京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在大数据时代,数据分析有多重要?
对企业来说,面对大数据“洪流”,要想从中提取有效信息,“如同从打开的高压水管中喝水一样困难”。也正因此,在当前数字化浪潮下,把海量数据变成可用信息,挖掘数据价值并使其有效落地,真正服务国计民生,成为各家IT服务商的必争之地。
再看看我们日常生活,无论是网上浏览、还是线上消费,平台都会根据我们以往的习惯,推荐出我们喜欢的内容。
可以说,数据把人与平台、社会紧密的联系在了一起,构成了一个复杂却又清晰的关系网。
这是一个用数据说话的时代,也是一个依靠数据竞争的时代。
2019世界人工智能大会发布,全国大数据人才需求呈快速增长态势,约为4年前的12倍。麦肯锡公司的研究预测,可以利用大数据分析来做出有效决策的经理和分析师的人才缺口高达到150万。
国家发展战略的要求,岗位人才的缺口以及市场规模的带动,都从不同方面体现了数据分析师职业的重要性。近年来,现代信息技术不断进步,以大数据为基础的各类科技应用成为市场热点,通过将大数据应用于产品营销、客户体验改进、风险控制等方面,取得了很好的效果。
在各大领域,基于大数据挖掘和人工智能而产生的创新层出不穷,成为行业创造价值的力量源泉。为了更好的借助数据的力量, 企业机构需要培养数字化能力,构建一支大数据分析师团队,对内承担数据治理、数字化运营与模型开发,对外与研究机构和科技公司衔接,做好技术选型与应用转化工作。
最近正值招聘高峰期,从各大招聘网站中可以看到,今年招聘信息少了很多。但是数据分析相关的岗位却增加了,成了每家公司不可或缺的岗位。是什么原因让企业如此重视“数据人才”呢?
数据分析,是为了提取有用信息和形成结论,而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
简而言之,就是将数据(包括文本、音乐、文字、数字等)转化为知识、智慧的方法。
拥有数据分析思维的人,想不发光发亮都很难。因此,随着大数据时代到来,以这种思维为基础形成了一个朝阳产业,倍受社会各界人士的青睐。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24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