业转型的崭新新契机。
如面对全球人口结构的转变,预防医学、健康照护、个体化医疗需求的增加,如医疗产业与穿戴科技若能结合彼此的专长,运用大数据分析技术将可加速新药、医疗器材开发,带来健康管理与诊治方式的改变。
我国在智慧终端装置,包括各式穿戴式装置、智慧联网装置的制造优势,可说是发展大数据分析的最有力後盾。
对於营运范围扩及全球的服务业而言,可望因此增加更多消费产值。
运用大数据分析,也可以加速提升物流及资讯流的流通便利性,尤其在极端气候变迁与复合性灾害日趋严重的大趋势下,城市治理需要面对的环境变化,将变得更为诡谲多变,对大数据分析技术的需求,自然也就应运而生。
大数据分析技术对产业的帮助,更是显而易见。根据麦肯锡全球研究所的资料显示,美国医疗照护产业藉由大数据分析技术,每年可以创造3,000亿美元的产值,同时提升0.7%的生产力(约21亿美元)。而美国零售产业,透过大数据分析技术,更使得整体产业毛利率提升至60%以上,每年生产力提升则达0.5~1%。
大数据分析对制造业的帮助更是明显,尤其是产品开发与组装成本可因此大幅降低,也让营运成本可因此降低7%。由於大数据分析技术也可应用於分析个人,对於营运范围扩及全球的服务业而言,可望因此增加更多消费产值,而服务供应商每年也因此至少有1,000亿美元以上的营收。
发展大数据分析产业的优势与机会
我国在智慧终端装置,包括各式穿戴式装置、智慧联网装置的制造优势,可说是发展大数据分析的最有力後盾,由於智慧终端所搜集而来的大数据,已是分析的主要来源,如何研发并制造出能够完成大数据分析应用的整合软硬体产品,正是台湾ICT产业走出代工竞争的产业转型契机。
值得注意的是,大数据分析的价值,相当程度依赖资料取得的完整性及正确性,网路言论环境开放且自由,搜集资料的便利性极高,不但有助於降低搜集资料的成本,也可让大数据分析的结果预测更为正确。
大数据分析产业的发展方向
经济部技术处指出,解构大数据产业生态体系,要从总体解决方案之「收集」、「储存」、「萃取」、「分析」、「应用」流程,所分别对应的「环境感知晶片与终端」、「大数据库软件或平台」、「数学演算法挖掘与压缩」、「分析模型专业分析」、「趋势预测终端」着手。
其中在「环境感知晶片与终端」部分,「泛用型晶片」及「终端整合制造能力」,都有相当程度的优势,至於「感测晶片」方面,因为需要整合特定应用领域(如生医、环境等),且须省电功能,相对於「泛用型晶片」,技术能力就还有改善空间。
至於「大数据库软件或平台」部分,以硬体为主的「伺服器」制造整合能力,就比属於软件的「大数据库」强大许多;同样的状况,也反映在「巨量储存」等应用面,也显示台湾大数据分析产业,急需在软件层次做出更多的努力。
「数学演算法挖掘与压缩」部分,不管是「资料采撷」(Data Mining)及「机器学习」(Machine Learning),我国在理论部分都不强,但因应特定应用需求调整演算法的能力尚可;「分析模型专业分析」部分,不管是由应用需求产出的分析模型能力,或是整合发掘与应用的洞察力,都有待强化,也显示ICT产业长期以来偏重在硬体制造领域的方向,在大数据分析时代,显然已不合时宜。
值得注意的是,「趋势预测终端」部分,只要是具新兴「应用」特性的领域,如社群媒体、行动应用、适地性服务、虚实整合(Online to Offline;O2O)等,分析能力都不差,也显示在创新产业的发展潜力。
善用既有基础发展
大数据的发展路径,必须从应用领域如制造、零售、批发、政府、教育、医疗等出发,逐步累积数据,研发与试验分析模型、预测方法,才能建立高价值解决方案。其中又以跨领域整合的能力最为重要,才能发展出各式各样的大数据应用成功案例,并与政府开放资料结合,做为领头示范。
大数据分析的人才培育工作,{CDA数据分析师培训}也有很大的发展空间,如建立资料分析与顾问专业认证、推动企业分析能力成熟度认证等;推动大专院校设置跨学科大数据分析学程,延揽国际人才回国任教或任职,都是可以努力的方向。
推动开放资料授权机制,鼓励企业将资料加值转化为资产,例如台湾经济新报将公司的公开说明书转为电子资料库等,设法建构利基领域资料库,推动资料资产化,也会有利推动法人机构或厂商针对垂直领域建立资料库,如华人网路行为资料库、华文数位影音资料库等,更有助於台湾市场成为全球业者与华人市场接轨的优先参考区域。
必须做出示范成果
但俗谚说的好;「尽信书,不如无书。」如果找错解决方案,用错误的方式解读大数据,得到的结果非但无助於决策参考,还可能造成严重的後果。大数据分析到底能提供什麽实质的帮助,到底是增加利润、降低成本,还是能够洞悉并发展出商业模式,都必须要尽快做出属於自己所拥有的大数据分析成果,才能让外界得以信服,有能力发展大数据分析技术。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27