“互联网每2天产生的数据量，与2003年之前产生的数据总量一样多；短短三天，网民便会发送超过10亿条的推特消息；每天有500万条交易事件被记录。” “IBM首次赞助全国大学生数学建模竞赛，并设立专门奖项，激励大学生对数据分析和建模的兴趣” “麦肯锡发布大数据报告中预测，到2018年美国的高级数据分析人才的缺口将达到人才实际供给量的50%-60%。 “美国劳工统计局就预测，在未来8年，对数据分析专业人才的需求将增长24%。”
审计界已经开始考虑如何在审计工作中利用大数据，是否需要投入巨资购买尖端数据分析工具，以期极大地扩展外部审计师对企业账簿和记录的挖掘能力。 但是，在向下一个审计时代推进的过程中，我们却遭遇了日益复杂的监管和法律规定，这有可能导致转型进程停滞不前。 从未来的审计视角来看，上市公司应该赋予审计师更大的访问权限，不再局限于交易样本，而是扩展至全部的总分类账和数据库。审计服务公司Confirmation.com的总裁布赖恩˙福克斯(Brian Fox)说：“借助这些工具，
诉讼案件会产生大量文档，而这些文档蕴藏的数据对此后同类型案件的代理和审判具有很高的参考价值。法律业大数据的时代已悄然到来。天同律师事务所是一个专注于商事诉讼的小律所，却希望通过实施诉讼大数据的战略，从
会计事务主要以“审计、评估、咨询、代理记账等”项目的运转，需要各岗位人员协作推进，传统的业务软件运行模式只能做到业务的审批，缺乏电子签章能力，无法支撑协同办公以及电子函证应用需求。
我自己是之前在税务师事务所工作，审计了非常多的企业，对不同行业和公司有过比较基本的了解。不了解的行业也可以通过周围其他事务所朋友，了解到整体工作强度、行业平均薪资、行业对人才的需求模型，以及不同岗位的人才能力画像。
怎么办？ 缺乏数据思维，汇报无头绪！ 缺少项目经验，理论不落地！ 遇到职场瓶颈，没有核心技能！ 作为职场人，数据分析成为了高薪必备技能之一！ 其实掌握数据分析并不难 或许只差一个入门的机会 网易特邀“前世界500强德勤高级咨询师——刘威巍Alex”，限时免费为大家提供价值￥599《商业数据分析高薪训练营》！有了这套数据分析方法，看谁还敢拦你的升职加薪路？ 0元扫码报名 限量30人 / 从0到1手把手教学，小白也能做数据分析 / / 郑重承诺免费学！甚至还送珍藏资料！/ 01 0元领价值 ￥399
全球已进入大数据时代，数据分析工作体现在多个领域，覆盖企业运营全过程，持有数据分析师专业技能证书的专业人员所开展的数据分析工作已经涉足到了很多领域，包括政府相关机构、企事业单位以及其他领域。
Darktrace公司的首席技术官戴夫·帕尔默是防御网络威胁方面享誉国际的领导人物，他认为科技的进步已经使我们的社会进入一个“犯罪的黄金时代”。这种说法不无道理，因为几乎每天我们都能看到勒索软件、信用
随着信息化时代的到来，企业的档案管理也面临着新的挑战和机遇。档案管理对企业来说非常重要，它关系到企业的知识产权、经济利益、声誉等多个方面。企业如何高效地管理档案，成为了一个亟待解决的问题。易点易动档案管理系统是一种现代化的解决方案，可以帮助企业更好地管理其档案。本文将介绍易点易动档案管理系统及其在档案管理方面的优势。
面对新技术，法律专业人士通常是最保守的人群之一，但大数据时代，律师和律师事务所要想脱颖而出，卓尔不群，尽快采用大数据技术是不二之选。 2008年金融危机以来，律师行业经历了长期的低潮，越来越多的企业客户无法负担高昂的律师费用，导致律所裁员不断，规模日渐萎缩。而那些行业领先的律所开始推崇“精益企业”，收费模式也从过去的固定费率调整为按需服务。 但是“精益律所”并非根本的解决方案，律师事务所还必须借助大数据大幅降低信息处理成本，提高数字竞争力。近日GigaOM专栏作者Derrick Harris撰文指出，律师事
我毕业于上海立信会计学院毕业的税务专业，刚刚毕业的时候还是一枚小财务，后来工作中，身为财务，需要和业务各种斗（si）智（bi）斗（da）勇（zhan），于是在各种机（sheng）缘（zhi）巧（jia）合（xin）下，转行了数据分析。
大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。近日，“改革进行时——关注大数据产业”走进了位于重庆大渡口区的重庆移动互联网产业园，记者也近距离接触了传说中和大数据打交道的数据分析师。 大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。 大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数
