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数据分析公司有哪些
发布时间:2020-01-16    信息来源:未知    浏览次数:

  近期,小编陆续收到一些CPDA学员在学习大数据分析过程中的疑问,关于“学习大数据分析可以从事哪些岗位?最热门的有哪些?”,学习完大数据分析后,有哪些对口的岗位呢?小编经过多方调查,为大家整理如下回答。

  做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。有实际建模经验、机器学习算法的实现,对业务理解、熟悉数据挖掘算法、掌握数据库和精通计算机编程。赢咖平台登录经常会用到的语言包括Python、Java、C或者R。

  数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。作为一名数据分析师,必须要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,熟练使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门,懂设计运用图表有效表达数据分析师的分析观点,还需能用Acess等进行数据库开发,并掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

  大数据工程师主要从事数据挖掘工作,运用算法来解决和分析问题,让数据显露出真相,同时,他们还推动数据解决方案的不断更新。分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向,他们帮助企业做出更好的商业决策。要求具备一定的统计学、数学理论知识,有实际开发能力和大规模的数据处理能力,对行业有认知。

  数据产品经理必须了解不同的公司,在不同的阶段,需要哪些数据产品,并能够制作出来,这是此职位的核心要求。其次,数据产品经理必须有足够的数据分析能力,如果有了数据分析的思维,再跟公司业务结合就会比较容易。最后,数据产品经理是产品经理的一种,所以要同时具备产品经理的能力:了解用户,需求调研,方案设计,协调技术、测试、设计等。

  这一职位过去也被称为数据架构研究,数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识,并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。

  随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。因此,数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能,能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。总的来说,数据科学家是分析师、艺术家的合体,需要具备多种交叉科学和商业技能。

  数据架构研究->

  数据挖掘师/算法工程师>

  数据挖掘工程师=数据产品经理>

  数据分析师。

  看完对数据分析的对口的岗位有哪些,数据分析师薪资如何,是否有了一个清晰的认识呢。在未来职位的选择上,条条大路通罗马,选择适合自己的才是最重要的。

  日前,位于纽约的人工智能领域创业企业奇丽(cherre)公司宣布从天使投资组织那里获得了900万美元的种子资金,用于其拓展北美市场。

  该公司是一家房地产行业数据智能分析平台公司,能够帮助客户提高其购买房地产的成功率,它能够即时采集来自公共部门、个人部门等的房地产信息数据,并对其进行分析,帮助保险公司、银行、投资人或其他潜在客户,决定是否对看中的房地产项目进行投资。

  通过该平台,客户能够准确地了解某个房地产项目的历史背景、过往交易记录、周边人口资源、价格、未来影响因素等信息,以帮助客户优化自己的决策,提高投资成功率。

  本轮投资由纳维塔斯投资公司(navitas capital)领投,另外四家创业投资公司跟投。位于加州纳维塔斯投资公司成立于2011年,专注于投资包括智能建筑设计在内房地产科技企业。在天使轮,沃顿天使投资组织、哈佛天使投资组织和纽约天使投资组织等六个区域性天使投资组织支持了奇丽公司的早期发展。

  纳维塔斯投资公司管理合伙人吉姆·佩蒂特(Jim Pettit)高兴地说:“奇丽房地产人工智能平台推出刚刚一年,但它已经革命性地改变了这个行业大数据分析、处理的方式,为金融机构、保险公司、房地产经纪公司和其他需要跟房地产领域合作的大型企业提供了前所未有的解决方案。我们愿意跟所有的投资机构一起,支持这家创业企业进一步提高其服务效率,拓展市场空间,给所有与房地产相关的企业带来更多福音”。

  这家新成立的公司于2017年12月才推出他们的服务平台,但是,他们迅速被业内大客户所接受,纽约房地产管理委员会、全球最大的房地产经销商凯勒·威廉斯(Keller Williams)公司、斯特莱特系统公司(Stratus Data Systems,为房地产行业提供信息服务的企业)、铂金不地产经纪公司(Platinum Properties)、奥格斯特公司(August Partners,为房地产企业提供战略咨询和策划的企业)等使用了该公司的平台。

  奇丽公司联合创始人、首席执行官萨尔曼森(L.D. Salmanson)说,公司将利用这笔资金满足客户激增的需求,并拓展美国其他城市和加拿大市场。

  “世界上许多大行业都开始重视即时大数据的力量,重新评估即时大数据对于提高行业核心竞争力的作用。”萨尔曼森说,“我们看到金融机构、保险公司、房地产投资公司等利用即时大数据后对他们的业绩的极大改善,以及我们核心服务在其它领域的应用潜力,这使我们倍受鼓舞。现在,新的投资人进来了,我们会快速提升我们的服务质量,把即时大数据应用,提高到新的水平”。

  纽约房地产管理委员会(Real Estate Board of New York,REBNY)是纽约房地产行业的商会组织,成立于1896年,目前,该委员会的17000名成员单位管理的建筑物达到110万栋,其中有住宅350万套。2017年10月,在该委员会组织的一次技术竞赛中,奇丽公司脱颖而出;2018年4月,该委员会采用奇丽公司的即时数据分析系统服务自己的会员单位。

