大數據職業(yè)規(guī)劃書(匯總16篇)

字號:

    議論文是表達觀點和論證的一種方式,通過寫議論文可以鍛煉自己的觀點清晰和論證能力。寫出一篇較為完美的總結并非易事,需要我們不斷地反思和修正。想要寫一篇優(yōu)秀的總結嗎?不妨看看下面這些小編為大家精心收集的總結范文。
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇一
    美國國家標準和技術研究院對大數據做出了定義:“大數據是指其數據量、采集速度,或數據表示限制了使用傳統(tǒng)關系型方法進行有效分析的能力,或需要使用重要的水平縮放技術來實現(xiàn)高效處理的數據?!蔽覀冋J為大數據價值鏈可分為:數據生成、數據采集、數據儲存以及數據分析。數據分析是大數據價值鏈的最后也是最重要的階段,是大數據價值的實現(xiàn),是大數據應用的基礎,其目的在于提取有用的值,提供論斷建議或支持決策,通過對不同領域數據集的分析可能會產生不同級別的潛在價值。
    雖然這些傳統(tǒng)的分析方法已經被應用于大數據領域,但是它們在處理規(guī)模較大的數據集合時,效率無法達到用戶預期,且難以處理復雜的數據,如非結構化數據。因此,出現(xiàn)了許多專門針對大數據的集成、管理及分析的技術和方法。
    布隆過濾器:其實質是一個位數組和一系列hash函數。布隆過濾器的原理是利用位數組存儲數據的hash值而不是數據本身,其本質是利用hash函數對數據進行有損壓縮存儲的位圖索引。其優(yōu)點是具有較高的空間效率和查詢速率,缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。布隆過濾器適用于允許低誤識別率的大數據場合。
    hash法,其本質是將數據轉化為長度更短的定長的數值或索引值的方法。這種方法的優(yōu)點是具有快速的讀寫和查詢速度,缺點是難以找到一個良好的hash函數。
    索引:無論是在管理結構化數據的傳統(tǒng)關系數據庫,還是管理半結構化和非結構化數據的技術中,索引都是一個減少磁盤讀寫開銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要額外的開銷存儲索引文件,且需要根據數據的更新而動態(tài)維護。
    trie樹:又稱為字典樹,是hash樹的變種形式,多被用于快速檢索,和詞頻統(tǒng)計。trie樹的思想是利用字符串的公共前綴,最大限度地減少字符串的比較,提高查詢效率。
    并行計算:相對于傳統(tǒng)的串行計算,并行計算是指同時使用多個計算資源完成運算。其基本思想是將問題進行分解,由若干個獨立的處理器完成各自的任務,以達到協(xié)同處理的目的。
    傳統(tǒng)數據分析方法,大多數都是通過對原始數據集進行抽樣或者過濾,然后對數據樣本進行分析,尋找特征和規(guī)律,其最大的特點是通過復雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計算能力和存儲能力的提升,大數據分析方法與傳統(tǒng)分析方法的最大區(qū)別在于分析的對象是全體數據,而不是數據樣本,其最大的`特點在于不追求算法的復雜性和精確性,而追求可以高效地對整個數據集的分析??傊?,傳統(tǒng)數據方法力求通過復雜算法從有限的數據集中獲取信息,其更加追求準確性;大數據分析方法則是通過高效的算法、模式,對全體數據進行分析。
    [2]黃曉斌,鐘輝新.基于大數據的企業(yè)競爭情報系統(tǒng)模型構建[j].情報雜志,20xx(03).
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇二
    數據分析出現(xiàn)在新的計算技術實現(xiàn)以后,分析1.0時代又稱為商業(yè)智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業(yè)現(xiàn)象,取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告,幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入數據庫并且整合分析。但是由于發(fā)展的局限性對數據的使用更多的是準備數據,很少時間用在分析數據上。
    (二)數據2.0時代。
    2.0時代開始于20xx年,與分析1.0要求的公司能力不同,新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力,數據也不是只來源于公司內部,更多的來自公司外部、互聯(lián)網、傳感器和各種公開發(fā)布的數據。比如領英公司,充分運用數據分析搶占先機,開發(fā)出令人印象深刻的數據服務。
    (三)數據3.0時代。
    又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業(yè)大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據,指導合適的商業(yè)決策。但是必須承認,隨著數據的越來越大,更新速度越來越快,在帶來發(fā)展機遇的同時,也帶來諸多挑戰(zhàn)。如何商業(yè)化地利用這次變革是亟待面對的課題。
    隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯(lián)網電商等多渠道購物方式的出現(xiàn),顧客角色和需求發(fā)生了轉變,世界正在被感知化、互聯(lián)化和智能化。大數據時代的到來,個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測,而且顧客的個人觀點很可能改變商業(yè)世界和社會的運行。由此,一個個性化顧客主導商業(yè)需求的時代已然到來,大數據沖擊下,市場營銷引領的企業(yè)變革初見端倪。
    (一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者。
    傳統(tǒng)的市場營銷過程是通過市場調研,采集目前市場的信息幫助企業(yè)研發(fā)、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天,這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者,他們會主動搜尋商品信息,貨比三家,嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加注重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業(yè)品牌形象的塑造也不再是企業(yè)單一宣傳,虛擬社區(qū)以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者,消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業(yè)產品設計、研發(fā)、生產和銷售的重要因素。
    (二)大數據時代企業(yè)精準營銷成為可能。
    在大數據時代下,技術的發(fā)展大大超過了企業(yè)的想象。搜集非結構化的信息已經成為一種可能,大數據不單單僅能了解細分市場的可能,更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析,企業(yè)可以掌握有價值的信息幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性,有著獨特的消費傾向。相對于忠誠于某個品牌,顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業(yè)的品牌不能最大化地實現(xiàn)客戶價值,那么即使是再惠顧也難以保證顧客的持續(xù)性。并且,企業(yè)不能奢望對顧客進行歸類,因為每個顧客的需求都有差別。正是如此,大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好,為企業(yè)精準營銷出謀劃策。
    (三)大數據時代企業(yè)營銷理念――“充分以顧客為中心創(chuàng)造價值”
    傳統(tǒng)的營銷和戰(zhàn)略的觀點認為,大規(guī)模生產意味著標準化生產方式,無個性化可言。定制化生產意味著個性化生產,但是只是小規(guī)模定制。說到底,大規(guī)模生產與定制化無法結合。但是在今天,大數據分析的營銷和銷售解決的是大規(guī)模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業(yè)擁有傳統(tǒng)小便利店的一對一顧客關系管理,以即時工具和個性化推薦使得大企業(yè)實現(xiàn)與顧客的實時溝通等。
    京東是最大的自營式電商企業(yè)。其中的京東商城,涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業(yè)里,京東無論是在銷售額還是銷售量都占到市場份額一半的'規(guī)模。之所以占據這樣的優(yōu)勢地位,得益于大數據的應用,即京東的jdphone的計劃。
    jdphone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力,以用戶為中心整合產業(yè)鏈的優(yōu)質資源并聯(lián)合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中,通過對大數據的分析,內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息,例如:年齡、性別、喜好等類別的信息,然后進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段,有效的幫助京東實現(xiàn)精準的營銷推送。不僅如此,通過對于后續(xù)用戶購物完成的售后數據分析,精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特征便是企業(yè)不在單純的在企業(yè)內部分析數據,而是共享實現(xiàn)價值共創(chuàng)。所以,京東把這些數據用于與上游供應商進行定期的交流,間接促進生產廠商與消費者溝通,了解市場的需求,指導下一次產品的市場定位??偟膩碚f,這個計劃是通過京東銷售和售后環(huán)節(jié)的大數據分析,一方面指導自身精準營銷,另一方面,影響供應商產品定位和企業(yè)規(guī)劃,最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。
    (一)數據分析要樹立以人為本的思維。
    “以人為本”體現(xiàn)在兩個方面,一方面是數據分析以客戶為本,切實分析客戶的需求,用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面,以人為本體現(xiàn)在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯(lián)網背景下隱私保護的問題,使得信息技術良性發(fā)展。
    (二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾。
    大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中,只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業(yè)所需要的。不必要的數據分析只會影響企業(yè)做出正確的決策。鑒于此,首先企業(yè)需要明確核心數據的標準;其次企業(yè)要及時進行核心數據的歸檔;最后要有專業(yè)的數據分析專業(yè)隊數據進行分析,得出科學合理的結果以指導實踐。
    (三)整合價值鏈以共享數據的方式實現(xiàn)價值創(chuàng)造。
    單純的企業(yè)內部數據已經無法滿足今天市場上顧客多樣性的需求,大數據的共享已經迫在眉睫。首先,可以通過擴展常規(guī)上下游渠道的數據。例如京東與上游供應商的合作。其次,與社會化媒體數據建立聯(lián)系。社會化媒體數據是外圍數據的一個重要來源。但是如果只是搜集并沒有把數據與企業(yè)本身營銷策略或者數據發(fā)布者建立聯(lián)系,那么數據就沒有發(fā)揮其應有的價值。最后,虛擬人脈交換獲取數據。比如建立企業(yè)自媒體收獲粉絲獲取數據等。
    [1]岳占仁.大數據顛覆傳統(tǒng)營銷[j].it經理世界,20xx,17.
    [2]單華.大數據營銷帶給我國網絡自制劇的思考――以《紙牌屋》為例[j].青年記者,20xx,26.
    [3]魏伶如.大稻縈銷的發(fā)展現(xiàn)狀及其前景展望.遼寧大學新華國際商學院.
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇三
    美好愿望:在事業(yè)上有所成就,找到屬于自己的另一半。
    方向:企業(yè)高級程序設計員。
    總體目標:完成大學期間的學習,找到一份滿意的工作,成為企業(yè)高層程序設計人才。
    已進行情況:讀完大專,想繼續(xù)參加專升本考試或者考研。
    1、家庭環(huán)境分析
    我家住在河南漯河市的郊區(qū),是家里的獨生子女。家里世代以種地為主,爸媽在私人企業(yè)上班。本來家庭就不富裕,再加上我就讀大學,,因此家庭負擔比較困難。因此父母對我的期望比較高,希望我畢業(yè)后能找到一份收入比較高的好工作。
    2、學校環(huán)境分析
    我就讀于鄭州輕工業(yè)大學,聽名字就知道她是一所以工為主的大學。近幾年來,鄭州輕工業(yè)大學在保證優(yōu)勢學科不斷提升的情況下,正在不斷向一所綜合性大學發(fā)展,因此學校對我們這個計算機專業(yè)相當重視并投入了大量的經費用于發(fā)展壯大。在這種大好機遇下我們的計算機專業(yè)得到了迅速的發(fā)展并取得了巨大的成就。除此之外,我們學校還經常組織學生開展社會實踐活動,這樣不盡鍛煉了我們的實際能力還使我們所學的知識得以充分利用做到學以智用。
    3、社會一般環(huán)境:
    中國政治穩(wěn)定,經濟持續(xù)發(fā)展。在全球計算機事業(yè)發(fā)展迅速的形勢下,中國計算機事業(yè)也在突飛猛進的發(fā)展,所以我國高素質的it人才也層層輩出。
    4、計算機職業(yè)特殊社會環(huán)境:
    當今社會的計算機已經達到非常普及的程度,隨處都可以看見計算機的身影。對于它的發(fā)展,人們充滿信心。硬件的發(fā)展為軟件提供了良好的發(fā)展平臺,而軟件的發(fā)展也讓硬件有用武之地。不僅在軍事領域、金融場所以及學校的機房,學生的宿舍和大街上的網吧,我們隨處可見。由于中國的管理科學發(fā)展較晚,尤其是計算機的發(fā)展更是很遲,因此對計算機的專業(yè)人員需求量很大尤其是對經過系統(tǒng)培訓的高級專業(yè)人才,計算機的前景依然是非常樂觀的!
