来源：转行做DT 作者：TwilightZjy 众所周知，数据分析师有两个发展方向，一个是商业数据分析师，一个就是数据挖掘工程师。 两条路，一个更加偏向业务，另一个则更加偏向算法及开发。...今天我们先不谈数据挖掘工程师，因为这个本身要求比较高，一般人很难短时间内达到。 所以我们先聊聊商业数据分析师。 所谓商业数据分析师，也就是和业务相关，需要配合业务去做一些数据分析方面的事情。...而且你看完仿佛对商业数据分析师的岗位职责和工作内容了解的很清楚透彻。 但我想告诉你，等你真正面试的时候你会发现大多数公司并不是想象中那样。 虽然好像都需要制作报表，发现数据中的问题。...1、 例如大公司和小公司首先在数据量上就不一样，另外像金融行业和快消品行业的商业模式也有很大出入。 对数据分析师的要求也是相当不同的。 这也就造成了商业数据分析师工作内容上的很大差异。...毕竟当你能接触到数据，而且又想做一些分析类的东西时，完全可以在公司做这些东西，毕竟真实数据一般都很难能够拿到的。 如果你已经有比较喜欢的行业，那么就去多看看这个行业内的商业数据分析师是什么样的？
2019年，云计算商业智能的重要性正在急剧上升，这是由企业在运行商业智能应用程序的云平台上访问、分析和存储公司数据的信任和信誉所推动的。 0 2 营销和销售在2019年对云计算商业智能最为重要。...高级可视化、对即席查询的支持、个性化仪表盘，以及数据集成/数据质量工具/ETL工具是2019年最流行的四种云计算商业智能需求。...Dresner公司的研究团队发现，2019年排名最低的云计算商业智能功能的优先顺序是社交媒体分析、复杂事件处理、大数据、文本分析和自然语言分析。...对于大多数和最不受欢迎的云计算商业智能需求的分析与传统的商业智能功能需求非常接近。 市场营销和销售部门最感兴趣的功能包括个性化仪表盘、数据发现、数据目录、协作支持和自然语言分析。...市场营销和销售部门依赖于更广泛的第三方数据连接器基础，以从其云计算商业智能系统获得比竞争对手更大的价值。第三方连接器和集成的规模、范围和深度越大，营销和销售数据就越有价值。
常国珍，CDA数据分析师SAS讲师。会计学博士、社会学硕士，毕业于北京大学人口所，目前就读于北大光华管理学院，SAS公司数据挖掘与统计分析课程讲师。...主持过商业银行数据挖掘平台建设、商业银行信用评分模型的构建与固化等商业项目。参与构建的股票量化投资模型被某大型基金公司采纳，并于2013年九月正式发行。...查看阅读原文点击下载常国珍-数据分析的过往与现状-白皮书发布 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化...“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！...专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
自我们分享“2021 年数据工程现状”已经过了一年。从去年 5 月我们发布那篇文章以来，数据领域并没有多少变化。事实上，我们曾在内部讨论过 2022 年还要不要做一次更新。 开玩笑的。...所以，我们再次回来，对数据工程的现状做下更新和分享。 这一年有什么变化呢？ 过去一年的主要主题是整合（consolidation）。...点击查看 2022 年数据工程现状全尺寸地图（可放大） 1 数据摄取 这一层包括流技术和 SaaS 服务，提供从业务系统到数据存储的管道。 这方面值得一提的进展是 Airbyte 的戏剧性崛起。...Airbyte 刚刚推出了他们的商业产品，并通过收购 Grouparoo（一个反向 ETL 连接器开源项目）扩展到反向 ETL（一个在数据工程现状地图中没有涉及的类别）。...因此，整个领域从开源变成了完全由商业实体支撑。这让人不禁会问，既然背后有商业利益，其他参与者对开源项目还能有多大影响。
尽管该数据未包含在公司的资产负债表中，但这只是时间问题。 大数据如何改变商业？ 大数据的出现带来了许多行业的变化，尤其是商业。业务与大数据的集成导致业务的快速发展和业务规则的重置。...在过去，业务模型不断被淘汰，那么大数据如何改变业务？亿信华辰小编总结如下： 在包含大数据的业务中，所有商业行为和商业信息已开始数字化。这里基于数据的意思是一切都可以量化。...一般来说，数据是从最不可能的地方提取的。大型数据量具有小型数据量没有的价值。如果将从未被视为数据或从未认为是数据的事物转换为可以通过数值量化的数据模型。...同样，信息是从看似无用的事物中提取出来的，并转化为非常有用的数据。这种创新的方式为这些信息创造了独特的价值，而这些数据的独特性是改变商业的关键！ 大数据对商业（企业）有什么影响？...商业分析软件亿信BI工具和零售专业知识还可以帮助公司更好地了解购物者增加同店销售，减少盗窃并消除不必要成本的过程。