  萨尔曼森2000年~2004在以色列国防军服兵役4年,2013年获得沃顿商学院MBA,此后在投资机构工作。沃顿校友天使投资组织(The Wharton Alumni Angel Network,WAAN)是支持宾夕法尼亚大学和沃顿商学院校友创业的天使投资组织。正是由于在投资行业从业的经历,他跟投资界保持密切的联系,2016年,他创立奇丽公司时,就获得了WAAN、纽约天使投资组织等六家天使投资组织的共同支持。

  奇丽公司还获得过包括“2017亚裔金融行业年度金融技术奖”等荣誉称号。到2020年,房地产领域大数据应用的市场规模超过万亿美元。

  【IT168 资讯】客户关系管理/消费者分析,金融和银行仍然是领先的应用,但医疗保健和欺诈检测正在增长。反垃圾邮件、制造业和社交是2017年发展最快的行业,而石油/天然气/能源和社会网络分析则有所下降。

  最受欢迎的前三名地区是相同的,与去年几乎相同。医疗保健工作没有进展,从第5位变成第4位,和欺诈检测从第7位上升到第5位。

  从图像中我们可以看到,与2016年相比,2017年的颜色绿色的增加,如果份额连续两年增加超过1%,则三角形呈现向上,如果2年以上减少超过1%则三角形向下,否则循环。

  与2016年调查相比:2016年数据挖掘和数据科学的应用分析,我们发现最大的增长量为

  有意思的是,每个选民的平均行业/地区数量为2.7,与2016年相同,仅与2015年的2.65略有不同。也许在各行业中有效应用数据科学存在限制?

  在这次民意调查中,我们有446名参与者,而2016年申请人数为552人,2015年为350人。

  区域分布与去年的调查类似,但与美国/加拿大和欧洲的份额几乎完全相同,亚洲份额较高,非洲/中东和拉丁美洲份额较低:

  通常来讲,DNA数据分析分为两个部分,即:DNA碱基对测序和DNA数据分析和报告。而截止到今天,前部半分基本上实现了自动化操作,或者少量人工参与工作。根据业内人士指出,基因测序的成本已经降至1000美元以内,很快将会降至100美元。

  即便如此,DNA数据分析距离实现自动化还有很长的路要走,因为这个过程非常复杂,不仅耗时耗力,还需要专业分析师进行解析。

  Lifebit就是一家专门针对DNA数据分析的公司,该公司正在建立一个基于云端社区系统,可以像人类一样进行DNA数据分析,这为科研人员、制造公司等组织提供了一个高度可扩展、模块化、可重复的自动化分析工具,并且还能给出相关分析结果。

  Lifebit推出的第一款产品是Deploit,其宣称是世界上第一款基于AI的基因数据分析平台,该公司表示该技术已经在部分制药和生物技术公司试用。

  Lifebit公司最难解决的就是从基因数据和生物数据中分析并获取结果的过程。无论是商业还是学术研究领域,都在各自定制相关软件硬件解决方案,以便能够大规模分析海量数据。当然,这导致了资源的巨大浪费,毕竟定制软硬件系统都是昂贵的,并且维护和扩展成本都很高。

  现有的一些平台例如NDAnexus、SevenBridges往往缺乏灵活性,无法为用户提供公开透明化的操作原理,并且成本高昂。

  据介绍,Lifebit的Deploit平台旨在解决这些问题,特别突出机器学习、自动化的功能,并且其提供工具,让每个人都能分析和解读自己的基因和生物数据,有点类似于GitHub与码农之间的关系。

  实际上,Deploit的定价模式与GitHub也十分类似,个人/非商业用途的版本实行免费,而用于商业化和企业端的版本将采用付费的方式。

  Chatzou博士讲到,如今我们面临的问不再是进行大量基因组数据测序,而实快速且经济的分析这些数据。本文系青亭网翻译自TechCrunch

  【IT168 专稿】导语:IDC发布的预测报告显示,到2021年中国数字经济的比重将达55%。中国的人口和经济规模决定了中国的数据资产规模冠于全球。这不仅为大数据技术的发展提供了演练场,同时也提出了更多、更高的要求。

  大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,成为大数据获取、治理、存储、分析或可视化的有效手段。而创业公司正在成为大数据技术创新的中坚力量,他们正在不断开发更多更加先进的软件或系统来满足这些大数据需求。

  2017年,国内大数据领域就有这样10家创业公司吸引了我们的注意。(排名不分先后)

  星环的研发团队是国内最早的大数据Apache Hadoop发行版团队,专注于大数据和人工智能基础平台研发,主打产品一站式大数据综合平台(TDH)和通用人工智能平台Sophon。产品虽然源于Hadoop,但超越了Hadoop,特别是在分析型数据库、流处理技术、大规模分析型搜索引擎以及图形化的大数据开发工具套件方面,已经完全重构。

