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神評價!巨匠電腦分享2015年大數據的四大發展重點

錚/

巨匠電腦分享2015年大數據的四大發展重點

2012 年時《紐約時報》的一篇專欄文章「The Age of Big Data」正式宣告大數據時代的來臨,到了 2015 年,大數據一詞已經可以說是耳熟能詳,然而在現今網際網路跟雲端技術的發達,加上智慧型產品、行動裝置的普及下,以下四點將會是大數據的發展重點。

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求快求即時:In-Memory 資料庫

當這世界上累積的資料量越來越龐大,各企業制訂商業策略所納入考量的資料也跟著大幅增加,這時候如何減少將資料(Data)轉換成資訊(Information)的時間變得尤其重要。

採用記憶體內運算技術(In-Memory Computing)減少原始資料的移動,僅搬移運算後的結果,加快處理的速度,並且透過壓縮技術減少資料量,能夠有效提升資料庫效能,應付企業對資料運算量及速度日益升高的要求,也使得企業得到的資訊更即時、能更快地回應各種市場需求及回饋,甚至開發出全新市場、開創出其獨一無二的價值。

萬物聯網的時代

在物聯網概念起飛的這個時代,越來越多行動裝置、智慧型居家裝置被市場接受,進入到我們的生活中,根據預測,智慧型裝置的數量將會從現在到 2020 年將從 130 億成長到 500 億。

可以預期的是更多種類型的資料將以更多形式被感測、收集起來,而且這些大量且即時性的感測數據(Sensor Driven Data)屬於非結構化資料,也就是從文本分析到未經處理的文字、聲音與影片導出的數據,如何儲存處理及分析成為現在十分重要的課題,可能從中挖掘出未知的趨勢並帶給人類生活重大的改變。

巨量資料上雲端

如果說「大數據」是現在最夯的科技潮字,那上一個最紅的則是「雲端運算」。從 2006 年被提出後,雲端(Cloud)便廣為科技業所使用,各企業更是積極提出各種雲端服務。

大數據與雲端技術可以說是相輔相成,大數據大大的推動了雲端服務,而雲端服務的普遍也使得資料量攀升。2014 年全世界平均每天產生 23 TB 的數據,大約是 2012 年的 920 倍,以這種情況來看,雲端服務在大數據時代相當於「公共設施」般不可或缺,不但用來儲存各式各樣的資料,還利用雲端運算來建構基於大數據的應用程式和 API,建立模型預測未來的事件。

人才很重要,平台跟工具更重要

因此對於不算「新」但算剛「熱」的大數據來說,在短短幾年內蓬勃發展,數據專家自然成為各公司爭搶的人才,四個最常見的大數據人才工作內容以及薪資範圍請參考《資料分析師?科學家?架構師?大數據人才的工作內容及年薪比較》一文。

不過事實是,人才需要時間培養(以大學主修到碩士畢業來算,約需要 4-6年),如果以 2012 年當作大數據發燒年,資料挖掘、資料處理因而成為超熱門的學科,最快的一票「趕潮流」的資料新鮮人將會在 2016 年進入市場。

對於正在狂燒的大數據市場,人才不夠的情況下,對於小企業來說最不可或缺的反而是大數據分析平台與資料視覺化工具!例如 ClouderaSumAll 的線上分析平台,以及 TableauQlikView 等資料視覺化工具。許多企業都會要求員工熟悉上述平台及工具、具備一些數據分析「基本技能」。如果想讓自己在大數據時代中擁有更高的競爭力,可以參考這篇《大數據時代中求生存:9 個必殺絕技殺進 Big Data 市場》

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文章與圖片出處: http://goo.gl/ePvyq5

巨匠電腦認證輔導班上課經驗分享~巨匠電腦超好~

巨匠電腦程式語言認證班經驗分享!超棒!

關於基隆巨匠電腦學程式語言的評價 心情點滴阿~~

補習人生 巨匠電腦讓我看見光明!!!

