“百企大數(shù)據(jù)”計(jì)劃啟動(dòng) 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(huì)計(jì)、營(yíng)銷(xiāo)和人力資源管理等，那就OUT?，F(xiàn)在，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和互聯(lián)網(wǎng)才是商務(wù)。也就是說(shuō)，整個(gè)商學(xué)院的教育所面臨的最大機(jī)會(huì)是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和互聯(lián)網(wǎng)?！比涨埃瑢?duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)國(guó)際商學(xué)院院長(zhǎng)湯谷良院長(zhǎng)對(duì)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(zhuān)門(mén)從事數(shù)據(jù)的采集、清洗、處理、分析并能制作業(yè)務(wù)報(bào)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(guó)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(jì)知識(shí)、軟件應(yīng)用（SPSS/SAS/R等）、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)、報(bào)告撰寫(xiě)、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)等。

　　為此，對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)國(guó)際商學(xué)院去年加入了IBM U-100計(jì)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(jì)劃。

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

　　U-100培養(yǎng)大數(shù)據(jù)動(dòng)手能力

　　“U-100”是2014年IBM與教育部簽署的一項(xiàng)合作計(jì)劃。即，IBM將向100所中國(guó)高校捐贈(zèng)一系列價(jià)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(dòng)手應(yīng)用解決問(wèn)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(shí)，在其中30所高校開(kāi)設(shè)本科和碩士課程，實(shí)施面向未來(lái)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(kāi)放的“卓越中心”。

　　截至目前為止，IBM已經(jīng)與中國(guó)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(zèng)。今年U-100的目標(biāo)是完成60所中國(guó)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(shuō)：“合作中，IBM不僅僅提供了軟件，還提供整個(gè)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(duì)伍。另外，IBM還正在與教育部、留學(xué)基金委，包括美國(guó)的大學(xué)合作伙伴設(shè)計(jì)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(lái)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(dòng)手能力的學(xué)生，真正滿足行業(yè)需求，解決大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)痛點(diǎn)?！岸@就需要在學(xué)生、商學(xué)院和企業(yè)之間建立起一個(gè)橋梁，基于企業(yè)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)和具體項(xiàng)目，幫助學(xué)生獲得商業(yè)實(shí)踐的技術(shù)能力。這也是『A100』應(yīng)運(yùn)而生的動(dòng)因?！?/span>

　　『A100』幫助企業(yè)啟動(dòng)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(guò)8家銀行的顧客關(guān)系管理系統(tǒng);也是國(guó)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(zhuān)家。因此他也特別注重教學(xué)與企業(yè)實(shí)踐的結(jié)合。

　　“每一個(gè)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(chǔ)存，但企業(yè)卻缺乏數(shù)據(jù)方面專(zhuān)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(duì)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(wèn)題?！?/span>

　　“面對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)需求，根據(jù)學(xué)科的特點(diǎn)，我們?cè)贗BM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(kāi)啟這樣的項(xiàng)目。”劉教授介紹，該計(jì)劃于2014年9月在香港中文大學(xué)市場(chǎng)學(xué)系開(kāi)展試點(diǎn)。現(xiàn)在已有8家不同行業(yè)的香港及國(guó)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(lái)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(gè)項(xiàng)目，2017年完成50個(gè)項(xiàng)目，最終完成100個(gè)企業(yè)支持的項(xiàng)目。

　　『A100』聚焦數(shù)據(jù)整合、社交聆聽(tīng)等五大項(xiàng)目

　　接下來(lái)，『A100』計(jì)劃從大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)出發(fā)，以業(yè)務(wù)為核心，聚焦于五方面企業(yè)項(xiàng)目的研究：

　　一、 數(shù)據(jù)整合與處理。國(guó)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(duì)于數(shù)據(jù)信息的處理仍然存在許多問(wèn)題?！篈100』計(jì)劃將從以下幾個(gè)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(chǔ)存，并不能直接用于數(shù)據(jù)挖掘?！篈100』計(jì)劃將會(huì)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(jià)值延伸。例如，“地址”數(shù)據(jù)，許多企業(yè)僅僅只將其作為個(gè)人必要信息的一部分進(jìn)行存儲(chǔ)，卻很少挖掘其價(jià)值?！篈100』計(jì)劃會(huì)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(gè)參考指標(biāo)，從而深挖這一類(lèi)數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。 ③整合數(shù)據(jù)。企業(yè)收集數(shù)據(jù)都是以分散獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)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(jì)劃將會(huì)提供數(shù)據(jù)整合方案，提供最優(yōu)的關(guān)鍵屬性來(lái)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(kù)挖掘。將處理好的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，找出最具有使用價(jià)值的變量屬性，例如客戶信息，銷(xiāo)售信息以及會(huì)員信息等，建立數(shù)據(jù)分析模型，并進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)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(yùn)行中各個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)于營(yíng)銷(xiāo)效率的影響。

　　三、 市場(chǎng)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(chǎng)決策體系，并搭建產(chǎn)品推薦系統(tǒng)。主要針對(duì)兩個(gè)方面：①對(duì)于線下產(chǎn)品，根據(jù)模型的運(yùn)算，對(duì)于每一個(gè)細(xì)分市場(chǎng)，在最適合的時(shí)間最適合的地點(diǎn)向最適合的顧客推送最適合的產(chǎn)品。②對(duì)于線上服務(wù)，根據(jù)過(guò)往瀏覽歷史及購(gòu)買(mǎi)記錄，推送最適合的活動(dòng)和優(yōu)惠，利用“黃金10秒”緊緊抓住顧客的注意力，提高營(yíng)銷(xiāo)成功率。

　　四、 社交聆聽(tīng)。利用文本挖掘技術(shù)，對(duì)電商平臺(tái)以及社交媒體的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，以找出顧客對(duì)于企業(yè)的真實(shí)反饋，幫助企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力。{CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)}社交聆聽(tīng)將主要針對(duì)評(píng)論語(yǔ)段進(jìn)行分解，通過(guò)解析句子的關(guān)鍵詞詞性，與句式匹配的方式，來(lái)判斷是否提及關(guān)鍵詞，并對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行情感極性判斷，并偵測(cè)情感極性出現(xiàn)原因，最后，通過(guò)人工數(shù)據(jù)驗(yàn)證的形式，評(píng)測(cè)文本挖掘的準(zhǔn)確率。通過(guò)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(guò)對(duì)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(yíng)銷(xiāo)模型。這種分析主要適用于電話客服等。文章來(lái)源：CDA數(shù)據(jù)分析師官網(wǎng)