
活动类型:行业聚会
开始时间:2014-12-27 14:00 至 2014-12-27 17:00
活动地点:东直门航空服务大厦(楼)
报名截止:2014-12-26 14:00
在数据呈指数增长的时代,大数据、云计算、移动互联网等新生事物已经改变了BI的市场环境。大数据厂商正表现得来势汹汹,传统BI厂商相对而言似乎陷入守势。风云变幻的当下,传统BI会面临怎样的挑战与机遇?
目前,大数据与商业智能的结合已经应用到各行各业。那么传统的BI与现代BI有什么区别和联系呢?大数据又如何与BI结合?且等我们本次的嘉宾和参会的俱乐部会员为我们解答并一起探讨吧!志同道合的朋友们还等什么,报名走起!
报名条件
1. CDMC会员,任何对BI、数据挖掘、数据分析感兴趣的人士,参加过人大经济论坛现场培训班的同学也可报名等待审核;
2. 拟在聚会上发表高质量演讲内容的人士优先(演讲时间控制在20分钟之内,需提供PPT供筛选);
3. BI方面的专家和技术人员优先。我们将根据报名人的条件,从中选择约30人通知参加聚会。演讲者及其演讲的题目,将在聚会前公布。
4. 演讲内容包括但是不限于以下主题:
二、大数据如何与商业智能结合
三、商业智能的发展目前面临哪些挑战
四、商业智能在各个行业的应用
聚会议程:
1. 演讲人发表演讲(每人约30分钟);
2. 针对演讲内容提问讨论(20分钟);
3. 约3名演讲人结束后,自由讨论发言。
邀请嘉宾(后续会增加):
李凯:
博易智软(北京)技术有限公司董事长兼CEO,中国社会科学院金融专业博士。企业信息化及商业智能(BI)市场专家,在商业智能(BI)领域有着丰富的实践和咨询顾问经历。十余年的行业经验与积淀,对于当前商业智能(BI)市场有着深入研究,并且深谙市场发展动向,在企业信息化领域有着独到的见解,曾提出商业智能(BI)产品的七大走向,以及企业选择商业智能(BI)产品的五大关注点等一系列的观点得到了广泛认可。
主题:大数据时代下的商业智能(BI)
1.大数据背景下BI特色;
2.大数据时代下BI新元素;
3.BI新的发展趋势。
拟参加本次聚会者,可以将“姓名、手机号码、来自公司(学校)、职务(学历)、演讲PPT等”发到邮箱club@pinggu.org,邮件标题注明“参加聚会”和“新/老会员”字样。或者发短信到15120056136。我们审核通过后,将给您发通知参加本次活动。
关于CDMC及历次聚会详情,可以参考帖子:
http://bbs.pinggu.org/thread-2250292-1-1.html
http://bbs.pinggu.org/thread-3065206-1-1.html
2013年是大数据元年,在美国,大数据的应用正在各个行业风生水起,大至奥巴马竞选总统,小至互联网公司的数据挖掘,人大经济论坛在近10年的耕耘中,统计和计量是论坛最强的专业版块,这些版块吸引了国内数以万计的专业人士参加、给初学者带来教益,给高级者带来接触讨论的机会。为了进一步推动数据分析和数据挖掘技术的进步,增强数据分析技术和商业应用的结合,由人大经济论坛发起,将成立“中国数据分析和数据挖掘俱乐部”(简称CDMC:China Data Miner Club,跟CDMA差一个字,呵呵),欢迎志同道合的朋友参与!
俱乐部目标:
1、促进数据方和技术方的对接
2、技术探讨,促进数据分析和数据挖掘技术的进步
3、创意交流,促成大数据时代的新商业模式
俱乐部活动内容:
1、开展俱乐部沙龙,创造交流和沟通的环境,在会上要求因为有技术和有创意加入的成员宣传自己的成果和创意,有数据的成员宣讲自己的数据开发需求。
2、读书会,研读数据分析和数据挖掘的文章和作品,并一起讨论
3、组建数据分析专用机房和实验室,进行数据分析实验和技术测试
初期我们只吸收具备以下条件任一的会员:
1、有大数据(或在具有大数据的公司任职,希望对数据进行开发,或有数据分析需求)
2、有技术(能在每次聚会中展现自己的技术成果),技术可分别在数据采集,统计分析和数据挖掘等3个领域
3、有创意(能在每次聚会中阐述自己的创意,符合该项条件者请详细说明个人情况,以便审核)
具备以上任意一个条件者,可以将“自己参与的条件(以上三者任一的具体描述)、姓名、联系方式和常住地”4项发到我们的组委会邮箱,邮件标题注明CDMC字样,我们审核通过后,将给您发入会信,并通知每一次活动的安排
具备以上任意一个条件者,可以发送申请至:club@pinggu.org
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07