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CDA會(huì)員俱樂(lè)部

CDA會(huì)員俱樂(lè)部是由CDA持證人、備考CDA的準(zhǔn)持證人、CDA學(xué)員自發(fā)組建的組織。宗旨是為CDA會(huì)員提供一個(gè)相互交流和學(xué)習(xí)的平臺(tái),共享會(huì)員朋友們的行業(yè)和人脈資源,匯聚數(shù)據(jù)的力量,助力會(huì)員的事業(yè)和工作發(fā)展,促進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)在社會(huì)的傳播和社會(huì)進(jìn)步。

CDA會(huì)員俱樂(lè)部在全球范圍內(nèi)創(chuàng)建了分享數(shù)據(jù)、分享數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)社群。全國(guó)30萬(wàn)數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員,有10萬(wàn)在CDA,將定期舉辦數(shù)據(jù)分享會(huì)、數(shù)據(jù)科學(xué)講座、數(shù)據(jù)競(jìng)賽等活動(dòng),促進(jìn)會(huì)員之間的交流和學(xué)習(xí),促進(jìn)組織章程的實(shí)現(xiàn)。

名會(huì)員
數(shù)據(jù)庫(kù)資源
專家學(xué)者
項(xiàng)權(quán)益贈(zèng)送
不斷更新、會(huì)員專享的各行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)

擁有1000+獨(dú)有數(shù)據(jù)庫(kù),同時(shí)仍在不斷更新、不同等級(jí)的數(shù)據(jù)資源

五月新增數(shù)據(jù)庫(kù):全國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù) 、 全國(guó)招聘與就業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù) 、 全國(guó)招投標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù) 等等 數(shù)據(jù)截止日期:2024年5月
金融
企業(yè)
綜合
媒體
互聯(lián)網(wǎng)
其他
  • 銀聯(lián)數(shù)據(jù)
  • 金融數(shù)據(jù)服務(wù)商數(shù)據(jù)字典
  • 海外信貸產(chǎn)品數(shù)據(jù)字典
  • 頭部旅游平臺(tái)征信產(chǎn)品數(shù)據(jù)字典
  • 全國(guó)金融行業(yè)數(shù)據(jù)字典
銀聯(lián)數(shù)據(jù)

銀聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù),覆蓋銀行行業(yè)的全量數(shù)據(jù),是專為金融領(lǐng)域設(shè)計(jì)的一套全面數(shù)據(jù)資源,其內(nèi)容涵蓋了銀行卡的234要素、銀行卡五要素、企業(yè)賬戶認(rèn)證以及企業(yè)賬戶打款驗(yàn)證等關(guān)鍵信息。通過(guò)精確的輸入值,該數(shù)據(jù)庫(kù)能夠快速返回核驗(yàn)結(jié)果,確保銀行卡要素的一致性和準(zhǔn)確性。這一工具在互聯(lián)網(wǎng)金融、貸款服務(wù)、擔(dān)保交易、P2P借貸、旅游支付、設(shè)備租賃、出行服務(wù)以及人力資源管理等多個(gè)企事業(yè)單位的風(fēng)控審核和身份認(rèn)證環(huán)節(jié)中發(fā)揮重要作用。由于其專業(yè)性、細(xì)致性和實(shí)時(shí)性,該數(shù)據(jù)庫(kù)成為了銀行行業(yè)及各類金融服務(wù)機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制和客戶認(rèn)證時(shí)不可或缺的重要資源。

金融數(shù)據(jù)服務(wù)商數(shù)據(jù)字典

全國(guó)金融行業(yè)信息查詢數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)全面的金融數(shù)據(jù)資源,它覆蓋了全國(guó)的全量數(shù)據(jù),內(nèi)容涵蓋五個(gè)大類:核驗(yàn)、價(jià)值評(píng)估、企業(yè)自然人信息、反欺詐以及評(píng)分服務(wù)。通過(guò)輸入特定的查詢值,該數(shù)據(jù)庫(kù)能夠快速返回相關(guān)信息,幫助金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)在復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境中做出精準(zhǔn)決策。數(shù)據(jù)庫(kù)還提供了應(yīng)用場(chǎng)景說(shuō)明、數(shù)據(jù)覆蓋度、響應(yīng)時(shí)間以及測(cè)試返回時(shí)長(zhǎng)等詳細(xì)信息,確保用戶能夠根據(jù)具體需求選擇最合適的服務(wù)。這一工具對(duì)于銀行、投資公司、保險(xiǎn)公司以及任何涉及金融交易和風(fēng)險(xiǎn)管理的機(jī)構(gòu)都是一個(gè)寶貴的資源,由于其全面性和實(shí)時(shí)性,已成為金融行業(yè)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制和客戶管理的標(biāo)準(zhǔn)配置。

海外信貸產(chǎn)品數(shù)據(jù)字典

全國(guó)海外信貸產(chǎn)品數(shù)據(jù)字典(墨西哥地區(qū))是一個(gè)綜合的信貸風(fēng)險(xiǎn)分析工具,它利用AI、NLP、SVM等先進(jìn)技術(shù)對(duì)運(yùn)營(yíng)商海量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析,提供多頭報(bào)告,精準(zhǔn)評(píng)估用戶的借貸行為、欺詐風(fēng)險(xiǎn)、履約記錄和負(fù)債情況。此外,該數(shù)據(jù)字典還包括黑名單檢測(cè)、常用號(hào)碼識(shí)別、Facebook賬號(hào)驗(yàn)證、社交媒體活動(dòng)監(jiān)測(cè)、社交網(wǎng)絡(luò)分析、多頭借貸趨勢(shì)、信用額度評(píng)估、貸款期間監(jiān)控以及貸后風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和逾期行為分析,還有針對(duì)墨西哥市場(chǎng)的預(yù)警分析報(bào)告。通過(guò)輸入特定信息,用戶可以得到是否命中相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)提示的反饋,幫助金融機(jī)構(gòu)和貸款公司優(yōu)化信貸決策流程,降低風(fēng)險(xiǎn)。這一工具對(duì)于在墨西哥地區(qū)開(kāi)展業(yè)務(wù)的銀行、金融科技公司以及信貸管理機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō),是一個(gè)寶貴的資源,由于其全面性和實(shí)時(shí)性,已成為該地區(qū)信貸行業(yè)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理和客戶篩選的標(biāo)準(zhǔn)配置。

頭部旅游平臺(tái)征信產(chǎn)品數(shù)據(jù)字典

攜程征信產(chǎn)品數(shù)據(jù)字典是一個(gè)專業(yè)的金融信貸分析工具,涵蓋了畫像類、反欺詐類、收入預(yù)測(cè)類和信用評(píng)分四大類主要功能類別。用戶可以通過(guò)輸入特定的信息來(lái)查詢并獲取是否命中相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)或信用評(píng)估的信息。該數(shù)據(jù)字典為金融服務(wù)提供商、信貸機(jī)構(gòu)以及需要信用評(píng)估的各類企業(yè)提供了強(qiáng)大的決策支持。同時(shí),每項(xiàng)產(chǎn)品都提供免費(fèi)測(cè)試量,使得用戶可以在實(shí)際應(yīng)用前對(duì)產(chǎn)品的有效性和適用性進(jìn)行初步體驗(yàn)。這份數(shù)據(jù)字典以其專業(yè)性和實(shí)用性成為金融信貸領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行客戶信用分析和風(fēng)險(xiǎn)管理的重要工具,幫助業(yè)務(wù)方在授信過(guò)程中做出更精準(zhǔn)的判斷。

