
你的企業(yè)離數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)還有多遠(yuǎn)
互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)計(jì)算等新興技術(shù)拓展了人類創(chuàng)造和利用信息的范圍和模式。聯(lián)合國(guó)在2012年發(fā)布的大數(shù)據(jù)白皮書《大數(shù)據(jù)促發(fā)展:挑戰(zhàn)與機(jī)遇》中指出,大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來,大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)將會(huì)對(duì)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生深刻影響。2013年被稱為中國(guó)大數(shù)據(jù)元年,各行各業(yè)開始高度關(guān)注大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用。在云計(jì)算技術(shù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的助力下,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界、工業(yè)界的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)。從公司戰(zhàn)略到產(chǎn)業(yè)生態(tài),從學(xué)術(shù)研究到生產(chǎn)實(shí)踐,從城鎮(zhèn)管理乃至國(guó)家治理,都將發(fā)生本質(zhì)的變換,大數(shù)據(jù)將成為時(shí)代變革的力量。“用數(shù)據(jù)來說話、用數(shù)據(jù)來管理、用數(shù)據(jù)來決策、用數(shù)據(jù)來創(chuàng)新”的文化氛圍與時(shí)代特征愈發(fā)鮮明。大數(shù)據(jù)時(shí)代新特征要求設(shè)計(jì)和構(gòu)建相應(yīng)的管理決策分析模型與方法,有效地將信息科學(xué)和商業(yè)應(yīng)用相結(jié)合。因此,掌握大數(shù)據(jù)核心技術(shù)且同時(shí)擁有“經(jīng)管”專業(yè)知識(shí)的人才儲(chǔ)備將成為國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局的重中之重。
1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要大數(shù)據(jù)人才
與大數(shù)據(jù)概念知名度和企業(yè)熱情形成對(duì)比的是,大數(shù)據(jù)正面臨全球性的人才荒。企業(yè)對(duì)新型大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)技術(shù)人才的熱情和需求正在超過傳統(tǒng)的商業(yè)智能和信息管理人才。根據(jù)麥肯錫報(bào)告,僅僅在美國(guó)市場(chǎng),2018年大數(shù)據(jù)人才(包括高級(jí)數(shù)據(jù)分析專家)缺口將高達(dá)19萬(wàn)。此外美國(guó)企業(yè)還需要150萬(wàn)能夠提出正確問題并運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的大數(shù)據(jù)相關(guān)管理人才。商業(yè)數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)在全美增長(zhǎng)最迅速的領(lǐng)域,據(jù)NewVantagePartners公司對(duì)美國(guó)《財(cái)富》500強(qiáng)公司調(diào)查顯示:85%的500強(qiáng)企業(yè)已經(jīng)或正在籌劃推出大數(shù)據(jù)項(xiàng)目,未來幾年這些企業(yè)在數(shù)據(jù)分析上的投資將平均上漲36%。《哈佛商業(yè)評(píng)論》的一篇文章將數(shù)據(jù)分析稱作“21世紀(jì)最熱門的職業(yè)”。人力資源公司Kforce的調(diào)研報(bào)告預(yù)測(cè)2014年全球大數(shù)據(jù)相關(guān)的八大職業(yè)平均年薪將達(dá)到11.75萬(wàn)~14.06萬(wàn)美元。中國(guó)是人才大國(guó),但掌握和應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的創(chuàng)新人才仍是稀缺資源,培養(yǎng)大數(shù)據(jù)相關(guān)人才成為最為緊迫的問題。在這樣的形勢(shì)下,對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)于2015年7月向教育部申報(bào)開設(shè)“大數(shù)據(jù)科學(xué)與應(yīng)用(目錄外)”本科專業(yè)。
2 “數(shù)據(jù)科學(xué)”的時(shí)代性、科學(xué)性與合理性分析