数据分析从业这么多年，既有庆幸也有焦虑，庆幸的是能进入互联网行业，吃到行业红利从而有一个较高的起薪，焦虑的是数据分析的门槛并不高，而且有明显的职场天花板。
和其他数据库相比，mysql即可以嵌入到应用程序中，也可以支持数据仓库，内容索引和部署软件，高可用的冗余系统，在线事务处理系统（OLTP）等各种应用类型。
译者：柴黎娜、骆姿亦 审校：朱玉雪 本文长度为2290字，预估阅读3分钟。 我们今天要讲一些容易被忽略的事情——营销数据的几个小细节。 你有没有正确地使用数据？Jacob Baadsgaard
上一期的教程给大家讲解了批量对TCGA中的基因进行生存分析的第一步。主要内容为：如何通过cBioportal去下载TCGA中的数据和患者的表型数据，然后通过R语言做了一个生存分析的KM图。本期，带领大家认识一下一次性进行成百上千个基因生存分析的黑科技。
本文阐述了如何对一个黑产团伙追根溯源。据Wordfence监控数据显示，这个被称为JerseyShore的团伙的主要攻击目标为金融和假冒体育服装类网站。通过本文你将会看到，我们是如何一步步让幕后真凶浮
一年一度的积分落户工作马上要开始了，刚好对于2020年的分数情况还做了一些统计，总体的感觉就是：水涨船高。
编者按 最近一个拥有注会证书、四大履历的男生到PPV课咨询数据分析的课程，也正好聊到了数据分析对会计事务所的冲击。他提到，会计行业程序性、规范性的操作可以由普通会计师甚至依靠自动化工具即可实现，而事务性的业务已经更多被BA(Business analytics)占领。所以数据分析和人工智能对传统行业带来的冲击和变化可能比我们想象的还要大。 7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》,这是我国首个面向2030年的人工智能发展规划，明确了我国新一代人工智能发展战略目标。其实，人工智能早已潜入到生活的方方面
2020年5月6日，人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》，报告显示：预计2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右，数据分析人才是市场上迫切需要的高端型人才。
在推进大数据应用的过程中，企业主要面临以下三方面的困难，一是认识上的不足，很多人并不知道大数据是什么，因此也就无法知道如何正确地使用大数据工具；二是投入上的不足，大数据的应用可能需要相当大的投入，一般的企业可能很难承受；三是大数据人才的匮乏将制约大数据应用的发展。 大数据相关人才的欠缺将会成为影响大数据市场发展的一个重要因素。据Gartner预测，到2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统
泛微为组织构建高效协同的数字化法务管理平台，围绕组织日常法务工作所需的证照、合同、案件、纠纷、律师律所等管理需求，实现全方位、全过程的线上流程化管控。
首先透露一下，最近憋着一个大招即将放送。接着请看下文，与大招相关。
近期，斯坦福法律信息学中心将举办“2016年代码X未来法律大会”（CodeX FutureLaw Conference 2016），这第四届大会将着眼于技术，如人工智能将如何改变法律界的前景，法律本身以及这些变化如何影响我们所有人。本次活动将有几个小组讨论，其中包括与IBM的Watson和相关机器学习的工具。 AI已经在许多领域产生了深远的影响，包括法律实践。AI改变了合同、电子披露和综合法律研究，但是计算机的处理能力在不断增加，其表现出非凡智能行为，我们只能假定这些进步才刚刚开始。无论是在律师所内部、合作
百度最近应该比较郁闷，因为国庆假期前高调上线的“百发有戏”押错了宝，被寄予厚望的《黄金时代》国庆黄金档票房收入仅3100余万元，不仅远远落后于同期上映的《心花路放》《亲爱的》等影片，而且远低于百度大数
