京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS峰会引领大数据分析新浪潮_数据分析师
以“大数据分析—知变与机遇”为主题的第二届SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会在北京圆满落幕。近千位SAS全球大数据专家、SAS中国用户、合作伙伴、学者、媒体与行业分析师齐聚一堂,探讨大数据分析技术趋势与应用热点等话题,发掘大数据大分析的未来机遇。
此次峰会在SAS大中华区总裁吴辅世的致词中拉开帷幕。他表示:“大数据已然是目前主导商业领域的最热门发展趋势之一。在全球数据总量呈指数增长同时,我们也思考如何利用大数据带来的巨大机遇,创造实实在在的价值。SAS认为数据创造价值体现在三个层面:差异化、创新和转型。了解过去,掌握现在,预测未来,是达到业务差异化的基本,也是成就创新的源动力,更是真正达成转型的要点。而这三大目标的实现都离不开强劲的分析技术,高性能分析成为释放大价值的关键。今天,借助SAS论坛这一平台,我们将深入剖析大数据如何助力各行业企业成功转型及把握机遇。”
2014年,“大数据”作为一个技术热词的吸引力将消散,新的相关技术和应用层出不穷。分布式计算开源框架Hadoop成为创新热点之一。SAS大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent在主题演讲中表示,随着数学计算正在不断向前发展,新一代的分析平台Hadoop等采用了海量并行集群技术。通过将数据分布到多个节点,然后将分析计算任务发送到这些数据上,而不是采用其它的传统技术,就可以快速拥有极为强大的计算能力。通过转变成这种新型的计算方式,可以在全量数据上展开交互式的可视化数据探索,同时轻松使用那些以前难以驾驭的先进分析模型。
互联网和移动设备支持的数字技术拓宽了营销渠道,重塑了整合营销。SAS全球整合营销管理业务咨询总监Rene van der Laan认为:“大数据的时代,企业得以采集渠道多样、类型丰富的客户数据,并据此判断顾客喜好。仅仅获取是不够的,还要对数据进行有效的挖掘和分析,并以近乎实时的速度做出决策。在细分群体基础上采取针对性行动,发掘客户新需求,进行个性化营销和业务创新,这都是大数据为整合营销带来的便利与新变化。”
此外,针对行业的讨论也是大会的一大重点。就电信业而言,4G时代网络数据和服务将呈现井喷式爆发。手机和平板电脑取代PC成为主流的互联网接入设备,带来了数据流量大幅度的增加,这给电信运营商带来了巨大的机遇和挑战。大会专题讨论着眼于刚刚启幕的4G时代,讨论如何对网络进行有效的预报和优化,为客户提供畅通的网络服务,并着眼于客户需求,提供定制化服务。
SAS全球保险行业解决方案资深顾问Stuart Rose指出,大数据时代,保险行业面临新机遇:更充足的数据为开展精准营销开辟新途径,也为精准定价提供了依据。风险智能更是大大提升保险业风险识别和反欺诈的能力。车载信息技术等新技术的出现,加快了保险企业对于大数据分析和云技术的应用。未来大数据分析在保险业的应用还将更为深入和广泛,保险企业对于数据的驾驭能力也将成为其核心竞争力之一。
SAS每年将营收的约25%投入到研发中,通过持续创新为数据分析的升级换代注入源源不断的动力。据IDC报告显示,全球越来越多的企业对SAS高级分析产品的依赖超过任何其他品牌。SAS在高级分析软件市场上的份额为36.2%,较2012年的35.3%进一步上升。
本文来源: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