    1、行業(yè)分析:
    中國計算機事業(yè)發(fā)展有強勁的勢頭,加入wto后,會有大批的外國企業(yè)進入中國市場,中國的企業(yè)也將走出國門。這樣就會增加對專業(yè)計算機人員的需求量,這樣對于我們從事于計算機行業(yè)的人來說是挑戰(zhàn)但更是一種機遇!
    2、企業(yè)分析
    在中國,聯(lián)想個人電腦產品的市場份額達近三分之一。憑借其領先的技術,易用的功能、個性化的設計以及多元化的解決方案而廣受中國用戶歡迎。聯(lián)想已連續(xù)8年保持中國排名第一。聯(lián)想還擁有針對中國市場的豐富的產品線,包括移動手持設備、服務器、外設和數碼產品等,因此聯(lián)想電腦公司具有非常好的發(fā)展前景。除此之外,聯(lián)想電腦公司的員工都具有良好的職業(yè)素質和道德素質,工作氛圍也好,因此是我良好的選擇地。
    (1)自身現(xiàn)狀
    計算機專業(yè)基礎扎實,不僅掌握各種計算機辦公軟件如word、excel等,還會使用五筆打字,并且熟悉計算機的操作、應用和系統(tǒng)維護等,對photoshop有所了解,有良好的硬件知識基礎和較強的語言表達能力,接受過全方位的大學基礎教育,受到良好的專業(yè)訓練和能力的培養(yǎng),對數據庫有良好的理論基礎和實踐經驗,有較強的動手能力和研究分析能力。
    (2)角色建議:
    父親:“能繼續(xù)學習就繼續(xù)上,藝多不壓身!”;“工作要努力,有發(fā)展,要能吃苦耐勞!”
    母親:“工作要上進,生活上省吃儉用,存點積蓄,以備急時之需“。
    同學:“可以繼續(xù)考研!”
    1、職業(yè)目標:企業(yè)高級程序設計人員。
    2、目標分析:
    在中國,聯(lián)想個人電腦產品的市場份額達近三分之一。憑借其領先的技術,易用的功能、個性化的設計以及多元化的解決方案而廣受中國用戶歡迎。聯(lián)想已連續(xù)8年保持中國排名第一。聯(lián)想還擁有針對中國市場的豐富的產品線,包括移動手持設備、服務器、外設和數碼產品等,聯(lián)想電腦公司具有非常好的發(fā)展前景。因此能夠到聯(lián)想電腦公司當一名技術主管是我夢寐以求的事業(yè)。
    我的成功標準是事業(yè)與家庭并駕齊驅。只要自己努力了,能力得到發(fā)揮,人生的每一個階段都有了切實的自我提高,即使目標沒有實現(xiàn)我也不會懊惱!
    一個不能靠自己的能力改變命運的人,是不幸的,也是可憐的,因為這些人沒有把命運掌握在自己的手中,反而成為命運的奴隸。而人的一生中究竟有多少個春秋,有多少事是值得回憶和紀念的。生命就像一張白紙,等待著我們去描繪,去譜寫。目標有長遠的,也有近期的,但只有完成近期的計劃,才可以向長遠的目標奮斗、拼搏。
    現(xiàn)制定我大學畢業(yè)后十年內計劃如下:
    前三年:如今大學專科生的就業(yè)形勢嚴峻,壓力很大,能找到滿意工作的最好途徑我認為莫過于學習更多的知識,掌握更多的本領。更重要的是對社會的了解程度。因此大學畢業(yè)后我選擇走考研之路。在校學習期間我要與社會多接觸,盡可能多的了解本專業(yè)行情及就業(yè)情況。
    第四年至第七年:研究生畢業(yè)后找一份月薪不低于兩千的程序設計方面的工作,踏實工作。工作期間通過各種途徑去了解一個企業(yè)的創(chuàng)辦與發(fā)展的流程,大量的學習關于管理、創(chuàng)業(yè)方面的知識,并籌集資金為創(chuàng)業(yè)做基礎。工作目標是能做到單位的高級程序員。
    后三年:利用四年的工作管理經驗創(chuàng)業(yè),目標是把以前積累的理論知識付諸實踐,
    不論成敗,爭取能夠在自己的管理過程中學到更加寶貴的經驗。
    十年后計劃還有待制定,相信在前十年的基礎上,后面會有很大的成就。
    1、差距
    由于我還未真正進入企業(yè)工作,因此對其某些方面的要求還不太了解,如:“高級程序設計人員必備的技能”及“自身的潛力,身體適應能力”和“人際關系的處理能力”等問題。
    2、、教育培訓方法
    (1)充分利用在校學習的.時間,為自己補充所需的知識和技能。包括參與社會團體活動、廣泛閱讀電腦方面相關的書籍、選修、旁聽相關課程、報考技能資格證書等。
    (2)充分利用公司給員工提供的培訓機會,爭取更多的培訓機會。
    (3)攻讀研究生。
    3、討論交流方法
    (1)在校期間多和老師、同學討論交流,畢業(yè)后選擇和有工作經驗經的前輩經常進行交流。
    (2)在工作中積極與直接上司溝通、加深了解。
    4、實踐鍛煉方法
    (1)鍛煉自己思考問題縝密的能力。
    (2)養(yǎng)成良好的鍛煉、飲食、生活習慣。
    (3)充分利用自身的工作條件擴大社交圈、重視同學交際圈、重視和每個人的交往。。
    選擇這家還是那家公司?選擇這一行還是那一行?應該離職還是留下?面對職業(yè)的困惑,或許我們都看過一些書,聽了無數建議,經過一天的思考,仍然一頭霧水!感覺工作不如意,卻又不知道什么職業(yè)適合自己?努力了很多年,卻突然發(fā)現(xiàn)可能是方向錯了!開始埋怨自己為什么到現(xiàn)在一事無成,到底合適的職業(yè)方向在哪里?因此有一份職業(yè)規(guī)劃書是必不可少的,也是對自己的人生負責!
    時間過的非常的快,從呱呱落地演變成一個大學生,我已生活了十八年了,卻看似是一眨眼的工夫。時間悄然過去,從指間流過的痕跡中,我得到過什么?又學會了什么?即使我不曾花時間去思考,但著眼于現(xiàn)在和將來,作為一個大學生,一個即將面臨社會考驗的大學生來說,我必須對自己的學業(yè),自己的生涯進行規(guī)劃。給自己定下目標,確定方向,好讓以后的路走得順暢,有目標。
    首先,現(xiàn)在最重要的對自己的學習負責。由于我學習的專業(yè)是關于國際方面的貿易,因此,對于英語這門學科,我必須花最多的時間,花最大的精力去學習。更何況現(xiàn)在需要的人才都是英語很好的。那么,朝著最低英語六級的目標進發(fā),當然得花時間去學習。除此之外,關于貿易方面的理論,實踐,心理,交際關系才能方面,都要從書本上去吸納知識,從日常生活中訓練才能,鍛煉能力。在一些會計證,報關證,營銷證等的考核上,也應該盡自己的努力去考取,畢竟這是貿易的基本。這就要求我花時間,心思去認真學習。
    其次,我應該了解這個專業(yè)的發(fā)展方向與及這個專業(yè)的職業(yè)知識。現(xiàn)在,越來越多的外國人到中國發(fā)展商業(yè),也越來越多的中國人到外企或**發(fā)展事業(yè),特別是我這個專業(yè),更加要求我與外國人的接觸和交流。那么,英語是基礎,也進一步要求我必須學好英語這一門學科。而且,在貿易方面最注意的是誠信和人際。那么,我應該對自己所說的負責任,做到誠實,誠信。至于人際,在日后的工作中,我應該與不同層次,不同階層,不同文化背景的人打交道,建立優(yōu)良的人脈網絡。這樣對自己的事業(yè)發(fā)展有著良好的影響。
    再次,一個人的成功與否關鍵在于自身的綜合素質。綜合素質過硬,那么事業(yè)的發(fā)展也會順暢。那么,我應該做到以下:
    1、準時,守時。因為貿易在時間的觀念上看得很重,遲到一秒或許會導致整盤生意的失敗。
    2、學會在低谷中求生。每個人都會經歷風浪,都會有不如意的時候。我必須迎著風浪,奮力求生。別氣餒,風雨過后總會有晴天。
    3、管住自己的嘴巴。談論自己往往會自大,背后議論別人總會提及別人的短處。這樣往往會惹來非議和不屑的對待。
    最后,對自己日后發(fā)展的道理必須明確。我的目標是一個生意人,姑且先不談成功與否。既然選擇了這么一個方向,我就應該從現(xiàn)在開始做起,從點滴做起。這樣做是為了培養(yǎng)自己各方面的能力,務求做得更好。創(chuàng)業(yè)是一個艱辛的過程,要求我從低做起。因為這樣可以了解不同階層的需要和想法,和不同的人建立人際關系網絡,培養(yǎng)成功必須的才能,鍛煉強健的體魄。從事貿易生意,人際才是硬道理,因此我必須努力建立我的人際關系網。
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇四
    有人說生活像一團亂麻,剪不斷理還亂;我說生活像一團亂碼,盡管云山霧罩惝恍迷離,最后卻總會撥云見日雨過天晴。維克托邁爾舍恩伯格就把這團亂碼叫做大數據,在他的這本書里,試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機。
    這玄機說來也簡單,就是放棄千百年來人們孜孜追求的因果關系轉而投奔相關關系。說來簡單,其實卻顛覆了多少代人對真理探求的夢想。我覺得作者是個典型的實用主義者,在美帝國主義萬惡的壓迫下,始終追逐性價比和利益最大化,居然放棄了追求共產主義真理最基本的要求!不像我們在天朝光芒的籠罩下,從小就開始學習和追求純粹的共產主義唯心科學歷史文化知識啦!這或許就是我們永遠無法獲得諾貝爾獎、永遠無法站在科技最前沿的根本原因吧。其實小學時候,我就想過這個問題,相信所有的人都問過類似的問題,例如現(xiàn)在仍然很多人在問,媽的從來沒人知道我每天擺攤賺多少錢,你們他媽的那人均收入四五千是怎么算出來的。中國是抽樣的代表,因為中國人最喜歡用代表來表現(xiàn)整體,最典型的例子莫過于公布的幸福指數滿意指數各種指數永遠都高于你的預期,你完全不清楚他是怎么來的,一直到最后匯總成三個代表,真心不清楚它到底能代表了啥。說這么多顯得自己是個憤青,其實只是想表達“樣本=總體”這個概念在科技飛速發(fā)展的今天,在世界的不同角落,還是會體現(xiàn)出不同的價值,受到不同程度的對待及關注。在大數據觀念的沖擊下,我們是不是真的需要將平時關注的重點從事物內在的發(fā)展規(guī)律轉移到事物客觀的發(fā)生情況上。
