京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
由经管之家(原人大经济论坛)主办的“2015中国数据分析师行业峰会(CDA·Summit)”将于2015年9月11日在北京世纪金源大酒店隆重举行。
本次峰会邀请到了精通数据科学发展前瞻的数据科学家参加,在峰会前期,我们通过峰会系列报道为大家“剧透”各位数据科学家的精彩发言。今天为大家介绍的第一位嘉宾是原 LinkedIn 商业分析部高级总监张溪梦,他对大数据的理解是“解放数据分析师,重构数据革命”。
张溪梦,原 LinkedIn 商业分析部高级总监,曾被美国 Data Science Central 评选为 “世界前十位前沿数据科学家” 。在 LinkedIn 期间,张溪梦带领 LinkedIn 数据分析和数据科学团队,直接支撑公司所有与营收相关的业务。现在张溪梦已经从 LinkedIn 离职,创立自己的公司 GrowingIO。
GrowingIO 的目标是为互联网企业提供方便高效的数据分析服务,从而令企业做到数据驱动,提高商业运营效率。张溪梦表示,数据分析 90%的时间是耗费在技术含量不是很高的脏活上,GrowingIO 最终希望把这部分时间变成 0,让数据分析人员专注于需要人类智慧的部分。
目前,最能体现这个愿景的是 GrowingIO 数据采集技术。GrowingIO 数据采集最大的亮点是不需要开发人员埋点,就可以详细地收集用户的数据。一般为了收集用户的数据,比如浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数据,开发人员需要大量的埋点。大量埋点费时费力,而且需要开发人员和业务人员的反复沟通。如果利用 GrowingIO 的系统,开发人员将 GrowingIO 的 SDK 植入系统,业务人员就可以根据业务需求定制数据采集规则。
收集到数据之后,GrowingIO 的分析师会根据数据,帮助客户梳理业务上的问题,提出可能适用的数据分析模型。当客户的运营、销售或者数据科学家熟悉 GrowingIO 系统之后,便可以根据 GrowingIO 采集的原子级别的数据,挖掘出更多的数据分析应用场景,比如提升用户转化率、减低客户流失率和深刻理解客户分群等。这个过程甚至不需要开发人员的介入。
GrowingIO 的联合创始人吴继业,前 Linkedin 数据解决方案总监。GrowingIO 的联合创始人叶玎玎是企业协同任务管理软件风车的创始人。
为什么大数据说得多,做得少?因为目前大数据分析同时需要编程和数据分析两个技能,并且大量的时间耗费在清洗数据等脏活上。因此建立好数据分析基础设施,能够自动完成数据清洗等脏活,允许数据分析人员无需编程技能就能完成工作,将极大地发挥数据分析的价值。
最后,让我们携手进入大数据时代!GrowingIO 是一家致力于成为提供最卓越数据分析产品的公司,以产品和服务有益于他人为终极目的。希望一群能够全情投入,充满激情和创意的人加入我们,一起做些有意思并且伟大的事情。
希望每一个人都有充足的成长空间,你们的成功是我们的目标!
关于GrowingIO : http://www.growingio.com/
扫一扫,更多精彩!
张溪梦将作为嘉宾出席于9月11日举办的2015中国数据分析师行业峰会,届时将有更多的精彩发言与交流!
我们欢迎数据分析行业每一位数据人参加报名!
报名咨询电话:010-53675708/53675718
扫一扫,参会报名
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16