人们对大数据兴趣激增，数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率，提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。例如联邦快递在过去几年里就已经靠内部的专业数据分析团队强化了收入、减少了成本，从而创造并保持了竞争优势。沃尔玛能成为全球最大、最成功的零售商，也和它强大的数据分析能力密不可分。 不过，组建数据分析团队并非易事。首先，许多公司内部缺乏相关的知识与经验，无法组建数据分析团队。另外，数据分析专业人士的市场需求也日益增加。《财富》杂志最近报道，“根据对人才市场的统
人们对大数据兴趣激增，数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率，提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。例如联邦快递在过去几年里就已经靠内部的专业数据分
人们对大数据兴趣激增，数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率，提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。例如联邦快递在过去几年里就已经靠内部的专业数据分析团队强化了收入、减少了成本，从而创造并保持了竞争优势。沃尔玛能成为全球最大、最成功的零售商，也和它强大的数据分析能力密不可分。 不过，组建数据分析团队并非易事。首先，许多公司内部缺乏相关的知识与经验，无法组建数据分析团队。另外，数据分析专业人士的市场需求也日益增加。《财富》杂志最近报道，“根据对人才市场的
无论是数据分析的新手还是老鸟，都需要对大数据引发的数据分析职业革命做好充分的准备，以下是Information Week根据一次大数据企业应用调查总结的大数据分析职业十大趋势： 一、薪酬持续增长 BI
“企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。
来源：搜狐科技 每一个做过调研的人，都会惊讶于中美两国在大数据分析理念和客户心态上的巨大差别。 “企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。 目前，国内的企业级客户在进行大数据分析时，仍以分析结构化数据为主，而对于内涵丰富的非结构化数据，市面上并没有有效的工具进行分析。 同时，在进行结构化数据分析时，仍采用了“招标＋外包”的传统模式，即
与大数据概念知名度和企业热情形成对比的是：大数据正面临全球性的人才荒。企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求正在超过传统的商业智能和信息管理人才。 无论是数据分析的新手还是老鸟，都需要对大数
数据分析与我们的生活越来越密切相关，且不提铺天盖地的大数据吹捧潮，就连央视报道，近来也开始用数据说话了。数据分析的商业价值到底在哪里？改善质量也好，降低成本也好，发现新客户也好，都是锦上添花。生存困境中的人，是不会有艺术创作的闲情雅致的，这或许解释了为什么大多数中国制造业企业谈起数据分析来都是雷声大雨点小。 实际上，数据分析的价值远远不只是改善。Tesla，来自加州的一个初创企业，将大量数据分析运用创新与研发中，不仅仅解决了自身的生存问题，更为人类开创了一个新纪元。 Tesla开创的新纪元 全球汽车业巨
当大数据已然成为一种时尚时，话题的热点已经不再是大数据概念和定义，而是集中在大数据的应用。大多数企业老板已经明白什么是大数据，开始关心数据如何与业务结合，提升企业盈利能力。西安弈聪信息技术有限公司（简称:弈聪软件）CEO卓建超认为,大数据确实已经并继续引起行业变革，对供应链和生产营销甚至组织架构等都产生了影响，但是从企业经营者的角度考虑，只不过是面对一种技术的应变，是方法和游戏规则的改变，但是这并没有对其经营管理上的认知产生改变。
因此一般来说，销售、客服、商务、文案等一线人员，转行比较难。总部的运营、产品、开发等人员，转行难度相对较小。
人工智能是无所不在的 – 我们曾经认为的未来科技将很快渗透到所有生命领域。那么它将如何影响商业和整个世界？在他的着作“ 人工智能超级大国”中，李开复是一位杰出的中国IT投资人，拥有谷歌，苹果和微软的执行背景，他讲述了四波人工智能，他们现在和未来的用例。
编译 T客汇 Felix 云端HR的优势 图5 SaaS应用在HR系统中带来的好处 来源： ISG，2017 尽管看起来节省成本是SaaS的最大好处，不过实际上应用SaaS方案会让用户花费更多，IS