    大數據的出現(xiàn),必然對諸多領域產生極大的沖擊,某些行業(yè)在未來十年必將會得到突飛猛進的發(fā)展,而其他一些行業(yè)則可能會消失。這是廢話,典型的三十年河東三十年河西的道理,就像三十年前的數理化王子們,現(xiàn)在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機器;就像三十年前職業(yè)高中的學生才學財會學銀行,如今這幫孫子一個個都開大奔養(yǎng)小三攢的樓房夠給自己做墓群的了;當然也不乏像生物這種專業(yè),三十年前人們不知道是干啥的,三十年后人們都知道沒事別去干,唯一可惜的是我在這三十年之間的歷史長河中卻恰恰選了這么一個專業(yè),這也是為什么我現(xiàn)在在這寫讀后感而沒有跟姑娘去玩耍的原因。其實乍一看這個題目,我首先想到的是精益生產的過程控制,比如六西格瑪,這其實就是通過對所有數據的分析來預測產品品質的變化,就已經是大數據的具體應用了。而任何事物都會有偏差,會有錯誤,也就是說,這全部的數據中,肯定是要出現(xiàn)很多與總體反應出的規(guī)律相違背的個體,但是無論如何這也是該事件中一般規(guī)律的客觀體現(xiàn)的一種形式,要遠遠好過從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結論。換句話說,也大大減少了排除異己對表達事物客觀規(guī)律的影響。就好比是統(tǒng)計局統(tǒng)計中國人民的平均收入一樣,這些數怎么這么低啊,這不是給我們國家在國際社會上的形象抹黑么,刪掉刪掉;這些數怎么這么高啊,這還不引起社會不滿國家動蕩啊,刪掉刪掉。所以說,大數據至少對反應客觀事實和對客觀事實做預測這兩個方面是有非常積極地意義的。而這個新興行業(yè)所體現(xiàn)的商機,既在如何利用數據上,又在如何取得數據上。
    先說數據的利用,這里面表達的就是作者在通書中強調的對“相關關系”的挖掘利用。相關關系與因果關系便不再贅述,而能夠對相關關系進行挖掘利用的企業(yè)其實缺不多,因為可以相信未來的大數據庫就像現(xiàn)在的自然資源一樣,必將因為對利益的追逐成為稀缺資源,而最終落在個別人或企業(yè)或部門的手中。想想無論當你想要做什么事情的時候,都有人已經提前知道并且為你做好了計劃,還真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
    而對于數據的獲取,我覺得必然是未來中小型企業(yè)甚至個人發(fā)揮極致的創(chuàng)造力的領域。如何在盡可能降低成本的情況下采集到越多越準確的數據是必然的發(fā)展趨勢,鑒于這三個維度事實上都無法做到極致,那么對于數據獲取方式的爭奪肯定將成就更多的英雄人物。
    現(xiàn)在回頭從說說作者書中的觀點中想到的,p87中關于巴斯德的疫苗的事件,描述了一個被瘋狗咬傷的小孩,在接種了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存,巴斯德成了英雄的故事。這是個非常有意思的案例,因為小孩被狗咬傷而患病的概率僅為七分之一,也就是說,本事件有85%的概率是小孩根本就不會患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的,而這疫苗到底是有效沒效,通過這個事件似乎根本就沒有辦法得到驗證。這就好比某人推出個四萬億計劃,但實際上國際經濟形勢就是好轉,哪怕你只推出個二百五計劃,gdp都會蹭蹭的往上漲,而且又不會帶來四萬億導致的嚴重通脹、產能過剩、房價泡沫等問題。那你說這四萬億到底是救了國還是誤了國?回到我自己的工作領域上來,安全工作,我們一直遵循的方向都是尋找因果關系,典型的從工作前的`風險評估,到調查事故的taproot或者五個為什么,無一不是邏輯推理得到結果的產物。而事實上,如果能做到信息的豐富采集和匯總的話,找出事物之間的相關性,對提高工作環(huán)境的安全系數是極為有利的。這個點留著,看看可不可以在未來繼續(xù)做進一步研究。
    p89說了常用的兩種因果推理方式,分別是憑直覺的快速推理和經過分析的慢速推理。有意思的是很多時候直覺反而比分析來得成功率要更高。作者是想利用這個例子來說明因果關系是多么的不可靠,也想表達出靠分析試驗得到結果的過程成本有多高。其實我是想說,因果關系更多面向的是未來,是沒有對新鮮事物發(fā)展做出的預測,而相關關系更多的是對已經存在的事物未來發(fā)展的預測,側重點不同而已。
    p135里面關于山上小球的描述,它的能量是隱藏的、潛在的。這個觀點我很喜歡,也很悲觀。這正說明了社會上的一種現(xiàn)象。很多人,雖然沒有站在巨人的肩膀上,但是當他們站在親爹干爹的路虎上保險箱上高背椅上時,就是擁有別人無法企及的力量。最近一直在背馬丁老兄的i have a dream,真真切切體會到自由、公正、平等對一個社會,一個國家繁榮發(fā)展的重要性。實干興邦、空談誤國,那就先從建立一個公平的社會秩序開始吧!
    p163里面大概講述了商家是怎么通過大數據獲得的信息來進行商業(yè)推廣的。這里我只想用我的三張信用卡發(fā)卡銀行做一下比較。首先是交通銀行,這張卡最近半年幾乎沒怎么用,交行也從來都無聲無息,我考慮已經可以把這張卡扔掉了;去年因為國航里程申請了一張中信的信用卡,但是今年開始也已基本停用,因為之前一段時間一直使用,中信銀行這幾個月頻繁與我聯(lián)系,推薦各種業(yè)務,多次要給我提供貸款或者提高透支額度,我?guī)状味枷胍蝗痪蛽Q回來繼續(xù)用它好了;招商銀行的卡也是我用得比較久的一張,近期每月的消費基本都穩(wěn)定在幾千,偶爾也有一萬多快兩萬的時候,當然這不是因為我消費,只是因為出差比較多自己墊錢多而已,但是招商銀行從未與我聯(lián)系給我提升額度,盡管我的月消費額度都已經基本達到信用卡的上限了,有時候甚至不得不使用別家的信用卡。最差的自然是中行,首先是預約了國航金卡的信用卡,結果聯(lián)系了兩次我都在出差,就再也不與我聯(lián)系了,半年多了我還沒有拿到我的卡,而作為工資卡的借記卡,多年來仍然是每天網上付款最多2000,我的使用記錄明明經常一個月有好幾天都達到2000的頂值,甚至我都主動打過電話要求更改,都給我答復是必須到柜臺辦理。說完這幾個例子,我想中國的銀行業(yè)與歐美發(fā)達國家銀行的差距就已經是顯而易見了。真的很難以想象這種企業(yè)能在世界500強中排名那么靠前,是因為黑了中國人民多少錢。而通過對visa和mastercard的案例描述,則清晰的說明了一個成功的銀行是怎么通過對數據收集進行行為預測,最終改變消費者消費習慣的。
    然后想說說關于免費導航等應用的使用。天下沒有免費的午餐,這是亙古不變的真理。你以為你可以只花點流量費就能舒服方便的使用衛(wèi)星導航了么,你去過的每一個地方,時間,逗留市場都已經被人家記錄下來賣給商家啦,哪天你打車找到一家麥當勞,剛停下車服務員就送上一套板燒雞腿漢堡套餐可樂換陽光橙不加冰的時候你可千萬不要驚訝,因為你已經無時無刻不暴露在別人的監(jiān)視之下了。
    最后想用文中引用的莎士比亞的一句話作為結尾,凡是過去,皆為序曲。
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇五
    最近看了《大數據》一書,有一點感想,在這里和大家分享。
    作者在后序中寫 道,這不是一本純粹談技術的書,而是以技術背景探討人和社會關系的書。今天的中國,是一個人口大國、互聯(lián)網大國、手機大國,卻不是一個數據大國。書中有這 樣一組調查數據——“麥肯錫公司以20xx年度各國新增的存儲器為基準,對全世界大數據的分布做了一個研究和統(tǒng)計,中國20xx年新增的數據量為250 拍,不及日本的400拍、歐洲的2000拍,和美國的3500拍相比更是連十分之一都沒有達到。國內的大數據步伐急需加快。
    《大數據》一書對美國大數據的應用進行了十分詳細的介紹與分析,我印象最深的為兩點。
    第一,以海量數據的處理作為政策制定的依據??催@本書的時候,我想到了這兩年很火的一個美國人——斯諾登。在其曝光的“棱鏡”計劃中美政府直接從包括微軟、谷歌、雅虎、facebook、aol、skype以及蘋果在內的國際公司服務器收集信息。美國政府從這些海量數據中尋找自己需要的數據,并以此作為所謂安全政策制定的依據之一。姑且不論媒體對此計劃的口誅筆伐及相應的道德風險,僅從政策制定方面來說,依據于海量數據的政策制定科學性肯定比一般計劃要高得多。
    20xx年,雅虎 首席執(zhí)行沃茲博士在《自然》上發(fā)表的《21世紀的科學》中提到,得益于計算機技術和海量數據庫的發(fā)展,我們每個人在現(xiàn)實世界中的活動得到前所未有的記錄, 這種記錄也更為細致,為社會科學的定量分析提供了極為豐富的數據。打個比方,從你的qq空間、微博、微信中一個普通朋友都能了解到你在哪兒、做了哪些事 情、現(xiàn)在的狀態(tài)是什么,而新聞的跟帖、網站的下載記錄、社交平臺的互動記錄等等都為社會行為的研究提供了大量的數據。我想到最近比較火爆的穿戴設備,如果 該技術得到普及過后,擁有穿戴設備的人群的生活軌跡、生理各項指標都能輕而易舉地得到,相信這些大量的原始數據如能安全有效利用定能為衛(wèi)生政策的制定提供 科學依據。
