
根据16年数联寻英发布的首份《大数据人才报告》,目前全国的大数据人才经济46万,未来3-5年大数据人才的缺口将高达150万,随着缺口逐渐放大,大数据人才的薪资将会水涨船高。大数据的应用也会逐渐在行业中扩散开来,由金融、通信、电商行业逐渐应用到其他领域。
中国大数据市场正处于高速发展期根据易观的报告能够发现目前已经处在大数据市场高速发展的尾巴,企业深度利用数据价值的意识迅速提高,数据资产管理成为热门概念,企业开始愿意通过数据交易进行变现,各种与大数据有关的政策及法律法规不断完善,市场成熟后;
入行门槛恐怕会相应提高,现在抓住最后进入大数据市场的机会非常重要,一个人的选择有时候比努力更重要。
2015年大数据还主要集中在金融、通信、零售三大行业,经过这几年的发展,在互联网、电商行业也开枝散叶蓬勃发展。从线上零售行业来说,他们的产业链如下:
大数据在金融行业中主要是在三个方面的应用银行业、保险业、证券业。
总的来看银行大数据应用分为四大方面:客户画像应用,主要分为个人客户画像和企业客户 画像;精准营销,包括实时营销、交叉营销、个性化推荐、客户生命周期管理等;风险管控,包括中 小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段;运营优化,如市场和渠道分析、产品和服务、舆情分析 等方面的优化;
保险行业主要可以分为三大方面:客户细分及精细化营销、欺诈行为分析和精细化运营。客户细分及精细化营销包括客户细分和差异化服务、潜在客户挖掘及流失用户预测、客户关联销售、客户精准营销。常见的预测和分析欺诈、等非法行为包括医疗保险欺诈与滥用分析以及 车险欺诈分析等。精细化运营包括产品优化、运营分析、代理人(保险销售人员)甄选等;
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