提问： 现在PM动不动就拿数据说话，找RD跑数据，有些数据是肯定必要的，有些数据是可要可不要的，比如对于某项目,PM凭经验可说4级以上的用户可xxx，这时候会有人跳出来问，为什么不是3级、5级？拿出数据来。 实际上真看了数据又能看出什么呢？看完后无非是再次验证了4级，而且看了数据后主管判断还是PM来下的。 再比如有的功能是肯定要上的，但领导会说，调研一下有没有必要，评估数据搞半个月，评估的结果是：可做。 实际上，该功能整个平台的用户都希望做，是没有必要耗费人力评估的，只要做就可以了。 很多数据和评估是必
看到这篇文章，感觉对数据分析一些点总结蛮好的，分享给大家。数据分析要产生真正的价值，或者说要让业务方，管理层感觉到真正的价值，其实需要非常多的东西：
导读：只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，本文为你一一道来数据分析岗的功能目的，以及组建方式，干货满满，诚意推荐！ 数据分析行业现在大热，只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，还有更多的创业者更是不知道是否应该去组建一支数据分析团队，在什么时机组建？又以何种方式组建？本文为你一一道来。干货满满，诚意推荐！ 这篇文章的作者是 Instacart数据分析副总裁 Jeremy Stanly
导读：只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，本文为你一一道来数据分析岗的功能目的，以及组建方式，干货满满，诚意推荐！ 数据分析行业现在大热，只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，还有更多的创业者更是不知道是否应该去组建一支数据分析团队，在什么时机组建？又以何种方式组建？本文为你一一道来。干货满满，诚意推荐！ 这篇文章的作者是 Instacart数据分析副总裁 Jeremy Stanly 以
数据猿导读 随着金融结构的业务发展，呼叫中心的规模与日俱增，国内超过千席的呼叫中心不乏少数，银行呼叫中心语音数据体量巨大，是典型的非结构化“大数据”。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”
【大数据国家档案】 国名：印度 数据开放计划：一站式政府数据门户网站data.gov.in 大数据国家战略：未知，提出到2020年跻身全球五大科技强国的美好蓝图. 发布时间：未知 主导机构：印度联邦内阁、印度通信与信息技术部 核心内容：印度政府将2010-2020年作为“创新十年”，并组建了国家创新委员会，提出了到2020年跻身全球五大科技强国的美好蓝图。印度将加强科学、技术与创新之间的协同，使之全方位融入社会经济进程。 涉及部门：印度联邦内阁、印度通信与信息技术部、印度全国软件和服务业公司协会
摘要总结：本文介绍了圣诞老人如何利用物联网、大数据和智能设备提高礼物派发效率，完善客户服务的技术实现。
在任何一个领域中都会不断出现新技术及新模式等，互联网这个高速发展及快速更新的领域必然也不例外。诸如近年来被大家广泛讨论的话题，诸如移动互联网、O2O、物联网、大数据、云计算等等，都是属于一些新兴的技术或者模式。 以上不管哪一个词都代表着一门非常时髦的技术或者模式，这些东西似乎被从事互联网行业的人都拿来通用，不为别的就是为了包装一下自己，让自己显得专业。这里我想跟大家分享的就是当下被大家追捧的大数据。 之所以拿出这个严肃的问题来跟大家讨论，是因为在前不久我朋友公司接受了一个互联网外包公司的服务。他的公司就
关于数据分析，避免6个错误 1.走得太快，没空回头看路 初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。 2.你没有记录足够的数据 光给你的团队看呈现总结出来的数据是没有用的。如果没有精确到日乃至小时的变化明细，你无法分析出来数据变化背后看不见的手。如果只是粗放的，断续的统计，没有人可以解
我的公司是否需要独立的数据团队? 我该何时、怎么样建设自己的数据团队? 数据团队的价值如何衡量? 针对这些业内普遍存在的数据团队建设问题，7月11日下午，大数据文摘联合清华数据科学研究院，在清华大学校
初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。
【编者按】很多人都在谈论大数据，不谈大数据好像跟不上时代，但是很多人没有任何实践就开始抛出一个结论，然后又有一大群人开始追随这个结论。大数据不是任何人都能去做的，能拥有大数据的也只是互联网中少数的巨头公司，因此空谈大数据只是浪费时间与精力。然而不管我们的团队有多么小哪怕是一个人都不能少了大数据的思维，毕竟它是未来的一个趋势，或多或少都能帮助我们实现一些价值的。 以下为原文： 在任何一个领域中都会不断出现新技术及新模式等，互联网这个高速发展及快速更新的领域必然也不例外。诸如近年来被大家广泛讨论的话题，诸如移动