評價讚!人人都該學程式設計!巨匠電腦分享程式設計網站

錚/

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人人都該學程式設計!巨匠電腦分享程式設計網站
你相信嗎,在愛沙尼亞這個國家,每個小學一年級的學生都要學習撰寫程式語言!

MIT Media Lab 團隊的計劃執行長 Mitch Resnick 在演講中不僅展示了趣味橫生的學習網站,讓孩子能輕鬆學會電腦程式並產生興趣,更分享了他對學習撰寫程式的獨到見解!

運用科技 v.s 創造科技

俗稱「網路世代」或「N世代」的年輕族群有個較少被談論的名字:「數位原生(Digital Natives)」(註1)。這些 1980 年後出生,且成長歷程與網路、智慧型手機及平板電腦等科技產品緊緊相依的年輕族群,時常被視為擅長運用數位科技的世代。

而 Mitch Resnick 卻對這些說法提出質疑:年輕人是很會用科技產品傳簡訊、聊天、打電動沒錯,但「這可不代表你就『精通』這些科技!」

Mitch Resnick 所說的「精通科技」,並不是指人們與新科技「互動」的能力,而是「創造」新科技的能力。他形容,前者好比閱讀,後者卻像寫書一樣,不僅需要高度的創造力和表達力,也如其字面所形容的一樣,涵蓋了「寫作」的技能:想創造新科技,就必須學習撰寫程式語言!

然而,當我們聽到「程式語言」四個字,大多數人腦中浮現的都是單調而繁複的畫面:

雖然這確實是程式語言的真實樣貌,但若教學之初便以這樣的形式學習,也不難理解為何多數人對寫程式興趣缺缺。Resnick 在演講中介紹了 MIT Media Lab 所研發的軟體:Scratch,以簡易的方式體驗撰寫程式的樂趣,讓人們、甚至孩童,都能輕易的創造互動遊戲或動畫,並與世界分享!

程式語言納入小學一年級課程!

Resnick 也提到,2012 年年初,紐約市市長 Michael Bloomberg 公開表示他的新年目標就是學習撰寫程式;不久後,愛沙尼亞也通過法令,將程式語言納入小學一年級的教程中。這片「程式熱」也延燒到英國,點燃了社會各界熱烈討論:英國是否也該效法愛沙尼亞,教導六七歲的孩子學寫程式呢?

學習,並非為了成為「程式設計師」

對於學習程式語言的目的,Resnick 認為重點並非是要將所有年輕人培訓成程式設計師,而是透過學習程式語言,開拓更寬廣的學習途徑。「當你學會閱讀,你便能藉著閱讀學習更多知識,程式設計也是一樣的道理;如果你會撰寫程式,你能透過程式語言學習到的事物將更為多樣。」學寫程式就是在學習創意思考、有系統的推論、和團隊合作,而這些技能不僅在各專業領域都受用無窮,更是生活中不可或缺的能力。

放眼台灣,多數人仍將程式語言視為「程式設計師」才懂的專業領域,或是為了商業目的才學習的技能。我們有沒有可能如 Resnick 所說的,以學習閱讀與寫作的心態來學習撰程式呢?如同我們在學習一個新語言一樣,轉換語法的同時,思考邏輯和表達模式都能因而拓展,人們得以新的異國視角檢視習以為常的事物;而若我們不把程式語言歸類為「電腦」領域,而是將之視為「語言」的範疇,還有什麼會比學習「科技的語言」還值回票價呢?

以下,我們便提供了十個免費線上資源,讓人人都能自學程式設計!


1. Codecademy

Codecademy 所提供的互動式課程能讓你能從 JavaScript, HTML, CSS, Python 及 Ruby 的簡單指令開始學起,可說是目前最受推薦的自學網站。

2. Girl Develop It

針對想學程式設計的女性所創立的教學網站,使命是「讓各年齡層、種族、教育程度、收入的女性學習開發網頁和手機程式,並讓她們對自己的技能有足夠信心。」

藉由讓更多不同背景的女性學會開發程式軟體,該團隊相信能賦予女性更多的事業競爭力及日常生活的自信心。

3. Udacity

史丹佛大學建立的 Udacity 網站免費開放所有大學部的課程,其中當然也包括了電腦科學概論!