“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)成為全球科技界和企業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)為王的時(shí)代已經(jīng)到來,企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)從追求計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)處理能力,從以軟件編程為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心。2012年3月,美國(guó)奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動(dòng)“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”,這是繼1993年美國(guó)宣布“信息高速公路”計(jì)劃后的又一次重大科技發(fā)展部署。美國(guó)政府認(rèn)為大數(shù)據(jù)是“未來的新石油”,將“大數(shù)據(jù)研究”上升為國(guó)家意志,這對(duì)未來的科技與經(jīng)濟(jì)發(fā)展必將帶來深遠(yuǎn)影響。大數(shù)據(jù)研究的熱潮激勵(lì)基礎(chǔ)研究的科研人員開始考慮“數(shù)據(jù)科學(xué)”問題。目前大數(shù)據(jù)的工程技術(shù)研究已走在科學(xué)研究的前面。美國(guó)政府6個(gè)部門啟動(dòng)的大數(shù)據(jù)研究計(jì)劃中,國(guó)家科學(xué)基金會(huì)的研究?jī)?nèi)容提到要“形成一個(gè)包括數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)和計(jì)算機(jī)算法的獨(dú)特學(xué)科”。圖靈獎(jiǎng)得主吉姆·格雷描繪了數(shù)據(jù)密集型科研第四范式的愿景,將大數(shù)據(jù)科研從第三范式(計(jì)算機(jī)模擬)中分離出來單獨(dú)作為一種科研范式,是因?yàn)槠溲芯糠绞讲煌诨跀?shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)研究方式。大數(shù)據(jù)研究能成為一門科學(xué)的前提是,在一個(gè)領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)相互關(guān)系和規(guī)律具有可推廣到其他領(lǐng)域的普適性。提煉“大數(shù)據(jù)”的共性還需要一段時(shí)間的實(shí)踐積累才會(huì)逐步清晰明朗。將大量多元異構(gòu)、交互性和時(shí)效性強(qiáng)并包含大量噪聲的數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象的專門學(xué)科,依然具備了鮮明的學(xué)科特征。
3 大數(shù)據(jù)專業(yè)與其他相關(guān)專業(yè)的異質(zhì)性分析
由于大數(shù)據(jù)專業(yè)主要支撐技術(shù)來源于信息技術(shù),所以在專業(yè)申報(bào)中應(yīng)將該專業(yè)所屬學(xué)科門類及專業(yè)類推薦設(shè)在計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科下,大數(shù)據(jù)專業(yè)與計(jì)算機(jī)學(xué)科下所屬專業(yè)的關(guān)系及區(qū)分度可以概括如下幾點(diǎn)。
?。?)研究對(duì)象的側(cè)重點(diǎn)不同?!按髷?shù)據(jù)科學(xué)與應(yīng)用”專業(yè)研究的核心對(duì)象是“大數(shù)據(jù)”,既不是硬件、軟件理論研究,也不是計(jì)算機(jī)技術(shù)在某個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究或者某一特定計(jì)算機(jī)技術(shù)的理論和應(yīng)用研究,并且“大數(shù)據(jù)”引發(fā)的研究不可能在短時(shí)間完成,“大數(shù)據(jù)”問題研究具備了跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的普適性。除去該專業(yè)所需的計(jì)算機(jī)學(xué)科之外的專業(yè)知識(shí),就計(jì)算機(jī)學(xué)科內(nèi)部而言,該專業(yè)所需知識(shí)在計(jì)算機(jī)學(xué)科的其他專業(yè)都有涉及,但又不被完全包含,所以不便將其歸入現(xiàn)有專業(yè)之中。
?。?)大數(shù)據(jù)科學(xué)素養(yǎng)要求高。該專業(yè)對(duì)學(xué)生在“大數(shù)據(jù)科學(xué)素養(yǎng)”方面有更高的要求,在理論上,強(qiáng)調(diào)學(xué)生有很好的數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的基本功,能夠很好地理解和掌握各種機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法;在實(shí)踐上,強(qiáng)調(diào)學(xué)生具備海量數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)組織與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化的工程實(shí)踐能力,掌握數(shù)據(jù)處理各個(gè)環(huán)節(jié)的基本技能;在理論與實(shí)踐結(jié)合方面,強(qiáng)調(diào)學(xué)生掌握處理“大數(shù)據(jù)”的先進(jìn)技術(shù)和理論,即掌握與云計(jì)算相關(guān)的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)及其生態(tài)系統(tǒng),強(qiáng)調(diào)與數(shù)據(jù)來源緊密相關(guān)的新技術(shù)的融合與互動(dòng),即理解和掌握物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)理關(guān)理論和技術(shù)。
