
就在幾年之前數(shù)據(jù)分析科學(xué)還依舊局限于研究領(lǐng)域,得益于這些研究者們的貢獻(xiàn),現(xiàn)在大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了潮流,人們正爭先恐后地進(jìn)入該領(lǐng)域。
從今年年初到現(xiàn)在,幾乎所有的CEO,CIO,CDO,CMO,SVP,CCVP都在試圖解答這個(gè)無解的問題,尋找未來面臨的問題的解決方案。這些典型的問題包括如下。
如果讓我的公司華麗地進(jìn)行革新?
如果將自己的服務(wù)和產(chǎn)品打入市場?
如何讓員工轉(zhuǎn)變原有觀念,接受根據(jù)有洞察力和創(chuàng)造力的數(shù)據(jù)分析理念?
如果數(shù)據(jù)分析能力還不夠成熟的情況下,如何做出漂亮的產(chǎn)品?
對于政府主導(dǎo)的項(xiàng)目,我們該如何推動(dòng)社會(huì)的發(fā)展,比如通過數(shù)據(jù)分析來減少犯罪率。
舉個(gè)例子:如果你在石油部門工作,試想下如何才能提高石油的產(chǎn)量?因?yàn)橄冗M(jìn)的科技以及商業(yè)利益的驅(qū)使已經(jīng)加速了資源的消耗,我們不得不采用比較困難的方法,比如采集深海石油或者巖石層的石油,對于地質(zhì)勘探這個(gè)問題我就不再班門弄斧了,WAZ和NATS能提供更多有價(jià)值的數(shù)據(jù)。試想一下如果你擁有一雙發(fā)現(xiàn)黃金的眼睛,這會(huì)意味著什么?
沒有任何一個(gè)行業(yè)可以說自己和數(shù)據(jù)完全無關(guān),隨著產(chǎn)生和獲取數(shù)據(jù)的途徑越來越多,有遠(yuǎn)見和智慧的公司機(jī)構(gòu)已經(jīng)意識到了數(shù)據(jù)分析能力的重要性,以至于各種CXO們?yōu)檫@些問題寢食難安。
先來了解下什么是數(shù)據(jù)學(xué)&數(shù)據(jù)分析師
維基百科的定義是這樣的:
維基百科:什么是數(shù)據(jù)學(xué)? 數(shù)據(jù)學(xué)是從數(shù)據(jù)中獲取信息的科學(xué),它包括了很多組成要素,依托于各個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)和理論,其中包括信號分析,數(shù)學(xué),概率論,機(jī)器學(xué)習(xí),統(tǒng)計(jì)學(xué),計(jì)算機(jī)編程,數(shù)據(jù)工程,模式識別,數(shù)據(jù)可視化,不確定模型,數(shù)據(jù)倉庫和用于分析數(shù)據(jù)和開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的高性能運(yùn)算技術(shù)。數(shù)據(jù)學(xué)并不局限于單純大數(shù)據(jù)而已,盡管大數(shù)據(jù)是其重要的組成部分。
那么什么是數(shù)據(jù)分析師?
什么是數(shù)據(jù)分析師?數(shù)據(jù)分析的從業(yè)者稱為數(shù)據(jù)分析師。數(shù)據(jù)分析需要專業(yè)的知識背景,數(shù)據(jù)分析工作需要具備的能力包括數(shù)學(xué),概率學(xué),計(jì)算機(jī)學(xué),盡管他們未必要擁有這些領(lǐng)域的學(xué)位證書。不過通常數(shù)據(jù)分析師們只擅長其中某個(gè)領(lǐng)域,所以數(shù)據(jù)分析工作通常需要一個(gè)團(tuán)隊(duì)來完成,這個(gè)團(tuán)隊(duì)中人們各司其職,相互協(xié)助和合作。
為什么數(shù)據(jù)分析如此重要?為什么是現(xiàn)在?
現(xiàn)在結(jié)束上面無聊的概念部分,讓我們來探討下為什么這個(gè)詞,當(dāng)今社會(huì)究竟發(fā)生了什么?
我曾經(jīng)和我之前的一個(gè)合伙人有過一次有趣的談話,我們探討了咨詢行業(yè)為什么變化如此之大的問題。你們可能并沒有注意到Booz,Monitor Group這些老牌咨詢公司已經(jīng)被其傳統(tǒng)的運(yùn)作方式拖垮了,如果不去改變傳統(tǒng)的運(yùn)作模式,會(huì)有越來越多的公司陷入同樣的麻煩之中。
他們面臨的問題在于“基于固有模式的咨詢服務(wù)”,如果你是相關(guān)行業(yè)的從業(yè)者,肯定知道我說的是什么意思。但越來越多的客戶更加關(guān)心的問題是“如果”,他們不再關(guān)心你的長篇大論,因?yàn)樗麄冏约壕涂梢酝瓿蛇@些事情。
現(xiàn)在的客戶遠(yuǎn)比你想象的NB的多,他們會(huì)在找到你之前自己查找搜集和處理相關(guān)資料。他們真正需要的是專業(yè)的,具有遠(yuǎn)見和說服力的具有預(yù)測性的建議。如果你不能提供這樣的服務(wù),那么你就出局了。
企業(yè)數(shù)據(jù)管理服務(wù)領(lǐng)域同樣面臨著相同的挑戰(zhàn),我們正從單純的“描述性或者因果分析”以及“請告訴我將會(huì)發(fā)生什么”的模式轉(zhuǎn)變到“有預(yù)測性的,相關(guān)和全面的如果-那么模式?!?br />
現(xiàn)在我們已經(jīng)正式開始步入大數(shù)據(jù)時(shí)代,兩個(gè)重要因素正促進(jìn)這種改變。其一,各領(lǐng)域產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)已經(jīng)可以為我們所用,其二,基礎(chǔ)設(shè)施(IaaS)的巨大發(fā)展,而這些改變在以前是不可想象的。
這些改變促進(jìn)了物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展——通過基于地理位置的通訊,實(shí)時(shí)定位以及嵌入式傳感器將原本簡單的物體變得具有智慧。下面這幅圖展示了我想表達(dá)的內(nèi)容,看看你的公司正處在哪一階段?
總結(jié)
當(dāng)今社會(huì)產(chǎn)生的巨大個(gè)人數(shù)據(jù)將是一個(gè)重大的商業(yè)機(jī)遇,不論去分析交易記錄去規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)或者預(yù)測用戶的行為來制定用戶推廣計(jì)劃,你要做的不僅僅是建設(shè)一個(gè)看起來很酷的平臺(tái),你更需要組件一支NB的隊(duì)伍和詳細(xì)的計(jì)劃。
不要再單一通過數(shù)據(jù)分析來進(jìn)行歸納總結(jié)來制定商業(yè)計(jì)劃書,我們還需要關(guān)注數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合,因?yàn)樗麄兛梢越o我們帶來海量數(shù)據(jù)背后巨大的價(jià)值。它可以幫助你解決更高層次的問題并帶給你前所未有的的商業(yè)價(jià)值。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(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 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(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)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10