4. Code Racer

如果嫌大學課程的步調太慢,你可考慮 Code Racer 這個「多玩家程式設計遊戲」。初學者可在此用 HTML 和 CSS 架設網站,而經驗較豐富的學習者可在此測試自己的技能。

5. Computer Clubhouse

由Resnick 共同創辦的 Computer Clubhouse 目標是「幫助低收入族群的年輕人利用新科技和創意方法表達自我」。據 Clubhouse 估計,每年有超過兩萬五千名孩子在此與線上導師一同學習。

6. CoderDojo

CoderDojo 是一個由志工運作的線上課程,年輕人能在此觀看程式設計相關課程、演講等。

7. Code School

遊戲,是提升學習動機的最佳學習方式!Code School 提供各種語言的課程,也有多樣的版面設計及網頁工具,讓學習富樂趣。

8. Treehouse

Treehouse 是由上述 Code Racer 的開發團隊所設計的另一個學習網站,提供學習影片和各種練習。

9. Girls Who Code

針對 13-17 歲的女孩所設計的課程,讓女孩們追求她們的程式夢想!網站也提出了許多女性在職場及科技領域的相關數據,顯示出女性在科技領域的普遍弱勢角色。

10. Black Girls Code

如果說女性在科技領域是少數族群,那麼非裔女性的數量更是少之又少。創辦人 Kimberly Bryant 透過集結非裔女性共同學習程式設計、舉辦工作坊,期能「凸顯出科學、科技、工程、和數學領域中缺乏非裔女性的現象,並開創一個程式設計的新世代,讓每個程式設計者能在創新科技的同時,也為自己的未來增添更多可能!」

註1:「數位原生(Digital Natives)」的概念於 2001 年在《Digital Natives, Digital Immigrants》一文中被 Dr. Marc Prensky 提出,將之定義為出生於 1980 年後、善於運用科技產品的年輕人。相對的概念為「數位移民(Digital Immigrants)」,也就是出生於 1980 年之前,彷如移民般須適應新數位環境的世代。此外,媒體日後也延伸出了「數位難民」一詞,指那些不願意學習數位科技的群眾。

巨匠電腦開設了程式/資料庫課程,教你程式設計、大數據分析與應用等等,快來巨匠電腦輕鬆學!

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圖片出處: https://goo.gl/fjkl2I

 

朋友問我巨匠電腦好嗎~

巨匠電腦評價我覺得不錯啊

巨匠電腦給了我一個機會去找到另一個自己(轉圈^__^)

選擇自己喜歡的學習方式就是最好的-巨匠電腦心得分享

評價棒!人人都該學程式設計!巨匠電腦分享程式設計網站

錚/

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你相信嗎,在愛沙尼亞這個國家,每個小學一年級的學生都要學習撰寫程式語言!

MIT Media Lab 團隊的計劃執行長 Mitch Resnick 在演講中不僅展示了趣味橫生的學習網站,讓孩子能輕鬆學會電腦程式並產生興趣,更分享了他對學習撰寫程式的獨到見解!

運用科技 v.s 創造科技

俗稱「網路世代」或「N世代」的年輕族群有個較少被談論的名字:「數位原生(Digital Natives)」(註1)。這些 1980 年後出生,且成長歷程與網路、智慧型手機及平板電腦等科技產品緊緊相依的年輕族群,時常被視為擅長運用數位科技的世代。

而 Mitch Resnick 卻對這些說法提出質疑:年輕人是很會用科技產品傳簡訊、聊天、打電動沒錯,但「這可不代表你就『精通』這些科技!」

Mitch Resnick 所說的「精通科技」,並不是指人們與新科技「互動」的能力,而是「創造」新科技的能力。他形容,前者好比閱讀,後者卻像寫書一樣,不僅需要高度的創造力和表達力,也如其字面所形容的一樣,涵蓋了「寫作」的技能:想創造新科技,就必須學習撰寫程式語言!

