
依托大数据为企业转型插翅_数据分析师培训
在昨日上午举行的惠州市2015年“企业服务月”专题讲座上,受市经济和信息化局邀请,华南理工大学现代服务业研究院副院长、博士生导师祁明以“‘互联网+’与智能制造2025”为主题作讲座,阐述了“互联网+”和工业制造业领域的结合带来的重大机遇和变革。
云计算、大数据、智能制造、智能产品、智能管理、工业4.0……虽然讲座中充满了这些“高大上”的词,但祁明以一个个“互联网+”的故事、案例分析和犀利独到的见解,博得台下听众阵阵掌声。
做大做强经济要有自己的数据中心
“比方我用了TCL电视机15年,但是TCL不知道我是客户,产品数据并没有转换为客户数据。如果做大数据,企业就会知道我家需要什么样的家电,还能为我提供怎样的服务。”祁明认为,惠州要在“互联网+”时代做大做强经济,要有自己的数据中心,同时还要把大数据利用起来。
“卖数据就是卖产品,运用大数据来营销,才能更加精确。在如今的信息化时代,企业再不去收集数据、分析数据、运用数据,那么花再多的钱去做广告都是浪费。”祁明说,BAT的大数据是怎么玩的?百度玩的是公共数据和需求数据,阿里巴巴玩的是电商数据和信用数据,腾讯玩的是关系数据和社交数据。
要用大数据为工业及服务业进行决策
“如果没有大数据,制造业是卖得好就卖,卖不好就积压。在智能制造时代,是需要多少,才制造多少。现在制造业里的数据相当多,有产品、运营数据等等,要用大数据为工业、服务业进行决策。”祁明介绍说,工业1.0是蒸汽化时代,工业2.0是电气化时代,工业3.0是IT普遍运用的高度自动化时代,工业4.0则是高度自动化基础上的内外协同化时代。
“什么是工业4.0?譬如一个客户向制造车间下一个自创意的订单,车间能实时接受并立即组织个性化生产,下线后立即与物流实现无缝衔接,客户收货后使用过程中还能享受制造企业提供的产品生命周期管理,包括该如何使用、如何保养、何时更新部件等。”祁明认为,这样协同化的生产是整个社会从制造到服务构建的链条,如果没有云计算、大数据、社交平台等与制造业相连接,这些是不可想象的。
“美国正在推进制造业回流,中国、广东甚至惠州,都有可能受到冲击。”祁明介绍,西方国家迫于就业和经济增长的压力,借助云计算与大数据实现的智能制造提升传统制造业竞争力,倒逼中国加快传统产业的转型升级。
祁明介绍,同济大学中德工程学院建立了国内首个工业4.0智能工厂实验室,由机器人、数控加工设备、机器人滑行导轨、变频传送带、智能照相机、服务器、控制软件和服务软件等一系列硬件设备、软件支撑构成了一条智能生产线。祁明认为,惠州要依托云计算、大数据,增强企业竞争力,为传统产业转型升级插上翅膀。
祁明指出,初级产品企业按照原始材料收费,商品企业靠卖有形产品收费,服务企业靠卖服务或活动收费,体验企业靠与客户互动的吸引力和效果收费。祁明认为,惠州要有更开放的意识,更市场化的思维,利用“大众创业、万众创新”的思维,抓住“互联网+”的机遇,整合各方优势资源,推进惠州传统产业转型升级。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23