全國(guó)金融行業(yè)數(shù)據(jù)字典

全國(guó)金融行業(yè)數(shù)據(jù)字典是一套綜合性的金融信息分析工具,它整合了社保、個(gè)稅、學(xué)歷信息的查詢接口,允許用戶通過(guò)輸入個(gè)人相關(guān)信息來(lái)獲取對(duì)應(yīng)的評(píng)估值。此外,該數(shù)據(jù)字典還提供金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、身份驗(yàn)證、OCR文字識(shí)別以及證券數(shù)據(jù)服務(wù),用戶可以通過(guò)特定的輸入值來(lái)查詢并返回是否命中相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)提示或信息確認(rèn)。這一資源為銀行、投資機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)公司以及其他金融服務(wù)提供者在客戶盡職調(diào)查、信貸審批和市場(chǎng)分析等環(huán)節(jié)提供了極大的便利和保障。由于其全面性和實(shí)時(shí)性,這份數(shù)據(jù)字典已成為金融行業(yè)內(nèi)進(jìn)行客戶背景核查和風(fēng)險(xiǎn)管理的重要參考資料。

  • 全國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)
  • 全國(guó)招聘與就業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)
  • 全國(guó)招投標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)
  • 中國(guó)專利預(yù)審數(shù)據(jù)
  • 企業(yè)輿情風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)
全國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)

全國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)是包含中國(guó)所有企業(yè)的大型數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)庫(kù)總數(shù)據(jù)量為2.7億多條、數(shù)據(jù)每月更新1700多萬(wàn)條,提供了準(zhǔn)確可靠的最新企業(yè)信息,同時(shí)有最全面的企業(yè)高管的聯(lián)系方式,是尋找B端企業(yè)客戶的理想選擇,由于數(shù)據(jù)按月更新,做了時(shí)序處理,所以也是高校和科研機(jī)構(gòu)研究宏觀經(jīng)濟(jì)、企業(yè)經(jīng)濟(jì)、行業(yè)動(dòng)向的理想數(shù)據(jù)庫(kù)。

全國(guó)招聘與就業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)

全國(guó)企業(yè)招聘與就業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù),包含企業(yè)基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)、招聘詳情數(shù)據(jù)和薪酬統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),截止2023年7月30日,各數(shù)據(jù)庫(kù)總數(shù)據(jù)量分別為2000多萬(wàn)條、2.1億多條、1.8億多條,覆蓋全國(guó)范圍,涉及企業(yè)1200多萬(wàn)家,提供準(zhǔn)確可靠的最新招聘與就業(yè)信息,是企業(yè)招聘和求職者最值得信賴的選擇,也是高校和科研機(jī)構(gòu)研究用的理想數(shù)據(jù)庫(kù)。

全國(guó)招投標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)

1400多萬(wàn)條,全國(guó)招投標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)包括招標(biāo)信息表和聯(lián)系人信息表,包含招標(biāo)標(biāo)題、正文、發(fā)布時(shí)間、招標(biāo)公司、中標(biāo)公司、所屬省份、聯(lián)系方式、抓取時(shí)間等核心字段。核心數(shù)據(jù)來(lái)源于:政府、行業(yè)、大型企業(yè)的招標(biāo)網(wǎng)站,各大招投標(biāo)平臺(tái),自采集渠道來(lái)源等。 招投標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于做2B業(yè)務(wù)的公司用處很大,不少2B企業(yè)每年花重金獲取招投標(biāo)信息,有時(shí)一個(gè)中標(biāo)就可以收回全部成本,而CDA會(huì)員可以免費(fèi)使用招投標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)

中國(guó)專利預(yù)審數(shù)據(jù)

中國(guó)專利預(yù)審數(shù)據(jù)庫(kù),累計(jì)收錄了超過(guò)4400萬(wàn)件的專利數(shù)據(jù),涵蓋了發(fā)明專利和實(shí)用新型專利兩大類。這一寶貴的數(shù)據(jù)資源為研究者、企業(yè)以及政策制定者提供了豐富的信息,包括專利的詳細(xì)描述、申請(qǐng)信息、法律狀態(tài)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。覆蓋的信息量之大,使得該數(shù)據(jù)庫(kù)成為了評(píng)估國(guó)內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新趨勢(shì)、分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手研發(fā)動(dòng)態(tài)、制定知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略的重要工具。對(duì)于推動(dòng)科技創(chuàng)新、加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和促進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化具有不可替代的作用,是科研人員、企業(yè)決策者及政府機(jī)構(gòu)不可或缺的分析和決策依據(jù)。

企業(yè)輿情風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)

全國(guó)企業(yè)輿情風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù),自2018年起每日更新,累計(jì)收錄了豐富的企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)及預(yù)警信號(hào)。其中: a) 企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)每日新增60~80萬(wàn)條信息,累計(jì)達(dá)到4億5000萬(wàn)條,為分析和監(jiān)測(cè)企業(yè)動(dòng)態(tài)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ); b) 企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)每日增加25~30萬(wàn)條記錄,總計(jì)1億5000萬(wàn)條,幫助識(shí)別和評(píng)估市場(chǎng)潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn); c) 企業(yè)預(yù)警數(shù)據(jù)則在每日500~2000條之間,自2018年起共計(jì)180萬(wàn)條,有效提供早期風(fēng)險(xiǎn)警示; d) 經(jīng)排重處理的企業(yè)預(yù)警信號(hào)每日1000~3000條,累計(jì)68萬(wàn)條數(shù)據(jù),進(jìn)一步精確了風(fēng)險(xiǎn)提示。 該數(shù)據(jù)庫(kù)是企業(yè)決策者、風(fēng)險(xiǎn)管理師和政策制定者不可或缺的工具,用于實(shí)時(shí)監(jiān)控企業(yè)聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)并采取相應(yīng)措施,同時(shí)也是學(xué)術(shù)研究人員分析商業(yè)趨勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)模式的寶貴資源。

  • 政府類門戶網(wǎng)站數(shù)據(jù)
  • 工商數(shù)據(jù)
  • 學(xué)歷數(shù)據(jù)
政府類門戶網(wǎng)站數(shù)據(jù)

全國(guó)政府信息公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù),包含各級(jí)人民政府網(wǎng)站發(fā)布數(shù)據(jù)、各部委及省廳委辦局發(fā)布數(shù)據(jù)、公文類數(shù)據(jù)以及政策法規(guī)類數(shù)據(jù)等,自2020年起累計(jì)達(dá)到8431萬(wàn)條,每日更新8-10萬(wàn)篇文章數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)覆蓋全國(guó)各級(jí)政府及其部門,提供全面且權(quán)威的政府信息,包括政策解讀、法規(guī)指導(dǎo)、行政公告等,涉及機(jī)構(gòu)數(shù)以千計(jì)。它為公眾提供了透明可靠的政府信息資源,是政府機(jī)關(guān)、企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)以及公民了解政策動(dòng)向、參與社會(huì)治理和進(jìn)行學(xué)術(shù)研究的重要平臺(tái),同時(shí)也是提升政府透明度和服務(wù)效率的有效工具。

