京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
下一个风口会是大数据吗_数据分析师
IT168 资讯互联网+工业4.0的风口热潮一浪高过一浪,大数据作为互联网+工业4.0的核心驱动引擎又会怎样演绎呢?
28日下午在“2015贵阳国际数博会”深圳路演发布会现场,贵阳市副市长徐昊与大数据厂商联盟副秘书长莫鸿忠充分交换了由大数据厂商联盟与几家投资基金牵头在前海筹建“大数据专项创新投资基金”并与贵阳大数据产业对接的意向。
正在同一时刻,由大数据厂商联盟、中关村大数据产业联盟、首席信息官网共同举办的《大数据平台与分析应用方案》高峰论坛在北京新世纪日航饭店举行;会议目的是集聚国内外最顶尖的大数据厂商产品方案对接到各行业CIO,推动各行业大数据应用的快速落地服务民生。
北京市计算机中心的张永辉博士演绎了DNA—RNA—蛋白质—基因调控网络的发展,通过大数据精准医学分析对癌症的靶向治疗,科普了人们日常食物、睡眠等生活方式的大数据。壳牌中国CIO徐斌分享了《大数据提升传统企业竞争力》的精彩演讲,他告诉我们通过对油罐安全防范与维护周期的大数据分析,每一个加油站一年可以节省5000多元。
中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河的《大数据驱动企业进入DT时代》发问了企业怎样规划部署大数据分析应用?怎样部署大数据分析平台引领企业进入DT时代?Hadoop已经成为65%美国企业的标配,中国的大数据还远吗?Cloudera和星环科技描绘了Hadoop的安全管理和创新平台;Couchbase演示了由传统关系型数据库走向NOSQL的技术必然;国云的魔镜与永洪的敏捷BI将是否成为中国的Tableau和Datameer?乐思的WEB数据自来水管战略是否会变成现实?我们从他们的犀利演讲,感觉到了中国大数据在同一起点的崛起!
大数据厂商联盟秘书长李永分解了Hadoop平台基于分布式存储与SQL引擎在实际应用中的选择,Cloudera的Impala,星环的Spark,SQL in Hadoop的区别比较;根据不同分析应用需求怎样比较选择数据抽取聚会、可视化和NOSQL平台;怎样通过Zementis和PMML标准的在线评分,实施部署企业的大数据实时分析应用。
感受到参会者对大数据平台与分析应用方案的渴求,峰会进行到18:00点钟场内仍然座无虚席,会议主持张涵诚(亚信大数据自媒体负责人)和大数据厂商联盟郭洋洋告诉记者,参会者都是针对具体的需求带着问题的CIO和软件公司高级别系统架构师,希望寻找到适合自己企业的大数据应用方案。大数据厂商联盟紧锣密鼓地将继续在上海5月13日以及深圳、广州、武汉、长沙等十多个城市将举办大数据平台与分析应用论坛。
北京没有雾霭的夜幕无限催人遐想,是否大数据将会成为下一个风口呢?
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