  通过自主研发,星环实现了多项技术的突破, 如基于Hadoop平台构建数据仓库,实现利用Hadoop技术替代传统数据仓库案例;实时计算引擎,融合了低延时的事件驱动机制和复杂批处理编程模型的流处理引擎,支持复杂SQL、CEP复杂时间规则和机器学习,和Spark Streaming相比,星环Slipstream延时低至10ms;大规模搜索引擎,实现PB数量级上秒级延迟,同时具备搜索和统计分析能力。

  2017年发布的TDH5.0,让基于容器化进行部署大数据平台成为可能。Sophon支持图形化拖拽式的统计分布式机器学习和深度学习的模型开发以及自动建模。

  星环成立于2013年,总部位于上海。在Gartner发布的2016版数据仓库及数据管理解决方案市场的魔力象限中,星环是唯一上榜的中国公司。今年10月,在IDC发布的《IDC MarketScape:中国大数据管理平台厂商评估,2017》报告中被评为领导者。

  融资方面,2017年5月,星环完成了由腾讯领投的C轮2.55亿融资。 6月在全球著名的第三方评测组织TPC上发布的TPCx-HS10TB测试结果,位列全球第一。

  百分点成立于2009年,总部位于北京,是一家大数据与人工智能解决方案提供商。产品线全面涵盖大数据技术、管理、应用各个层面,其核心产品包括技术层的大数据操作系统(BD-OS),管理层的用户画像标签管理系统,以及应用层的推荐引擎、分析引擎和营销引擎。

  2017年12月百分点发布Deep Matrix AI决策系统,通过该系统,用户可以进行复杂业务问题的自动识别、判断并做出前瞻或实时决策。

  从百分点公开案例数据显示, 国家质检总局凭借这套智能决策系统进行召回判断,由每季度组织十多名专家耗费数百小时的会商制度转变为“1人+机器协同”的实时决策。上线年,百分点这款产品已经处理了1000多起汽车召回案例,也协助完成了5000多万辆汽车的召回。

  在融资方面,百分点已完成D轮融资,累计融资额10亿元人民币,创企业级大数据领域融资最高记录。2017年12月29日,百分点还宣布,全资并购在线调研公司极速洞察。

  与大部分大数据创业公司业务都在国内不同,百分点还在积极开拓海外市场,其产品在非洲、拉美以及更多国家和地区都有落地。

  明略数据成立于2014年,总部位于北京,是行业大数据和行业人工智能的解决方案提供商,技术能力较强,无论是大数据还是人工智能,都有自己的核心产品,并由这些产品构成自己的解决方案。

  2017年上半年,明略数据发布了行业人工智能大脑“明智系统”,知识图谱数据库“蜂巢”和智能决策支持问答系统“小明”。通过以上产品,用户可以较为容易的构建特定行业领域的知识图谱,并实现人机交互,从而提高企业决策的精度、速度、敏捷度,降低知识劳动力成本。

  明略数据核心业务有三个板块:公安、金融、工业。虽然不多,但每一个行业做得都很深, 2017年,明略数据获“德勤—华兴中国明日之星”,其公安情报大数据系统还入选数博会“十佳大数据案例”等。

  在融资方面,据了解,明略数据2017年已经完成C轮融资,但并未对外发布,具体金额不详。

  天眼查成立于2014年,是一个以公开数据为切入点,以关系为核心的大数据产品平台。其使命是“通过技术让每个人公平地看清这个世界”。

  目前,天眼查收录了全国超1.4亿家市场主体,80多种数据维度信息。不仅可以可视化呈现复杂的商业关系,还能深度挖掘和分析相关数据,预警风险等。其核心功能为“查公司”、“查老板”、“查关系”。

  天眼查产品能广泛服务于政府机构、泛金融、泛法律、泛商务等领域,应用于金融信贷、风险控制、 项目尽调、商业合作、信用评级、精准决策、客户营销等各类场景。

  融资方面,2017年3月,天眼查完成A轮1.3亿人民币融资,这超过了世界上95%的A轮融资额度,也是商业调查工具行业至今最高额度的投资。

  神策数据成立于2015年,总部位于北京,是一家大数据分析服务公司。主打产品神策分析(Sensors Analytics),是一款用户行为分析产品,主要针对营销渠道效果评估、精细化运营改进、产品功能及用户体验优化、辅助管理层决策等典型业务场景。提供私有化部署和SaaS两种部署方式、实现基础数据采集与建模,并可作为 PaaS 平台支持二次开发。

  该公司特色是技术团队对众多开源技术平台进行了重写,如对Impala查询引擎等技术的重构,通过数十万的代码的重写实现了真正海量数据秒级查询,这在国内的大数据领域独树一帜。

  神策分析能有效帮助企业用户节省数据团队与业务团队之间的沟通成本与人力成本,同时使一些不具备设立数据团队的创业公司有了自己的数据资产累积平台,从而提升了企业决策效率。

  PingCAP 是开源的分布式关系型数据库提供商,核心产品 TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理的融合型数据库产品,该产品从根本上解决了传统单机关系型数据库的水平扩展问题。