    第二,萬事萬物, 凡存在,皆聯(lián)網,凡聯(lián)網,皆計算。20xx年起,美國食品與藥品管理局開始在藥品上推行配備rfid做法即每個食品包裝上安裝一個薄如紙張或小如豆粒的無 線傳感器。通過這個移動傳感器,對食品進行連續(xù)跟蹤,一旦相應的安全事故爆發(fā),就能通過數據庫追蹤溯源,快速確定傳染源與影響范圍。這一技術相對于國內尚 在起步階段的食品追溯具有極強的借鑒性。上面提到的穿戴設備其實就可以視為一個穿戴在人身上的rfid。
    20xx年的時 候,美國國家氣象局在全國2000兩客運大巴上裝備了傳感器,隨著大巴的移動,沿途手機所有地點的溫度、濕度、露水、光照度等數據,并立即傳給國家氣象局 數據中心。數據的采集是每10秒中一次,每天采集10萬次以上的數據,這些實時的、高精度的數據意味著天氣預報將不再僅僅是”預“,將逐漸走向“實”報、 “精”報。
    作者涂子沛在書里 引用胡適與黃仁宇的話。胡適說中國人習慣于當“差不多先生”,凡是馬馬虎虎、不求精確。黃仁宇認為,中國不懂得用數字來管理國家。作者引用這兩位先生的名 言,當然是要彰顯傳統(tǒng)中國和今天美國之間的差異。但是我們也必須認識到:這兩位先生身經當時中國的混亂,激憤而出此言。在大數據浪潮迅猛而來的時候,中國 與100年前已經完全不一樣了,我們已經有足夠的能力與自信來面對各項挑戰(zhàn)。20xx年中國開始著手制定醫(yī)療系統(tǒng)的最小數據集,3年之后衛(wèi)生部出臺了第一 版中國醫(yī)院最小數據集的標準。也是在20xx年,中國創(chuàng)立了第一個全國性的大型社會調查項目,開始對社會的發(fā)展和變遷進行全方位、綜合性、縱貫性的問卷訪 談調查,即“楊文昊在kod里面穿的褲子”??梢钥吹?,中國政府和企業(yè)已經投入到了大數據時代的浪潮之中了。我個人也有幾點應對的想法。
    一是鼓勵、扶持基 于數據的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。書中提到,政策扶持的傳統(tǒng)方法,可能是以政府主導建立大數據產業(yè)園,對新興企業(yè)提供辦公場所等便利條件或者現(xiàn)金支持,這固然有效,但更 為有效的是調動全社會的力量。調動全社會的力量來支持可以包括扶植民間團體,快速推進新技術、新理念在全社會的傳播?,F(xiàn)在云技術大眾基本上都耳熟能詳了, 而這主要是各大互聯(lián)網服務上都相繼推出了相應的云服務以及各大媒體對這項技術的關注,促進了大眾對新技術的了解與支持。
    二是政府機構要建 立專門機構來統(tǒng)籌管理數據工作。在大數據時代不同的數據需要整合,公安、消防、民政、社保等等數據都需要進行聯(lián)動,將沉睡在數據庫內的數據喚醒,為政府制 定政策所用,避免各自為政、多頭管理的情況發(fā)生。數據的聯(lián)通也能在一定程度上減少群眾的“辦證”問題,相信在大數據時代,大家可能只需要一張身份卡就能滿 足絕大部分的數據需要。
    三是圍繞個人數據安全,加強管理。任何技術都是雙刃劍,耍得好可以披荊斬棘,耍得不好則會害人傷己,大數據也不列外。如何保障個人隱私也成為了大數據時代面臨的一個重大挑戰(zhàn)。
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇六
    而數據分析也越來越受到領導層的重視,借助報表告訴用戶什么已經發(fā)生了,借助olap和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發(fā)生了,通過dashboard監(jiān)控告訴用戶現(xiàn)在在發(fā)生什么,通過預報告訴用戶什么可能會發(fā)生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業(yè)務發(fā)展有價值的、潛在的知識,找出趨勢,為決策層的提供有力依據,為產品或服務發(fā)展方向起到積極作用,有力推動企業(yè)內部的科學化、信息化管理。
    我們舉兩個通過數據分析獲得成功的例子:
    (1)facebook廣告與微博、sns等網絡社區(qū)的用戶相聯(lián)系,通過先進的數據挖掘與分析技術,為廣告商提供更為精準定位的服務,該精準廣告模式收到廣大廣告商的熱捧,根據市場調研機構emarketer的數據,facebook年營收額超過20億美元,成為美國最大的在線顯示廣告提供商。
    (2)hitwise發(fā)布會上,亞太區(qū)負責人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統(tǒng)自動的產品推薦,通過客戶分類,測試統(tǒng)計,行為建模,投放優(yōu)化四步,運營客戶的行為數據帶來競爭優(yōu)勢。
    此外,還有好多好多,數據分析,在營銷、金融、互聯(lián)網等方面應用是非常廣泛的:比如在營銷領域,有數據庫營銷,精準營銷,rfm分析,客戶分群,銷量預測等等;在金融上預測股價及其波動,套利模型等等;在互聯(lián)網電子商務上面,百度的精準廣告,淘寶的數據魔方等等。類似成功的案例會越來越多,以至于數據分析師也越來越受到重視。
    然而,現(xiàn)實卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息:在美國目前面臨14萬~19萬具有數據分析和管理能力的專業(yè)人員,以及150萬具有理解和決策能力(基于對海量數據的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國,受過專業(yè)訓練并有經驗的數據分析人才,未來三年,分析能力人才供需缺口將逐漸放大,高級分析人才難尋。也就是說,數據分析的需求在不斷增長,然而合格的為企業(yè)做分析決策的數據分析師卻寥寥無幾。好多人想做數據分析卻不知道如何入手,要么不懂得如何清洗數據,直接把數據拿來就用;要么亂套模型,分析的頭頭是道,其實完全不是那么回事。按俗話說就是:見過豬跑,沒吃過豬肉。
    為此,我對自己的規(guī)劃如下:
    第一步:掌握基本的`數據分析知識(比如統(tǒng)計,概率,數據挖掘基礎理論,運籌學等),掌握基本的數據分析軟件(比如,vba,matlab,spss,sql等等),掌握基本的商業(yè)經濟常識(比如宏微觀經濟學,營銷理論,投資基礎知識,戰(zhàn)略與風險管理等等)。這些基礎知識,在學校里盡量的學習,而且我來到了和君商學院,這樣我可以在商業(yè)分析、經濟分析上面領悟到一些東西,增強我的數據分析能力。
    第二步:參與各種實習。研一開始我當時雖然有課,不過很幸運的找到一份一周只需去一兩天的兼職,內容是為三星做競爭對手分析,當然分析框架是leader給定了,我只是做整合資料和往ppt里填充的內容的工作,不過通過兼職,我接觸到了咨詢行業(yè),也向正式員工學習了很多商業(yè)分析、思考邏輯之類的東西。之后去西門子,做和vba的事情,雖然做的事情與數據分析無關,不過在公司經常用vba做一些自動化處理工作,為自己的數據分析工具打好了基礎。再之后去了易車,在那里兼職了一個多月,參與了大眾汽車銷量數據短期預測的項目,一個小項目下來,數據分析的方法流程掌握了不少,也了解了企業(yè)是如何用一些時間序列模型去參與預測的,如何選取某個擬合曲線作為預測值。現(xiàn)在,我來到新的地方實習,也非常幸運的參加了一個央企的碼頭堆場優(yōu)化系統(tǒng)設計,其實也算數據分析的一種吧,通過碼頭的數據實施調度,通過碼頭的數據進行決策,最后寫成一個可操作的自動化系統(tǒng)。而這個項目,最重要的就是業(yè)務流程的把握,我也參與項目最初的需求調研,和制定工作任務說明書sow,體會頗多。
    第三步:第一份工作,預計3-5年。我估計會選擇咨詢公司或者it公司吧,主要是做數據分析這塊比較強的公司,比如fico,埃森哲,高沃,瑞尼爾,ibm,ac等等。通過第一份工作去把自己的知識打得扎實些,學會在實際中應用所學,學會數據分析的流程方法,讓自己成長起來。
    第四步:去自己喜歡的一個行業(yè),深入了解這個行業(yè),并講數據分析應用到這個行業(yè)里。比如我可以去電子商務做數據分析師。我覺得我選擇電子商務,是因為未來必將是互聯(lián)網的時代,電子商務必將取代傳統(tǒng)商務,最顯著的現(xiàn)象就是傳統(tǒng)零售商老大沃爾瑪正在受到亞馬遜的挑戰(zhàn)。此外,電子商務比傳統(tǒng)的零售商具有更好的數據收集和管理能力,可以更好的跟蹤用戶、挖掘潛在用戶、挖掘潛在商品。
    第五步:未知。我暫時沒有想法,不過我希望我是在一直的進步。
    能力:
    1、一定要懂點戰(zhàn)略、才能結合商業(yè);。
    2、一定要漂亮的presentation、才能buying;。
    3、一定要有globalview、才能打單;。
    4、一定要懂業(yè)務、才能結合市場;。
    5、一定要專幾種工具、才能干活;。
    6、一定要學好、才能有效率;。
    7、一定要有強悍理論基礎、才能入門;。
    8、一定要努力、才能賺錢;最重要的:
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇七
    職業(yè)規(guī)劃的目的絕不僅是幫助個人按照自己的資歷條件找到一份合適的工作,達到與實現(xiàn)個人目標,更重要的是幫助個人真正了解自己,為自己定下事業(yè)大計,籌劃未來,擬定一生的發(fā)展方向,根據主客觀條件設計出合理且可行的職業(yè)生涯發(fā)展方向。
    一、為什么要做數據分析師?
