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首頁職業(yè)發(fā)展“百企大數(shù)據(jù)”計劃啟動 商學(xué)院轉(zhuǎn)型在即_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
“百企大數(shù)據(jù)”計劃啟動 商學(xué)院轉(zhuǎn)型在即_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
2015-03-13
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“百企大數(shù)據(jù)”計劃啟動 商學(xué)院轉(zhuǎn)型在即_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)


“如果商學(xué)院的核心課程還只是圍繞會計、營銷和人力資源管理等,那就OUT?,F(xiàn)在,大數(shù)據(jù)、云計算和互聯(lián)網(wǎng)才是商務(wù)。也就是說,整個商學(xué)院的教育所面臨的最大機(jī)會是大數(shù)據(jù)、云計算和互聯(lián)網(wǎng)?!比涨埃瑢ν饨?jīng)貿(mào)大學(xué)國際商學(xué)院院長湯谷良院長對記者直言轉(zhuǎn)型壓力。CDA數(shù)據(jù)分析師是指在互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融、電信、醫(yī)學(xué)、旅游等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)的采集、清洗、處理、分析并能制作業(yè)務(wù)報告、提供決策的新型數(shù)據(jù)分析人才。CDA數(shù)據(jù)分析師覆蓋了國內(nèi)企業(yè)招聘數(shù)據(jù)分析師所要求的所有技能,包括統(tǒng)計知識、軟件應(yīng)用(SPSS/SAS/R等)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、報告撰寫、項目經(jīng)驗等。

  為此,對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)國際商學(xué)院去年加入了IBM U-100計劃,剛剛又與IBM,以及香港中文大學(xué)等眾高校共同推出了“百企大數(shù)據(jù)『A100』”計劃。

  那么,IBM U-100具體是什么樣的計劃?“百企大數(shù)據(jù)『A100』”又是什么樣的行動呢?

  U-100培養(yǎng)大數(shù)據(jù)動手能力

  “U-100”是2014年IBM與教育部簽署的一項合作計劃。即,IBM將向100所中國高校捐贈一系列價值1億美元的大數(shù)據(jù)及分析軟件,幫助高校提高教師和學(xué)生動手應(yīng)用解決問題的能力,并且在這100所高校設(shè)立大數(shù)據(jù)與分析技術(shù)中心;同時,在其中30所高校開設(shè)本科和碩士課程,實施面向未來職業(yè)要求的系統(tǒng)化人才培養(yǎng);另外,選擇5家高校一起協(xié)同創(chuàng)新,打造開放的“卓越中心”。

  截至目前為止,IBM已經(jīng)與中國28所大學(xué)簽署了大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)中心的合同,完成了軟件的捐贈。今年U-100的目標(biāo)是完成60所中國大學(xué)的建設(shè)工作。IBM大學(xué)合作部總經(jīng)理管連先生說:“合作中,IBM不僅僅提供了軟件,還提供整個教學(xué)體系和課程體系,包括幫助學(xué)校培養(yǎng)青年教師骨干隊伍。另外,IBM還正在與教育部、留學(xué)基金委,包括美國的大學(xué)合作伙伴設(shè)計中美之間的高校老師的互派,以及研究生和本科生互相交流的工作?!?/span>

  大數(shù)據(jù)分析和智慧商務(wù)是未來近30年人才需求最大的缺口。U-100的終極目標(biāo)是培養(yǎng)出一些有大數(shù)據(jù)動手能力的學(xué)生,真正滿足行業(yè)需求,解決大數(shù)據(jù)時代的商業(yè)痛點?!岸@就需要在學(xué)生、商學(xué)院和企業(yè)之間建立起一個橋梁,基于企業(yè)現(xiàn)實數(shù)據(jù)和具體項目,幫助學(xué)生獲得商業(yè)實踐的技術(shù)能力。這也是『A100』應(yīng)運而生的動因。”

  『A100』幫助企業(yè)啟動大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用

  『A100』最早是由香港中文大學(xué)劉建南教授發(fā)起。劉教授在香港做過8家銀行的顧客關(guān)系管理系統(tǒng);也是國內(nèi)首家與銀行業(yè)合作進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,建立顧客關(guān)系管理系統(tǒng)的首席專家。因此他也特別注重教學(xué)與企業(yè)實踐的結(jié)合。

  “每一個企業(yè)都有自己的顧客關(guān)系管理系統(tǒng),也都有數(shù)據(jù)儲存,但企業(yè)卻缺乏數(shù)據(jù)方面專業(yè)的分析人士。即使一些大企業(yè)有很好的數(shù)據(jù)分析師,面對一些龐大的數(shù)據(jù),也不知道如何把這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一些基礎(chǔ)、結(jié)構(gòu)化的處理,包括完成孤島數(shù)據(jù)的整合等。另外,企業(yè)還存在著人手的問題?!?/span>