在这些方面，数据分析和挖掘可以帮助企业。...这样下去可不行，我们打算组织一个市场营销活动来遏制这种趋势，可是这个客户挽留活动毕竟只是公司众多市场活动中的一个，预算也有限，你看看数据仓库里积累了那么多数据，能不能挖挖这些数据，帮我看看哪些客户可能会流失...一、商业理解 在这里，根据上面的需求，可以把流失问题归结为如下3个问题： • 问题 1: 预测哪些客户(尤其是哪些高价值客户)可能会流失? • 问题 2: 可能流失客户的特征是什么?...• 客户行为数据：主要是客户使用电信产品和服务情况的数据。比如客户的通话详 单记录，客户订阅、使用、退订增值服务情况等，这部分数据容易获得，存放在业务系统中，一般数据质量较好。...• 客户交互数据：包括客户投诉、业务咨询以及客户对电信的市场营销活动的响应 情况等数据，尤其是客户拨打客服电话的情况。问题在于这部分数据往往在电信企业并没有被很好地记录与保存。
---- 一、什么是时序数据库 广义认为是按照时间顺序存储的一系列数据。...） 3）测点多信息量大（常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量） 4）数据不可变：一旦插入到数据库之中，在过期或删除之前，数据点不会进行任何修改。...二、时序数据库的查询_聚合查询 时序数据库的数据量很大，采集数据频繁，一般不支持对于历史高精度数据的查询（查询成本太高，且一般不具有规律性，不能提供参考意义） 1.基于统计的聚类 这类方法从时序数据中抽取统计特征...三、时序数据的预处理 1.批处理 批处理是使用 pull 的方式查询时序原始数据，预先进行聚合运算获取数据结果写入时序数据库，当进行聚合查询时直接返回预处理后数据结果。...优点：支持对历史时序数据的处理，实现简单 缺点：查询数据量大，非实时 2.流式处理 当数据时间戳到达采样窗口时，在内存中实时计算，写入时序数据库。相当于对时序数据库进行实时计算。
汪浩 .大数据的现状、机遇与挑战[J/OL], 2017,5(1):30-35....大数据的现状、机遇与挑战 汪浩 摘要 大数据的数据量非常巨大，以至传统数据储存和计算等技术无法有效地进行数据处 理，且产生和变化的速度快、种类繁杂，数据的真实性也有很大的不确定性。...对医疗卫生行 业而言，大数据正在传统的商业智能和临床决策支持系统的基础上，延伸至人们将医疗网络产生的大 数据应用到循证医疗中，从而助力精准医疗、健康管理和智慧医疗，甚至生物样本库的建立和应用 中。...本文主要阐述现阶段大数据的组成与特征，大数据分析处理的框架和方法，同时分析医疗大数据 的发展机遇和应用中面临的挑战。...、检索、分析、传递、 分享、更新和保密等操作；同时，因为用户不知道 如何界定过时的数据，且其储存成本低于丢失有用 数据的成本，造成海量的数据被过度存储，造成“大数据”泛滥和空置。
04 智能商业双螺旋之一：数据智能 无数据，不智能；无智能，不商业。人工智能是一场技术革命，它必然会将越来越多的商业智能化。未来数据智能将成为商业的基础，而智能商业也将成为数据时代的全新的商业范式。...在我看来，要想把数据智能融入具体商业，要做好三件事：数据化、算法化和产品化 数据化：商业创新的基础 对于当下的商业而言，智能化指的是商业决策会越来越多地依赖机器学习，依赖人工智能。...完成了商业场景的数据化之后，算法就是提炼数据价值的思路，而DT时代的数据价值就是商业价值 产品化：数据智能和商业场景的最终载体 产品和数据、算法的互补作用可以形象地比喻成“端+云” 作为“端”的产品，具备以下三大关键作用...“三位一体”的 数据、算法、产品在反馈闭环中“三位一体”，唯有如此，智能商业才能完成对传统商业的降维打击，DT时代的商业跃升才有发力点 活数据：让反馈成为闭环 想要让数据与现实生活无缝衔接，就需要数据在线...能够帮助我们重新进行商业决策 数据就是决策 数据就是决策。
文章目录 一、商业数据分析概念 1.商业数据分析引入 2.什么是商业数据分析？...2.数据可视化 3.数据驱动开发团队 一、商业数据分析概念 1.商业数据分析引入 先列举几个案例： （1）请估计一下2020年八月份在北京卖出有多少双鞋子？...2.什么是商业数据分析？...基于数据通过分析手段挖掘出商业价值，解决商业问题，并通过分析商业问题建立相应的分析模型。 上面的几个案例都可以通过数据分析的手段得出结论。...一个基本的分析流程如下： 理解商业问题 根据具体的商业场景理解商业问题。 准备阶段 根据相应的商业场景进行计划和准备，需要哪些数据、怎么进行分析。
当然，你不一定非得成为一名数据科学家才能获得这些优势，通过简单的几步你一样可以让你的商业决策过程更加的数据驱动化。...他们之所以领先是因为他们已经获得了对竞争对手的战略优势，这种战略优势的获得仅仅是将焦点转移到了数据上，而不是仅仅依靠商业敏锐度。...仅有约40%的全球顶级公司还在凭借直觉或者经验做出商业决策，而他们的追赶者这一比例却高达70%。换句话说，处在游戏的顶端的更多的是那些以数据为导向做出商业决策的而不是那些传统的由直觉驱动决策的企业。...5个步骤让你更加“数据驱动化” 牢记这几点，让我们变得更加的数据驱动化！ 步骤1：策略 数据驱动的决策制定始于最重要的策略。这点有助于通过清除所有对商业无用的数据来集中你的注意力。...步骤5：将信息转化为行动 你采用什么样的呈现方式来展示从数据中收集的信息将决定能从中获得多少收益。 有多种商业智能工具可以将复杂的数据集合在一起，并以一种让决策者更易理解的方式呈现数据。
