数据正在当下出现爆发增长。采用现有的服务器+硬盘存储的传统模式，其计算能力和存储空间无法满足未来对数据的需求。...未来能够支撑起如人脸检测与识别等大数据应用的是数据分析和弹性计算能力，需要强大的计算和存储能力搭建大数据分析平台。 ?...它的出现，可以为各行各业产生的大数据提供精准分析和弹性计算能力，为未来人们工作和生活提供实际价值。云计算有能力将未来世界提前带到今天。”业内人士是说。...云计算的出现，可以为各行业大数据提供精准分析和弹性计算能力，输出有实际价值的信息，帮助人们提升工作和生活效率。 例如目前的"金融云"市场，主要出现了两个发展方向。...人们既是数据的产生者，更在云计算数据处理平台支撑下，成为受益者。加速互联网+时代发展进程，将美好的未来提前带到今天实现。
现在，一些经营数据的巨头引发了类似担忧，这些数据将成为数字时代的石油。 目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。...作为数据科学领域的从业者来说，对于数据的需求更为强烈。 本次整理了一些NBA、社交网络、图像、语音、文本、时间序列、人文历史、金融等领域的免费和开源的数据集资源。（从正文带蓝色下划线链接自取）。...数据集 一、NBA球员数据集: ?...1、CMU语音识别数据库。 http://www.speech.cs.cmu.edu/databases/ 2、对音乐分析的数据集。...2、一个包含许多“开放”社交网络分析数据集的可访问库的站点。 http://ww31.growmeme.com/overview ? 3、斯坦福大型网络数据集收集。
当你在选择行业发展的时候，可以从下面的网站找到目标行业的分析报告，对于个人把握未来发展机会有帮助。...艾瑞研究-艾瑞网：http://report.iresearch.cn Talkingdata：http://mi.talkingdata.com 199IT互联网数据中心：http://www.199it.com...www.dotour.cn 艾瑞指数(包括了移动App TOP 1000 月度活跃和日活跃等指数)： http://data.iresearch.com.cn/iRIndex.shtml 不仅要能找到行业分析报告...，还要能看懂才行，所以你还需要学习下面内容： 1.什么时候需要做行业分析？...2.如何做行业分析？ 3.案例学习 4.在工作中如何应用？ 5.在生活中如何应用？ 6.在哪能找到行业报告？ 分析方法：如何将复杂问题变简单www.zhihu.com
所以互联网产品运营人员需要非常好的数据意识，至少要知道如何和数据分析和数据挖掘人员合作来实现运营手段最优化。...大数据驱动健康互联网+：随着互联网健康领域的发展，我们相信未来几年将可以实现通过各种可穿戴设备，收集人体生理数据，并上传到互联网云端，利用大数据技术进行分析和处理，将结果与医生或者用户同步，给出诊断或建议...大数据技术的应用将有利于个性化教育的发展，如通过学生做习题的数据进行诊断，分析出学生在学习过程中哪些方面掌握程度还不够，然后基于学习的薄弱处进行相关的学习材料推送，并进行相关的任务训练，提高学习效率。...“互联网+”是企业在当前发展趋势“升级换代”的必经之路，也是各行业发展的必要选择。在当今中国经济快速发展的关键时段，互联网成为重要的驱动力，互联网+成为中国创新和中国各行各业创业的最大“风口”。...傅志华先生现就职于某美国上市互联网公司大数据中心，同时任中国信息协会大数据分会理事和中国互联网协会数据分析研究组专家。
数据本身是没有价值，数据只有和行业相结合才能产生价值。...微信公众号ID | datayuancn 数据本身是没有价值，数据只有和行业相结合才能产生价值。...现阶段大数据利用已经走过了最初的探索期，各行各业在利用大数据方面发展出了新思路，大数据正在和更多的行业结合，也正在创造一番新的经济景象。...，包括大数据生产、大数据营销、大数据评估3个方面。...电视媒体应视大数据为重要资产和生产资料，大数据的处理技术、数据的可视化叙事等可以把电视媒体传播的范围和创造性提升到新的水平。基于大数据的媒体内容生产是未来媒体的趋势之一。
预计区块链在各行业的应用，将以第二种模式为主。 区块链具有五大核心属性，即：交易属性(价值属性)、存证属性、信任属性、智能属性、 溯源属性。...如上核心属性与行业的需求相结合，解决行业痛点问题，成为了区块链在各行业 应用的商业模式。
导语 数据分析的工作量庞大复杂，这对企业、公司和政府的影响也很大，因此对数据科学家的需求日益增长。数据科学家有着一份很好的工作前景，具有吸引人的薪酬。数据科学家被称之为2017年最好的工作之一。...你准备好步入蓬勃发展的大数据的职业生涯了吗?这个对数据科学家职位的研究就是一个很好的开始。 什么是数据科学家?如果你有分析数学的天赋，为什么不考虑成为一名数据科学家呢?成为一名数据科学家需要做些什么?...所有这些行为都会频繁地、大规模地获取数据。你使用技术的方式，以及在日常生活中的活动创造了一种模式。这种模式可以被采取和匹配到其他用户的模式，并进行分析。那么是谁在分析数据以识别模式?...而且在数据不断涌入的情况下，它们永远不会停止发展。 数据分析的工作量庞大复杂，这对企业、公司和政府的影响也很大，因此对数据科学家的需求日益增长。数据科学家有着一份很好的工作前景，具有吸引人的薪酬。...以下进行一下分析：首先，这些数据来自目前从事数据科学家职业的1001名工作人员的LinkedIn简介。
这个问题没有统一的标准答案。因为NPS分数没有绝对的高低之分，不同行业之间标准不一。比如，根据Temkin Group——知名的体验研究机构于2018年的调查...