    在通信、互聯(lián)網、金融等這些行業(yè)每天產生巨大的數據量(長期更是積累了大量豐富的數據,比如客戶交易數據等等),據說到20,全球每年產生的數據量達到3500萬億gb;海量的歷史數據是否有價值,是否可以利用為領導決策提供參考依據?隨著軟件工具、數據庫技術、各種硬件設備的飛快發(fā)展,使得我們分析海量數據成為可能。
    而數據分析也越來越受到領導層的重視,借助報表告訴用戶什么已經發(fā)生了,借助olap和可視化工具等分析工具告訴用戶為什么發(fā)生了,通過dashboard監(jiān)控告訴用戶現(xiàn)在在發(fā)生什么,通過預報告訴用戶什么可能會發(fā)生。數據分析會從海量數據中提取、挖掘對業(yè)務發(fā)展有價值的、潛在的知識,找出趨勢,為決策層的提供有力依據,為產品或服務發(fā)展方向起到積極作用,有力推動企業(yè)內部的科學化、信息化管理。
    我們舉兩個通過數據分析獲得成功的例子:
    (1)facebook廣告與微博、sns等網絡社區(qū)的用戶相聯(lián)系,通過先進的數據挖掘與分析技術,為廣告商提供更為精準定位的服務,該精準廣告模式收到廣大廣告商的熱捧,根據市場調研機構emarketer的數據,facebook年營收額超過20億美元,成為美國最大的在線顯示廣告提供商。
    (2)hitwise發(fā)布會上,亞太區(qū)負責人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統(tǒng)自動的產品推薦,通過客戶分類,測試統(tǒng)計,行為建模,投放優(yōu)化四步,運營客戶的行為數據帶來競爭優(yōu)勢。
    此外,還有好多好多,數據分析,在營銷、金融、互聯(lián)網等方面應用是非常廣泛的:比如在營銷領域,有數據庫營銷,精準營銷,rfm分析,客戶分群,銷量預測等等;在金融上預測股價及其波動,套利模型等等;在互聯(lián)網電子商務上面,百度的精準廣告,淘寶的數據魔方等等。類似成功的案例會越來越多,以至于數據分析師也越來越受到重視。
    然而,現(xiàn)實卻是另一種情況。我們來看一個來自微博上的信息:在美國目前面臨14萬~19萬具有數據分析和管理能力的專業(yè)人員,以及150萬具有理解和決策能力(基于對海量數據的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國,受過專業(yè)訓練并有經驗的數據分析人才,未來三年,分析能力人才供需缺口將逐漸放大,高級分析人才難尋。也就是說,數據分析的需求在不斷增長,然而合格的為企業(yè)做分析決策的數據分析師卻寥寥無幾。好多人想做數據分析卻不知道如何入手,要么不懂得如何清洗數據,直接把數據拿來就用;要么亂套模型,分析的頭頭是道,其實完全不是那么回事。按俗話說就是:見過豬跑,沒吃過豬肉。
    對于數據分析,有一句話說的非常好:spss/sql之類的軟件、決策樹、時間序列之類的方法,這些僅僅就都是個工具而已,最重要的是對業(yè)務的把握。沒有正確的業(yè)務理解,再牛的理論,再牛的工具,都是白搭。做一名合格的數據分析師,除了對數據需要有良好的敏感性之外,對相關業(yè)務的背景的深入了解,對客戶或業(yè)務部門的需求的清晰認識。根據實際的業(yè)務發(fā)展情況識別哪些數據可用,哪些不適用,而不是孤立地在“真空環(huán)境”下進行分析。
    為此,我對自己的規(guī)劃如下:
    第一步:掌握基本的數據分析知識(比如統(tǒng)計,概率,數據挖掘基礎理論,運籌學等),掌握基本的數據分析軟件(比如,vba,matlab,spss,sql等等),掌握基本的商業(yè)經濟常識(比如宏微觀經濟學,營銷理論,投資基礎知識,戰(zhàn)略與風險管理等等)。這些基礎知識,在學校里盡量的學習,而且我來到了和君商學院,這樣我可以在商業(yè)分析、經濟分析上面領悟到一些東西,增強我的數據分析能力。
    第二步:參與各種實習。研一開始我當時雖然有課,不過很幸運的找到一份一周只需去一兩天的兼職,內容是為三星做競爭對手分析,當然分析框架是leader給定了,我只是做整合資料和往ppt里填充的內容的工作,不過通過兼職,我接觸到了咨詢行業(yè),也向正式員工學習了很多商業(yè)分析、思考邏輯之類的東西。之后去西門子,做和vba的事情,雖然做的事情與數據分析無關,不過在公司經常用vba做一些自動化處理工作,為自己的數據分析工具打好了基礎。再之后去了易車,在那里兼職了一個多月,參與了大眾汽車銷量數據短期預測的項目,一個小項目下來,數據分析的方法流程掌握了不少,也了解了企業(yè)是如何用一些時間序列模型去參與預測的,如何選取某個擬合曲線作為預測值?,F(xiàn)在,我來到新的地方實習,也非常幸運的參加了一個央企的碼頭堆場優(yōu)化系統(tǒng)設計,其實也算數據分析的一種吧,通過碼頭的數據實施調度,通過碼頭的數據進行決策,最后寫成一個可操作的自動化系統(tǒng)。而這個項目,最重要的就是業(yè)務流程的把握,我也參與項目最初的需求調研,和制定工作任務說明書sow,體會頗多。
    第三步:第一份工作,預計3-5年。我估計會選擇咨詢公司或者it公司吧,主要是做數據分析這塊比較強的公司,比如fico,埃森哲,高沃,瑞尼爾,ibm,ac等等。通過第一份工作去把自己的知識打得扎實些,學會在實際中應用所學,學會數據分析的流程方法,讓自己成長起來。
    第四步:去自己喜歡的一個行業(yè),深入了解這個行業(yè),并講數據分析應用到這個行業(yè)里。比如我可以去電子商務做數據分析師。我覺得我選擇電子商務,是因為未來必將是互聯(lián)網的時代,電子商務必將取代傳統(tǒng)商務,最顯著的現(xiàn)象就是傳統(tǒng)零售商老大沃爾瑪正在受到亞馬遜的挑戰(zhàn)。此外,電子商務比傳統(tǒng)的零售商具有更好的數據收集和管理能力,可以更好的跟蹤用戶、挖掘潛在用戶、挖掘潛在商品。
    第五步:未知。我暫時沒有想法,不過我希望我是在一直的進步。
    能力:
    1、一定要懂點戰(zhàn)略、才能結合商業(yè);。
    2、一定要漂亮的presentation、才能buying;。
    3、一定要有globalview、才能打單;。
    4、一定要懂業(yè)務、才能結合市場;。
    5、一定要專幾種工具、才能干活;。
    6、一定要學好、才能有效率;。
    7、一定要有強悍理論基礎、才能入門;。
    8、一定要努力、才能賺錢;最重要的:
    9、一定要務實、才有reputation;。
    目標:
    1-做過多少個項目?
    2-業(yè)務背景有哪些,是否跨行業(yè)?
    3-做過多少種類型的模型?做了多少個模型?
    4-基于模型做過多少次完整的marketing閉環(huán)?
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇八
    在當今激烈的社會競爭之中,相關知識體系和工作經驗相對完備者更具有優(yōu)勢,而大學生活是我們進入社會之前的磨練和演習,在對自己所學專業(yè)對應的職業(yè)有所了解和定位,明確將來前進的方向,能讓我們更有側重點的學習。通過著眼于現(xiàn)學專業(yè)和個人所長來進行職業(yè)規(guī)劃,可以分析自我,為將來的奮斗確立方向。如果只是混混度日或者盲目學習各門課程而忽略專業(yè)偏向和主次,怎么能夠滿足將來的工作需要?再者,職業(yè)規(guī)劃可以讓我們根據未來的理想制定可行的生活規(guī)劃,評估當下和目標之間的差距,彌補自身不足,在反復的學習和實踐中讓之間更具競爭力,充實自我,了解自我,從而找到職場機遇。
    就自身而言,我認為自己的興趣與愛好其實是比較廣泛的,具體的講自己對計算機、文學、美術等方面比較感興趣,同時還比較關心時事新聞。而我平時也喜歡看相關愛好的書籍博文,此外喜歡戶外運動,喜歡打羽毛球、跑步。閑暇之余我喜歡畫畫、聽音樂看電影。
    1、性格的態(tài)度特征。
    我的性格是比較誠實、正直的。在做事情時認真勤奮責任心強,往往盡力做到自己能達的,同時比較喜歡創(chuàng)新。喜歡用不同的角度來看待分析問題。在自己的生活與同學及其他人的交往中比較隨和,很少跟人發(fā)生正面沖突,也基本能做到小事不計較不記仇,當我遇到沒有接觸的事情和不懂的地方時能向人虛心請教,但有時也會堅持己見按自己預先設想的來辦。
    就性格而言,我認為有待改善的地方是,有時缺乏自信,優(yōu)柔寡斷。
    對于做事態(tài)度方面,有時比較急躁,沒有細致地規(guī)劃好,這也是我認為做一份職業(yè)規(guī)劃非常必要的原因之一。還有,雖然我經常能夠意識到問題的存在,憂患意識較強,也常會立刻付諸實踐,但是恒心毅力不夠,沒有堅持到底,這也算是我性格的一個弱點。就此,在未來3年多的大學生活中我會主要到阻止自己做到更好的因素,并努力完善自我,讓我在未來更具優(yōu)勢。
    性格的理智特征在感知注意方面,我是屬于那種主動觀察的類型;在想象方面,我是屬于主動想象的類型,是那種發(fā)散型的類型,同時我認為自己在做事情的時候是現(xiàn)實主義與幻想主義的結合。
    如果按照美國霍蘭德的職業(yè)興趣理論的分析,我認為我是屬于企業(yè)型的職業(yè)興趣者,按照美國人才專家把人們的職業(yè)定位類型的五種劃分方法的話,我認為我是管理型或者是創(chuàng)造型的人。
    2、我的優(yōu)點。
    (1)我的興趣比較廣泛,對事物的接受能力較強。
    (2)社會實踐能力以及組織協(xié)調能力較強。
    (3)對人誠懇,大方,喜歡與人交流社會交際能力強。
    (4)特長是畫畫,有一定的素描基礎。
    (5)在學識上我喜歡看一些歷史、人文、地理之類的書,對我們中國的歷史文化有較強的認識,對國外的知識有較多的了解,同時還喜歡看一些感情色彩較濃的散文。
    (6)在專業(yè)知識上雖然沒有開始正式上課,但是自己已經在自我學習并通過社會實踐了解到一些。
    (7)憂患意識較強,喜歡多角度分析問題。
    (8)我自問不是什么聰明的人,但相信我的智商是中等偏上的;在道德上雖然不是高尚的人,但起碼我認為自己不會破壞社會道德,損人利己。
    3、我的缺點。
    (1)我的缺點還是比較多的,自己的缺點就是有時候做事情會比較粗心,有時可能會丟三落四,做事情有時候會比較沖動,考慮問題不全面,規(guī)劃不細致。
