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数据建模能力由哪个服务承载

发布时间:2024-06-13 23:45:02

『壹』 #数据分析师#数据分析中的建模能力通常是指什么呢以及常用到的建模软件,求教

我理解的,数据分析师的建模能力是指对数据建立数学模型进行分析的能力,常规的方法有回归、聚类等等统计学方法,用spss或者MATLAB甚至Excel都可以实现。但是我觉得模型的复杂与否并不是最重要的,能把数据与业务结合去解决问题才是最重要的。 来自职Q用户:屈先生
r或者 Python 加上sql,统计学知识。思想是关键,工具是辅助。 来自职Q用户:奋不顾身一直向前的M

『贰』 閭d簺鏁版嵁宸ヤ綔涓鐨勮掕壊

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『肆』 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力!

近年来,随着大数据产业的蓬勃发展,企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候,很多问题都会暴露出来,比如:数据标准缺失,数据源头不清晰,数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会(DAMA)对数据治理给出的定义是:数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系,包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中,一般将数据治理和数据管理综合考虑,认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作,包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代,给各金融机构带来了发展机遇,同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难?现有IT能力不足以支撑业务的快速变化?数据调用方式多样且标准不统一质量差?以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题,是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理,以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系,支撑用户数据集成应用的快速实现;提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案,支撑起上层数据的挖掘、分析应用;对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑,洞察企业的运营状态和市场趋势等,提高企业新业务灵活性,创建数据应用敏捷环境。

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