?。?)專業(yè)具備前所未有的復(fù)合性特征。對(duì)大數(shù)據(jù)而言,技術(shù)走在科學(xué)前面。目前的局面是各個(gè)學(xué)科(如生物、醫(yī)療、金融等)的科學(xué)家都以自己為主處理本領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù),各領(lǐng)域的科學(xué)問題還掌握在各學(xué)科的科學(xué)家手里。本專業(yè)的設(shè)置希望從一開始就以培養(yǎng)復(fù)合型人才為目標(biāo),以大數(shù)據(jù)為核心研究對(duì)象,強(qiáng)調(diào)學(xué)生對(duì)專業(yè)領(lǐng)域(經(jīng)濟(jì)、金融、電子商務(wù))數(shù)據(jù)的理解能力,深刻體現(xiàn)技術(shù)為數(shù)據(jù)服務(wù)的思想。
?。?)與統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的區(qū)別。本專業(yè)與統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的最大區(qū)別來自于對(duì)IT技術(shù)的理解和掌握,強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)在獲取、清洗、存儲(chǔ)、處理和展示等各個(gè)環(huán)節(jié)與IT技術(shù)的深度融合,而不僅僅是將IT技術(shù)作為輔助手段;就數(shù)據(jù)處理的種類而言,更重視對(duì)非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)處理的數(shù)據(jù)一般為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))的處理。
(5)與信息管理專業(yè)的區(qū)別。本專業(yè)與信息管理專業(yè)的區(qū)別主要體現(xiàn)在看待數(shù)據(jù)和信息的角度。信息管理主要強(qiáng)調(diào)在理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程的基礎(chǔ)上,通過科學(xué)的分析和設(shè)計(jì)方法,實(shí)現(xiàn)管理信息系統(tǒng),強(qiáng)調(diào)利用計(jì)算機(jī)技術(shù)介入、改造和升級(jí)原有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)?!按髷?shù)據(jù)”相關(guān)理論和技術(shù)更側(cè)重對(duì)數(shù)據(jù)本身的洞察與理解,相對(duì)而言更加獨(dú)立于原有的業(yè)務(wù)系統(tǒng),更專注對(duì)海量、復(fù)雜、多元數(shù)據(jù)的深度分析和處理能力,更依賴于大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和技術(shù),也更好地支撐了物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和發(fā)展。
4 國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)發(fā)展情況及就業(yè)前景分析
4.1大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)發(fā)展情況
由于市場(chǎng)對(duì)大數(shù)據(jù)人才的需求日益激烈,國(guó)外很多大學(xué)開始專門開設(shè)數(shù)據(jù)分析類專業(yè)。美國(guó)USNews排名Top50院校中的哈佛大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)、斯坦福大學(xué)、芝加哥大學(xué)、麻省理工學(xué)院、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等15所高校均開設(shè)了大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)。另外,由于大數(shù)據(jù)在2012—2013年開始興起,人才市場(chǎng)無法迅速培養(yǎng)出大量符合企業(yè)期望的人才,美國(guó)一些公司采取了更現(xiàn)實(shí)的做法:和大學(xué)合作,長(zhǎng)期培養(yǎng)大數(shù)據(jù)專業(yè)人才以及開展相關(guān)研究,比如英特爾就和數(shù)據(jù)學(xué)專業(yè)排名靠前的麻省理工學(xué)院合作,建立了大數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)中心。