然而,當我們聽到「程式語言」四個字,大多數人腦中浮現的都是單調而繁複的畫面:

雖然這確實是程式語言的真實樣貌,但若教學之初便以這樣的形式學習,也不難理解為何多數人對寫程式興趣缺缺。Resnick 在演講中介紹了 MIT Media Lab 所研發的軟體:Scratch,以簡易的方式體驗撰寫程式的樂趣,讓人們、甚至孩童,都能輕易的創造互動遊戲或動畫,並與世界分享!

程式語言納入小學一年級課程!

Resnick 也提到,2012 年年初,紐約市市長 Michael Bloomberg 公開表示他的新年目標就是學習撰寫程式;不久後,愛沙尼亞也通過法令,將程式語言納入小學一年級的教程中。這片「程式熱」也延燒到英國,點燃了社會各界熱烈討論:英國是否也該效法愛沙尼亞,教導六七歲的孩子學寫程式呢?

學習,並非為了成為「程式設計師」

對於學習程式語言的目的,Resnick 認為重點並非是要將所有年輕人培訓成程式設計師,而是透過學習程式語言,開拓更寬廣的學習途徑。「當你學會閱讀,你便能藉著閱讀學習更多知識,程式設計也是一樣的道理;如果你會撰寫程式,你能透過程式語言學習到的事物將更為多樣。」學寫程式就是在學習創意思考、有系統的推論、和團隊合作,而這些技能不僅在各專業領域都受用無窮,更是生活中不可或缺的能力。

放眼台灣,多數人仍將程式語言視為「程式設計師」才懂的專業領域,或是為了商業目的才學習的技能。我們有沒有可能如 Resnick 所說的,以學習閱讀與寫作的心態來學習撰程式呢?如同我們在學習一個新語言一樣,轉換語法的同時,思考邏輯和表達模式都能因而拓展,人們得以新的異國視角檢視習以為常的事物;而若我們不把程式語言歸類為「電腦」領域,而是將之視為「語言」的範疇,還有什麼會比學習「科技的語言」還值回票價呢?

以下,我們便提供了十個免費線上資源,讓人人都能自學程式設計!


1. Codecademy

Codecademy 所提供的互動式課程能讓你能從 JavaScript, HTML, CSS, Python 及 Ruby 的簡單指令開始學起,可說是目前最受推薦的自學網站。

2. Girl Develop It

針對想學程式設計的女性所創立的教學網站,使命是「讓各年齡層、種族、教育程度、收入的女性學習開發網頁和手機程式,並讓她們對自己的技能有足夠信心。」

藉由讓更多不同背景的女性學會開發程式軟體,該團隊相信能賦予女性更多的事業競爭力及日常生活的自信心。

3. Udacity

史丹佛大學建立的 Udacity 網站免費開放所有大學部的課程,其中當然也包括了電腦科學概論!

4. Code Racer

如果嫌大學課程的步調太慢,你可考慮 Code Racer 這個「多玩家程式設計遊戲」。初學者可在此用 HTML 和 CSS 架設網站,而經驗較豐富的學習者可在此測試自己的技能。

5. Computer Clubhouse

由Resnick 共同創辦的 Computer Clubhouse 目標是「幫助低收入族群的年輕人利用新科技和創意方法表達自我」。據 Clubhouse 估計,每年有超過兩萬五千名孩子在此與線上導師一同學習。

