数据挖掘商业智能 会议,大数据挖掘与商业智能

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数据理工大学数据技术类专业学什么？它是一门交叉学科:统计学、数学和计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和扩展学科。此外，还需要学习数据采集、分析、处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。知识结构是跨界人才(有专业知识和数据思维)。数据理工大学数据技术型专业人才需求如何？

目前中国有30万数据人才。据预测，2018年大/123，456，789-3/的人才需求将大幅增长，大/123，456，789-3/科学家等高端人才缺口在14万-19万之间。懂得利用数据做决策的分析师和管理者的差距是150万。数据现在很需要分析师。两年工作经验月薪可达8K，硕士数据分析师月薪可达12K，五年工作经验月薪可达40-60万元。

1、商业智能systematic数据warehouse、-3挖掘以及在线分析处理技术可以深入使用挖掘enterprise。2.减少企业报表的工作:很多传统报表需要不断开发设计更多的业务需求。企业，尤其是IT部门，工作量很大，但是也有很多报表软件做的不错，比如FineReport。和商业智能将相关的数据组织成事实表和维度表，用户可以从不同的角度拉出想要的报表。

4.增加部门之间沟通的粘性:首先商业智能的建立可以提高企业数据之间的信息沟通，业务人员也会在分析时无形中与其他部门建立业务沟通。5.提高企业的分析决策能力数据:自助FineBI由于其易用的性能，使得很多人能够快速上手，企业可以从上到下做分析。事实上，在建立分析思维的过程中，人员的分析能力是不断培养的，这在一定程度上提高了企业数据。

铺设网络、购买硬件、安装管理软件、建立系统都不是信息化的本质，而信息资源和信息的开发利用挖掘才是企业信息化的主线。虽然是阳春三月，但许多企业仍然感到寒意。受全球金融危机影响，订单取消、企业销售下滑成为企业管理者最头疼的问题。在这种经济形势下，企业的IT部署和采购自然慢了下来。那么，IT部门能做些什么呢？

在此基础上，通过数据的分析，可以为管理者提供一些决策信息。显然数据的分析已经成为企业信息化发展到一定程度后的普遍需求。因为铺设网络、购买硬件、安装管理软件、建立系统都不是必不可少的，信息资源和信息的开发利用挖掘才是企业信息化的主线。事实上，目前一些商业智能软件厂商正以“用商业智能软件帮助企业过冬”为新卖点。

1)新产品设计的深度产品支持:对于竞争激烈的互联网公司来说，一个好的产品就是公司的生命。随着信息技术的发展，如何设计出用户满意的产品，取决于-3挖掘和分析，比如产品结构设计、产品定价、产品是否适合人群分析等。老产品的优化:每个产品都有它的生命周期，过去的一个好产品现在可能已经过时了，所以分析老产品的效果和挖掘是必不可少的。如何正确的对当前产品的效果做出客观的评价，对产品未来的发展趋势做出准确的预测，需要数据。

经营分析的流程一般分为五步:明确问题、拆解问题、安排工作任务、推进工作任务、输出分析报告。1.澄清问题，第一，在解决问题之前，我们必须知道问题是什么。这样就知道了后期工作的方向，也避免了以后不必要的争论，至于如何阐明问题，我们可以用聪明法则来说明，SSpecific是具体而明确的。我们不能把问题搞得太抽象，比如小米手机要想卖的好，不能简单的说要把小米手机做成大家都喜欢的产品，而是应该说小米手机的出货量要达到去年的150%的Mme measurable，可测量，无论是问题本身还是要量化的目标还是小米的例子。当出货量达到去年的150%时，那么150%就是可量化的标准行动导向，在解释问题的时候，一定要有解决问题的方向。比如小米会通过提高销量、加大市场推广、增强产品研发能力三种方式，让出货量达到去年的150%。