京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据带价值 在何处_数据分析师
数据有价值,公司离不开数据,但是数据究竟有多值钱呢?分析大数据并从中获取价值的成本到底有需要多少呢?
在过去,技术专家向高级管理层提供的是历史数据,以便他们能够确定市场趋势。统计数据尽管对在较高层次了解市场趋势以及组织如何做市场很有帮助,但并不足以确定需要开发什么新产品或服务。这些统计数据不会告诉你客户真正想要什么。
分析师,研究人员以及商业用户分析大数据是为了更快更好地做出决定。通过采用诸如文字分析、机器学习、预测性分析、数据挖掘以及统计等先进的分析技术,企业可以分析之前未被开发的数据。
公司产生了大量数据,也有能力通过其他来源收集信息,这些来源包括移动应用、传感器、网站、点击流数据以及社交媒体活动等。这些数据可以变成产品。
收集和分析大量数据,特别是非结构化数据,并不是一件容易的事。目前企业的系统配备无法处理每周500TB的数据,所以没有办法挖掘到能帮助公司开发客户所需的新产品和服务的金块。这导致公司要寻求能解决问题的高性能计算资源,如天气与气候预报、参数化建模及随机建模等来处理大规模的商业化数据。
大数据分析是利用分析技术对非常大规模且多样性的数据集进行分析,这些数据包括了结构化/非结构化、流数据或批处理数据等不同类型,且在规模上也差异很大,从TB到PB乃至ZB不等。它会检查不同的数据类型以发现隐藏在其中的模式、未知的关联以及其他有用的信息。
上述信息可提供对竞争对手的竞争优势,其结果是商业利益,如更有效的营销以及收入的增加。高性能计算数据分析(HPDA)是用来描述数据密集型HPC市场及高端商业数据分析市场转变的一个术语。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27