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居住地:北京
电 话:133********(手机)
E-mail:
最近工作 [ 1年5月]
公 司:XXX咨询公司
行 业:商务咨询
职 位:咨询员
最高学历
学 历:本科
专 业:计算机软件
学 校:蓝翔技校
自我评价
本人性格开朗,思想正直,诚信,稳重。工作认真踏实,责任心强,善于独立思考,分析问题,解决问题。具有扎实的统计学专业基础知识,掌握常见的统计方法;熟练掌握常用的数据挖掘方法,算法和相关工具、熟练使用SAS软件;有良好的逻辑思维能力,注重细节、对数字敏感,能挖掘数据背后的意义,能够独立完成、撰写业务数据分析报告。
求职意向
到岗时间:一个月之内
工作性质:全职
希望行业:商务咨询
目标地点:北京
期望月薪:面议/月
目标职能:咨询员
工作经验
2013 /7—至今:XXX咨询公司[1年5个月]
所属行业: 商务咨询
咨询部咨询员
1. 与客户进行电话沟通,详细介绍调研项目和调研流程并回答客户疑问,曾一天接打客户电话100余个;
2. 筛选分析调研数据,使用Excel处理超过2万个样本数据,具有丰富的数据处理经验;
3. 翻译2007年翰威特全面薪酬评估研究对85个部门超过1000个职位的工作描述,中文译文达10万字;
4. 参与相干公司北京分公司、天宇客货运输服务有限公司(日本通运株式会社在中国的合资公司)的人力资源咨询项目,与客户公司20余名高级管理人员面对面进行访谈。
2012 /7—2013 /7:XXX网络有限公司[1年]
所属行业: 数据分析
数据部数据分析师
1、根据业务需求,制定用户使用行为数据的采集策略,设计、建立、测试相关的数据模型,从而实现从数据中提取决策价值,撰写分析报告;
2、跟踪并分析客户业务数据,为客户的发展进行决策支持;
3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的商业价值;
4、支持微博事业部等产品部门下的运营,产品,研发,市场销售等各方面的数据分析,处理和研究的工作需求。
教育经历
2007/9—2011 /6 蓝翔技校 计算机软件 本科
证 书
2009/6 大学英语六级
Impossible Foods:素食的肉类与奶酪
Impossible Foods尝试创造好吃兼健康的食物,团队有超过50多名科学家、工程师、农民和厨师,Impossible Foods正在研究分子级别状态下的动物产品,以便利用植物重新组合出肉类和奶酪。
“不依赖动物、没有负面的健康和环境影响,我们为人类提供一些很好的食物。”
23 and Me:吐口水就可得DNA报告哦
只需取些你的唾液分析,便会获得一份DNA分析报告,从而甚至找到自己的祖先。这份报告将向你展示你的血统混合情况,包括来自欧洲、非洲以及亚洲的比例,进而将你的祖先划定在某个大陆的特定区域。DNA数据可用于遗传学研究,提交DNA样本的用户可以获得230多个点位的分析报告,能用于发现潜在的遗传疾病以及及早治愈。
售价只要99美元哦。
Digit:帮你从卡奴中解脱出来
Digit是一款免费应用,它会分析你的收入以及日常开销习惯做数据分析,这种服务会将这些钱转移到储蓄帐号中。这笔储蓄可在一个营业日内转回到银行账户。Digit表示,他们永远不会取出超过你银行账户余额的资金,为此你不必担心支付透支费。
(备注:国外很多银行卡是分储蓄账户和现金账户的,取现需要从现金账户中取出,两者利息也不一样)
Urban Engines:现实增强,防止驾车信息的盲区
