京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
坚持以大数据产业为引领_数据分析师培训
六月的黔中大地山含情、水含笑,山山水水与贵州、贵阳人民共同见证一件具有里程碑意义的大事:习近平总书记莅临这方热土视察,深情看望勤劳奋斗的各族人民。总书记的亲切关怀和殷殷嘱托,为我们在新起点上全面打造贵阳发展升级版、谱写中国梦的贵阳篇章指明方向,激发强大动力,让我们备受鼓舞、激情满怀。
当前和今后一个时期的首要政治任务,就是认真学习、深刻领会习近平总书记视察贵州、贵阳的重要讲话精神,把思想和行动统一到总书记的重要讲话精神上来,统一到省委、市委的部署上来,以更严更实的作风把各项工作推上新台阶。各级各部门、各单位要迅速组织发动,在全市掀起学习宣传贯彻落实总书记重要讲话精神的热潮,认真研究制定贯彻落实的实施意见,把总书记系列重要指示精神贯穿到全面打造贵阳发展升级版的各方面和全过程。
“我听懂了,贵州发展大数据确实有道理。”习近平总书记在考察贵阳大数据应用展示中心后说的这句话,让我们深受鼓舞、倍感振奋。在“互联网+”的时代风口上,经济发展相对落后的贵州、贵阳抢抓机遇,利用生态环境好、气候凉爽等得天独厚的优势,大力发展大数据产业,取得可喜成效;总书记的充分肯定,激发了我们“更上层楼”的决心和勇气。作为大数据产业主战场的省会贵阳,仅仅用一年多时间,就奇迹般创造出五个“中国第一”——中国首个大数据交易所、首个全域公共免费WiFi城市、首个块上集聚的大数据公共平台、首个政府数据开放示范城市和首个大数据战略重点实验室。这五个“中国第一”,意味着贵阳抢占大数据先机取得实质性突破,由“跟跑者”变为“领跑者”。而贵阳国际数博会的成功举行,正在持续产生“蝴蝶效应”,影响并驱动各地竞相发展大数据产业,形成千帆竞发、百舸争流的生动局面。
习近平总书记殷切期望贵州“走出一条有别于东部、不同于西部其他省份的发展新路”,这是摆在我们面前的一道时代课题。大力发展大数据产业,正是我们探求正确答案的重要路径之一。对于贵阳而言,发展大数据产业,不仅是落实“互联网+”国家战略的重大举措,更是全面打造贵阳发展升级版的重要一翼。为此,我们要坚持不懈地以大数据产业为引领,重点推进端产品制造、呼叫中心和服务外包产业、芯片和集成电路产业、电子商务产业、工业设计与软件服务业、大数据金融等大数据相关产业发展,形成依托数据中心集聚发展大数据相关产业“1+N”的良好格局,推动贵阳经济持续健康发展。
好风凭借力,送我上青云。让我们以学习领会、贯彻落实习近平总书记重要讲话精神为强大动力,在市委的坚强领导下,凝聚精气神,崇严崇实干,奋力谱写“中国数谷”发展新篇章。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21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