工商數(shù)據(jù)

工商數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)全面的商業(yè)信息驗(yàn)證系統(tǒng),其內(nèi)容涵蓋了工商二要素、三要素、四要素的核驗(yàn)服務(wù),以及個(gè)人工商信息查詢和企業(yè)詳細(xì)情況等數(shù)據(jù)。用戶通過(guò)提供特定的輸入值,即可迅速獲得企業(yè)及個(gè)人的工商信息反饋。該數(shù)據(jù)庫(kù)的信息準(zhǔn)確、更新及時(shí),能夠廣泛應(yīng)用于金融、法律、投資等領(lǐng)域,為各類企事業(yè)單位提供重要的商業(yè)決策支持。無(wú)論是對(duì)企業(yè)進(jìn)行深入的背調(diào)、核實(shí)合作伙伴的合法性,還是個(gè)人查詢自己的工商信息,這一數(shù)據(jù)庫(kù)都提供了便捷、高效的解決方案,成為業(yè)界專業(yè)人士信賴的重要工具。

學(xué)歷數(shù)據(jù)

學(xué)歷數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)專業(yè)的教育背景核實(shí)系統(tǒng),允許用戶通過(guò)輸入特定信息來(lái)查詢個(gè)人的學(xué)歷記錄。該數(shù)據(jù)庫(kù)提供了快速、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)返回服務(wù),確保了用戶能夠立即獲得所需的學(xué)歷認(rèn)證信息。這一工具對(duì)于教育機(jī)構(gòu)、人力資源企業(yè)、雇主以及其他需要進(jìn)行學(xué)歷核實(shí)的機(jī)構(gòu)至關(guān)重要,它不僅幫助確保員工或?qū)W生的學(xué)術(shù)背景的真實(shí)性,也為人才選拔和職業(yè)發(fā)展提供了可靠的參考依據(jù)。由于其全面性和易用性,該數(shù)據(jù)庫(kù)已成為教育背景核查的首選資源。

  • 公眾號(hào)數(shù)據(jù)
  • 新聞資訊客戶端數(shù)據(jù)
  • 報(bào)刊數(shù)據(jù)
公眾號(hào)數(shù)據(jù)

全國(guó)公眾號(hào)大數(shù)據(jù)分析庫(kù),包含自2020年起至今的海量數(shù)據(jù),每日更新數(shù)據(jù)量在150~200萬(wàn)條之間,累計(jì)達(dá)到了驚人的20億條。該數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋了各類公眾號(hào)的文章數(shù)據(jù)、用戶互動(dòng)數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)信息等,涉及公眾號(hào)數(shù)量達(dá)數(shù)萬(wàn)家,為市場(chǎng)研究、趨勢(shì)分析和商業(yè)決策提供了豐富且深入的數(shù)據(jù)支持。這是市場(chǎng)營(yíng)銷人員、數(shù)據(jù)分析師和學(xué)術(shù)研究者洞察社交媒體影響力、挖掘用戶需求和優(yōu)化內(nèi)容策略的寶貴資源,也是政府機(jī)構(gòu)和企業(yè)評(píng)估公眾輿情、改善公共服務(wù)的重要工具。

新聞資訊客戶端數(shù)據(jù)

新聞資訊客戶端數(shù)據(jù),累計(jì)32639多萬(wàn)條數(shù)據(jù),每日更新25萬(wàn)篇文章數(shù)據(jù),提供了豐富的信息資源。數(shù)據(jù)內(nèi)容包括主流各級(jí)黨媒新聞客戶端數(shù)據(jù),行業(yè)新聞客戶端數(shù)據(jù),商業(yè)新聞客戶端數(shù)據(jù)等。涵蓋了多方面的新聞內(nèi)容,對(duì)于新聞傳播、市場(chǎng)分析、政策制定、學(xué)術(shù)研究等多個(gè)領(lǐng)域都具有極高的應(yīng)用價(jià)值。

報(bào)刊數(shù)據(jù)

3438多萬(wàn)條報(bào)刊數(shù)據(jù),每日3.5~4萬(wàn)篇文章數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)包括各行業(yè)報(bào)刊內(nèi)容數(shù)據(jù)。報(bào)刊數(shù)據(jù)不僅包含了歷史至今的各種新聞報(bào)道,還有大量的學(xué)術(shù)和資料性文獻(xiàn),以及便利的檢索功能,這些都是研究者、學(xué)者和公眾了解歷史、研究現(xiàn)狀和探索未來(lái)趨勢(shì)的寶貴資源。

  • 互聯(lián)網(wǎng)主流新聞網(wǎng)站數(shù)據(jù)
  • 權(quán)威第三方平臺(tái)數(shù)據(jù)
  • 其他功能數(shù)據(jù)
互聯(lián)網(wǎng)主流新聞網(wǎng)站數(shù)據(jù)

互聯(lián)網(wǎng)主流新聞網(wǎng)站,自2020年起合計(jì)36624萬(wàn)條數(shù)據(jù),每日30萬(wàn)篇文章數(shù)據(jù)。內(nèi)容包含:官方媒體網(wǎng)站數(shù)據(jù) 、門戶資訊網(wǎng)站數(shù)據(jù)(、行業(yè)新聞門戶網(wǎng)站數(shù)據(jù)(如:財(cái)經(jīng)、教育、電力……等)。涵蓋了不同層次、不同領(lǐng)域的新聞信息。

權(quán)威第三方平臺(tái)數(shù)據(jù)

權(quán)威第三方平臺(tái)數(shù)據(jù),2426多萬(wàn)條數(shù)據(jù),每日5萬(wàn)多篇文章數(shù)據(jù),涵蓋了如今日頭條、學(xué)習(xí)強(qiáng)國(guó)等平臺(tái)的入駐機(jī)構(gòu)號(hào)文章數(shù)據(jù),包括頭條號(hào)、強(qiáng)國(guó)號(hào)等,為研究者提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。對(duì)于新聞傳播、市場(chǎng)分析、政策制定、學(xué)術(shù)研究等多個(gè)領(lǐng)域都具有極高的應(yīng)用價(jià)值和研究潛力。

其他功能數(shù)據(jù)

信息識(shí)別與安全驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)高效的信息處理和安全防護(hù)系統(tǒng),它整合了多項(xiàng)尖端技術(shù):OCR功能能夠從固定模板或通用場(chǎng)景的圖片中提取文字信息;活體檢測(cè)API及控件可以有效判斷用戶是否為真人,確保身份的真實(shí)性;反欺詐和人照對(duì)比等工具則助力于識(shí)別潛在的詐騙行為。通過(guò)特定的輸入值,該數(shù)據(jù)庫(kù)能迅速反饋相關(guān)信息,為用戶提供了一個(gè)強(qiáng)大的信息核實(shí)和風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制。這一多功能數(shù)據(jù)庫(kù)是金融、電子商務(wù)、在線服務(wù)提供商以及任何需要強(qiáng)化信息安全和管理的機(jī)構(gòu)的理想選擇,由于其實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,已成為行業(yè)內(nèi)維護(hù)交易安全和用戶信任的重要資源。