Urban Engines是一款增强现实应用,无论你在哪里,都可以清晰虚拟地看到周边的POI,例如火车站、街头以及路线情况。研发团队也与许多城市合作,追踪公共交通数据,将延时情况减少到最低。
Granular:数据分析提高农业生产效率
Granular是一个帮助让农民更好地了解农产品从耕种到收获全周期的平台。此系统可以让农场主时刻追踪工人位置、监督任务进程、并提供出相应的财务报告。
实验教学是培养经管类专业学生实践能力的重要手段。经济管理类专业学生不仅要熟练地掌握理论知识,更要具备较强的实践能力,特别是大数据时代的到来,强调以数据为基础进行研究,并快速做出决策[1],不仅对掌握大数据思维和技术的人才需求量扩大,而且对经管类专业人才培养提出了新的要求[2],因此在大数据背景下应充分认识实验教学对经管类专业学生实践技能的重要性,科学全面地构建面向数据分析和管理的实验教学体系,以适应大数据背景下经管类专业人才的培养需求。
大数据扩宽了信息的来源,提高了信息获得的速度,分析对象从传统的结构化数据过渡到非结构化数据,因此对经管人才需要更全面地掌握大数据思维方式和分析流程。对工商管理、企业管理专业而言,需要其更注重利用多种类型的企业运作的数据,通过对其进行整理分析,帮助企业进行业务流程改革,提升企业运营效率,提高经济效益[3]。对于电子商务、市场营销专业而言,应学会利用大数据技术探索新商业模型,分析营销网络,评估投资风险及创新服务模式[4]。而对于和大数据技术紧密相关的信息管理专业来说,需要更全面地从数据采集、分析到数据挖掘多个方面转变传统的数据分析思维,以适应大数据环境下知识管理与智能决策的需要[5]。
1.实验目的不合理,实验设计不当。
目前,对于经管理类专业的大数据实验教学体系还处于基本概念阶段,与科研前沿脱节,实验目标大多只要学生掌握数据采集、统计分析等基本概念和方法,就学会对给定的数据进行分析。但是在大数据环境下,数据分析和挖掘需要针对结构化数据、非结构化数据等用创新性的思维方式解释分析结果,并用于智能辅助决策及知识发现。因此,大数据实验课程应与时俱进地适应大数据的要求,开展多样化、启发式的实验项目,不仅让学生掌握如何收集信息和整理信息,还要解释隐藏在数据背后的潜在规律。
2.实验教学方法和手段陈旧。
传统实验课是学生按照老师的要求和给定的数据,学习各种数据分析方法。实验内容设计单一,没有针对不同知识结构的学生开展有针对性的实验训练项目,学生学习积极性不高。因此,在大数据实验教学中,要以培养学生创新实践能力为主要目标,在教师的帮助下,通过团队协作、自主设计完成。同时,分层次制定针对不同知识结构背景的实验项目,便于学生根据自身的特长和能力自主选择实验项目。
由此可以看出,传统的实验教学已不能满足大数据背景下的经管类专业人才对数据分析和处理的新需求,在实验教学方式、实验教学内容等多方进行创新和改革,才能培养出顺应时代背景的优秀经管类人才。
在大数据背景下,经管类人才应该具备:发现问题的能力,收集整理数据和信息的能力及理解分析数据的能力。对此,我们从教学方式、课程体系、技能与经验三方面入手,开展实验教学改革,以适应大数据时代对于经管人才培养的要求。
3.创新实验教学方式。
大数据时代,书本和课堂不是获取信息的唯一选择,网络资源、各种移动端应用程序等方式都扩展了学生获取信息的方式,在这种情况下,实验教学不仅需要让学生掌握如何搜集、整理数据的技术,还要培养学生观察、分析问题的能力,从而真正调动学生的学习积极性。例如可以提供多种获取大样本数据的渠道,学生组队进行数据分析和挖掘,设计算法,进行相关分析直到最后撰写出分析报告,整个流程全部由学生独立完成。