知乎上有一问题 ”什么是商业模式“，下边有70个答案，简单翻了一下都写的特复杂，从 ”波特五力“ 讲到 商业计划书，就差告诉你火箭是怎么制造的。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
人工智能赋能各行业人工智能终端无限可期 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等...人工智能赋能各行业智能化发展 疫情当下，人工智能如何科技抗疫 在今年新冠疫情爆发事件中，人工智能的应用渗透及价值重点体现在“医疗”、“防控”、“非接触”三方面。...传统的排查和管理方式，不管是逐一上门寻访还是挨个打电话询问，都存在低效、耗时长、数据分析难度大、错漏多等问题。...； ③ 利用人工智能强大的计算能力，通过旅客的行程信息来分析疾病可能的传播路径，为政府防控措施决策提供参考； ④ 以 “健康码”、“绿码”作为个人出入通行的电子凭证，为各地人员通行、跨区互认、企业复工复产提供决策参考...； ⑤ 利用人工智能技术对疫情信息进行智能化分析，预测疫情发展趋势，可以提升政府疫情防控效能。
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。...从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。 先来看一个方差分析的应用场景。
，即对比、细分、溯源，也被数据分析的三板斧，支撑数据分析的核心应用，具体来说： [数据分析三板斧] 对比：成对地比较。...在分析数据时，增加分析的维度，改变看待问题的视角，能够在更细分的级别上分析数据，洞察到更多的知识，增加数据分析的深度。...三、数据『溯源』 溯源，就是到细节数据中去，查看原始数据，反思用户的行为。在做数据分析时，一定要明白你分析得数据是二手的，还是一手的。...[数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据，包含的内容最丰富，但数据可能不规范。...二手数据是经过处理的，甚至是分析之后的数据，这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的，由此得出的分析结果也可能有失公允。
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Pandas则是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。它提供了数据清洗、数据转换、数据处理等一系列功能，使数据分析变得更加简单高效。...在医疗研究中，Python数据分析模块可以帮助我们分析病人的医疗数据、基因数据等，从而推动医学的进步。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
前言 大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背景下显得尤为重要。随着大数据技术的广泛应用，企业、政府以及个人都在不断地产生、收集和分析海量数据。...然而，这些数据的利用也带来了诸多伦理风险，如隐私泄露、数据滥用、算法偏见等。因此，对大数据伦理风险进行深入分析，并采取相应的防范措施，对于保障数据安全、维护社会公平正义具有重要意义。...首先，大数据的收集和处理过程中存在着隐私泄露的风险。在未经用户同意的情况下，部分企业和机构可能会收集用户的个人信息，如浏览记录、购物习惯等，进而进行精准营销或数据分析。...一些机构可能会利用手中的大数据资源，对用户进行过度分析或不当利用，如歧视性定价、不公平竞争等。这种滥用数据的行为不仅违反了市场公平竞争的原则，也损害了消费者的权益。...在对大数据多源数据进行综合分析,可以挖掘出更多的个人信息,加剧了个人信息泄露的风险。"匿名化”的可信度? 大数据技技术安全漏洞,导致数据泄露、伪造和失真等问题。
相信很多朋友们都接触过数据分析，如何写一份数据分析报告？！
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。...本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。...ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。...其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。...（3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。
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