人物观点

  • 个推CEO方毅:当大数据撞上小场景

    总的来说,作为APP开发者,有了基于LBS、冷热大数据等支持的应景推送,就像在放风筝,永远可以给用户推送精准信息。10月23日,个推CEO方毅在上海“链大会”分享了他关于推送、大数据以及小场景的一些感悟。 以下是演讲实录,部分有删减。 拥有推送功能就像在放风筝 目前大家知道的绝大部分APP都集成了推…

    2015-11-09
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  • 单忆南:大数据产品的特点和要素

    随着近年大数据题材越来越火,每个公司每个平台都想借大数据的Volume、Variety、Value、Velocity推动自己的业务,提升自己的竞争力。其实大数据产品由来已久,今天笔者就来谈一谈大数据产品的特点和要素。

    2015-11-08
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  • 李源:旁观之大数据 从知识产权说起

    我现在从事的是知识产权工作,接触的也是专利数据较多,之前在工程设计院接触的也都是工程数据,不会算法,也不懂存储。所以今天我可以以第3视角给大家分享一下我眼中的大数据,仅代表个人观点,见识有限,欢迎大家一起学习讨论。 现在的大数据研究更偏向于可以直接间接归纳整理的运算逻辑数据。实际上很多存储在网络里的…

    2015-11-08
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  • 朱冠胤:百度大规模数据处理架构之“不平凡之路”

    作为国内搜索巨头,百度收录全世界超过一万亿的网页,每天响应中国网民大约几十亿次的请求。那么,在面对如此庞大的数据处理时,百度是如何构建并优化分布式计算平台,又如何完成一次次系统构架的演进呢?

    2015-11-08
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  • 赵刚:企业大数据的八个典型应用

    我在“中国服装大会”上代表赛智时代(CIOManage)做了《企业大数据应用:从理念到实践》的演讲,主要讲了三个方面的内容:一是What:什么是大数据?二是Why:大数据有什么用?三是How:大数据怎么用?时间所限,我重点讲的内容是企业大数据的典型应用。我想非常明确地告诉传统行业的企业:我们所处的是…

    2015-11-07
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  • 鄂维南院士:发展大数据最大瓶颈是人才

    日前在京举办的“中国国际大数据大会”上,中科院院士、北京大学教授鄂维南表示,中国大数据的前景非常广阔,市场非常大。但如何把这个广阔的前景变成现实,现在还面临数据质量不高、数据流通不畅、数据分析存技术问题等诸多瓶颈,“但最严重的还是人才问题”。

    2015-11-07
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  • 叶妙玉:如何利用用户在线下消费积累的大数据创造消费场景?

    摘要:从淘宝的 “花呗” 到京东的 “京东白条”,再到芝麻科技旗下针对线下零售门店推出的实时导购助手 “知了”、结合了线下商业消费数据及线上消费轨迹的 “观星”,似乎大数据还被禁锢在互联网企业的圈子内。

    2015-11-07
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  • 吴喜之:数据分析和数据挖掘是最大的求职法宝

    摘要:9月11日—9月12日,由经管之家(人大经济论坛)主办的“2015中国数据分析师行业峰会(CDA?Summit)”在北京举行。本文是中国人民大学教授吴喜之在峰会上的演讲全文,演讲的主题是“如何成为一名数据科学家”。

    2015-11-07
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  • 数据猿:这10+10件事能让小白秒懂大数据行业发展现状

    大数据是未来的石油、矿产,是政府与企业未来服务与发展的原动力。梦想是要有,但现实也要理性看待,企业才能走的更稳更久远,尤其是准备进入大数据领域的创业型企业。

    2015-11-06
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  • 张溪梦:数据分析师是怎样的一种人生?

    直到做数据分析师五、六年了,每每和家人朋友聊天,都还是会有人不懂我在做什么。 家人:“数据分析?分析什么东西?” 我:“哪里有数据,哪里就有我们,什么都可以分析。” 家人:“是软件工程师吗?会编程吗?” 我:“…不是,不太会。” 家人:“那是管理层吗?” 我:“还…还不到级别…

    2015-11-06
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  • 车品觉:数据分析十问

    这是淘宝天下《卖家》杂志4月刊对车品觉先生的采访稿件,看看数据分析界真正的“高富帅”怎么看待数据分析这回事。. 1,作为支付宝数据首席分析师,你怎么看待“数据挖掘”这个词? 所谓的“数据挖掘”是基于用户的行为挖掘出有价值的东西,以及这个东西被用到商业环境上。比如非常著名的“啤酒与尿布”的案例,它的背…

    2015-11-03
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  • 孙晗:BI系统建设的误区与要义

    数据,已经植入我们的血脉。在互联网行业更甚。聚光灯下,除了财务数据就是运营数据。然而,这些数据仅能称的上是对企业或者团队现状的测度。距离指导运营,改善工作还存在着显著的差异。为了弥补这样的差异,同时能让团队成员在无任何技术背景的运用数据,通过成型的BI系统来展示数据成为了主流的手段。并非很幸运的是,…

    2015-11-03
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  • 数据元素:关于数据分析部门组织架构的探讨

    理论上,BI分析部门有三种放法:放在技术部、放在其他部门(如财务)、独立,三种做法各有利弊。下图是埃森哲的一图,对企业BI(数据)分析部门的不同组织架构特征进行了简要的说明,不同的组织架构有不同的优缺点,譬如: 放在技术部,优点是离数据源近、提数方便、分析自主性强,且能够方便的支持BI开发做需求接口…

    2015-11-03
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  • 车品觉:数据分析中遇到的“圆”

    与十年前不同,当今令数据分析师迷茫的,可能不再是数据很少,而是数据很多;今天不是不知道玩好数据的重要性,而是不知道玩错数据的危害性,即所谓甜蜜的烦恼。一个数据分析师,如果能体会到,当下数据存在的核心问题,并且能清楚解决办法,就可以精益求精了。 这次想跟大家讲的是一个由受、想、行、识四个部份所组成生生…

    2015-11-02
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  • 数据小宇军:做数据分析就像盖房子

    常有学员问,如何才能成为一名分析师?为此我写了一些日志,比如如何用EXCEL做数据处理、如何用SPSS做对应分析等等,但总感觉这些是管中窥豹,只见一斑。如何才能全面回答这个问题呢?今天玩盖房子游戏时,突然茅塞顿开,原来做分析师和盖房子是一个样子的。 这个游戏的网址是http://www.7k7k.c…

    2015-11-02
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