4.完善大数据实验课程体系的构建。
对于经管类专业的学生而言,实验目的主要是让他们掌握数据分析的主要流程、主要算法的基本原理,具备大数据应用的初步能力。另外,考虑到不同专业的学生知识结构不同,我们构建多层次的经管类大数据实验课程、基础实验,以验证和演示实验为主,强调掌握数据分析工具和分析算法,理解数据分析基本流程。专业实验,以简单设计性实验为主,强调利用现有的数据分析工具,较完整地体验从数据采集、数据整理、数据分析到数据挖掘的全过程,并编写简单的数据分析代码。综合性实验,采用自助式、合作式模式,让学生自己动手收集数据,团队合作分析问题,在实验教师的指导下,综合运用各种数据分析工具,自主设计算法,进行相关分析,直到最后分析报告,初步具备大数据的应用能力。
5.培养专业技能和增加实践活动。
积极开展大数据应用相关的实践活动,提供多种形式让学生参与大数据的实践环节,在提高专业水平的同时,提高实践操作能力。合理利用现有慕课、微课等在在线课程作为实体课堂的有益补充,引导学生深入学数据技术。另外,积极联系软件企业提供各种实习途径和岗位,让学生真正参与与大数据的各种项目开发,强化课堂的理论知识,丰富实践经验,提高专业级技能,有效地提高学生的数据分析能力和数据挖掘能力。
大数据作为近年来的热点研究问题,已经广泛应用于经管类学科当中。经管类专业学生只有更好地掌握并懂得如何利用大数据,才能在大数据时代拥有更多的优势。因此,本文从教学方式、课程体系、技能与经验进行创新,提出切实可行的改革措施,以更好地培养经管类学生的数据分析的专业能力,适应大数据环境下知识管理与智能决策的需要。
参考文献:
[1]祝智庭,沈德梅.基于大数据的教育技术研究新范式[J].电化教育研究,2013(10):5-13.
[2]朱怀庆.大数据时代对本科经管类统计学教学的影响及对策[J].高等教育研究,2014(9):35-37.
[3]李永,刘玉红.大数据时代大学生学习模式转变研究[J].长春工业大学学报(高教研究版),2014,35(4):38-41,100.
定制化项目效率低下
艾瑞咨询集团(iResearch)是一家专注于网络媒体、电子商务、网络游戏、无线增值等新经济领域,深入研究和了解消费者行为,并为网络行业和传统行业客户提供市场调查研究和战略咨询服务的专业市场调研机构。
目前,艾瑞咨询集团可以向企业提供线下报告和软件两种定制化咨询报告服务。但是,企业客户的定制化需求非常多变,艾瑞咨询集团生成一份线下报告交付周期需要3至4周,提供软件的交付周期则需要半年。再加上项目所需人工成本升高、迭代周期延长,艾瑞咨询集团往往不敢承接太多定制化项目。
通过调研,笔者发现了艾瑞咨询集团的真正需求:根据时间维度和网站汇总对用户的来源地区、来路域名、页面访问次数、停留时间、有效访问次数、跳出率、回访者、新访问者、回访次数和回访相隔天数等相关数据进行统计分析,并且还能够在动态添加条件之后,通过对监测用户行为获得的数据进行分析,以最终得出更加详细、清楚的用户行为习惯。
因此,艾瑞咨询集团迫切需要一种更加敏捷、高效的大数据分析工具提升定制化业务的效率。
大数据面前:敏捷BI PK传统BI
在解决艾瑞咨询集团面临的难题时,传统BI的做法是,IT人员事先根据需求分析进行建模,建好二次表或打Cube并提前汇总好数据,业务人员才能在前端查看到分析结果的报表。虽然这种做法很成熟,但是解决不了艾瑞咨询集团的难题。
首先,业务人员查看的报表相对静态,分析的维度和度量的计算方式已在建模时预先设定好,不能更改。例如,定好了求和或求平均数,再想改成求方差必须再去修改模型。