目前,國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)主要開設(shè)在研究生層次。2014年中國(guó)科學(xué)院大學(xué)開設(shè)首個(gè)“大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用”專業(yè)方向,該專業(yè)面向科研發(fā)展及及產(chǎn)業(yè)實(shí)踐,培養(yǎng)信息技術(shù)與行業(yè)需求結(jié)合的復(fù)合型的大數(shù)據(jù)人才;2014年清華大學(xué)成立數(shù)據(jù)科學(xué)研究院,推出多學(xué)科交叉培養(yǎng)的大數(shù)據(jù)碩士項(xiàng)目;中國(guó)人民大學(xué)也設(shè)立了大數(shù)據(jù)應(yīng)用與云管理、大數(shù)據(jù)與應(yīng)用統(tǒng)計(jì)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用方向以及大數(shù)據(jù)與云計(jì)算研究方向;北京航空航天學(xué)院軟件學(xué)院開設(shè)了大數(shù)據(jù)和云計(jì)算研究方向,并已經(jīng)有畢業(yè)生;另外,上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)、天津大學(xué)、廈門大學(xué)等也在研究生層次建立大數(shù)據(jù)專業(yè)。許多高校同時(shí)也在籌建本科的大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè),西安交通大學(xué)、北京交通大學(xué)等與IBM公司合作啟動(dòng)了大數(shù)據(jù)本科專業(yè)的建設(shè)或者改造現(xiàn)有相關(guān)專業(yè)。針對(duì)當(dāng)前中國(guó)市場(chǎng)急劇擴(kuò)大的大數(shù)據(jù)與分析技能需求和人才缺口,IBM投入1億美元在中國(guó)大學(xué)推行大數(shù)據(jù)教育,并推出“IBMU-100”合作計(jì)劃,在100所高校設(shè)立大數(shù)據(jù)與分析技術(shù)中心,在其中30所高校開設(shè)本科和碩士課程,在5所大學(xué)設(shè)立“卓越中心”。
4.2復(fù)合型人才就業(yè)前景
Glassdoor公司2016年1月發(fā)布的“美國(guó)最好的工作”排名中,數(shù)據(jù)科學(xué)家位居第一,底薪為11.6萬(wàn)美元。通過分析大數(shù)據(jù)人才市場(chǎng)需求、與大數(shù)據(jù)公司研討以及對(duì)業(yè)界的調(diào)研,我們認(rèn)為對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)開設(shè)大數(shù)據(jù)專業(yè)及就業(yè)方向主要有如下三個(gè)方面:
(1)貿(mào)易金融方向大數(shù)據(jù)分析師:主要就業(yè)崗位在供應(yīng)鏈融資公司、P2P信貸征信平臺(tái)、商業(yè)銀行等。
(2)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷方向大數(shù)據(jù)分析師:主要就業(yè)崗位在互聯(lián)網(wǎng)廣告、O2O營(yíng)銷公司、大型網(wǎng)絡(luò)媒體等。
?。?)物流與電子商務(wù)方向大數(shù)據(jù)分析師。主要就業(yè)崗位在電子商務(wù)公司、現(xiàn)代物流公司、第三方支付公司等。學(xué)生職業(yè)生涯成長(zhǎng)目標(biāo)為首席數(shù)據(jù)官(CDO),如圖1所示。
時(shí)代發(fā)展呼吁建立大數(shù)據(jù)專業(yè)人才培養(yǎng)體系,對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)“大數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)申報(bào)經(jīng)歷了通訊評(píng)審、網(wǎng)上公示、專家委員會(huì)會(huì)審等系列程序。教育部學(xué)科發(fā)展與專業(yè)設(shè)置專家委員會(huì)評(píng)議后建議將專業(yè)名稱統(tǒng)一規(guī)范為“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”。我們認(rèn)為這樣更能體現(xiàn)工學(xué)學(xué)士學(xué)位特征。專業(yè)申報(bào)只是我們邁出的第一步,建設(shè)有對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)特色的大數(shù)據(jù)專業(yè),培養(yǎng)受社會(huì)歡迎的、高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)人才,我們深感任重而道遠(yuǎn)。
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2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11