政府 1. 贵阳首个生态环境大数据试点项目开始运行 7月20日，贵阳市首个生态环境大数据试点项目，即乌当区网格化生态环保大数据监测系统上线运行。根据规划，乌当区范围内将布设266个监测点，实时监测当地的空气、水质、噪声等环境质量。市民只需通过“空气医生”手机APP，即可查询所在地的监测数据，以指导健康出行。贵阳市生态委相关负责人介绍，7月23日，2016贵阳国际马拉松赛将在乌当区举行，届时，赛事组委会将向来自世界各地的运动员推广使用“空气医生”APP。 2、汉唐大数据研究院落户兰州高新区 7月21日上午
人工智能(AI)和机器学习的出现——有效地利用技术实现流程自动化，并在经验和数据的基础上做出决策——自互联网出现以来最大的工作变革,是福还是祸？这取决于个人的看法。
在上一次的推文中，我们已经介绍了很多应用广泛的图形。它们主要用于展示单类别型或连续型变量的分布情况。这一次，我们来讨论一下怎么利用图形展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)。展示变量关系的图形有很多，我们今天就主要介绍几种。
当前，律所的各项业务都是围绕“找案源、接办各类诉讼案”展开，从沟通立案到庭审，整个服务过程常常涉及许多重要的文件、财务收款、服务效率等方方面面。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 为强化个人隐私信息保护，防止敏感数据被滥用，国家出台了一系列法律、法规，规范数据的管理和使用。 继《中华人民共和国网络安全法》生效之后，《数据安全法》和《个人信息保护法》于2021年相继颁布和实施。相关法律法规均对数据跨境做出相关规定，新出台的《个人信息保护法》更是对数据跨境流动的规则作出了较为具体的规定。企业如何做好出境数据合规，成为业界关注的主要问题。 除了依靠法律制度保护隐私，还有必要将隐私保护的数学理论和现实需求相结合，将隐私
Han Hsiao 观点： 简单说：数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则，数据分析一般要分析的目标比较明确，数据统计则是单纯的使用样本来推断总体。 主要区别： “数据分析”的重点是观察数据，“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database），数据统计的重点是参数估计和假设检验。 1. “数据分析、数据统计”得出的结论是人的智力活动结果，“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。 2. “数据分析”需要人工
苹果与IBM联姻 几家欢乐几家愁系列之为什么选择IBM IT圈最大的新闻莫过于IBM和苹果联姻，一时间成为IT聚会热谈的话题，《第一财经日报》今天也电话采访问我的看法，其实苹果与IBM联姻看似是两家双赢，实际上伤敌1000，自损500，那么T哥就从几个维度来看探讨苹果与IBM的欢乐忧愁。今天我们来聊聊苹果为什么选择IBM而不是甲骨文。 苹果的困惑 其实这要从苹果的困惑的开始讲起，苹果的销售黄金期已过，据国外研究机构报道，苹果的销售人气已呈现下滑的态势，在苹果第二财季营收显示来看。苹果10年来首次未实现增长
本文中一共采访了14位数据科学和预测分析领域的专家。除了表示大数据和预测分析技术将在2017年度得到更大的发展之外，他们普遍提到了通过大数据分析对2016美国总统大选结果预测失败一事，表达了目前预测分
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES， ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验，通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算，从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合，通过不断揭示数据的规律和数据间的关联，引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律，其