其次,分析需求变更时,业务人员不能直接调整报表,需要IT人员重新建模或修改已有分析模型,耗时较长,响应速度较慢。
最后,有些企业的数据量很小,也需要按照此流程和架构来进行大费周折的数据分析。
造成这些问题的本质原因是,过去的技术架构针对海量数据的计算能力不足,企业用户需要通过建模、二次表、Cube提前进行数据运算汇总。
艾瑞咨询集团希望为企业客户提交这样一份分析报告,不仅能看还能动态分析。对于艾瑞咨询集团来说,数据展现应该是起点而不是终点。看到了数据,要能交互式分析、深入向下挖掘,要能发现问题并找到答案,还要能采取行动。与数据交互的过程要足够快,如果用户每次点击需要等三五分钟才出结果,就无法进行交互分析。
并且,分析报告应能让非IT部门的同事直接在分析平台上做出来。不能把所有的分析报告需求都提交到IT部门,这样会严重增加IT部门的工作负担。同时,敏捷BI的实施和操作要简单化,让业务人员可直接使用。
同时,分析报告需求经常需要牵涉到数据层的改动,需要IT部门去改进数据层和业务层,传统BI平台需要一两个月才能完成模型梳理。敏捷BI无需事先建模,可以在分析过程中灵活调整分析维度和报表展现,需求变更可以在一天之内响应,提升企业的洞察力决策力。
与传统BI的重量建模、统一视图不同,敏捷BI采取轻量建模、N个视图的方法,不建二次表和Cube,数据导入后可以直接进行分析,并且业务人员可以实时调整分析的维度和度量的计算方式,极大地增加了灵活性,真正做到和数据对话。
既然有这么便捷的方式,为何传统BI不采用这种架构呢?那是因为,传统技术架构没有引入大数据技术,面对海量数据无法在用户点击后的几秒内就展现企业客户需要的分析结果,因此必须通过建模提前把数据汇总好,才能保证分析报表展现时的速度。
因此,实现敏捷BI的前提是采用新架构处理数据,其涉及的技术包括分布式计算、内存计算、列存储、库内计算等。敏捷BI可以通过更低的成本、更短的上线周期,快速让企业洞察到数据的含义和价值。
业务效率数倍提升
深入研究艾瑞咨询集团要分析的数据,笔者发现,艾瑞咨询集团每天要分析的数据量达几千万条,且不同企业客户的分析需求各不相同。因此,复杂多变的多维度分析需求对分析工具的分析性能提出了更高的挑战,而传统的数据库和Hadoop架构已经无法满足高性能和即时分析的需求。
为此,艾瑞咨询集团考察过国外一些知名的产品,但是当他们获知产品的价格和后续的服务费用之后只能放弃。而国内大多数的分析工具大多是上一代BI,需事先建模再进行分析,难以应对灵活的多维度分析变化需求,且针对大数据量的处理能力不能满足要求。
最终,艾瑞咨询集团选择了永洪敏捷BI技术。当艾瑞咨询集团将三个月的细节数据(约50亿条)导入敏捷BI系统,直接就可以展现出定制分析报告。对比原先基于Excel和SQL编程的分析方法,艾瑞咨询集团的业务效率获得数倍的提升:线下报告交付周期从3至4周缩短至小于1周,软件交付从半年缩短至一个月。
同时,艾瑞咨询集团原来由于担心需求变化导致没有能力交付的很多项目被收入囊中。采用敏捷BI工具后,艾瑞咨询集团可以在几天内快速搭建原型向客户展示,任意的需求变更都可以一周内调整完毕。这种快速原型试错的方式,使得艾瑞咨询集团有能力承接很多此类项目。
由于业务效率的极大提升,有能力承接更多的项目,艾瑞咨询集团的收入空间也出现了数倍的增长。与此同时,艾瑞咨询集团的客户满意度也稳步提升。
不仅如此,为了提供更加直观可交互的分析报告,提升企业用户体验,艾瑞咨询集团基于敏捷BI工具,构建了一个新型SaaS平台。艾瑞咨询集团把企业客户用Hadoop架构存储的数据,通过敏捷BI提供的接口导入到数据集市内,然后通过敏捷BI快速呈现出结果。