    (2)由于性格比較直,所以有的時候或許會不注意說話的方式。
    (3)我的另一個大缺點是脾氣有點倔強,認定的事情就一定要做到而且要做好。
    (4)社會實踐的經驗還不豐富,對許多方面的知識了解不夠,且沒有積極的去學習。適合職業(yè)有:信貸顧問房地產經紀人法律從業(yè)者銀行、稅務從業(yè)者人事管理人員財務人員機械、電氣、計算機工程師業(yè)務員營銷師當然,測試不一定完全準確,根據我對自己的認識,我性格溫和,喜歡獨自思考,遇事冷靜,講求和諧。崇尚自由,尊重他人,樂意結交各種各樣的朋友。樂觀積極,比較有自信。
    我所學的專業(yè)是信息與計算科學,該專業(yè)是以信息領域為背景數學與信息,管理相結合的交叉學科專業(yè)。畢業(yè)以后,可以在信息與計算科學、計算機信息處理、經濟、金融等部門從事研究、教學、應用軟件開發(fā)或者是管理部門從事一些實際應用、開發(fā)研究或者管理工作。
    (一)前景分析。
    (1)繼續(xù)深造:由于信息與計算科學專業(yè)的畢業(yè)生不僅具有扎實的數學基礎和良好的數學思維能力,而且掌握了信息與計算科學的方法與技能,受到科學研究的訓練,因此繼續(xù)深造的可選擇領域將變得非常廣泛,既可以繼續(xù)攻讀計算數學、計算力學、計算機應用與軟件、信息與網絡安全、信息科學、自動控制、金融信息等專業(yè)和研究方向的碩士學位,也可以攻讀具有行業(yè)特色且與信息與計算關系比較緊密的某些專業(yè)的碩士學位,象地球物理、油藏數值模擬、試井、儲運等方向都是繼續(xù)深造的理想專業(yè)。
    (2)高等院校、科研單位:信息與計算科學專業(yè)的畢業(yè)生可以在大專院校和科研單位從事教學和科研研工作,可以繼續(xù)從事信息科學與計算數學的教學和研究工作,也可以憑借其出色的數學建模能力和計算能力解決實際應用問題。
    (3)it企業(yè):信息與計算科學專業(yè)的畢業(yè)生進入it企業(yè)是一個重要的就業(yè)方向,它們可以在這些企業(yè)非常高效的從事計算機軟件開發(fā)、信息安全與網絡安全等工作。信息產業(yè)對人才的需求首先是基本的“技能”,包括計算機編程的基本能力,要求具有良好的數據庫和計算機網絡的知識和使用技能,熟悉基本的軟件開發(fā)平臺。由于信息產業(yè)進入“應用”為主流的時代,高水平的從業(yè)人員不僅要掌握基本的“技能”,關鍵還要具備將實際問題提煉為計算問題以及求解該問題的能力,這正是信息與計算科學專業(yè)學生的優(yōu)勢所在,也是近幾年來國內大型it企業(yè)“搶購”知名高校計算數學專業(yè)畢業(yè)生的原因所在。
    (4)特色行業(yè)的就業(yè):在前面的辦學指導思想中曾經提到過一條是重實際,即各學校應緊緊結合本校的實際,努力使所辦專業(yè)與所在學校的定位相適應、與本校教師的特長與發(fā)展目標相適應、與所在地區(qū)經濟發(fā)展對人才的需求相適應。
    (二)職位選擇分析:精算師。
    1、工作職能權限。
    2、工作所需專業(yè)。
    (1)分和線性代數。
    (2)概率論與數理統(tǒng)計。
    (3)應用統(tǒng)計方法。
    (4)復利數學。
    (5)精算數學。
    (6)風險理論。
    (7)生存模型。
    (8)經濟保障計劃概論。
    (9)精算實務概論。
    (10)資產管理和公司財務概論。
    (11)資產和負債管理原理。
    (三)實現(xiàn)職業(yè)目標的具體行動計劃(未來三學年)。
    首先,要認真聽課,保證學習成績,拿到獎學金。但是,我認為,眼光應當放遠一些,在我的大學時代多方面培養(yǎng)自己,豐富知識,提高綜合素質,而不是急功近利,純粹為了就業(yè)而學習。當然,學習中應當有所偏重,除了數學類必修課,還需要掌握精算實務和資產管理概論等方面知識。這就需要跨專業(yè)的學習。
    其次,多參與活動,將所學知識運用于實踐,初步積累編程和測試經驗。平時利用網絡與從業(yè)人員交流,多去軟件測試的論壇、貼吧。讓自己在加入工作之前個職業(yè)有更深更全面的認識,并且能在這個過程中積累人脈資源具體計劃:
    大一下學期,英語過四級。
    人生猶如在大海里漂泊的船,如果找不到航行的方向,就會迷失自己。就像萬噸巨輪沒有羅盤掌控方向就不能遠航。對自己的未來沒有系統(tǒng)的規(guī)劃,夢想只能遙遙無期,永遠實現(xiàn)不了,只能導致自己找不到自己奮斗的目標,一切的理想都將成為空談。
    大學是人生最為重要的時期,能否成為祖國現(xiàn)代化建設的合格接班人,就看你大學四年如何度過了。為了能使自己充實的度過大學四年的美好時光,學有所成,因此制定如上學習計劃,用以時刻提醒自己,勉勵自己,為美好的明天而努力奮斗。
    我相信在我的大學四年中,給自己制定一個合適的職業(yè)生涯規(guī)劃會給我將來的發(fā)展起到一個燈塔的作用,將影響我的一生?,F(xiàn)在的大學生處在一個紛繁復雜的社會環(huán)境,如果不給自己一個很好的方向,在各種社會的迷惑下很容易迷失自己。有壓力才會有動力,此計劃將作為我大學學習上的啟明燈,照亮我前進的道路。
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇九
    現(xiàn)在一般找工作都是在通過網絡來找,因此一份良好的個人簡歷對于獲得面試機會至關重要。以下是“數據分析師個人簡歷”,希望給大家?guī)韼椭?BR>    姓名:xxx。
    性別:男。
    年齡:25。
    教育經歷:
    院校:藍翔技校。
    專業(yè):計算機軟件。
    學歷:??啤?BR>    主修課程:
    數據庫原理、軟件工程。
    獲獎情況:
    連續(xù)2年獲得校三好學生、二等學習優(yōu)秀獎學金。
    全國大學生計算機競賽市二等獎。
    項目經驗:
    201x、1x-至今。
    單位:翰威特咨詢公司分公司。
    篩選分析調研數據,使用excel處理超過2萬個樣本數據,具有豐富的數據處理經驗;
    自我評價:本人性格開朗,思想正直,誠信,穩(wěn)重。工作認真踏實,責任心強,善于獨立思考,分析問題,解決問題。
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇十
    (趙元)。
    最近閑暇之余我讀了徐子沛先生的《大數據》一書,真是讓我受益匪淺?!洞髷祿酚纸凶觥洞髷祿赫诘絹淼臄祿锩?。全書通過講述美國在過去的半個世紀里所發(fā)生的關于信息、技術方面的典型案例,來為讀者剖析出一個淺顯易懂的“大數據”。
    《大數據》一書,之所以珍貴、便于閱讀,在于徐子沛先生在寫作過程之中,將原本高、精、尖的數據專業(yè)的專業(yè)術語,轉而用淺顯易懂的話語來表現(xiàn),使得本書成為了一本平易近人的科普讀物。使得閱讀此書的讀者無論年齡、專業(yè)、學識,都能最大限度的接觸到書中所闡釋的基本知識。而我作為一個農行從業(yè)四年的員工,當然也有屬于我自己的一些感想:
    《大數據》一書之中,所提出的一個關鍵性的問題就是為什么在近幾年出現(xiàn)了“大數據”這一詞語?作者舉出了美國在2009年的相關數據,我從中發(fā)現(xiàn)了對該問題給出的一些答案。書中舉例,麥肯錫《大數據:下一代創(chuàng)新,競爭和生產率的前沿》報告中進行估算,政府848pb,傳媒行業(yè)715pb,離散制造業(yè)966pb。正是針對相關數據指標的增長,以及當前以全球化為背景的數據信息開放化,各類信息的自由化等原因,導致了面對數據的分析,以及數據的處理,數據的預測和數據的決策都有了更高的要求。這些要求導致我們在針對經濟全球化,交流多元擴大化,各個專業(yè)管理與發(fā)展的精細化必須有一個相對宏觀的經濟分析頭腦。書中使我感觸最深的是,針對美國目前發(fā)展中的大事件以及現(xiàn)象,例如,美國礦難的悲情歷史,街頭警察的創(chuàng)新創(chuàng)奇,美國最熱的交友信息平臺facebook與推特,以及美國糾結百年的統(tǒng)一身份證的問題等,都一一分析了其背后所蘊含的經濟學、金融學道理,以及這些時間的背后數據對于美國政府,公民以及社會的種種挑戰(zhàn)。書中針對美國半個世紀的發(fā)展歷程,逐一的分析其內涵,并將美國的發(fā)展與進步的基本原因歸結為開放和創(chuàng)新。正是因為在這個時代美國強調對于互聯(lián)網的最大利用化,才有了即使面對壓力和強大的經濟困難還在穩(wěn)步前進的現(xiàn)代美國。
    這本書給了我最大的啟迪,說實話不是那些經濟學案例,也不是那些幾年前的數據信息。而是一種如何發(fā)展的理念。美國正是有了開放和創(chuàng)新才有了如今不斷發(fā)展中的世界第一強國。而我們中國對于開放和創(chuàng)新卻還沒有做出最好的詮釋。雖然我國的改革開放,技術創(chuàng)新已經取得了一定的成績,但是面對發(fā)達國家我相信其中的差距也是不言而喻的。大到一個國家,小到一個集體,都離不開開放和創(chuàng)新。讀了徐子沛先生的《大數據》,我思考最深的不是國家的改革與創(chuàng)新,而是我身處的農行的發(fā)展與創(chuàng)新。
    作為一個在農行工作了四年的員工,我熱愛的著我的崗位,也熱愛著我為之努力奮斗的中國農業(yè)銀行。面對農行未來的創(chuàng)新與發(fā)展,在對了這本書以后我針對自身的崗位得出了一些不盡成熟的想法:一方面,我們農行有自己的理財產品,而我行主要的營銷方法還是有些被動,我的一點想法是可以多做集中性質的營銷,例如在浦口區(qū)農行網點附近繁華地段發(fā)放宣傳單,或者針對有需要的企業(yè)可以進行集體宣傳,使我行的優(yōu)質產品深入人心,從而也可以提升我行的基本效益。例如去年舉行了幾場“新老客戶答謝會”,如果舉辦的次數再多一點,我覺得效果會更好。
    另一方面,對于我行的創(chuàng)新產品我也有一些想法。創(chuàng)新是任何個人,企業(yè),乃至國家的發(fā)展原動力。那么,我行也應該響應時代的召喚。近日,正值旅游的黃金時期,很多人選擇出境旅游,但是有很多國家不支持銀聯(lián)卡,所以很多人想辦理visa或mc的信用卡,但是信用卡辦起來需要至少半個月的時間,且要求比較高。所以現(xiàn)在有的銀行正在發(fā)行visa或mc的借記卡,且申領條件比較簡單、速度快。我行可以參照并大力開發(fā)這一領域。