大海：其实Power BI属于敏捷BI工具中的一个，敏捷BI也就是自助式BI，即业务人员自己就可以用来做数据的整合、整理和分析，并且能出来很好的图表效果，而不需要专业的IT人员介入，所以是“自助”的。
大海：其实Power BI属于敏捷BI工具中的一个，敏捷BI也就是自助式BI，即业务人员可以自己就可以用来做数据的整合、整理和分析，并且能出来很好的图表效果，而不需要专业的IT人员介入，所以是“自助”的，而且也因为不需要太多IT专业人员的参与，所以从自己有分析想法和需求到做出结果的过程很快，所以说非常“敏捷”。
近年来，行业数据量不断增大。不论是深耕互联网行业的零售企业，还是为智能应用提供技术支撑、营销服务的数字运营商，亦或是具备雄厚技术实力并致力于数字化转型的传统行业，都纷纷组建了数据团队。
在2015年，行业研究显示，88%的企业在使用某种云技术。尽管如此，仍然有很多种方法可以利用还没有被广大企业开发的云。下面就是其中10种方法。 1、应用开发和测试 通过将应用开发和测试活动外包到云中，一些大公司已经可以推迟甚至取消他们自己数据中心内昂贵的硬件升级。方法是在云上按需地、租赁的基础设施中进行应用开发和测试，然后在应用可以安装在生产环境中的时候导入这些应用。 2、用于灾难恢复的备份选择 大公司必须有资源在全球设置多个数据中心用于灾难恢复和故障转移。但是大多数中小企业却做不到这一点。即使你的数据中心
(转自新华网。原题：直击RSA2017现场热点 国舜预测网络安全四大发展趋势） 信息安全峰会RSA Conference日前在美国旧金山闭幕。2017网络安全发展啥趋势？以下为热点话题： 一、人工智能分析将成网络安全未来创新方向 安全数据分析依旧是今年大会的主题，值得注意的是，安全分析已经从去年的大数据分析演变进化为行为分析、人工智能分析，这是今年的一个重大变化，也将是网络安全未来的创新方向。 二、现有安全与开发或将颠覆 DevSecOps是本次大会的一大主题词，从运维延伸至开发阶段的全生命周期安全管理是重
作者：Marleen Anderson，是提供IT支持服务和IT培训的澳大利亚公司Saxons中团队的成员，是一名伟大的对企业家精神有极大兴趣的技术痴迷者。
【引子】 Porterfield的最新创业项目是Looker，一个商业数据分析解决方案提供商。主人公在下面这篇文章中向我们讲解创业者们如何可以从一开始就设计好数据分析的基本框架：将数据储存于何处？用什么工具分析最好？可以规避哪些常见的错误？以及，今天的你如何亡羊补牢？ 关于数据分析，避免6个错误 1. 走得太快，没空回头看路 初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪
大数据时代，数据已经成为战略资源。掌握前沿科技的大型IT企业在数据的分析和利用上走在了时代的前列。笔者浸淫IT业十余年，近几年专注在数据分析平台研发和数据分析上，数据分析技术及其未来趋势有一定的了解和思考，在此与大家分享。 0.澄清基本概念 I.大型IT企业：指对外提供IT相关的软硬件产品及服务的公司，员工至少在万人以上。 II.数据平台：指大型IT企业用来为自身服务为主，担负数据存储、处理、分析业务和软硬件综合。主要针对内部服务，不对外开发。 III.数据分析：此处的数据分析师广义的，包括一切基于数据得出
边缘就是非中心、非主流，它会给数据中心带来何种变革？ 目前，云计算是行业的大势所趋，而对于云计算来说，所有的数据都要汇总到后端的数据中心完成。在“云、管、端”三者的角色中，云计算更侧重于“云”，是实现最终数据分析与应用的场所。 在边缘计算中，强调了“边缘”也就是“端”所在的物理区域。在这个区域，如果能够为“端”就近提供网络、计算、存储等资源，显然实时性等业务需求能够容易满足，这是“边缘计算”相比于“云计算”最大的不同。 这给数据中心带来的变革将是“革命性”的，尽管大规模数据中心基础设施具有弹性、可扩
Ben Porterfield 在自己的 Linkedin 主页这样形容自己：一个有经验的冲浪者。除了在 Santa Cruz 海岸冲浪以外，他还帮助一系列初创企业在变幻无穷的互联网浪潮中破浪前进。他是 Sticky, Inc.(译者注：一个成功的硅谷广告数据公司)的首席工程师，接着与小伙伴联合创立了 Rally Up (译者注：移动 APP 公司，2010年 被 AOL 收购)。
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
“产品”已然成为现阶段创业公司不得不接触的词汇，互联网产品给各行业带来了进阶性的变化，运营结构与手段在无声中展现震撼性的变化。