  • 專利數(shù)據(jù)
  • 生物序列數(shù)據(jù)
  • 中國(guó)專利語(yǔ)義特征數(shù)據(jù)
  • 研報(bào)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)
  • 手機(jī)數(shù)據(jù)
  • 車輛數(shù)據(jù)
專利數(shù)據(jù)

全球?qū)@畔?shù)據(jù)庫(kù),匯總了共計(jì)1.69億件專利數(shù)據(jù),包括詳盡的專利描述、引用文獻(xiàn)、同族專利以及法律狀態(tài)等多維度信息,覆蓋了全球105個(gè)國(guó)家、地區(qū)和組織。這些數(shù)據(jù)涉及: a) 發(fā)明專利,為創(chuàng)新技術(shù)提供詳細(xì)的保護(hù)和記錄; b) 實(shí)用新型專利,針對(duì)產(chǎn)品構(gòu)造或其改進(jìn)的新穎性進(jìn)行歸檔; c) 外觀專利,保護(hù)獨(dú)特的設(shè)計(jì)創(chuàng)意和美學(xué)元素。 該數(shù)據(jù)庫(kù)是企業(yè)研發(fā)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理、市場(chǎng)分析及科研工作的重要資料庫(kù),幫助用戶掌握全球?qū)@麆?dòng)態(tài),評(píng)估技術(shù)趨勢(shì),避免侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn),并為創(chuàng)新決策提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持。

生物序列數(shù)據(jù)

全球生物序列數(shù)據(jù)庫(kù),匯聚了海量生命科學(xué)數(shù)據(jù),包括5億條專利基因序列和11.7億條來(lái)自公共資源的生物序列。該數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋了生物基因序列專利,為生物技術(shù)和藥物研發(fā)領(lǐng)域的創(chuàng)新提供法律保護(hù)的依據(jù); 23個(gè)核苷酸庫(kù),包含各種已知和潛在的遺傳信息,是遺傳學(xué)研究的寶貴資源;以及 9個(gè)蛋白質(zhì)庫(kù),收錄了多樣化的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù),對(duì)理解生物功能和疾病機(jī)制具有重要意義。

中國(guó)專利語(yǔ)義特征數(shù)據(jù)

中國(guó)專利語(yǔ)義特征數(shù)據(jù)庫(kù),累計(jì)整合了3600萬(wàn)件專利數(shù)據(jù),深入挖掘了中國(guó)專利文獻(xiàn)的深層信息,內(nèi)容不僅包括專利的摘要、權(quán)利要求和說(shuō)明書等文本信息,還細(xì)致地解析了發(fā)明專利和實(shí)用新型專利的語(yǔ)義特征。這一豐富的數(shù)據(jù)資源為理解專利文獻(xiàn)的深層含義提供了強(qiáng)有力的支撐,使得研究者和企業(yè)能夠通過(guò)語(yǔ)義分析更準(zhǔn)確地把握專利技術(shù)的要點(diǎn)與價(jià)值。它是專利分析、技術(shù)挖掘和知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略制定的重要工具,對(duì)于促進(jìn)科技創(chuàng)新、優(yōu)化企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)和加強(qiáng)專利布局具有極大的實(shí)用價(jià)值,同時(shí)也是高校和科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行專利研究與教育的理想資料庫(kù)。

研報(bào)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)

全國(guó)金融研究報(bào)告數(shù)據(jù)庫(kù),自2017年起每日更新800至1200篇專業(yè)研報(bào),累計(jì)達(dá)到48萬(wàn)條數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛,包括各大知名券商機(jī)構(gòu)如平安證券、廣大證券、浙商證券等,涵蓋的研究機(jī)構(gòu)數(shù)量達(dá)748家。數(shù)據(jù)類型多樣,覆蓋了個(gè)股研報(bào)(17.3萬(wàn)篇)、行業(yè)研報(bào)(16.9萬(wàn)篇)、策略報(bào)告(6.5萬(wàn)篇)、宏觀研報(bào)(4.6萬(wàn)篇)以及券商晨報(bào)(1萬(wàn)篇),為投資者和分析師提供了全方位的市場(chǎng)分析和投資建議。這一龐大的研究資源是金融市場(chǎng)參與者獲取深度見(jiàn)解、制定投資決策的重要依據(jù),同時(shí)也是高校和研究機(jī)構(gòu)深入理解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、進(jìn)行學(xué)術(shù)研究的寶貴資料庫(kù)。

手機(jī)數(shù)據(jù)

手機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)集成了三網(wǎng)合一手機(jī)要素的實(shí)名認(rèn)證工具,它能夠應(yīng)用于多種場(chǎng)景,包括互聯(lián)網(wǎng)金融、貸款服務(wù)、擔(dān)保交易、人力資源管理等企業(yè)或單位的風(fēng)險(xiǎn)控制審核和身份核驗(yàn)環(huán)節(jié)。該數(shù)據(jù)庫(kù)提供了手機(jī)號(hào)的在網(wǎng)狀態(tài)查詢、在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、運(yùn)營(yíng)商屬地查詢和驗(yàn)證等功能,用戶通過(guò)特定的輸入值即可快速獲得詳細(xì)的驗(yàn)證信息。這一工具的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性使其成為金融服務(wù)提供商、人力資源部門以及需要進(jìn)行電話聯(lián)系核實(shí)的任何單位不可或缺的資源,加強(qiáng)了客戶身份的準(zhǔn)確驗(yàn)證,提高了業(yè)務(wù)處理的安全性和效率。

車輛數(shù)據(jù)

車輛數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)全面的車輛資料核實(shí)系統(tǒng),涵蓋了車輛行駛證的四要素查詢、完整行駛證信息查詢、車輛的維護(hù)保養(yǎng)記錄、出險(xiǎn)信息核驗(yàn)以及個(gè)人或企業(yè)名下車輛統(tǒng)計(jì)等功能。用戶通過(guò)提供相應(yīng)的輸入值,可以迅速獲取到詳細(xì)的車輛信息反饋。該數(shù)據(jù)庫(kù)為汽車金融、保險(xiǎn)、租賃、二手車交易以及各類汽車服務(wù)提供商等提供了一個(gè)準(zhǔn)確、便捷的信息驗(yàn)證手段,是進(jìn)行車輛管理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和客戶服務(wù)優(yōu)化的重要工具。由于其信息的全面性和實(shí)時(shí)更新性,該數(shù)據(jù)庫(kù)已成為行業(yè)內(nèi)專業(yè)人士依賴的重要資源。

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  • 互聯(lián)網(wǎng)
  • 快銷/供應(yīng)鏈
  • 銀行/金融
  • 醫(yī)藥/保險(xiǎn)
  • 運(yùn)營(yíng)商
  • 媒體
  • 制造業(yè)
  • 科技
  • 汽車
  • 高校
  • 李師姐

    美林?jǐn)?shù)據(jù)高級(jí)AI產(chǎn)品經(jīng)理

    多個(gè)企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。專注數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域、從事AI產(chǎn)品研究多年,申報(bào)多個(gè)“機(jī)器學(xué)習(xí)”相關(guān)應(yīng)用專利,多個(gè)企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目負(fù)責(zé)人,交付多個(gè)頭部企業(yè)重點(diǎn)“數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。

