
2017年,大数据迅速发展,开始深入到各行各业,电商、商业BI、人工智能、大数据金融等行业均开始与大数据并肩发展。数据量的爆炸式增长,直接引发了大数据产业的兴盛,同时给各行各业带来了发展机遇,但也提出了诸多挑战。
7月29日,CDAS 2017中国数据分析师行业峰会「跨界互联·数聚未来」在北京中国大饭店圆满落幕。CDAS 2017以「跨界互联·数聚未来」为主题,携手永洪BI,IBM,DataHunter, 数字冰雹,诸葛io、润乾科技、德拓科技、热璞科技、信励科技等在生物医疗、人工智能、商业智能、交通旅游、智慧城市、数据可视化、人才培养和深度学习等领域处于行业前沿的企业,为此次峰会带来了更多的前瞻性热点话题与技术,助推了大数据应用方案的落地。
CDA从社区和认证推动数据分析发展
紧接着CDA数据分析师联合创始人曹鑫发表精彩演讲,首先提到标志性的CDA 持证人活动聚集了各行各业的数据分析精英,形成了一个强烈归属的学习型社区。
谈到学习型社区,拉勾商业化负责人张华武用实际的就业率和平均薪酬充分说明了当今数据分析师已经成为当前最热门的职业,而CDA的就业班无疑是培养数据分析人才的不二之选。
高潮过后,工信部旗下的赛迪网总裁刘兴波先生提出:“工信部将与CDA共同推动数据分析师人才教育认证工作,我们一起把数据分析师认证往前再推一步。”
吴海山博士在演讲中介绍了新型数据的概念,并运用新数据的概念指导我们如何做好股票、债券的投资,透过这些新型数据来分析市场的趋势,指导我们在金融市场做决策。除此以外,吴海山博士还在会中解答了新型数据包括那些,如何运用卫星图像来做金融市场分局分析等问题。
IBM中国开发中心技术总监&首席架构师Alex Yang在演讲中提到IBM和美国的空军AI实验室准备联合起来做一款新的类脑芯片,并介绍了大量关于芯片的运作原理和目的。他提出类脑芯片是目前的发展趋势,而这个AI平台是实现支撑认知计算的一个最根本的、最基础的一个要求,如果没有这样一个平台,这个项目将很难往下推进。
永洪科技高级副总裁王桐提出为什么大数据驱动业务增长很难,除了场景的深度和宽度,缺乏数据化运营最佳实践是大数据业务增长缓慢最主要的原因。针对这些问题,他提出了几点切实可行的用数据为业务创造价值的建议。
大数据时代的行业变革
华矩科技CEO谭海华在演讲中提出互联网巨头通过数据扩张他们在数据范围发展中所涉及的几个方面:流量为王、精准营销1.0、信用及风控、精准营销2.0,3.0。他指出数据分析师未来可能是一种艺术类职业,他们用实时的手段来获取数据,而不是仅仅依靠数据库的数据来进行数据分析。毫无疑问,未来的数据分析师将在整个数据应用里扮演一个主导的角色。
数享汇,数据共享
最后,经管之家、惠享数据等8家企业共同成立了数享汇。数享汇的运作机制有别于其他大数据联盟,其独特性与重要性将使该联盟成为大数据产业中极具竞争力的重要原因。
1+11,数据人的盛筵
感谢各位对本次峰会的大力支持,CDAS 2017中国数据分析师行业峰会1+11主论坛与分论坛同步进行,本届峰会圆满落幕!
更多精彩内容,请关注CDA数据分析师官方微信号(ID:cdacdacda),回复“峰会资料”领取嘉宾演讲PPT。点击原文链接,直击峰会现场。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13