京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
通过大数据分析,你将能预视未来发展趋势,助你为未来的发展作出较準确的预测;不过分析大数据并非纸上谈兵,背后高效的储存装置、系统等等,缺一不可;当然,以测试为目的,则另作别论。其实大数据分析所得出的数据,对不同企业亦同样重要,而某些行业更是不可或缺,就好像赛车车队便极需依赖这些数据作準确预测。
近日有一个十分吸引笔者的比赛,那就是由 F1 一级方程式与 Tata Communications 合作举办的 F1 连接性能创新奖;一级方程式 Santander 英国格兰披治大赛 2014 (2014 FORMULA 1 SANTANDER BRITISH GRAND PRIX) 预备阶段已正式公佈,而伴随着的就是官方公佈了的第一阶段比赛内容。
第一阶段的比赛之中,参赛者需要想办法用崭新而有深入见解的方法将从一级方程式锦标赛管理公司的实时数据资料呈现出来。另外,比赛期望参赛者可以想出一些不同的视觉效果去表达这些数据,令观众在观看比赛时更有新鲜感;虽然第一阶段的比赛单纯以展示数据形式作为题目,但现时大数据十分流行,加上车队极需从大量非结构性数据中洞悉有价值的资讯,因此我们估计往后的比赛内容应离不开大数据分析等相关题材。
这个挑战提供了相当大的空间让参加者定义数据格式,更鼓励他们想出一些不同的视觉效果去表达这些数据,不论是电视图像抑或现在採用的额外资料页,让各大传媒、Paddock Club 专用包厢的嘉宾、及消费者都可以在Formula1.com 和 F1 官方应用程式上接收到。
评判包括一级方程式锦标赛管理公司首席技术总监 John Morrison、2008 年世界一级方程式锦标赛 (2008 FIA Formula One Drivers’ World Champion) 及平治车队英国一级方程式赛车手路易斯咸美顿、咸美顿 2014 年的车队技术总监 Paddy Lowe、Tata Communications 一级方程式业务董事总经理 Mehul Kapadiaq,以及前 F1 赛车手及 Sky Sports F1 专业评述员 Martin Brundle。他们在不同的準则上,都依靠一级方程式锦标赛管理公司所提供的数据,并将会按参赛指引的一系列标準,评估参赛者所提交的建议书。
比赛要求参赛者展现出创意天分以及技术方面的知识。同时可以提出一个令人信服的建议。有关比赛的详情可进入以下连结参考。
第二项挑战将于一级方程式意大利大奖赛 2014 (2014 FORMULA 1 GRAN PREMIO D’ITALIA) 前公佈,而第叁项即最后的挑战将于美国格兰披治大赛(2014 FORMULA 1 UNITED STATES GRAND PRIX)前夕公佈。
通过分析大数据,你将能预视未来发展趋势,助你为未来的发展作出较準确的预测;不过分析大数据并非纸上谈兵,背后高效的储存装置、系统等等,缺一不可;当然,以测试为目的,则另作别论。其实大数据分析所得出的数据,对不同企业亦同样重要,而某些行业更是不可或缺,就好像赛车车队便极需依赖这些数据作準确预测。
近日有一个十分吸引笔者的比赛,那就是由 F1 一级方程式与 Tata Communications 合作举办的 F1 连接性能创新奖;一级方程式 Santander 英国格兰披治大赛 2014 (2014 FORMULA 1 SANTANDER BRITISH GRAND PRIX) 预备阶段已正式公佈,而伴随着的就是官方公佈了的第一阶段比赛内容。
第一阶段的比赛之中,参赛者需要想办法用崭新而有深入见解的方法将从一级方程式锦标赛管理公司的实时数据资料呈现出来。另外,比赛期望参赛者可以想出一些不同的视觉效果去表达这些数据,令观众在观看比赛时更有新鲜感;虽然第一阶段的比赛单纯以展示数据形式作为题目,但现时大数据十分流行,加上车队极需从大量非结构性数据中洞悉有价值的资讯,因此我们估计往后的比赛内容应离不开大数据分析等相关题材。
这个挑战提供了相当大的空间让参加者定义数据格式,更鼓励他们想出一些不同的视觉效果去表达这些数据,不论是电视图像抑或现在採用的额外资料页,让各大传媒、Paddock Club 专用包厢的嘉宾、及消费者都可以在Formula1.com 和 F1 官方应用程式上接收到。
评判包括一级方程式锦标赛管理公司首席技术总监 John Morrison、2008 年世界一级方程式锦标赛 (2008 FIA Formula One Drivers’ World Champion) 及平治车队英国一级方程式赛车手路易斯咸美顿、咸美顿 2014 年的车队技术总监 Paddy Lowe、Tata Communications 一级方程式业务董事总经理 Mehul Kapadiaq,以及前 F1 赛车手及 Sky Sports F1 专业评述员 Martin Brundle。他们在不同的準则上,都依靠一级方程式锦标赛管理公司所提供的数据,并将会按参赛指引的一系列标準,评估参赛者所提交的建议书。
比赛要求参赛者展现出创意天分以及技术方面的知识。同时可以提出一个令人信服的建议。有关比赛的详情可进入以下连结参考。
第二项挑战将于一级方程式意大利大奖赛 2014 (2014 FORMULA 1 GRAN PREMIO D’ITALIA) 前公佈,而第叁项即最后的挑战将于美国格兰披治大赛(2014 FORMULA 1 UNITED STATES GRAND PRIX)前夕公佈。本文:CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19