6. CoderDojo

CoderDojo 是一個由志工運作的線上課程,年輕人能在此觀看程式設計相關課程、演講等。

7. Code School

遊戲,是提升學習動機的最佳學習方式!Code School 提供各種語言的課程,也有多樣的版面設計及網頁工具,讓學習富樂趣。

8. Treehouse

Treehouse 是由上述 Code Racer 的開發團隊所設計的另一個學習網站,提供學習影片和各種練習。

9. Girls Who Code

針對 13-17 歲的女孩所設計的課程,讓女孩們追求她們的程式夢想!網站也提出了許多女性在職場及科技領域的相關數據,顯示出女性在科技領域的普遍弱勢角色。

10. Black Girls Code

如果說女性在科技領域是少數族群,那麼非裔女性的數量更是少之又少。創辦人 Kimberly Bryant 透過集結非裔女性共同學習程式設計、舉辦工作坊,期能「凸顯出科學、科技、工程、和數學領域中缺乏非裔女性的現象,並開創一個程式設計的新世代,讓每個程式設計者能在創新科技的同時,也為自己的未來增添更多可能!」

註1:「數位原生(Digital Natives)」的概念於 2001 年在《Digital Natives, Digital Immigrants》一文中被 Dr. Marc Prensky 提出,將之定義為出生於 1980 年後、善於運用科技產品的年輕人。相對的概念為「數位移民(Digital Immigrants)」,也就是出生於 1980 年之前,彷如移民般須適應新數位環境的世代。此外,媒體日後也延伸出了「數位難民」一詞,指那些不願意學習數位科技的群眾。

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巨匠電腦與聯成電腦比較~對巨匠電腦評價比較好~

電腦補習班比較:巨匠當然比較好

經驗分享*巨匠電腦~感受不錯喔!

分享 ~ 巨匠電腦經驗談~ (Nice!)

評價高!用大數據未卜先知 巨匠電腦分享預測消費者行為

錚/

用大數據未卜先知 巨匠電腦分享預測消費者行為
關心電子商務與行銷趨勢的您,一定對於大數據(Big Data)這個名詞不陌生。大數據被比喻為未來的新黃金,是電子商務經營者瞭解消費者行為以精準行銷,甚至是預測顧客未來購物行為的重要工具。

由以下兩個例子即可瞭解大數據預測未來的準確性。日本衛生機關在2013年1月14日到20日間通報流感患者數量為140萬人,同時間雅虎日本也公布一份關鍵字調查報告,當週使用者在雅虎日本以「流行性感冒」作為關鍵字搜尋的次數,竟然與日本衛生機關所公佈的患者數量呈現正相關,顯示關鍵字搜尋後的數據分析,可預測流感患者數量。

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第二個例子則是2012年的美國總統大選。歐巴馬的大數據分析團隊利用演算法分析與建立模型,將選民分成多種不同屬性的族群,以了解每一類人群和每一個地區選民在任何時刻的態度,準確預測出在各州勝出的可能性。透過大數據分析,在美國總統投票結果出爐前,即掌握歐巴馬在哪些州會勝出,連任美國總統。

大數據的三V特性
為何大數據可以預測未來?大數據有三大特性,首先是大量化(Volume),可處理TB與PB以上的資料量。第二是多樣化 (Variety),資料的範疇包含了影音檔、圖片檔、文字檔等。第三則是快速化(Velocity),分分秒秒產生大量顧客消費資料。由於可大量、快速地儲存、處理與分析複雜的各項資訊,透過整合這些大量的資料,如最近點擊看過哪些品項、停留時間長短、最近一次消費品項 、消費頻率與消費金額等,預測下一次的消費行為的可能性。

雖然無論誰都可以來分析處理大數據,但如果數據樣本有限,則無法做出精準的分析。因此最容易成功者就是像Yahoo這樣的入口網站,有大量的使用者與網站內容,用於收集與分析各項資料。

從前,對於消費者分析主要依據年齡、性別、喜好,與購物項目等來分析做簡單的群體劃分。如A女28歲,每月消費金額約在3000,元,購買品項多為服飾與配件。B女35歲,每月消費金額也在3000元,購買品項為皮包或辦公室舒壓小物。系統會將A女與B女都歸納為小資女,但無法取得明確的行為模式。但在資料訊息更充足的情況下,透過多方取得數據並整合分析,因此可進行更精細的消費者區隔。以上述例子來說,A女常常點擊裙子網頁,也比較過不同裙子的款式、價格,甚至曾經把裙子放在購物車裡。則系統除了會推薦其他的裙子網頁外;還會附上其他看過裙子的使用者,也曾看過鞋子,並推薦鞋款。經過大數據分析後,系統除利用原本的購物歷史數據外,再加上網頁點擊、瀏覽記錄,停留時間長短等,更精準地細分消費者。

