京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在大数据人才时代,懂得跨越行业界限,越过界限,倾听数据的声音,用数据来指导和引领未来。
分会场1:大数据与生物医疗
大数据是改变行业的关键节点,随着生物科技和医疗技术的迅猛发展,生物医疗行业的大数据急剧膨胀。与其它数据行业不同,生物医疗行业的数据呈现分散,破碎,低透明度,以及意义尚等解析等特征。时间推移,生物医疗数据不断累积,数据价值越来越重。加上中国健康人群及患者数量庞大,就越发会产生超海量的数据网络。在大数据时代,生物医疗的未来将何去何从?
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力。
继数字时代、信息时代、互联网时代后,人类又进入了大数据时代。因互联网的迅猛发展,“大”量数据的获取、聚集、存储、传输、处理、分析等变得越来越便捷,大数据逐渐发展成为一门新学科、一套新学说以及一种分析与解决问题的新方法、新手段。互联网大数据分论坛的几位分享嘉宾结合自己的亲身实际,讲帮我们解读互联网在大数据的指引下的未来。
大数据对于电商发展的作用地位越来越突出,电商纷纷开始重视对大数据的采集和挖掘。尤其随着今天移动互联网的变化,消费习惯也在发生改变,屏幕变小了,数据变大了,大数据更有理由走向前台。一个优秀的电商企业如何在大数据上拔得头筹?电商大数据的未来将会如何?
正相较于传统金融,大数据金融使得抵押贷款模式逐步被信用贷款模式所取代。基于大数据金融的优势,电商、电信运营商、钢铁企业、IT企业等等纷纷利用大数据金融涉足金融行业。那么大数据金融和传统的金融行业相比较究竟有哪些神奇之处?金融大数据的未来又将何去何从?
大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来,有关大数据和人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实,大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先,大数据技术的发展依靠人工智能,因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次,人工智能的发展也必须依托大数据技术,需要大数据进行支撑。大数据时代背景下,人工智能将何去何从,几位嘉宾邀您共同探讨大数据与人工智能的未来。
大数据的第一要务就是解决业务问题,从一定程度上来讲就是用数据技术手段来拓展和优化业务。对外,要有清晰的商业模式构想;对内,要有清晰的场景,能用大数据手段提升效率。而BI的应用远大于大数据应用。大数据相对于传统BI,也不仅是简单的PLUS的关系,它涉及了思想、工具和人员深层次的变革,BI人员也应当正视大数据,要确保BI的传承,还要能顺应大数据时代的发展,数据可视化与商业BI在大数据时代的未来将面临怎样的跌宕起伏?
随着大数据的快速发展和在各个领域中的应用越来越广泛,交通大数据的研究非常活跃,研究的程度也越来越深入,数据技术正在为交通运行管理提供便利,对于促进交通运行的整体效率以及安全性都有着非常重要的意义。交通旅游行业对“大数据”应用的重视逐渐加强,但是大数据应该如何应用于交通旅游业?交通旅游业的发展在大数据的推动下会如何?
目前,全球已进入大数据时代,大数据正以一种革命风暴的姿态闯入人们视野,其技术和市场在快速发展,而驾驭大数据的呼声则一浪高过一浪。如何运用大数据帮助投资者提供更为专业化的服务,成为有效的投资者抓手?如何运用大数据来缓解投资顾问服务覆盖不足的缺陷?大数据市场支持下的智慧投资将如何发展?
大数据是一种新一代的技术和架构,具备高效率的捕捉、发现和分析能力,能够经济地从类型繁杂、数量庞大的数据中挖掘出色价值。而随着互联网的高速发展,用户数量和数据规模急剧扩张,单一的数据库服务已无法满足当前应用的需求。数据库与技术实战应该如何在大数据时代跟上潮流?
CDA秉承着总结凝练最先进的商业数据分析实践为使命,明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责,旨在加强全球范围内正规化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设,进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据分析行业的高质量持续快速发展。CDA数据分析师与拉勾达成的数据分析师招聘专场就是本次活动的另外一个亮点,但是CDA数据分析师依旧奔波在路上……
报名链接:

数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28