  TiDB 模型参考了 Google 最新的全球分布式数据库 Spanner/F1,具备一键水平伸缩,强一致性的多副本数据安全,分布式事务,实时 OLAP 等特性,同时兼容 MySQL 协议和生态,迁移便捷,运维成本低。

  据了解,目前准生产测试用户约 500 余家,其中摩拜单车、同程旅游、360 金融、游族网络,去哪儿网等数十家不同行业的领先企业已经应用在实际生产环境,涉及互联网、游戏、金融、政府、电信、制造业等多个领域,帮助企业解决了海量数据存储、超大规模并发访问及交易问题。

  爱可生成立于2003年,总部位于上海,定位于开源数据库整体解决方案和行业数据应用。相关数据技术已服务于中国银行、招商银行、中国人保、航天科技、金风科技、中国移动等众多金融、智能制造、电力、电信等行业大型企业。

  爱可生的云树产品系列具备自主研发的分布式技术和私有云数据库(RDS)核心技术, 并入围了央采2017年度软件招标名录。 产品满足了金融行业对开源数据库高可用、扩展性、容灾的严苛需求以及金融体系运维体系规范要求。产品已在线上系统中支撑了众多金融等行业的核心交易系统,并支持了数千个开源数据库实例的大体量运维管理。

  行业数据应用方面,爱可生基于对智能制造、电力行业等工业互联网场景需求理解,融合结构化和非结构化的数据处理技术,帮助用户建立统一数据管理和服务平台,在多场景下的基于数据的决策或预测模型已形成可落地的解决方案。

  融资方面,爱可生是新三板创新层企业,2017年完成了B轮融资,融资金额5065万元,投资方为达晨创投、毅达资本以及创合汇。

  2017年,爱可生在“融资中国资本年会”上荣获 “年度最具投资价值新三板公司”。

  瀚思科技成立于2014年,总部位于北京,是一家大数据安全公司,拥有整套自主研发的基于大数据的信息安全产品,通过以HanSight Enterprise产品为核心的各个产品相互配合、补充,形成完整的信息分析的平台,来满足用户信息安全需要。

  基于大数据的安全分析, 机器学习的用户行为分析,深度学习的未知病毒木马检测引擎DeepSense等技术,瀚思科技能大量缩减企业威胁的发现和处置时间,并通过自动化分析处置流程提高威胁分析处理效率,帮助企业降低安全风险。

  融资方面,2017年 ,瀚思科技获得国科嘉和、IDG领投资的人民币1亿元B轮融资。

  2017年,瀚思科技入围央采2017年度软件招标名单,并连续三季度入选Cybersecurity Ventures2017网络安全全球500强,在入围的中国安全企业中排名第三,同期入围《安全牛》发布的2017中国网络安全企业50强,位列第38位。

  巨杉数据库成立于2011年,总部在广州,是分布式数据库提供商。主要产品有两个:企业级分布式数据库SequoiaDB巨杉数据库,以及分布式企业内容管理软件SequoiaCM。

  其核心数据库产品目前实现了分布式OLTP,分布式对象存储以及分布式NoSQL实现全类型数据的覆盖。技术上具备分布式架构、多模数据管理(Multimodel)、标准化数据访问、数据安全双活容灾、与混合负载HTAP等几个重要的技术特性。

  巨杉一大特点是坚持自主研发, 其产品在稳定性和企业级支持服务、开发应用友好度、性价比和高可用安全等方面的口碑不错。目前其产品不仅在超过20家银行用户上运行。还拥有近百家的企业用户。

  2017年,巨杉数据库入选Gartner数据库报告,这是中国数据库产品的首次入选,一同入选的还有南大通用和阿里云。

  热云数据成立于2013年11月,总部在北京,是一家定位移动互联网领域的第三方大数据服务商。通过精准的人群定位、全面的用户画像及实时的广告效果监测来帮助广告主优化广告投放策略、投放质量、从而节约广告投放成本,提高运营效率。

  自主开发了游戏运营支撑平台、防作弊监测技术、移动广告效果监测平台、用户流失预测模型、移动DMP、移动大数据标签系统、渠道数据分析系统等技术产品。

  热云数据在数据分析技术方面较为领先,独创的防作弊技术、防刷量和去重等机制,能帮助移动互联网企业在投放过程发现作弊和刷量等点击数据,真实反馈用户的真实行为,减少投放浪费,高效获取真实的用户。

  在融资方面,2017年5月热云数据完成B轮1亿元人民币融资。2017年,热云数据还牵头成立了“中国诚信移动广告联盟”-CMAA。

  今天准备聊一聊数据分析师,这个高大尚的职业,先用一个网上看到的段子来开头,先聊一下什么是数据分析师。

  一个哥们,有次聚会时说自己买了很多条IPhone数据线,家里每个房间插一条,走到哪儿都能随时充电。。。。。在场的姑娘都当成是段子笑笑就过去了,只有个细心的姑娘悄悄问他买了多少条,他说42条。现在她和他在北京三环内总共42个房间的数套豪宅愉快地生活,下个月结婚。