“金融与商业专栏”视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融、信贷、风控、投资、理财、商业等领域。鼓励独家首发与观点原创，行业前沿理论分享，国外优秀文章翻译以及行业领袖采访演讲编译，力争刊出更多金融和商业领域相关精品文章。欢迎各位同行及对数据分析感兴趣的朋友加入，共同分享交流。 大数据文摘翻译作品 翻译：徐丽玲 校对：Lynda 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 根据德勤委托福布斯观察所做的2014年声誉危机调查结果：声誉危机是由许多其他业务风险引起的，尤
大数据分析有巨大的收益，但也有巨大的潜在风险，可能会导致任何从尴尬到彻底歧视的事情。 这里有什么要注意的 - 以及如何保护自己和员工 正如其支持者近十年来一直在说的那样，大数据可以带来巨大的收益：广告
大数据、大城市。世界已有不少大都会运用数据分析与算法建立智能城市，改善交通、例如日本东京就把每辆车子都变成精准的「行动数据」，缓解交通堵塞甚至降低死亡车祸的数量。在欧美，从纽约、旧金山、芝加哥到伦
尝试用最简单的方式解释一下OLAP和OLTP的区别。毕竟对于一个走业务线的数据分析师而言，一些技术问题也没有必要过分深究。
OLTP 是 Online Transaction Processing 的简称，是一个联机事务处理系统，主要目标是数据处理而不是数据分析。OLTP 系统的主要关注点是记录事务当前的更新，插入以及删除操作。OLTP 的查询比较简短，因此需要比较少的处理时间以及比较少的空间。
这里记录着小编对于数据的一些思考和反思， 希望对大家有所帮助，也希望各位大佬出来指点一二，探讨如何在数据领域更好的应用。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种降维方法，也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。比如我们在进行转录组数据分析的时候，每一个样本可以检测到3万个基因，如果有10个这样的样本，我们如何判断哪些样本之间的相似性能高。这时候，我们可以通过主成分分析，显示样本与样本之间的关系。
在信息时代，数据处理是任何企业和组织都必不可少的一项工作。大数据和数据库是两种主要的数据处理方式，它们各有优势和特点。本文将比较大数据和数据库的关系、区别以及它们的应用场景。
了不起：最近我发现了一款数据库，它能帮助我们处理海量数据，让我们轻松搞定复杂的数据分析任务。你们猜是什么数据库呢？
我们以前在讲HR的各个能力赋能的时候都是从HR的角度出来做分析，特别是HRBP要支持业务部门，BP需要哪些技能，我们应该如何的去赋能这些BP，今天我们换个角度，从业务部门的角度出发，业务部门到底需要一个什么样的HRBP，能最终的来支持业务提升绩效。
搜索：百度，网站的站内搜索，IT系统的检索 数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3
实时数据仓库，简称实时数仓，是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统，强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流，能够实时地接收、处理和存储数据，并提供实时的数据分析结果。
机器学习是一种允许计算机使用现有数据预测未来行为、结果和趋势的数据科学方法。 使用机器学习，计算机可以在未显式编程的情况下进行学习。机器学习的预测可以使得应用和设备更智能。 在线购物时，机器学习基于历史购买推荐你可能喜欢的其他产品。 刷信用卡时，机器学习将事务与事务数据库进行比较，帮助检测欺诈行为。当机器人吸尘器清理房间时，机器学习帮助其决定工作是否完成。
许多人已经看到了数据分析行业的普及和良好待遇，但是他们不知道数据分析师的具体薪水。对于这个问题，我们需要分析三个方面，第一是数据分析师的薪水是如何分配的。其次是不同城市的工资水平如何；第三方面是数据分析师的薪水如何随着教育和经验的变化而变化。带着这三个问题，亿信华辰小编将与您一同讨论。
如今硬件的性价比越来越高，网络传输速度越来越快，数据库分层的趋势逐渐显现，人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题，而是通过分层，让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
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