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
📷 金融科技正在浪头上。除了潜力无穷正极欲找出杀手级应用的区块链技术，也别忘了大数据分析仍然是让金融服务改头换面的关键技术，重要性并不下于区块链。 以笔者的观察，基本上国内多数的金融机构都有资料仓储以集中式的方式收集及管理资料，这是大数据分析的基础设施。问题是，拥有大数据后要分析什么？这个问题并没有标准答案，所以，十家公司可能有十种截然不同的分析应用，发挥的效用及衍生的价值也有高下之别。 商业智慧（business intelligence）通常是在建置资料资储系统时会同时导入的平台，
数据猿导读 屈臣氏拟投资7000万美元，将大数据技术应用到线下零售业务；专注于为金融行业提供数据分析服务的Earnix获1350万美元融资；税务大数据公司“中标数据”正式挂牌新三板……以下为您奉上更多
有人认为大数据只是一个空洞的商业术语，大有概念炒作的嫌疑。事实上，大数据只是对于不同的人有不同的含义。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能
【背景】 我们正处在一个数据量爆发增长的时代。 在摩尔定律长达50年的支配下，当今的信息产业呈现出前所未有的繁荣，新的互联网技术不断涌现。从传统互联网的PC终端，到移动互联网的智能手机，再到物联网传感器，技术革新使数据生产能力呈指数级提升。据IDC预测，目前每年数据的生产量是8ZB（1ZB=1012GB），2020年将达到40ZB。属于大数据的时代已经到来。 数据产业有望呈现“线上数据化→线下数据化→数据流通“三段式发展过程。 1、线上数据化：互联网1.0时代，以互联网企业为代表，最早沉淀线上数据； 2
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者|卞峥 校对|Shawn 何为供应链金融？ 百度释义： 银行围绕核心企业，管理上下游中小企业的资金流和物流，并
当我们展望2021年，哪些技术可以发展得更好时，CNCF云原生计算基金会发表了一篇来自MSys Technologies的文章，这是一家来自印度的数字化转型服务商，该公司曾获得了Red Herring Asia 100，也入选了国际外包专业协会（International Association of Global Outsourcing Professionals，IAOP）刚评选出来的2021全球外包100强。MSys Technologies根据所从事的软件产品工程服务和数字化转型专业技术，为业界带来2021年的技术预测。
我们有软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和数据即服务（DaaS），现在把它们全部揉杂在一起，再将所涉及的数据量大幅增加，就有了大数据即服务（BDaaS）。 也许这个术语不怎么为人所知，但
近年来，以移动互联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新一代数字化技术正在改变人们的生产和生活方式，重塑许多行业，新技术一边催生了新的商业模式，一边也对企业的经营提出了挑战，也因此“数字化转型”这个词渐渐成了许多企业的战略优先级，成了许多企业寻求业务发展和运营优化的战略选择。
之前的文章《入行 AI，如何选个脚踏实地的岗位》中，我们谈到AI行业内的技术类岗位大致分为三类：做算法，做工程和做数据。本文主要讲一讲，做数据的岗位，日常工作和职业体验是怎样的。 本文是@赵亚帆在2017年12月19日众智汇微信群中分享的记录。感谢@王西玲同学的记录整理。 我是来自小米公司的赵亚帆，所在团队负责用户反馈的处理。 处理用户反馈的核心就是数据标注，及以标注为基础的数据处理等工作。 今天在此和大家分享一下我在数据标注工作方面的经验。 什么是数据标注 数据标注这个岗位，要做的事情包括：借助计算机等工
上午结束最后一场期末作业答辩。下午四点，躺在床上，还没睡醒就接到了六点半的面试邀约。迷迷糊糊中接完，才突然想起接了面试邀约意味着我的流程就被锁了，会影响深圳这边的投递。感谢面试官最后没选我（bushi
<数据猿导读> 10月27日，大数据分析公司易观宣布完成了9000万人民币B轮融资，在资本寒冬的市场大环境之下，大数据公司让互联网人看到了希望。事实证明，史上从来没有真正的资本寒冬，只有不被资本看好的
在下写了5,。6年Python，期间写了各种奇葩爬虫，挣各种奇葩的钱，写这篇文章总结下几种爬虫挣钱的方式。
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