  从这个段子里是不是可以看出来,数据分析威力巨大,而且数据分析师最擅长的就是数据分析,他们的工作就是用数据来证明观点,从而指导公司发展或业务方向之类的问题。我平常的工作会和很多分析师打交道。我了解到的分析师这个群体大多是在投行、一线咨询公司这样提供专业服务的乙方公司工作。曾听人这么说过,这些公司大概是世界上智力密度最高的地方。

  不同行业和公司之间都有鄙视的食物链,像我们这种本身就自带清高属性的程序员,和他们之间的鄙视关系我就不多说了(我老板居然是个分析师)。有一类分析师,经常被我们鄙视,他们经常说自己做事是有方法论的,当遇到一个问题,要先怎么分析,然后怎么拆解,再找什么数据来论证,最后下结论写成PPT。当我刚刚接触数据分析这一行的时候,我经常问自己一个问题:“这帮分析师可以做‘公司医生’,帮公司解决各种问题,制定战略,那他们为什么自己不去当老板,自己干呢?”

  不过到现在,我渐渐可以回答这个问题了。打个比方,这就好像军师为什么不去做皇帝。这个比喻可能不是那么的恰当,我只是想表达一下,去创业自己开公司需要多方面的能力,和咨询投行的思维和工作方式、工作内容都有很大的差异。假设你找到了一个产品做不好的原因或者说你知道了应该要怎么样才能做好一个产品,这也并不表示你亲自去执行的时候就一定可以成功。

  再举个例行,如果有个咨询公司的分析师帮助一个卖啤酒的公司分析受众用户,制定方案提升品牌效果,最终实现了业绩的大幅提升,那么这个分析师之后就可以自己去卖啤酒赚钱了吗?这显然不行吧,零售行业还有自己的渠道,自己的销售体系,这些都是很复杂的,但这些确是创业必不可少的。

  说了这么多分析师不好,再说以后我就没法混了,接下来我要说一下他们的优势了。

  我先说他们的特点,大多数拥有高学历,海归的优秀背景,特别出色的逻辑思维能力(当然我认为程序员的逻辑能力是最强的,哈哈)以及异常善于表达。大多数程序员的表达能力都比较弱,用10分当满分,可能大部份程序员都会不及格,但是对于分析师来说,可能需要9.5分起步了,就是这么夸张。

  分析师们还有一个特质,对数字异常敏感。之前听说我们上面有个老板,每个月都会看我们提交的月报,用来分析产品的数据趋势,只要有一个数字,在两次报告中不一样,不管这中间间隔了一个月还是几个月,她马上就能发现数字不一样。这种能力也是不得不服。

  我还发现,分析师大多都有很强的个性,在讨论中都有自己鲜明的观点,这可能和他们的工作有关,工作中就一直在论证不同观点的正确与否。所以我平常决对不会和分析师在某件事上去争辩,因为我相信,就算去争,也不会有结果。

  TakingData以SmartDP为核心的数据智能应用生态为企业赋能,帮助企业逐步实现以数据为驱动力的数字化转型。

  友盟+基于全域数据、数据技术和商业场景,构建以7亿消费者为核心,覆盖数据化运营、数据营销、新零售数据服务、金融及手机解决方案的数据智能服务体系,驱动业务持续增长。

  精准科技是一家以用户画像为特色的大数据技术公司,致力于推动大数据在营销场景中的使用,业务主要涵盖汽车、金融、房产三大领域。

  浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据,并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。

  腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据,腾讯的思路主要是用数据改进产品,注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。

  探码科技自主研发的DYSON只能分析系统,可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。一直做的国外项目美国最大的律师平台、医生平台和酒店、机票预订平台的数据采集、分析、处理。将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作,为各大企业提供高端信息技术咨询服务。

  中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”,可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题,提升运营商ICT融合服务能力。

  神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据,通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术,为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。

  中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解,并在多数据模块上并行执行,全面提高了复杂查询条件下的效率。

  华胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”,颇具创新,近期又与IBM达成战略合作关系,涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。