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。 ...结构化数据也属于大数据，且呈现出相同的特点和特征，如数据量大，增长越来越快，对数据处理要求高等。 ...Hadoop平台出现之后，提供了一种开放的、廉价的、基于普通商业硬件的平台，其核心是分布式大规模并行处理，从而为非结构化数据处理创造条件。 ...大数据应用的数据来源应该包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等，其次才是非结构化数据，又可以进一步细分为两部分，一是社交媒体，如Twitter、Facebook、博客等产生的数据...另外一部分数据，也是数据量比较大的数据，就是机器设备以及传感器所产生的数据。以电信行业为例，CDR、呼叫记录，这些数据都属于原始传感器数据，主要来自路由器或者基站。
GrowingIO联合创始人、CEO， 前LinkedIn美国商业分析部高级总监，张溪梦应邀参加7牛D-Furure 数据时代峰会，发表主题为《用数据分析创造商业价值》的主题演讲。...第七：即达到回到我们刚才说的全数据自动分析和决策。 真实情况下企业数据分析的现状 我们看一看大多数的企业都是如何完成这些工作的。...然后我们做各种清洗、聚合、再清洗、再消毒，再传输，一步一步，美国做过一个研究，真正从数据收集到最后数据的产生有用的商业价值的过程，需要三个星期到五个星期。...而根据美国白宫的首席数据科学家DJPatil的一份研究报告，90%的数据工程和分析师的时间是放在数据收集和清理部分，只有10%左右的资源放在能够产生大量商业价值的工作上。...大家讲大数据，数据是从数据标签的采集开始的，一般都由前端工程人员实施，然后数据传输的工作由IT来管理，ETL一般由企业内部的数据仓库或者数据平台的团队负责，BI（商业智能）部门在分析部或者存在于业务部门之中
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。...数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理/总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类「为什么」问题。 商业/市场分析是另外一个方向，更多见于传统行业。...从业务型发展上来的好处是接地气，具备商业洞察力（天天搞报表，怎么可能不熟），这点是直接做数据挖掘，或者程序员转岗，所不具备的。 新人，比较普适的发展路线是先成为一位数据分析师。...我们可以将其划分为数据收集—数据加工—数据运营—数据触达。 数据收集负责收集各种各样的原始数据，比如用户何时何地做了什么事情。
这些新兴公司，背后依托着云与大数据，更快地响应市场，建立起巨大的竞争优势，从而颠覆了传统的商业公司。 商业史是一场关于「优胜劣汰，适者生存」的进化史，「唯有偏执狂才能生存」 。...大数据加速商业创新的分析验证 在传统的商业组织内部，数据的采集、存储、分析和展现往往会由专门的数据分析部门和IT部门来负责。业务部门提出分析的需求和目标。数据分析部门设计相关的数据分析模型。...增长黑客们建立产品业务的运营转化模型，专注于通过快速的数据与试错提高业务的用户量、活跃度、粘性等指标的增长。 商业组织拥抱云与大数据的模式 云与大数据对于商业创新的成功发挥着关键性的作用。...根据我们的实践经验，商业公司对云与大数据的采纳策略，大体上可以遵循如下的模式： ? 图4....如何提高商业创新的效率和效果，在云与大数据的时代，CIO需要更加深刻地认识到技术的价值。
量变引起了质变，我们使用数据的方式有了翻天覆地的变化，总结成一句话就是更新更好与以往不同。 当然我们对数据的利用有其极限，但数据收集的成本和数据处理的难度都发生了彻底的变化。...随着大数据在社会，政治和商业等各个领域显示出威力，没有任何一个个人和产业能够逃过即将发生的调整。我们发明了工具，工具也在影响着我们。 ?...大数据认为我们应该把所有的数据永久储存起来，因为未来可能会从这些数据中发现有价值的信息。 因此监管部门应该意识到加入更多的条例不会起到任何作用。...大数据会改变商业而商业会改变社会，我们当然希望它带来的利大于弊，但这多半也只是希望。大数据是一个很新的概念而我们的社会并未准备好处理收集的海量数据。...我们唯一能够确定的一点就是：大数据不仅仅是数据量的增加，它会带来根本性的改变。 ?