越精準個人化,就能預測每一位消費者的行為
目前國內外的電子商務的大數據分析多半使用2006年Amazon宣稱採用的Collaborative  Filtering(CF)模式,利用歸納法,把行為相似的人歸納在一起。如消費者搜尋A書,曾則推薦消費者,搜尋A書的人,也曾看過B書跟C書。Yahoo 在2012年成立亞太區電子商務大數據研發工程部後,自主研發演算法與歸納消費者行為模式,將消費者區分為數十個族群,針對不同族群推薦不同商品。這個系統上線後,第一個月的營業額就有明顯的轉化率提升。

此外,針對消費者熱門搜尋、點擊頁面與瀏覽時間等資訊,我們自行研發迴歸模式,預測未來趨勢的商品,以供廠商備貨避免缺貨喪失商機。舉例來說,這星期消費者熱門搜尋字組為鄭多燕,則可預測下星期鄭多燕健身等相關產品仍會熱賣,主動提醒合作廠商做好庫存管理即時補貨,因應下星期訂單。

2014年出再使用行為Clustering的客群分類方法,進一步將消費者細分成數百個族群,每個族群更具獨特性,更精準地區分消費者,每兩天就更新一次資料,讓消費者永遠處於最適宜的族群,再進行溝通。六月上線後,就有明顯的營業額上漲現象。

除了以上方法外,今年第一季我們也推出有價值的點擊(quality click),如對消費者點擊次數的分佈進行分析, 偵測消費者採購前的比較行為。針對每一個不同點擊次數完成購買者,推薦不同商品。此個人化精準模式一推出,營業額立即增加。

Amazon「提前寄貨」服務
不管是Yahoo或是Amazon皆很積極利用大數據預測未來消費者行為。Amazon為了縮短物流時間,推出「提前寄貨」的服務,利用消費者之前的購物行為,預測下次的購買時間與物品,在顧客尚未下單之前提前發出商品,儘可能的縮短物流時間。Amazon不惜成本推出這項服務的主因在於美國幅員廣大,從下單到收到物品時間平均為15天,送貨時間過久降低網路購物意願。因此透過「提前寄貨」的服務讓客戶下單到收貨縮短到3天。舉例來說,A顧客每三個月都會Amazon購買衛生紙,若上次購買在9月,預測下次購買為11月底前,則Amazon提早在11月初寄出衛生紙,儘可能的縮短物流時間,即可在11月底客戶下單前提早送達。

Amazon判斷是否可成為「提前寄貨」的顧客,其背景資料包括,顧客歷史訂單、商品搜索記錄、商品頁面停留時間,顧客的心願清單、曾在購物車裡的商品資訊等,預測下次購物行為。當然Amazon也可能預測錯誤,顧客若收到並未預期下單的物品,只要退回即可,全部物流成本由Amazon吸收。

台灣地狹人稠,無須推行「提前寄貨」的服務,因此Yahoo將以瀏覽行為與購物紀錄資料庫為基礎,持續優化消費者行為的歸納模式,除深入分析消費者短期與長期消費行為建構模型外,並進一步結合關鍵字搜尋熱門字與字串型熱門字,探知消費者真正的意圖,以個人資料作差異化做商品推薦,讓顧客快速找到自己想要的商品。

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去巨匠學動畫,菜鳥也可以出頭天!XD

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評價好!巨匠電腦分享,職場新寵兒!大企業爭搶「數據分析師」