  • 張師兄

    某互聯(lián)網(wǎng)公司資深數(shù)據(jù)分析師

    暢銷書《對(duì)比Excel,輕松學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析》作者,專注于Python數(shù)據(jù)科學(xué),致力于做一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)路上的終身學(xué)習(xí)者、實(shí)踐者、分享者。

  • 王師兄

    高級(jí)算法工程師人事AI技術(shù)主管

    在數(shù)據(jù)分析挖掘,圖像識(shí)別,語(yǔ)音識(shí)別,知識(shí)圖譜和社交網(wǎng)絡(luò)方面有著大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。發(fā)表國(guó)內(nèi)重點(diǎn)期刊一篇。擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析工作流程,工作經(jīng)驗(yàn)交流,面試經(jīng)驗(yàn)分享等。

  • 許師兄

    DataHunter高級(jí)數(shù)據(jù)分析師

    擅長(zhǎng)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析案例,項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)分享和職場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)交流。

  • 林師姐

    大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人

    7年+的數(shù)據(jù)工作經(jīng)驗(yàn),成功操盤過(guò)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系在企業(yè)的落地,分別在純互聯(lián)網(wǎng)和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)從0-1組建過(guò)的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)和大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)。

  • 黃博通

    某集團(tuán)公司BI負(fù)責(zé)人

    天池-阿里云疫情可視化大賽銀獎(jiǎng),擅長(zhǎng)可視化技術(shù)和展現(xiàn),對(duì)可視化技術(shù)及內(nèi)容有獨(dú)到見(jiàn)解

  • 胡師兄

    曾在多家大型互聯(lián)網(wǎng)公司總部工作

    有豐富的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘以及人工智能方面的實(shí)踐知識(shí)和項(xiàng)目案例。

  • 徐暢

    香港大學(xué)建筑學(xué)院畢業(yè),前滴滴策略運(yùn)營(yíng)專家

    有豐富的互聯(lián)網(wǎng)多行業(yè),跨崗位從業(yè)經(jīng)驗(yàn),熟悉互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),策略

  • 陳師兄

    某五百?gòu)?qiáng)大型快消品集團(tuán)

    擅長(zhǎng)方向互聯(lián)網(wǎng)面試經(jīng)驗(yàn)、企業(yè)職場(chǎng)規(guī)則分享、項(xiàng)目案例經(jīng)驗(yàn)交流。

  • 丁亞軍

    經(jīng)管之家SAS、SPSS講師

    南京上度市場(chǎng)咨詢有限公司,中國(guó)學(xué)習(xí)路徑圖國(guó)際中心技術(shù)顧問(wèn)。曾參與2012國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、中國(guó)城鎮(zhèn)居民家庭投資調(diào)查、瀘州老窖目標(biāo)管理與績(jī)效考核等大型數(shù)據(jù)處理項(xiàng)目,具有豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)

  • 李奇

    微軟Excel MVP(Excel最有價(jià)值專家)

    經(jīng)管之家簽約講師/中國(guó)電子表格應(yīng)用大會(huì)主席曾在IBM中國(guó)擔(dān)任銷售管理團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目組長(zhǎng)及德勤北京所的數(shù)據(jù)分析高級(jí)咨詢顧問(wèn)。

  • 余師兄

    某科技創(chuàng)始人,電商自媒體,資深數(shù)據(jù)分析師

    8年電商從業(yè)經(jīng)驗(yàn),擅長(zhǎng)Excel、Power BI、R、Python等工具,主要研究數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)、商業(yè)智能和人工智能在電商領(lǐng)域的應(yīng)用

  • 劉師兄

    某國(guó)有石化500強(qiáng),工藝設(shè)備工程師

    擅長(zhǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)可視化看板布局、項(xiàng)目業(yè)務(wù)需求分析、常見(jiàn)技術(shù)面試問(wèn)題交流

  • 張師姐

    外資企業(yè):賽諾營(yíng)銷,數(shù)據(jù)分析師

    擅長(zhǎng)市場(chǎng)營(yíng)銷業(yè)務(wù)領(lǐng)域需求分析、跨境電商常見(jiàn)數(shù)據(jù)問(wèn)題應(yīng)對(duì)

  • 李師兄

    杭州環(huán)浩服飾,數(shù)據(jù)分析師

    擅長(zhǎng)快消品社群運(yùn)營(yíng)分析、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)監(jiān)控異常值處理、競(jìng)品市場(chǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)控

  • 徐同學(xué)

    杭州默琳服飾有限公司,數(shù)據(jù)分析師

    擅長(zhǎng)方向:市場(chǎng)趨勢(shì)分析、服裝行業(yè)市場(chǎng)需求分析、童裝行業(yè)用戶畫像分析

  • 潘士榮

    某大型國(guó)有企業(yè)財(cái)務(wù)咨詢專家

    高級(jí)培訓(xùn)講師。工商管理碩士,注冊(cè)會(huì)計(jì)師、稅務(wù)師、資產(chǎn)評(píng)估師、微軟MLC專家認(rèn)證。

  • 王小川

    博士

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用領(lǐng)域?qū)<?,?guó)內(nèi)最大的MATLAB論壇管理員,曾多次參與Mathworks公司培訓(xùn)活動(dòng)

  • 徐楊

    計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士學(xué)歷

    曾在中國(guó)銀行工作五年,后出國(guó)深造。師從Hisayuki Yoshimoto,主攻空間計(jì)量方向,對(duì)各種回歸模型和聯(lián)立方程模型有深入研究

  • 馬師姐

    宜信,數(shù)據(jù)分析師

    國(guó)內(nèi)知名大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)碩士畢業(yè),參與構(gòu)建宜信業(yè)務(wù)端數(shù)據(jù)分析及報(bào)告監(jiān)控體系,為提升客戶體驗(yàn)及滿意度做出重要貢獻(xiàn)。

  • 龐師姐

    玖富集團(tuán)數(shù)據(jù)分析師

    英國(guó)留學(xué),金融學(xué)碩士畢業(yè)。玖富集團(tuán)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估核心團(tuán)隊(duì)成員,精通SQL、R、SPSS等數(shù)據(jù)分析與建模工具,被多家培訓(xùn)機(jī)構(gòu)聘為兼職講師。

  • 王師姐

    道口貸風(fēng)險(xiǎn)政策分析

    人民大學(xué)會(huì)計(jì)專業(yè)博士,曾任某銀行放貸部首席風(fēng)控師。現(xiàn)在道口貸擔(dān)任風(fēng)險(xiǎn)政策分析顧問(wèn),擅長(zhǎng)量化與風(fēng)控模型計(jì)量。

  • 辛師姐

    黃金錢包數(shù)據(jù)分析師

    國(guó)內(nèi)某知名大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系本科,金融行業(yè)數(shù)據(jù)建模、精算5年從業(yè)經(jīng)歷,擅長(zhǎng)交易反欺詐、消費(fèi)貸反欺詐等風(fēng)控建模及實(shí)現(xiàn)。

  • 趙師姐

    暴風(fēng)金融數(shù)據(jù)分析師

    擅長(zhǎng)放貸對(duì)象風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及貸后預(yù)警監(jiān)控,多次受邀參加行業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)交流分享。