  “面對企業(yè)的數(shù)據(jù)需求,根據(jù)學(xué)科的特點,我們在IBM最先進(jìn)的技術(shù)支持和軟件服務(wù)支持和技術(shù)幫助下,決定聯(lián)合開啟這樣的項目?!眲⒔淌诮榻B,該計劃于2014年9月在香港中文大學(xué)市場學(xué)系開展試點?,F(xiàn)在已有8家不同行業(yè)的香港及國內(nèi)企業(yè)參加,囊括了線上線下數(shù)據(jù)的分析。行業(yè)覆蓋了銀行、電視媒體、快消品牌、大型工廠、餐廳推薦網(wǎng)站、酒店、服裝連鎖店、以及連鎖洗衣店等。

  未來3年,『A100』將發(fā)展至10所大學(xué)的商學(xué)院,前兩年完成30個項目,2017年完成50個項目,最終完成100個企業(yè)支持的項目。

  『A100』聚焦數(shù)據(jù)整合、社交聆聽等五大項目

  接下來,『A100』計劃從大數(shù)據(jù)的趨勢出發(fā),以業(yè)務(wù)為核心,聚焦于五方面企業(yè)項目的研究:

  一、 數(shù)據(jù)整合與處理。國內(nèi)大部分的企業(yè)雖然擁有自己的數(shù)據(jù)系統(tǒng),也積累了相當(dāng)分量的數(shù)據(jù),但是對于數(shù)據(jù)信息的處理仍然存在許多問題?!篈100』計劃將從以下幾個方面入手,幫助企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以及整合:①處理非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。例如,微信文本數(shù)據(jù)以及客戶服務(wù)數(shù)據(jù),它們以文字形式儲存,并不能直接用于數(shù)據(jù)挖掘?!篈100』計劃將會幫助企業(yè)將這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成為更容易處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。②數(shù)據(jù)價值延伸。例如,“地址”數(shù)據(jù),許多企業(yè)僅僅只將其作為個人必要信息的一部分進(jìn)行存儲,卻很少挖掘其價值?!篈100』計劃會將這些地址信息延伸,將其與所在位置的收入水平匹配,并以此作為細(xì)分客戶的一個參考指標(biāo),從而深挖這一類數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。 ③整合數(shù)據(jù)。企業(yè)收集數(shù)據(jù)都是以分散獨立的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲采集工作,如果直接用于數(shù)據(jù)挖掘,則不能提供360度全方位的數(shù)據(jù)洞察?!篈100』計劃將會提供數(shù)據(jù)整合方案,提供最優(yōu)的關(guān)鍵屬性來進(jìn)行數(shù)據(jù)整合,以便進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)考察。

  二、 數(shù)據(jù)庫挖掘。將處理好的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,找出最具有使用價值的變量屬性,例如客戶信息,銷售信息以及會員信息等,建立數(shù)據(jù)分析模型,并進(jìn)行數(shù)據(jù)驗證,得出最優(yōu)解釋模型,從而用數(shù)據(jù)的眼光去深入了解商業(yè)運行中各個環(huán)節(jié)對于營銷效率的影響。

  三、 市場決策支持系統(tǒng)與產(chǎn)品推薦系統(tǒng)。根據(jù)之前所構(gòu)建出的最優(yōu)模型,優(yōu)化市場決策體系,并搭建產(chǎn)品推薦系統(tǒng)。主要針對兩個方面:①對于線下產(chǎn)品,根據(jù)模型的運算,對于每一個細(xì)分市場,在最適合的時間最適合的地點向最適合的顧客推送最適合的產(chǎn)品。②對于線上服務(wù),根據(jù)過往瀏覽歷史及購買記錄,推送最適合的活動和優(yōu)惠,利用“黃金10秒”緊緊抓住顧客的注意力,提高營銷成功率。

  四、 社交聆聽。利用文本挖掘技術(shù),對電商平臺以及社交媒體的評論數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘,以找出顧客對于企業(yè)的真實反饋,幫助企業(yè)提升競爭力。{CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)}社交聆聽將主要針對評論語段進(jìn)行分解,通過解析句子的關(guān)鍵詞詞性,與句式匹配的方式,來判斷是否提及關(guān)鍵詞,并對關(guān)鍵詞進(jìn)行情感極性判斷,并偵測情感極性出現(xiàn)原因,最后,通過人工數(shù)據(jù)驗證的形式,評測文本挖掘的準(zhǔn)確率。通過多次迭代,最終提升準(zhǔn)確率到合適的水平。

  五、 聲音挖掘。利用聲音匹配技術(shù),通過對訓(xùn)練樣本的采集與豐富,構(gòu)建聲音轉(zhuǎn)換模型,將聲音數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)化為文本數(shù)據(jù)。之后,再使用文本挖掘的技術(shù)處理,結(jié)合一般數(shù)據(jù)分析的方法,構(gòu)建出相關(guān)的營銷模型。這種分析主要適用于電話客服等。文章來源:CDA數(shù)據(jù)分析師官網(wǎng)

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