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    Day06-数据分析在各行各业的应用与数据思维

    数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词,而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展,成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”,来收集用户行为画像,对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的,数据丰富的公司,尤其是那些会有严格监管的大型公司,多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动,来引导企业进行更快速的成长, 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业

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    【系列文】数据分析在保险行业的运用

    数据分析在保险行业的运用 由于客户的价值我们可能直接无法得到,这可能需要通过客户的属性信息或行为信息来判断。所以通过客户数据来判断客户价值,进行客户价值管理是未来的趋势,而数据分析就是这一方法的重要技术手段。现在数据分析可以说在商业中的应用越来越广泛,尤其是在互联网、通讯、金融、零售业中的应用,自上世纪数据分析技术在美国应用以来,现在已推广到全世界更多的行业之中。上世纪90年代末数据分析这一概念随着沃尔玛啤酒与尿布的典型案例来到中国来。那么数据分析技术在国内应用如何呢?在保险行业的应用又会如何呢? 一、数据

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    求职 | 想转行数据科学,收好岗位选择指南与技能图谱分析!

    在大数据和人工智能行业,有众多与数据相关的岗位,名目繁多:数据分析师、数据产品经理、数据挖掘工程师、大数据工程师、数据开发工程师、机器学习工程师、算法工程师、NLP算法工程师、数据科学家等等。很多应届生或准备转行的朋友面对如此多的岗位名称,都会傻傻分不清楚。本文将这些数据相关的职位分为三类:数据分析师、大数据工程师和算法工程师,并从工作内容和技能要求来做一下分析,帮助新入行朋友选择适合自己的岗位。这里我暂且不谈最顶级的数据科学家,这部分人均为名校博士,全世界可能只有几千个,他们可以轻轻松松年薪百万,是整个食物链的最顶层。他们不需要找工作,都是工作在找他们。

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