  • 房師姐

    北京某知名醫(yī)藥集團(tuán)公司數(shù)據(jù)分析師

    掌握 SQL、python 、BI,參與構(gòu)建醫(yī)生/醫(yī)藥數(shù)據(jù)庫(kù),以及相關(guān)醫(yī)藥信息采集,數(shù)據(jù)處理分析;參與公司醫(yī)藥行業(yè)最新數(shù)據(jù)服務(wù)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)分析工作……

  • 王師兄

    新氧數(shù)據(jù)分析師

    掌握python, sql, tableau,對(duì)公司用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析,用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng),并在業(yè)務(wù)中帶來(lái)了實(shí)際商業(yè)價(jià)值……

  • 仁師兄

    方舟醫(yī)藥-數(shù)據(jù)工程師

    醫(yī)學(xué)專業(yè)畢業(yè),通過(guò)學(xué)習(xí)掌握了SQL數(shù)據(jù)庫(kù),python爬蟲(chóng)和數(shù)據(jù)挖掘,powerBI可視化

  • 董師兄

    金葉天成公司-數(shù)據(jù)分析師

    掌握SQL,SAS,python等工具,參與公司數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì),協(xié)同數(shù)據(jù)管理員建立公司數(shù)據(jù)庫(kù);協(xié)助完成醫(yī)藥隨機(jī)分組與藥物編盲統(tǒng)計(jì)分析;參與撰……

  • 祝師兄

    醫(yī)渡云,臨床數(shù)據(jù)分析工程師

    醫(yī)學(xué)專業(yè)畢業(yè),通過(guò)學(xué)習(xí)熟練使用python、sql,SPSS,sk-learn算法挖掘等數(shù)據(jù)處理工具, 參與臨床試驗(yàn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)質(zhì)控分析……

  • 崔師兄

    醫(yī)脈通,數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)

    熟練掌握Excel、Sql數(shù)據(jù)庫(kù),Python,PPT等軟件,熟悉多種數(shù)據(jù)分析與圖表簡(jiǎn)報(bào)制作工具,熟悉醫(yī)藥類新媒體運(yùn)營(yíng)

  • 李師兄

    預(yù)立醫(yī)學(xué) 數(shù)據(jù)工程師

    掌握python語(yǔ)言和python數(shù)據(jù)挖掘,并能夠利用R語(yǔ)言進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,熱愛(ài)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘事業(yè)。從事腫瘤醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)整合與數(shù)據(jù)挖掘

  • 任師兄

    北京吉因加,基因數(shù)據(jù)工程師

    醫(yī)學(xué)碩士,掌握python數(shù)據(jù)挖掘,SQL,powerBI, Excel等數(shù)據(jù)分析工具, 通過(guò)文獻(xiàn)分析,結(jié)合臨床表型……

  • 曾師兄

    前去哪兒網(wǎng)資深數(shù)據(jù)產(chǎn)品,中央財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政學(xué)碩士

    CDAII建模分析師。此前在咨詢公司及游戲公司從事數(shù)據(jù)分析、戰(zhàn)略分析相關(guān)工作,有多年數(shù)據(jù)分析及實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

  • 張師姐

    埃森哲咨詢經(jīng)理

    擁有17年企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)經(jīng)驗(yàn),項(xiàng)目涵蓋零售、快消、乳業(yè)、金融、汽車經(jīng)銷、電信運(yùn)營(yíng)、奢侈品……

  • 王鎮(zhèn)

    諸葛io咨詢總監(jiān)

    擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析如何助力產(chǎn)品增長(zhǎng),包括用戶全生命周期管理挖掘用戶價(jià)值;用戶每一個(gè)體驗(yàn),提升產(chǎn)品迭代與優(yōu)化;智能運(yùn)營(yíng)等。

  • 張志綺

    德勤高級(jí)咨詢顧問(wèn)

    經(jīng)驗(yàn)涉及快消、通信、互聯(lián)網(wǎng)餐飲、銀行等多個(gè)領(lǐng)域的咨詢項(xiàng)目; 涉及短視頻、電商、數(shù)據(jù)平臺(tái)等多個(gè)領(lǐng)域的投資盡調(diào)項(xiàng)目

  • 霍師兄

    某運(yùn)營(yíng)商COO

    涉及快消、品牌商領(lǐng)域的數(shù)據(jù)建模項(xiàng)目,如智能定價(jià)、精準(zhǔn)推薦、選品等。 專精于企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、制定及實(shí)施商業(yè)智能業(yè)務(wù)解決方案。

  • 滕師兄

    云和物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)總監(jiān)

    Level Ⅱ狀元,擅長(zhǎng)大數(shù)據(jù)分析技術(shù),工作經(jīng)驗(yàn)分享。

  • 林師姐

    中國(guó)電信企業(yè)信息化事業(yè)部數(shù)據(jù)運(yùn)維崗

    擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)運(yùn)維,工作經(jīng)驗(yàn)交流與分享。

  • 倪師兄

    運(yùn)營(yíng)顧問(wèn)

    自媒體、短視頻、直播電商數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)專家

  • 鄭師姐

    某傳媒股份有限公司數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)

    負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng)公司在知乎、小紅書、微博等社交媒體上的賬號(hào); 策劃和撰寫優(yōu)質(zhì)文案,介紹某一種或多種考試的備考經(jīng)驗(yàn)和技巧

  • 婁師姐

    某互聯(lián)網(wǎng)科技公司-數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)

    能從數(shù)據(jù)收集端建立全面的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系及規(guī)范的埋點(diǎn)方案;數(shù)據(jù)可視化端熟悉各類 bi 商業(yè)化數(shù)據(jù)產(chǎn)品可視化方案

  • 路師姐

    北京某時(shí)代影業(yè)科技有限公司 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

    根據(jù)公司已有商業(yè)模式制定廣告投放、增值業(yè)務(wù)等商業(yè)化策略,并落地解決方案,完成商業(yè)化閉環(huán)

  • 譚師姐

    某同行信息技術(shù)(北京)有限公司

    理解公司戰(zhàn)略價(jià)值定位,分析市場(chǎng)環(huán)境態(tài)勢(shì),持續(xù)進(jìn)行竟品分析、差異化挖掘, 熟悉主流增長(zhǎng)方法, 制定并迭代適合公司及市場(chǎng)環(huán)境的增長(zhǎng)策略

  • 李師姐

    某互聯(lián)網(wǎng)大廠資深數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)

    主要負(fù)責(zé) pc 端下載器業(yè)務(wù),pc 端千萬(wàn)級(jí)日活產(chǎn)品;下載器業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析,產(chǎn)出“下載站 收益預(yù)測(cè)模型”、“seo 高轉(zhuǎn)化關(guān)鍵詞優(yōu)化模型”等模型,大大提升整體業(yè)務(wù)效率及轉(zhuǎn)化

  • 蘭師姐

    上海某科技有限公司-產(chǎn)品總監(jiān)

    負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)新聞和數(shù)據(jù)內(nèi)容的策劃和創(chuàng)意、與工程師協(xié)作完成數(shù)據(jù)抓取和整理工作; 參與內(nèi)容傳播和用戶社群維護(hù)工作

