京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析领域最令人兴奋_数据分析师
《财富》杂志的年度技术头脑风暴大会(Brainstorm Tech conference)汇聚了最优秀、最聪明的科技创新精英。《财富》定期把聚光灯投向不同的与会者,了解他们对商业、科技和企业家精神的看法,以飨读者。
凯瑟琳·弗雷斯博士2013年3月份被任命为IBM首席技术官(CTO)。除了培育新兴技术之外,她还负责制定IBM的技术策略,同时确定诸项发展领域。我们向她提出了10个问题,其中包括:她是否认为企业家必需念过商学院,她愿意选择的超能力是什么,以及她有何业余爱好。请大家接着往下读,看看弗雷斯对科技、商业和错失的机会以及她对音乐的偏好。
我觉得大数据(数据规模非常庞大,需要额外的处理能力,比如交通或地理定位数据)以及分析领域最令人兴奋,也就是数据无处不在的观念,以及人类将这些数据转化为深刻认识的能力。它让我们能够腾出时间和精力,来做出更好的决策。大数据并不只是把传感器安设在所有地方。
我不认为企业家必须念过完商学院,但我认为,他们应该选修一些传统的商业课程。商业就像是一项体育运动,你得知道比赛是如何得分的。会计、金融、监管问题——这是商界对自身行业的比赛进行记分的方式,而这对于企业家而言同样是很重要。
我的博士课程导师曾经告诉我,从事于有益的科学非常重要,但能够清晰地揭示它更为重要。
唱歌。
我想,我的遗产就是我多年来在IBM内部指导和培养的领导者。
十五年前,我曾经有机会向一个经营策略团队作报告,而我做得很糟糕,因为我不明白那些高级管理人员思考问题的方式。我在报告中设计了一个策略和一套答案,它们很适合和我级别相同的观众,但并不适合于那些负责运营一家公司的高级管理人员。那种情境意识至关重要——了解观众,同时提出恰当的问题,提供你的观众完成任务所需要的、适合的信息。
我想把我的孩子们抚养成为有责任心、而且对社会有贡献的成年人。
我从来没有抓住到海外工作的机会。我曾经担任过一些全球性的职位,但是在我的职业生涯中,我从来没有长期居住在美国以外的地方。这是我错失的一个机会。
能听懂、而且会讲所有的语言。
我习惯罗列任务清单,这个习惯很难改掉。我非常喜欢在做完某件事情之后,在任务清单上把它划掉。如果我做的某件事情不在我的任务清单上,我无论如何也会把它加上去,这样我就可以再把它划掉了。
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在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17