  “神州数码”启动了“智慧城市”战略布局,先后推出了市民融合服务平台、自助终端服务平台等产品,并在佛山、武汉等“智慧城市”建设中实践运用。

  用友在商业分析、大数据处理等领域进行研发,先后推出了用友BQ、用友AE等产品。

  东软大数据战略以医疗行业为突破口,凭借在社保、医疗行业积累的资源,搭建了东软熙康这一智慧医疗平台。

  金蝶KBI与金蝶ERP无缝集成,实现BI数据采集——集成——分析决策支持的一体化应用。

  宝德大数据云备份,是一个专为大数据而设的云备份方案,支持实体机及虚拟机备份,而且具有无限扩充的可能,并且完全自动。

  大数据时代的IP治理和审计,启明星辰提供了终端审计、终端数据防泄露、日志审计,通过综合审计平台来帮助用户解决IP治理需求等解决方案。

  拓尔思通过收购天行网安,可以拓展在公安行业的应用,目前正着力开拓行业应用市场,挖掘各个产业链中的大数据价值。

  零售、证券、生物、政府等都是荣之联大数据业务的主要目标行业,已为零售业提供了大数据分析的解决方案,解决了库存问题。

  美亚柏科专注于公安市场,其业务包括电子数据取证、电子数据鉴定、网络舆情分析、数字维权、公证云、搜索云以及取证云服务。

  国内存储技术与服务供应商赛思信安推出了自主研发的大数据管理系统,适用范围包括互联网、公众服务、商业智能、金融、医疗卫生、能源等多个行业。

  华宇软件作为大数据、食品安全、法务软件等相关热门行业软件,同时也是公安领域大数据的上市公司。

  天玑科技的数据中心运维管理服务,为大数据的分析能力提供了强大的后台支撑和保障。

  东方国信主营业务为企业商业智能软件及系统解决方案,收购北科亿力和科瑞明,有效拓展了工业和金融大数据领域。

  华三全融合虚拟化网络技术能够极大简化网络结构,减轻网络管理和维护量,为企业数据中心大规模建设提供最强有力的技术支持。

  海康威视基于英特尔Hadoop发行版,并融合可以灵活按需调配IT资源对应用和服务进行支持的开放架构云计算技术,打造出了视频智能云计算方案。

  高德与阿里将在地图搜索、产品商业化、数据共享、云计算等领域展开合作,特别是在数据共享方面,高德和阿里巴巴将共建一个大数据服务体系,

  作为提供导航地图、地理信息系统软件建设的内容提供商,现在已尝试使用大数据为政府部门提供决策。

  专注于商业智能领域(BI)、数据仓库领域、数据库领域的专业咨询、项目实施、软件开发、系统集成等方面,为金融、电信、快速消费品等行业提供相应方案。

  信合运通专注于为运营商和行业客户提供基于大数据的深度分析和挖掘技术、渠道支撑服务及行业解决方案。

  海云数据专注于从事数据可视化,可为客户提供数据可视化的创意设计、制作和软硬件集成系统服务。

  九次方金融数据在国内唯一以企业大数据分析的角度对有投资价值和并购价值的企业进行价值判断,持续跟踪企业动态变化的金融大数据公司。

  永洪BI通过完全自主知识产权的数据集市产品(Z-Data Mart)支持大数据,Z-Data Mart汇聚了数十项自有专利,涵盖了分布式存储和计算、分布式传输和实时通信等关键领域。

  集奥聚合作为大数据服务提供商,其DataQuate解决方案主要用于解决运营商大数据的接入、挖掘及应用,为运营商大数据的价值转化提供端到端服务。

  华院数云以数据挖掘为核心、以商业智能和精准营销为主线、以SAAS云平台为主要服务模式,目前专注于电商领域,为客户提供行业领先的数据分析和精准营销平台服务。

  杭州诚道科技致力于为浙江、全国公安交通管理行业提供一流的信息化服务、产品和方案解决能力,其借助英特尔Hadoop分发版,已解决了大数据的采集和处理问题。

  勒卡斯是致力于为客户提供全方位直复营销解决方案和服务的大数据公司,主要有潜客沟通、会员管理、CRM软件定制及客户市场调研四大业务。

  智拓通达主要做中国主流社交平台的“大数据”分析,通过整合各大社交平台的用户数据、行为数据和 UGC 内容,为企业和个人用户提供定制化服务。

  国双科技数据中心拥有基于OLAP技术的强大交互式数据挖掘平台,可提供不同深度的分析报告,满足不同视角的数据挖掘和分析需求。

  时云医疗科技今日发布了医疗领域的大数据“未病”预警云服务“康诺云”,有针对个人健康管理而设计的云律血压节律仪、云悦体质分析仪和云动智能健康监测腕表3款智能硬件。

  百分点主要为电子商务企业提供站内流量转化和商业智能分析的整体优化解决方案,旗下有推荐引擎技术平台以及跨网站消费偏好平台。产品主要有BRE和BAE。

  精硕科技是国内少有的第三方数字营销监测和调研机构,专注于为广告主提供全流程的网络广告效果监测、分析评估、媒介优化咨询和技术解决方案等服务。

  神策数据立足大数据及用户行为分析的技术与实践前沿,业务现已覆盖以互联网、金融、零售快消、高科技、制造等为代表的十多个主要行业、并可支持企业多个职能部门。

  百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎,将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。

  阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。

  整合了高性能的计算和存储能力,为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台,近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。

  同盾科技将人工智能与业务场景深度结合,为银行、保险、汽车金融、非银行信贷、基金理财、三方支付、航旅、电商、O2O、游戏、社交平台等十余个行业客户提供高效智能的风控、反欺诈及营销分析服务。