  • 戴師姐

    某眾傳媒-數(shù)據(jù)分析師

    負(fù)責(zé)新聞視頻廣告播放系統(tǒng),內(nèi)容廣告,反作弊等系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā); 負(fù)責(zé)合約廣告相關(guān)系統(tǒng)的探索和建設(shè)

  • 佟師兄

    杭州某柚網(wǎng)品牌宣傳部-數(shù)據(jù)支持

    負(fù)責(zé)對(duì)百度、360等推廣后臺(tái)的獨(dú)立操作、日常推廣與維護(hù)工作;實(shí)時(shí)關(guān)注廣告效果報(bào)告,根據(jù)相應(yīng)的搜索引擎、同行競(jìng)價(jià)排名進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)價(jià)

  • 張師姐

    知名企業(yè)惠普資深數(shù)據(jù)分析經(jīng)理

    曾在500強(qiáng)企業(yè)松下電器供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)部、惠普(HP)-供應(yīng)鏈部門擔(dān)任高級(jí)數(shù)據(jù)專家和數(shù)據(jù)分析經(jīng)理,擁有十幾年供應(yīng)鏈行業(yè)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)

  • 范老師

    華為公司,高級(jí)研究員

    澳大利亞麥考瑞大學(xué)計(jì)算機(jī)博士,Wider Face, PASCAL VOC等5個(gè)世界人工智能大賽冠軍。擅長(zhǎng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的研究與應(yīng)用。

  • 周師兄

    怪獸充電(上海),市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析

    負(fù)責(zé)品牌微信公眾號(hào)-“怪獸充電”的日常更新維護(hù),包括選題策劃、素材采集、內(nèi)容撰寫、排版、審較、推送、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

  • 賴師兄

    綠地集團(tuán)旗下某地產(chǎn)公司商業(yè)分析師

    負(fù)責(zé)跟蹤關(guān)注房源推送效果報(bào)告,根據(jù)相應(yīng)的搜索引擎檢索目標(biāo)客戶人群特征、爬取同行競(jìng)品布局信息變化進(jìn)行隨機(jī)調(diào)整營(yíng)銷策略

  • 馬師姐

    國(guó)內(nèi)知名汽車輪胎制造公司

    以??聘呗毐尘皩?shí)現(xiàn)職場(chǎng)逆襲,負(fù)責(zé)供應(yīng)鏈分析,對(duì)上下游業(yè)務(wù)的賬目管理及內(nèi)部管理流程負(fù)責(zé),通過(guò)系統(tǒng)有效的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、監(jiān)控、分析和跟進(jìn),并定期輸出報(bào)表

  • 洪師姐

    云南省重點(diǎn)扶植企業(yè)昆明北湖經(jīng)貿(mào)有限責(zé)任公司(國(guó)企),數(shù)據(jù)專員

    負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng)各類政府資源渠道,根據(jù)企業(yè)需求分配政府資源,支持政府與企業(yè)渠道數(shù)據(jù)分析

  • 唐紹祖

    某知名汽車后市場(chǎng)部數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人

    負(fù)責(zé)公司的相關(guān)運(yùn)營(yíng)分析和數(shù)據(jù)治理,優(yōu)化和完善數(shù)據(jù)指標(biāo)體系和分析體系,包括報(bào)表體系、專題分析體系等,擅長(zhǎng)汽車后市場(chǎng)趨勢(shì)分析,用戶輿情分析

  • 王真達(dá)

    某知名鋼鐵集團(tuán),市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)分析

    負(fù)責(zé)公司重點(diǎn)業(yè)務(wù)、用戶行為等數(shù)據(jù)的處理、分析,結(jié)合業(yè)務(wù)發(fā)展需要,發(fā)現(xiàn)潛在的機(jī)會(huì)與缺陷,為運(yùn)營(yíng)決策、產(chǎn)品方向及業(yè)務(wù)策略等提供數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)

  • 楊師兄

    統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士,吉大人工智能博士

    擅長(zhǎng)持續(xù)跟蹤業(yè)務(wù)指標(biāo),監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)發(fā)展,構(gòu)建監(jiān)控體系,實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)-預(yù)警-數(shù)據(jù)解讀-決策推進(jìn)的業(yè)務(wù)全鏈路閉環(huán); 模型架構(gòu)設(shè)計(jì),分析提煉業(yè)務(wù)特征,推進(jìn)算法模型持續(xù)迭代,并在業(yè)務(wù)端落地應(yīng)用

  • 楊師姐

    香港理工大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士

    擅長(zhǎng)深入理解業(yè)務(wù),通過(guò)與業(yè)務(wù)部門和管理層挖掘需求,確認(rèn)需求,建立業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)認(rèn)可的業(yè)務(wù)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)體系

  • 鐘師姐

    銀盛集團(tuán),風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析師

    擅長(zhǎng)負(fù)責(zé)支付業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè),包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)打通、數(shù)據(jù)域劃分和數(shù)據(jù)應(yīng)用

  • 孔師姐

    中騰信金融服務(wù)(深圳)有限公司,數(shù)據(jù)分析師

    擅長(zhǎng)搭建公司業(yè)務(wù)模型,建立業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)測(cè)體系,分析日常業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)情況^

  • 張師兄

    美菜網(wǎng),數(shù)據(jù)分析師

    擅長(zhǎng)復(fù)雜和項(xiàng)目類需求的統(tǒng)籌、實(shí)施落地;與采購(gòu)、銷售、運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)建設(shè)商品數(shù)據(jù),銷售數(shù)據(jù),商城數(shù)據(jù)等分析模型搭建,助力業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì);賦能其他業(yè)務(wù)部門成員,具備常規(guī)數(shù)據(jù)分析能力

  • 常師兄

    杭州網(wǎng)創(chuàng)科技有限公司 數(shù)據(jù)分析師

    擅長(zhǎng)負(fù)責(zé)收集、整理政府相關(guān)領(lǐng)域的高新技術(shù)企業(yè)及科技項(xiàng)目資料整理、編排;為公司銷售人員進(jìn)行客戶開(kāi)發(fā)提供相關(guān)培訓(xùn)支持工作

  • 王師兄

    普華訊光(北京)科技有限公司 數(shù)據(jù)分析工程師

    擅長(zhǎng)對(duì)用戶增長(zhǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析,發(fā)現(xiàn)和跟蹤其中的問(wèn)題。能夠從業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的角度出發(fā)……

  • 劉師姐

    數(shù)據(jù)分析師

    擅長(zhǎng)深入?yún)⑴c業(yè)務(wù)項(xiàng)目,從數(shù)據(jù)出發(fā),輸出分析結(jié)論或業(yè)務(wù)洞察,給相關(guān)業(yè)務(wù)方策略建議,以支持決策……

  • 李師兄

    數(shù)據(jù)主管

    負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析,多維度、多模型地全面刻畫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)狀態(tài),編制分析報(bào)告,提出業(yè)務(wù)管理的改進(jìn)建議

  • 熊同學(xué)

    數(shù)據(jù)主管

    負(fù)責(zé)對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)監(jiān)控,持續(xù)跟蹤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)發(fā)展態(tài)勢(shì),及時(shí)跟進(jìn)業(yè)務(wù)異動(dòng);通過(guò)數(shù)據(jù)分析,對(duì)業(yè)務(wù)KPI提升提出可落地的方案,并協(xié)助業(yè)務(wù)提升指標(biāo)