    以上兩點只是我個人的一點想法,雖然還有些稚嫩,有些不成熟,但是這兩點是我看了徐子沛先生的《大數據》一書以后,基于我對農行的熱愛,有感而發(fā),由心而生的。
    2013年09月。
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇十一
    【百度大數據交響樂揭秘百度大數據的來歷】近日,百度推出大數據奏鳴曲,運用百度指數平臺分析熱搜事件的漲跌態(tài)勢,科學繪制大數據生成一條年度熱搜事件曲線,并由專業(yè)音樂家整理、譜寫成曲。據了解,在過去的一年里,百度平均每天接收到超過50億次搜索需求,用戶的每一次搜索點擊都成為這首奏鳴曲的音符,13億人共同奏響了2015時代之音。
    這首宏大的年度交響樂曲特別邀請國家著名作曲人張朝譜曲,中國國家交響樂樂團擔綱演奏。據了解,這個樂團與新中國共同成長,曾演繹過《梁?!?、《黃河鋼琴協(xié)奏曲》等經典作品,代表著中國交響樂的最高水平,這也是中國交響樂團首次與百度跨界合作。
    這部奏鳴曲信息量龐大,通過藝術的形式把原本冰冷的搜索數據多元化地展現(xiàn)出來。整部樂曲共分為五大部分,第一樂章,2015,從回家開始;第二樂章,重新出發(fā);第三樂章,離別和考驗;第四樂章,跋涉中的榮耀;以及第五樂章,永不止步。
    樂曲根據搜索指數的曲線抑揚頓挫、婉轉起伏,讓我們隨著音樂不自覺回想起2015共同經歷的時代記憶。過去的2015,我們在行走中探索,在探索中改變,在改變中創(chuàng)新??萍嫉陌l(fā)展,讓原本的絕無僅有逐漸變?yōu)樯钪械牧曇詾槌!?BR>    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇十二
    在大數據時代的大數據管理的人員管理形式,不斷發(fā)展和改革的過程中,計算機的軟件和硬件都得到了有效的提高,磁盤、磁鼓等儲存軟件,得到了全面的普及和發(fā)展。同時,在在不斷發(fā)展的過程中,計算機將大數據的組成形式,叫做大數據文件,并且在大數據文件上就可以直接的取名字,直接的進行查看,這對大數據的管理,無疑不是一個新的發(fā)展的起點。在大數據時代的大數據文件管理的過程中,由于大數據長期的保存在外面的,這樣在對的大數據處理、分析、查找、刪除、修改等操作的過程中,提供了極大程度上的'便利,其對其操作的程序,也具有特點的要求。但是,在文件管理的過程中,由于共享性能較大,數據與數據之間缺乏一定的獨立性,對其管理和維護的費用和時間較大,這樣往往工作效率提高,不能被廣泛的使用。
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇十三
    短短幾天把涂子沛先生的《大數據》這本書瀏覽一遍,結合去年北大繼續(xù)教育學院進行現(xiàn)代管理學科學習時,老師介紹這本書時的精髓、內涵時的情景,寫這篇。
    心得體會。
    現(xiàn)將淺薄體會與老師同學們一起交流,部分內容參考了書內容和涂子沛先生的觀點,希望老師同學給予批評指正。
    “一個真正的信息社會,首先是一個公民社會”,這是全書的一個出發(fā)點,這個出發(fā)點就是說,“信息社會最大的特點就是,信息的自由流動?!蓖孔优嬖跁械挠^點是:如果沒有人的平等,沒有人的自由,信息能夠自由流動嗎?如果沒有人的平等,我們這個社會彼此另外壓抑另外一個人,我們的創(chuàng)造力怎么迸發(fā)出來?我們每個人都面臨大數據時代思維變革的挑戰(zhàn)。
    涂先生在書中說出“大數據時代的公民生活”,題目他在書中來演繹公民生活的時候,它的背景是“大數據”時代。首先他講了“什么是大數據時代”,在研究一個現(xiàn)象的時候,首先要研究它的定義,研究它的內涵,咱們就先把數據給它抽走,看看代表是什么。數據不是數字,數據是有跟列的數字,當他在書中談到數據的時候,我們想到的是它代表計算,代表精確,代表理性,代表科學,代表事實。大家說姚明很高,到底有多高,你最后說兩米多左右,這就是一個精確的事實。數據的出現(xiàn)也是人類認識這個世界,不斷地向前推進的需要,人類發(fā)現(xiàn)需要精確的數字,就好像回到剛才的例子,你說很高很高,到底有多高,我們看,人類歷史上很多重大的文明推進和演進都跟數據離不開,比如說度量衡的發(fā)明,貨幣的發(fā)明,再比如二進制的發(fā)明最后導致計算機的發(fā)明,最背后就是數據。
    他在書中有一個新的詞叫database--數據庫。這個詞完全是一個外來的詞,1。
    計算機最早是計算數字和處理數字,那時候就存在database,后來隨著計算機能力的不斷增強,它可以處理文字、圖片、視頻、聲音等等,但所有這些都放在database,所以他在書中把這所有的一切都稱為數據,這時候數據的內涵擴大了。其實大家要知道數據的內涵在擴大,還有一些其他的事情也在發(fā)生變化,就是說數據的容量在增大。八十年代的時候就有人提出bigdata這個概念,那時候的“大數據”的還不是現(xiàn)在“大數據”的概念?!按髷祿边@個概念不斷的演變,最早有人就預見到說有一天數據會比程序更加重要,比軟件更加重要,它是指重要性。所以我們往大了說,可以說這是一個大的機器,一個大的房子,也可以說是一個大容物。書中說的:到2000年的時候,賓夕法尼亞大學有一個教授出來定義,那時候企業(yè)的數據已經到泰了,他說200泰的數據就是大數據了,那泰到底是什么樣的單位呢?比如全世界最大的圖書館是美國國會圖書館,美國國會圖書印刷品的含量,不包括電子圖書加起來是15泰,北師大應該是2個泰或者更少,這個數據就叫“泰”。
    2代公民的生活。data在五年的時候,應該有一個創(chuàng)始人,他發(fā)現(xiàn)一個東西:同一個計算機芯片,同一個面積上晶體管的數量每一到兩年就要增加一倍,這意味著什么?意味著計算機處理的能力越來越強,存儲的能力也越來越強,同一個面積上東西越來越多,越來越密,一到兩年就增加一倍,物力存在器的性能不斷上升,價值不斷的下降。有一個考證說,從五十年代起最早的存儲器發(fā)明到現(xiàn)在,存儲器的價格下降了300萬倍,大家可以想想,歷史上還有什么商品它的價格能在半個世紀下降300萬倍?而摩爾定律也成為了一個代名詞,呈指數形發(fā)展的變化,急劇變化的狀態(tài),劇變的變化。我們可以看看,這個圖代表摩爾定律,是條直線,為什么是直線呢?因為沒辦法畫,如果嚴格按刻度來畫的話應該是一條橫軸的曲線。涂先生在書中分析了:“1988年一個科學家提出了普適計算,普適計算提的不多,大家都提物聯(lián)網。物聯(lián)網是普適計算一個子概念,人家計算機的浪潮是分階段的:第一個階段是主機階段,到80年代由于微軟、蘋果一直到個人電腦的階段,88年互聯(lián)網之后,科學家說這不是結果”。
    “一個主動你就能改變的時代,因為資源就在那里,你不能去等其他的人”這是涂先生的觀點。他說說影響公民的第一點:公民最主要的精神是什么?是積極地介入,積極地改變。影響我們公民的第二點,書里面有很多關于“大數據”時代的隱私文化,有的專家說87%都不能定位,只要通過“大數據”挖掘就會定位,這是影響我們公民生活的一個巨大的挑戰(zhàn),就是隱私權的挑戰(zhàn),而隱私權是一個非常重要的問題,是對個人自由的憑照。他為什么用這么大的篇幅來寫隱私權利呢?也是因為我覺得,我們中國社會特別需要隱私權利,不僅是政府在侵犯公民的隱私權利,我們公民彼此之間也在不停地侵犯隱私權,而且大家習以為常。但是隱私權是一個文明社會的標志,越文明的社會,越注重隱私權,個人才越有自由,隱私權是把自己跟公共生活劃分開的一條界線,保障個人的自由。社交媒體讓我們進入一個前所未有人文相連的時代,這影不影響我們的公民生活?這是最大的隱患,為什么?它把我們人跟人連接起來,我們知道人跟人一旦連接起來,1+1大于2的作用。
    總之,使我感受到當前我們正生活在,每天都不同、都高速度發(fā)展、激烈競。
    4爭和大數據時代。我們每個人都必須面對大數據時代、結合實際面對挑戰(zhàn),要相信“想不到事情會發(fā)生,想不到的速度會發(fā)生”。要及時更新知識、廣納信息、梳理思維及時做出正確判斷、做好工作學習生活中的精準決策。
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇十四
    有些人感覺身體不舒服,但到醫(yī)院進行西醫(yī)體檢,各項指標都是正常。為此,很多人開始接受中醫(yī)體檢。昨天,南京市中西醫(yī)結合醫(yī)院在膏方文化節(jié)啟動儀式上,發(fā)布南京首個中醫(yī)體質檢測大數據報告:在該院對1000名參與中醫(yī)體檢的市民中,比較健康的人群只占33%,其余67%市民都處于亞健康狀態(tài)。據介紹,通俗來說,亞健康狀態(tài),就是身體出現(xiàn)了不適,但還未到某些診斷的標準,因此體檢指標是正常的。
    中醫(yī)將身體狀態(tài)分為9種體質。根據這份大數據報告,平和體質排在第一位,占比33%。平和體質也就是常說的健康狀態(tài)。其余8種體質人群,按照從高到低的順序排序依次為氣虛體質(約占12.7%)、陰虛體質(約占10.8%)、氣郁體質(約占9.3%)、陽虛體質(約占8.3%)、痰濕體質(約占8.1%)、濕熱體質(約占7.6%)、血瘀體質(約占6%)和特稟體質(約占4.2%)。
    從主要人群分布分析,沒有明顯的職業(yè)和學歷差異,但是與測試者的生活習慣密切相關。比如,喜歡高熱量高脂肪飲食的人群,在痰濕體質的人群占比中最高;喜歡熬夜的人群,在陰虛體質的人群中占比最高;不愛戶外活動的人群,在氣郁體質的人群中占比較高。
    南京市中西醫(yī)結合醫(yī)院治未病中心夏公旭副主任中醫(yī)師說,平和體質人群的總體特征是陰陽氣血調和,體態(tài)適中、面色紅潤、精力充沛,這個樣本的.數據主要以體檢中心和治未病中心的數據為主,大部分參與測試的人群都不是患者,而是以體檢為主的人群。但大部分沒有因為疾病到醫(yī)院就診的人群中,接近七成的人都是亞健康人群。
    在亞健康的8種體質中,氣虛高居榜首。夏公旭說,氣虛常常是身體出現(xiàn)問題的最開始預警信號,不良生活習慣易致亞健康。針對亞健康狀態(tài),選擇膏方調理身體,越來越受到人們的歡迎。但是,膏方進補不能盲目,否則不僅不能達到調理身體的目標,甚至事與愿違。今年,針對開具膏方的人群,南京市中西醫(yī)結合醫(yī)院均免費提供價值120元一次的中醫(yī)體質辨識檢測,讓市民根據不同體質有針對性地選擇相應的膏方。
    對照一下,你可能屬于哪種體質?