  智慧足迹是由中国联通和西班牙电信合资成立的专业大数据公司,依托中国联通的数据能力,提供位置信息洞察及相关大数据业务。

  个人以为,一个三年工作经验的数据分析师应该具备以下方面的能力:对技术的掌握,对产品的理解,对数据的敏锐性,数据和产品之间互相转化的能力,分析思维的广度、深度和速度,数理统计的能力,沟通的能力,辅导新人的能力,面试把关的能力。

  以下分开来说,同时举例的时候假设这个数据分析师是知乎这个产品的,目的是为了增长活跃用户。

  不一定需要非常高深的技术,但是基本的一定要过关。比如针对互联网行业的数据分析,SQL 是一定要过关的。在这基础之上,掌握公司惯用的BI工具或者报表工具,譬如帆软系列;Python / R 可以提高长期的工作效率,但在初期并不一定需要。

  简单来说,技术能力决定了一名数据分析能力的下限,而对产品和业务的理解则决定了上限。

  就好比在电影 Margin Call 里,底下的小兵负责分析数据,各种模型预测金融危机什么时候会发生。

  数据分析的目的是为了改进产品。如果缺乏对产品的理解,那么技术再好,也有可能像是无头苍蝇到处乱撞。

  或者是变成 data dump,提供一堆一堆的图表,但其中有互相什么关联,能说明什么问题,提供什么样的建议,却并没有好的想法。

  因为新人可以有老板带着,或者是老人带着,但是如果想要更进一步,那就必须能够自己独立的做项目。

  尤其是在互联网行业更是如此,除了新人之外,对大多数人的基本要求都是能单兵作战,不需要详细的指导。

  同时在很多情况下,问题是很开放性的,对于如何解决并没有一个非常固定的套路,或者是因为这完全就是一个新的问题,或者因为不同产品之间套路无法直接套用,需要做大量的调整和创新。

  比如这里面增长的例子,哪些是可以借用于知乎的,哪些是需要调整的,哪些是完全不适用的?

  对数据的敏锐性体现在两方面,一是在结果还不是那么清晰的时候,甚至根本就没有什么数据的时候,能够大致感觉往哪个方向深挖是更有可能出成果的;二是在数据出问题的时候,能够反应出来,及时找出原因。

  比如做知乎的数据分析,目的是为了增长活跃用户,可以做的地方有很多,比如增加获新、增加内容、增加用户关注话题数、增加用户关注人数等等。一个经验丰富的老司机可以快糙猛的大概估算一下各个方面的机会有多大,大致的实施难度如何,风险是大是小,产品哪些方面是有缺陷可以改进的。

  另一方面,是人就会犯错,最大的区别在于有的人可以很好的纠错,而有的人则需要别人提醒,还有的人即使别人提醒了也反应不过来。

  在互联网行业,多数时候问题是很不清晰的,比如说问题可能是2017年新用户留存远差于2015年的用户,如何解决?

  对数据分析师来说,并不会有一个详细的单子来告诉你都有哪些步骤,而是需要自己灵活处理。

  一方面这些问题本身就比较新,虽然会有一个大致的套路,比如 AARRR 模型,解决增长需要先解决留存等等;然而再往下具体的时候,套路就没有那么固定了,因为不同的产品之间可以差别很大。

  即使像是 Quora 和知乎这样理应非常类似的产品,也可能因为一些或大或小的差异,导致给分析数据也带来差别。

  比如 Quora 的 upvote 并不完全代表赞同,而更多带有传播的意味。

  如果只懂数据不懂产品的话,很容易进入一个误区,要么产品/业务方追着问数据,要么没活儿干。

  比如一个项目可以花两个月时间做出 95%,也可以花两周时间做 80%,那么多数时候都会是后者。

  广度:产品的各个方面之间总是互相牵扯的。最简单的例子,如果知乎的拉新做得非常好,那么留存就有可能降低,用户活跃度也有会降低。

  如何分析各者之间的关系,如何保持一个合理的平衡,如何增加其中一个不过于负面影响其它,这些数据分析都需要在广度上有一定的了解。

  深度:有些问题一个人解决不了或者很难,多几个人就可以了,比如说搬砖,十人人搬总会比一个人搬快得多,哪怕不是十倍速度。而有些问题,靠堆人力是没用的。

  这一部分跟 1,3,5 是相关的。不一定需要特别高精尖,但是对于分析问题会有很大的帮助。比如说如何识别数据分析里可能出现的错误。

  除非兼任软件工程师和产品经理的职,否则数据分析师总是需要通过说服产品和工程方面来改变产品,产生影响力。赢咖2娱乐

  有了好的结果是第一位,如何影响合作伙伴,让他们接受自己的建议甚至比有好的结果还重要。

  一个人的力量终究是有限的,如果把自己的能力复制到整个团队甚至整个公司,是增大自己影响力最有效的办法之一。

  大多数人应该都希望自己的公司处于一个增长的状况,如果是高速增长那就更好不过了。

  这对于高速增长的团队来说是一个很大的挑战,所以提高面试技能和精准的判断面试者的能力,无疑是有效的扩张团队的不二法则。

  说到数据分析,其实很简单,就是找到问题、来解决问题。在做SEM数据分析之前,首先要了解数据,为什么要分析数据?通过数据分析可以获得什么?