大数据现在很热，企业、个人都在谈论，每个人对大数据有着自己不同的看法和观点，但是笔者通过日常与朋友们聊天，发现很多朋友对大数据仍然具有一些观念上的误区，比如很多人会认为大数据是一个最新的技术...大数据不是一项最新技术 大数据现在已经融入我们的生活，人们在日常工作办公的时候都会接触到大数据，这些大量数据总会以不同的形式，以及庞大的数量存在和运用，这也导致了很多朋友认为大数据是当今一项最新的技术...对于大数据的数据分析等技术方面，在很多年前其实就已经有企业在做，现在所谓的大数据已经发展成为云端的一种海量数据的分析和存储技术，何为新何为老其实也不好界定。...这个权威调查数据足以显示现在仍有很多企业，可以说是绝大多数企业还没有真正了解大数据，Teradata的高级副总裁Tasso Argyros表示：传统商业智能是从一个明确定义的问题开始，对于大数据发现，你有一个起点...大数据是一个整体，它是当今云计算、虚拟化等等新技术的温床，大数据分析，大数据挖掘能够帮助我们了解数据当中更为内在的内容，技术层面来看很多企业现在都有属于自己的数据中心，数据中心的建立就是来帮助企业用户从硬件层面保障大数据一系列应用的平稳进行
大数据具有“4V”特征：①数据容量 (Volume) 大，常常在 PB(1 PB=250 B)级以上；②数据种类 (Variety) 多，常常具有不同的数据类型（结构化、半结构化和非结构化）和数据来源；...大数据受到越来越多的重视。欧美国家许多高校纷纷成立了数据科学研究机构，开设了数据科学课程。...全球疾病负担研究是一个应用大数据的实例，该研究应用的数据范围广、数据量巨大，近 4 700 台并行台式计算机完成了数据准备、数据仓库建立和数据挖掘分析的自动化和规范化计算。...4．生物医学大数据面临的主要问题与发展趋势：作为一个新兴领域，大数据也伴随着一些争议：①既然数据总是不断增加，是否有必要区分大数据与传统数据？ ②大数据更多意义上可能是一种商业上的宣传？...生物医学大数据面临的主要问题：①如何实现生物医学数据的标准化和规范化。数据标准化是数据共享的前提，只有标准化的数据才能有效融合与整合，从而发挥大数据的价值。 ②如何打破数据孤岛，实现生物医学数据共享。
过了一段时间到了 1970 年代，数据库里面有了足够多的数据后，自然而然就有了数据交换（data exchange）的需求。...1972 年 IBM 的 Fortran 编译器开始支持以逗号为分隔符的 CSV 文件格式为核心进行数据交换，于是由数据库导出数据到 CSV 格式文件，或者由 CSV 格式文件导入数据到数据库便成了数据交换历史的开端...随着历史的发展，数据库种类越来越多，存储数据的文件类型也层出不穷，稍微想下数据库种类就有以MySQL、Oracle为代表的关系型数据库，也有像 Hbase、Kudu 一样的非关系型数据库，更何况还有类似...本文为了讨论方便，把数据交换局限在数据库和文件类型的交互上。 数据交换的现状 前文提到过因为数据库种类和文件类型的繁多，工程师们开发了各种各样的工具去进行数据交换。...结尾 趁着元旦稍微写了一下数据交换的历史和现状，毕竟数据交换作为数据工程师必须要掌握和经常使用的技能，作为新年的第一篇技术文章还是很有意义。
在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。Spark的这种学术基因，使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。...这说明业界已经认可了Spark，Spark也被许多企业尤其是互联网企业广泛应用到商业项目中。...根据Spark的官方统计，目前参与Spark的贡献以及将Spark运用在商业项目的公司大约有80余家（https://cwiki.apache.org/confluence/display/SPARK/...传统企业的数据处理主要集中在关系型数据库，而且有大量的遗留系统存在。在这些遗留系统中，多数数据处理都是通过SQL甚至存储过程来完成。...如果一个大数据平台不能很好地支持关系型数据库的SQL，就会导致迁移数据分析业务逻辑的成本太大。其三则是团队与技术的学习曲线。
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