  • 宗師兄

    某車企資深數(shù)據(jù)分析師

    通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的敏銳洞察以及定性和定量分析,迅速定位內(nèi)部問(wèn)題或發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì);負(fù)責(zé)日常數(shù)據(jù)分析及監(jiān)控,針對(duì)異常情況協(xié)調(diào)資源進(jìn)行跟蹤和深入分析

  • 鄭師姐

    數(shù)據(jù)分析

    創(chuàng)新性車聯(lián)服務(wù)產(chǎn)品的規(guī)劃及可行性研究;負(fù)責(zé)車聯(lián)網(wǎng)車載內(nèi)容的產(chǎn)品策劃、內(nèi)容接入、推薦策略、車載內(nèi)容增值模式探索,具備數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)

  • 鄭師姐

    運(yùn)營(yíng)分析師

    協(xié)助leader從事新能源汽車、自動(dòng)駕駛、智能交通等有關(guān)研究,可撰寫研究報(bào)告;可協(xié)助完成如收集分析數(shù)據(jù)、公司對(duì)標(biāo)等研究任務(wù)

  • 何師兄

    北京汽車行業(yè)數(shù)據(jù)分析師

    深入理解業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù),參與構(gòu)建大數(shù)據(jù)模型、風(fēng)控模型、營(yíng)銷模型……

  • 韋師兄

    數(shù)據(jù)分析師

    制作周期性業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控報(bào)表,監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)異常。分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),并根據(jù)分析結(jié)果,給予業(yè)務(wù)部門運(yùn)營(yíng)優(yōu)化建議

  • 張師兄

    國(guó)內(nèi)某經(jīng)銷商集團(tuán)首席經(jīng)營(yíng)分析師

    擅長(zhǎng)4S店選址、門店經(jīng)營(yíng)分析、績(jī)效評(píng)估與提升

  • 覃智勇

    近二十年來(lái)從事統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究和實(shí)踐

    具備較強(qiáng)的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)編程算法技術(shù)的理論基礎(chǔ)和國(guó)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn),在金融、電信、醫(yī)學(xué)醫(yī)藥等領(lǐng)域帶頭完成了一大批項(xiàng)目。是國(guó)內(nèi)Python、SAS、R語(yǔ)言等多種數(shù)據(jù)分析工具使用和推廣的先行者。

  • 張文彤

    博士

    實(shí)證分析、數(shù)據(jù)挖掘、市場(chǎng)研究、統(tǒng)計(jì)軟件開(kāi)發(fā)/教學(xué)/應(yīng)用領(lǐng)域?qū)<摇,F(xiàn)任著名咨詢公司全國(guó)技術(shù)總監(jiān)。華西醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士,復(fù)旦大學(xué)流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)博士

  • 李御璽

    國(guó)立臺(tái)灣大學(xué)計(jì)算機(jī)工程博士

    銘傳大學(xué)計(jì)算機(jī)工程學(xué)系教授兼系主任暨所長(zhǎng),銘傳大學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)探勘實(shí)驗(yàn)室召集人,中國(guó)廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問(wèn),中國(guó)人民大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問(wèn)。其研究領(lǐng)域?qū)W⒂跀?shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘、與數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

  • 趙堅(jiān)毅

    中國(guó)社科院大數(shù)據(jù)中心副主任

    師從中國(guó)人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院前院長(zhǎng)楊瑞龍教授,致力于數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、AI等前沿科技的普及教育。

  • 常國(guó)珍

    北京大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)博士

    CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院執(zhí)行院長(zhǎng),中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟專家委員會(huì)委員。曾任畢馬威咨詢大數(shù)據(jù)總監(jiān)。北京語(yǔ)言大學(xué)金融碩校外導(dǎo)師,中國(guó)社會(huì)科學(xué)院大學(xué)等多所院校外聘講師

  • 趙衛(wèi)東

    東南大學(xué)博士、復(fù)旦大學(xué)博士后

    負(fù)責(zé)本科生、研究生大數(shù)據(jù)核心基數(shù)和上午數(shù)據(jù)分析課程教學(xué)

  • 董軼群

    吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)博士

    具有多年JAVA程序設(shè)計(jì)和操作系統(tǒng)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。研究方向?yàn)橹荒芤?guī)劃、空間推理。

  • 謝邦昌

    臺(tái)北醫(yī)學(xué)大學(xué)管理學(xué)院院長(zhǎng)

    教授、大數(shù)據(jù)研究中心主任,中國(guó)統(tǒng)計(jì)教育學(xué)會(huì)高等教育分會(huì)副會(huì)長(zhǎng)、中華市場(chǎng)研究協(xié)會(huì)理事長(zhǎng)、中華資料采礦協(xié)會(huì)榮譽(yù)理事長(zhǎng),發(fā)表過(guò)近三百篇關(guān)于統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘的論文。

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產(chǎn)品
運(yùn)營(yíng)
市場(chǎng)營(yíng)銷
人力
痛點(diǎn)問(wèn)題 PAINPOINTS
解決方案 SOLUTION

1、如何從客戶聊天記錄中挖掘出商機(jī)?

2、當(dāng)線索管理混亂時(shí),如何甄別優(yōu)質(zhì)線索?

3、如何預(yù)測(cè)下一個(gè)周期的銷售目標(biāo)?

1、如何提升產(chǎn)品的用戶活躍度?

2、如何設(shè)計(jì)產(chǎn)品的用戶增長(zhǎng)策略?

3、如何制定產(chǎn)品迭代計(jì)劃以及迭代策略?

1、如何根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)制定用戶個(gè)性化運(yùn)營(yíng)策略?

2、如何搞清楚優(yōu)惠金額對(duì)用戶的購(gòu)買
轉(zhuǎn)化率是否能起到有效作用?

3、如何充分挖掘用戶的價(jià)值?

1、如何保證市場(chǎng)營(yíng)銷策略達(dá)到預(yù)期效果?

2、如何確定渠道的有效性,
以及實(shí)現(xiàn)最優(yōu)費(fèi)效比?

3、如何及時(shí)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)機(jī)會(huì)?

1、如何設(shè)計(jì)合理的薪酬績(jī)效策略體系,
使薪酬有最佳的激勵(lì)效果?

2、如何在眾多候選人中挑到最合適的人才?

3、如何預(yù)測(cè)下一個(gè)月的員工流失情況?

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一、使用平臺(tái)會(huì)員可在本站(edu.cda.cn)電腦及手機(jī)版網(wǎng)站上使用。

二、使用期限 自購(gòu)買之日起,年度會(huì)員為期一年(365天)。

三、服務(wù)細(xì)則 1.購(gòu)買后,獲取會(huì)員分享的部分高價(jià)值數(shù)據(jù)庫(kù)資源列表,并定期更新。
2.與客服人員溝通后,可以通過(guò)共享至少一份自身?yè)碛谢蛄私獾臄?shù)據(jù)資源,交換獲取其他會(huì)員分享的數(shù)據(jù)資源。
3.購(gòu)買后,獲?。╡du.cda.cn)網(wǎng)站會(huì)員權(quán)益,享受236門課程一個(gè)月觀看權(quán)限。

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