  因此,正常的数据分析过程应该是:确定分析的目的→收集所需的数据→组织数据→分析数据→获得优化意见。

  数据是我们调整账户的基础。对于刚入门的竞价员来说,数据分析很难理解。由于关键字报告、创意报告、搜索词报告、对话词报告、转化词报告中的出价数据太多,新手常常不知道怎么开始,此时你需要冷静下来,整理每个报告,过滤并查找有效数据以进行比较。

  管理过这么多账户,凭借我们团队的经验,今天以快速掌握SEM数据分析进行讲解。

  首先,您需要了解SEM数据名词的含义。点击率是多少?转化率是多少?跳出率是多少?等一系列技术术语,例如帐户点击率下降,您需要清楚地知道哪些因素会导致点击率下降,接下来应该做什么;调整帐户后,您必须清楚地知道哪些数据会发生变化,否则一切都是浪费时间。以下是两个月教育行业的数据案例。

  整理后,复杂的数据将变得清晰。经验丰富的SEMer将知道对上图所示账户进行了哪些调整:这组数据是典型的流量不精准分析图,根据公司政策调整减少消费,平移展现下降、点击下降、对话下降、这些都是正常的数据范围,但是我们消费的下降,应该降低我们的转化成本,这组数据中我们的转化成本并没有降低,反而高出了1块钱,这就说明我们在降低消费时,没有控制我们的精准流量进来,还是以泛流量的方式进行优化账户,(当然这组数据的转化成本是指精准客户转化不是所有的转化成本)这就造成我们降低消费的同时没有一个合理的优化方案去优化账户。

  某媒体在职场频道发布了一套有超过60道题目的“理想雇主”问卷调查,并回收了2587份有效问卷。数据显示,全球范围内有2/3的人认为创业是个不错的选择,全球约70亿人口中,有4亿是创业者,与这些人一起打拼的员工数更是不容小觑。

  所谓物以类聚,从调研结果中发现,与在国企、外企、事业单位等地方上班的人相比,创业公司员工也有自己的一系列特质:他们寻找的不是刚好与自己能力相称的工作,而是在追寻创新和挑战;他们充满使命感,在乎付出就有回报,讨厌束缚,乐于共享。

  如果说创新是一家创业公司的DNA,那么尝鲜求变就是创业公司员工的一大爱好。从调查数据中可以看出,与其它类型公司的员工相比,创业公司员工明显更关注工作的创造性,超过八成表示会为了一份更有创造性的工作而跳槽。

  创业公司员工也最容易被有挑战性的工作所吸引,他们总是对变化最积极的一群人。当被问及哪些措施能提升职业发展机会时,他们更相信自己能在多样化的工作及赴海外工作交流中获得更多锻炼和成长。

  这或许也解释了为什么与其他类型公司员工相比,创业公司人并不太在乎工作是否与自己的能力与经验相匹配。毕竟很多时候,创业公司都是某个新兴领域的先行者,而在寻求颠覆和突破时本就少有经验可参照,此外,在初创阶段,很多员工都一人身兼多职,在实践中摸索着变强才是他们习惯的节奏。

  正如Facebook创始人兼CEO扎克伯格在2017年哈佛毕业典礼上所说,为了保持社会进步,我们身负的挑战不仅是创造新的工作,还要创造新的目标,而光有目标是不够的,必须拥有心系他人的目标。从创业公司员工身上确实能看到这一点。数据显示,创业公司员工的社会使命感甚至比政府单位员工还要强,他们在择业时也明显更在乎与入职公司价值观是否契合,且近八成表示在做跳槽决定时会将公司社会价值性纳入主要考虑因素。

  相较于让世界更美好的理想,公司当下的盈利情况在创业人员眼中就不那么重要了。关注公司长期发展潜力的他们更看重的是营收增长和公司CEO的经营理念。

  当相对稳定的国有企业和政府机关事业单位员工们更多关注男女同工同酬问题时,创业公司员工相对对性别平等最不关心。这或许与创业公司本身所处的高淘汰率大环境有关,毕竟当人们主要在为企业生死存亡而拼搏时,还来不及也没多少精力来关注性别平等。同理,塑造公平竞争的企业文化对于更多受狼性文化影响的创业公司来说,也不是当务之急。

  也许是被画饼忽悠的经验太多,或者是见多了创业大潮中的世事无常,选择公司时看重眼光长远的创业公司员工成为了最在乎自己的付出能立刻见到奖金和加班工资这些物质回报的一群人,股权激励对他们的吸引力反而不如对外企、民企、国企员工有效果。此外,或许是注意到工作压力太大对身体的不良影响,以及初创公司往往在福利待遇方面还存在诸多不完善,创业公司员工特别在意公司提供健康咨询和体检。

  总结来说,就是创业公司员工目前只在乎自己的付出能拿到应有回报,而且最好立等可取。至于公司整体是否有公平的文化,并不是他们考量的重点。

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