    為了讓市民了解亞健康狀態(tài)的8種體質,南京中西醫(yī)結合醫(yī)院進行了一些臨床特征的總結,市民不妨自我對照一下。
    氣虛質。
    性格內向,不喜冒險。不耐受風、寒、暑、濕邪。
    陽虛質。
    陽氣不足,以畏寒怕冷、手足不溫等虛寒表現(xiàn)為主要特征。耐夏不耐冬;易感風、寒、濕邪。
    陰虛質。
    陰液虧少,以口燥咽干、手足心熱等虛熱表現(xiàn)為主要特征。手足心熱,口燥咽干,鼻微干,喜冷飲,大便干燥,舌紅少津,脈細數。
    痰濕質。
    痰濕凝聚,以形體肥胖、腹部肥滿、口黏苔膩等痰濕表現(xiàn)為主要特征。面部皮膚油脂較多,多汗且黏,胸悶,痰多,口黏膩或甜,喜食肥甘甜黏,苔膩,脈滑。
    濕熱質。
    濕熱內蘊,以面垢油光、口苦、苔黃膩等濕熱表現(xiàn)為主要特征。面垢油光,易生痤瘡,口苦口干,身重困倦,大便黏滯不暢或燥結,小便短黃,男性易陰囊潮濕,女性易帶下增多,舌質偏紅,苔黃膩,脈滑數。
    血瘀質。
    血行不暢,以膚色晦黯、舌質紫黯等血瘀表現(xiàn)為主要特征。膚色晦黯,色素沉著,容易出現(xiàn)瘀斑,口唇黯淡,舌黯或有瘀點,舌下絡脈紫黯或增粗,脈澀。
    氣郁質。
    氣機郁滯,以神情抑郁、憂慮脆弱等氣郁表現(xiàn)為主要特征。神情抑郁,情感脆弱,煩悶不樂,舌淡紅,苔薄白,脈弦。
    特稟質。
    以過敏反應等為主要特征。常見哮喘、風疹、咽癢、鼻塞、噴嚏等。
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇十五
    每年的年終盤點往往讓營銷人頭疼,需旁征博引、海納百川,還要有“亮點”,從創(chuàng)意到制作都頗費心力,但最終效果往往卻差強人意。
    那么究竟如何做,才能讓年終盤點營銷玩出新意?讓我們通過一個鮮活的例子來分解看看怎么玩轉年終盤點吧。
    創(chuàng)意是靈魂,眼球只為新鮮事停留。
    20歲末,百度再次秀了一把“高難度動作”。百度匯總全年天文數字般的用戶搜索數據,由搜索指數的高低起伏聯(lián)想到五線譜的律動,將全年搜索熱詞“連接”,形成旋律。此外,百度邀請著名作曲家張朝進行譜曲、中國國家交響樂團演奏,共同創(chuàng)作了一支只屬于2015的交響樂。
    冬奧會、屠呦呦獲諾獎、習馬會談、天津港爆炸、火星液態(tài)水……旋律響起,一幕幕重回眼前,每天50億次搜索,帶來全網最真實的2015記憶。那么,就讓我們來感受下這首回響2015的時代之音:
    讓品牌占據消費者的心,最容易的方法無疑是打“情感”牌。而打好“情感”牌,卻沒那么容易。百度以“音樂”為情感表達載體,通過“回憶”激發(fā)情感,為看似平凡無奇的搜索指數的高低起伏注入情懷,把冷冰冰的搜索數字變成悠揚動人的交響樂曲。
    想與做,藝術與大數據的有機結合。
    對于營銷人而言,執(zhí)行力體現(xiàn)的是一種全面的策劃和落地能力。這個項目對其創(chuàng)作者考驗極大。百度平均每天接收50億次的搜索請求,創(chuàng)造者要從這些龐大的數據中誕生搜索曲線;再以曲線為基礎譜曲一首由五大部分組成、抑揚頓挫、婉轉起伏的宏大樂章,大數據與藝術的跨界執(zhí)行難度不可小覷。(據了解,該交響樂的五大樂章分別為:第一樂章,2015,從回家開始;第二樂章,重新出發(fā);第三樂章,離別和考驗;第四樂章,跋涉中的榮耀;以及第五樂章,永不止步。)。
    我們聽到的是華彩樂章,感受到的是創(chuàng)意之美,而其背后的協(xié)調、組織、制作這些創(chuàng)意所需的跨界執(zhí)行難度可見一斑。優(yōu)秀創(chuàng)意的實現(xiàn),必須有強大的執(zhí)行力來落實。
    觸摸科技品牌的體溫。
    大數據對于大多數網民而言,始終帶有冷冰冰的距離感。百度這部大數據奏鳴曲的出現(xiàn)打破了科技的冰冷感,賦予了時代溫度和律動。數據不再是冰冷龐大的數字,而是以音樂的形式與用戶親密互動的藝術,看似科技文藝跨界,實則也是融合。
    而這些事件觸動用戶的內心情感,百度從情感上與用戶產生聯(lián)結,以此拉近品牌與用戶之間的距離,借時代情懷為用戶心中的品牌溫度升溫。
    這首奏鳴曲來源于其中全網13億網民的搜索行為??萍己退囆g的跨界,讓交響樂不再是音樂家曲高和寡的狂歡,13億網民,每一個人都可以說是這首樂曲的作曲家,每一個音符都是凝聚了用戶每一次參與搜索與點擊的力量。這樣一首用戶全情參與、有溫度的時代樂章,那么用戶會自發(fā)去傳播,營銷自然事半功倍。
    “結合自身具備的能力和特點,將科技溫度化,同時以創(chuàng)意吸引網民,引發(fā)廣泛傳播”,或許這就是百度大數據奏鳴曲將品牌溫度化想要達到的效果。
    大數據職業(yè)規(guī)劃書篇十六
    但沒人做過。
    每個人都以為其他人做過,
    因為每個人都聲稱自己做過。
    這個比喻為尚處在萌芽幼齒階段的大數據蒙上了一層有趣且曖昧的意味。
    在本次sdcc(中國軟件開發(fā)者大會)上,一些真槍實彈地做過大數據的高中生行業(yè)精英,向小伙伴們普及了一些有趣的冷知識。
    大數據的隱秘魅力就在于,他比你都了解你。你以為你每次按下手機按鍵的動作都是一樣的嗎?哈哈圖樣圖森破。
    來自今日頭條的技術副總裁楊震原告訴童鞋們,他們正在測試的“黑科技”,恰恰能從你點擊按鍵的時間和手指面積,推測出你當時的情緒。你的漫不經心、憤怒或者感動,都能夠成為后臺為你推送何種消息的依據。未來,如下場景可期:
    那么這種“恰到好處“的情緒拿捏和大數據有什么關系呢?實際上對你情緒的推測是建立在對你多次正常點擊的記錄之上的。這種行為數據甚至在你還未意識到的時候,就“出賣”了你的情緒。
    今日頭條技術副總裁楊震原在分析一個按鈕的平均觸摸時間。
    銀行每天的交易賬目流水的統(tǒng)計數據,并不是大數據,而每個用戶在拿號之后等待了多久才排到,有多少用戶罵娘,有多少用戶過于焦急憤而離去,這些真正的行為才是大數據。
    楊震原又舉了今日頭條在應用中的另一個例子。
    實際上,你在一篇文章的什么位置停留多久,然后劃動了多遠,在新的位置停留了多久,是否看了評論,看了幾條評論,都可以按順序被記錄下來。接下來就是通過算法評估讀者的興趣所在。
    csdn創(chuàng)始人蔣濤也特別提到,美國電商平臺wish正是用大數據的方法,根據每個人的數據不同,“看人下菜碟”地推薦你可能喜歡的貨品,三年時間已經發(fā)展成北美最大的電商之一。
    所以,一個悲傷的消息是:未來如果你要隱藏自己的身份,不僅僅要變裝易容偽造指紋,甚至連點擊手機,查看文章的習慣都要改變了。
    如果要想知道有多大比例的人喜歡gv,那么只需要做好抽樣調查就可以了,沒有必要對所有人進行調查。但是如果你想要推銷宅腐的周邊智能硬件產品,則需要逐個排查每個人“獨特”的興趣愛好。
    所有數據一個都不能少,這就是所謂的“全量加工”,這些數據的制造者正是各大廠商利潤的源泉。
    360商業(yè)產品首席架構師劉鵬是一名網紅,他在很多場合都強調:全量加工才是大數據。他說,涉及到個性化推薦、計算廣告、個人征信這些場景,大規(guī)模的計算就是無法避免的。
    從技術角度來說,之所以大數據可以做到這么精準,也主要得益于技術的進步。感知設備被豐富地用在五花八門的硬件上,使得以前無法記錄的數據,現(xiàn)在都可以被記錄了。
    大數據應該交給機器做決策,而不是交給人做決策。
    這種洋溢著對人類深深不信任感的論斷同樣來自于劉鵬。在他眼中,大數據是為機器提供的食糧。而能夠駕馭大數據的人類基本只有兩種:數據科學家和統(tǒng)計工作者。
    it企業(yè)中養(yǎng)一群科學家的可能性為零。而人類的判斷往往基于宏觀、戰(zhàn)略,不可能有精力做到“因事而異”。相比之下機器的判斷比人類更加細致。比如為每個用戶比如畫像、貼標簽。所以,要想把大數據利用透徹,愚蠢的人類還是暫時靠邊站吧。
    “數據”這兩個字,天然給人一種完美而且精準的感覺。在這方面,大數據要挑戰(zhàn)你的底線。作為數字廣告領域的大牛,劉鵬強調,大數據可以存在半一致性這樣模棱兩可的屬性。換句話說,允許數據錯誤和丟失。
    納尼?錯誤的數據也是好數據嗎?沒錯。由于數據量巨大,而且分析半天往往沒什么有用的收獲(價值密度低),分析者往往需要選取一些特征數據做加工,而對于這些特征數據,也許還要簡化之后再加工。所以最終大數據要達到的結果是難得糊涂,卻一針見血。
    所以,如果有人向喜愛人民網的你推薦草榴的時候,先不要發(fā)火,你可能只是大數據的一個錯誤罷了。
    如果你是一個魯莽的人,最想知道這個情況的無疑是你的汽車保險公司,想必你的保費會居高不下;如果你是一個謹小慎微的人,最想知道的也是保險公司,因為它可以用打折的保費吸引你投保。
    在你身上,甚至存在一個精確的“岀險率”數字。這個聽上去很驚悚的數字恰恰是保險公司利潤的來源。因為不掌握這樣大數據的個人,是無法計算自己的岀險率的。保險公司恰恰利用這種信息不對稱,給一個岀險率是萬分之一的人開出了千分之一的保價,相當于賺了十倍的利潤。
    數據比它看上去的樣子更險惡,這是大數據業(yè)內人士的普遍共識。即使隱去了你的姓名電話等等敏感信息,只保留你和其他人聯(lián)系的記錄,熟悉你的人完全可以猜到你的身份。目前大數據的安全性,在他人的惡意之下,顯得力不從心。
    隱私問題,制度只能解決20分,剩下的80分要靠技術進步來解決。
    劉鵬如是說。期待市場倒退到前大數據時代,似乎沒有希望了。
    如何精確統(tǒng)計出有多少人喜愛蒼井空,有多少人喜歡武藤蘭,但是又不泄露到底是誰喜歡蒼老師,誰喜歡武老師,這是目前大數據的最前沿研究。
    有關大數據的政策再嚴格,沒有一套可靠的保密技術,數據的安全都是無從談起的。隱私算法、數據脫敏、數據隔離。都是研究的方向。在此之前,各位的大數據還都在相對危險的狀態(tài)。這也是為什么目前法律沒有禁止數據買賣,而各大巨頭卻不敢將數據出售的原因。當然,大數據庫市場價目前比較低也是一個重要的原因。