京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据“引领”中国数谷崛起_数据分析师培训
5月26日至29日,2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会举行,会议以“大数据时代的变革、机遇和挑战”为主题。作为全球首个以大数据为主题峰会,聚集了全球大数据顶尖企业和领军人物,举行展览展示、峰会论坛和创新大赛等活动,综合呈现大数据技术、应用和发展趋势。
数博会开幕当天,“指尖数博”火爆网络,微博微信热度爆棚,吸睛指数一路飙升。数百家网络媒体专题飘红、突出报道,数千个微博大号、微信公号热情转发、好评如潮,数千万网民网聚数博、热烈讨论,“贵阳数博会”高居搜索“热词”榜。云上贵州,因为大数据,牵动世界目光。
大数据之于贵州、之于中国乃至世界,都具有特殊重要的意义。李克强总理在贺信中说:“大数据与云计算、互联网等新技术相结合,正在迅速并将日益深刻改变人们的生产生活方式,‘互联网+’对于提升产业乃至国家综合竞争力将发挥关键作用。”贵州省省长陈敏尔则表示,目前,国家正在制定大数据国家战略及行动计划。大数据产业将发展成为全球战略性新兴产业的支柱产业之一,这是大势所趋、历史必然。
数博会上马云、马化腾、雷军、周鸿祎等等互联网界顶尖“大佬”齐聚峰会,并发表主旨演讲,共话“互联网+”时代的数据安全与发展。马云指出,世界正在发生很大变化,未来30年可能是人类社会最精彩、最令人期待也最令人恐慌的30年,未来最大的能源是大数据,从IT时代到DT时代的变革是两个时代的竞争,因此必须抓住大数据带来的机遇。
而恰如周鸿袆所说:“真正的大数据时代才刚刚开始。”如何用好大数据,牢牢把握时代新主题,依旧是一个迫切而重大的命题。数博会上发布的《大数据贵阳宣言》,直言大数据时代让人憧憬也令人担忧,充满机遇也面临挑战,并将大数据发展问题、数据资源、数据安全、数据交易、数据融合创新等达成全球性共识。
在新常态经济的要求下,在先进的数据理念的指导下,贵阳紧紧抓住了这一时代的机遇,站在了大数据发展的风口浪尖上,成为大数据实践在前沿阵地,创造出一系列重要成果。从中关村贵阳科技园到贵阳综合保税区,从全国首家“大数据战略重点实验室”到全国首个“大数据交易所”,从大数据到“块数据”,贵阳奇迹般地创出诸多个“中国第一”,在大数据的的驱动下,贵阳正成长为“中国数谷”。
五月的贵州,天高气爽,气候宜人。全世界的目光聚焦这里,关注度之高前所未有。不仅吸引了国内外众多业界精英以及相关领导、嘉宾齐聚探讨发展机遇;同时也留住了众多知名大数据企业扎根贵阳;资金、人才、技术、产业等发展元素的聚齐为贵州后发赶超加足马力。
作为全球首个以大数据为主题的展会,数博会汇聚了全球大数据最新发展成果,吸引了众多行业专家和企业精英。以“‘互联网+’时代的数据安全与发展”为主题,数博会策划了22个分论坛和28项相关活动。据统计超过500家企业及创业团队参与展示,1000余名嘉宾参与峰会及论坛。
同时,贵阳与国内外30多家企知名大数据企业达成合作意向,签约项目近40个,投资金额200多亿元,项目涵盖数据中心建设、民生云合作、智慧旅游开发、呼叫中心建设等范围,为贵州的大数据产业提供了更为丰富的产业平台和链条。贵阳数博会已成为全球发展大数据背景下,具有划时代意义的重要活动和专业化的国际交流合作平台。正在“大数据产业”发展路上踏云腾飞的贵州,迎来了跨越发展的崭新契机。
“贵阳‘数博会’是一场永不落幕的盛会。”贵阳市副市长刘春成表示,数博会将继续以打造国际化专业平台为宗旨,并将其举办成为大数据时代的年度国际盛会,助力大数据时代的梦想成真。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20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