錚/

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巨匠電腦分享,職場新寵兒!大企業爭搶「數據分析師」
《哈佛商業評論》曾撰文表示,「Data Scientist 數據科學家」是二十一世紀最性感的職業。美國將大數據定義為「未來的新石油」,將其視為另一種「國家核心資產」。全球500強企業中90%以上的重要決策都取決於深入的數據挖掘和分析,然而在每個產業積極轉向經營電子商務之際,許多企業卻不知道如何經營品牌、在茫茫網海中迷失了!許多行銷活動或廣告無法立即看見獲利,經營者要馬上做出推動產品或品牌的決策,就必須仰賴「數據」來作判斷!大部分的數據都來自站內,要獲得站外數字很困難,尼爾森市調也無法掌握即時的數據。SmartM 曾在「大數據代表決策,全民電商時代來臨!」一文中說明,為什麼數據如此重要?

1. Big Data 代表決策。部門拿到數據就可以做出決策,比如以 EagleEye 電商數據分析平台來說,行銷部門在平台上看到某個商品最熱賣,就該下決策在網頁上最顯眼的地方讓該商品曝光。決策應用得當,將影響到企業的投資報酬率。

2. Big Data代表獲利。數字可以讓企業省錢,也可以賺錢,妥善利用大數據做出正確決策,可擺脫低價競爭的死胡同。

3. Big Data代表商業資產。由大數據來預測未來,可帶來新商機。新商機和新的商業模式便是公司的資產,更是未來與其他企業一較高下的籌碼。

圖、「數據科學家」工作需求趨勢

圖片來源:Indeed.com

大數據人才,各產業都缺!

大數據的重要價值日益凸顯,也為越來越多的國家和企業所認識,並將其置於戰略高度加以推動。許多產業早已億是到大數據的重要,比如很多金融機構利用「數據資料庫」在市場上尋求商業效益,淘寶網、京東商城等電子商務網站則利用數據挖掘技術推送產品信息、發現潛在消費客戶。科技業利用大數據來推出相應戰略規劃,合理布局、建設和改造IT基礎設施。各產業都缺大數據人才,過去十分冷門的數據分析師,近年成為零售業、科技業、媒體業,甚至金融業爭相僱用的寵兒,紛紛尋找或訓練這類有能力由網路、機器、手機,擷取並分析大量數據的專家!

從招募人才數量,就可看出業界需才孔急的程度,在徵才網站 104 及社交網站 LinkedIn,輸入「數據分析」、「data analyst」、「data scientist」等關鍵字,目前總計約有至少 23 萬個「數據分析師」相關職缺(如下表),人才缺口非常大!偏偏大數據人才培養不易,各國網路發展不甚相同,都各有自己的發展軌跡,難以複製國外經驗進行人才培訓,必須仰賴第一線的相關產業先進來傳遞經驗。

產業 know-how、善用數據分析工具

紅門互動創辦人張元溢表示,網路時代處處皆數據,但要能整理數據、並抽絲剝繭看到各項數據所代表的意義,這是相當不容易的。在大數據人才缺乏的時代,張元溢認為理想的大數據人才首先一定要具備精深的產業 know-how,要對數字敏感、從一堆數字中找到關聯性、並耙梳整理出屬於自己的觀點,最後一定要會善用數據分析工具或平台,一步一步培養數字的敏感度和分析統整能力。目前台灣唯一的電商數據分析平台「EagleEye 鷹眼數據」可用以窺探電商大數據,跨入大數據,從善用工具開始!

巨匠電腦有程式/資料庫的課程,內容包含Big Data實務分析與應用等等,快來巨匠電腦學習,幫助你成為搶手的數據分析師!

文章出處: SmartMhttps://goo.gl/AbaUsz
圖片出處: 主圖、縮圖: http://photopin.com/search

 

【程式/資料庫課程】巨匠電腦分享,大數據代表決策,全民電商時代來臨!

【程式/資料庫課程】巨匠電腦分享,FineReport—企業級數據分析軟體最佳選擇

【程式/資料庫課程】巨匠電腦分享,程式設計不等同於軟體開發

【程式/資料庫課程】巨匠電腦密技:9個必殺絕技殺進Big Data市場