从数据挖掘走向大数据演讲稿

要写好演讲稿，首先必须要了解听众对象，了解他们的心理、愿望和要求是什么，使演讲有针对性，能解决实际问题。大家想知道怎么样才能写得一篇好的演讲稿吗？那么下面我就给大家讲一讲演讲稿怎么写才比较好，我们一起来看一看吧。

从数据挖掘走向大数据演讲稿一

现有数据分析报告当中存在一些问题，我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析，来找到如何做出更高质量的数据分析报告。

一、基础数据的采集缺乏科学依据

基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义，基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时，建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说，当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析，一个项目刚形成，从无到有的时候，基础数据一般采用一手的数据，因为它没有历史的轨迹来遵循，所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如：问卷调查、观察、抽样技术等等，来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等，数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据，以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看，很多基础的数据就是简单的摆在那里，没有数据来源，数据提示，没有对基础数据严谨的分析。

作为数据分析报的使用方而言，拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。

二、数据分析的过程缺乏逻辑性，论证的结论不具备系统性 很多数据分析报告一般都是前面是一堆数据，后面是一个结论。当真正的研究数据和结论时，是结果单一，数据和结论找不到必然的联系，要不就是只有一个结论，比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告，必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析，一步步推导到数据的结论上。

例如，一个项目不确定性分析，风险概率分析

（一）、 什么是影响这个项目的风险点，这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做

（二）、在这样的风险因素基础上，哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响，这些因素通过敏感性分析可以找出来。

（三）、找出这些风险因素下一步就是分析，这些影响效益的风险点出现的概率有多大？

三步分析完之后，风险对于这个项目的影响就显露出来，到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上，更重要的在于结论，针对于这样的分险因素和风险变量（不可避免的），作为数据分析报告必须能搞提出来如何在项目的操作中

有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范对于报告的使用者来说是有意义的。

三、现有的数据分析报的结论单一，仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究

建立在定量研究的基础上的数据分析报告和分析师还需要对于整个项目的战略规划提供一些更有价值得东西，包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、借贷资金；借贷资金和自有资金的比例或他的融资安排，如何能确保成本最低。进一步项目的分析，如现金流量的分析可站在项目的角度也可站在投资人的角度，这时候在投资人的角度分析时是自有资金流量表；在项目是否盈利的角度分析时就是全投资的现金流量分析，不同的现金流量表可以对项目和投资人提供一些有价值的结果。

四、数据分析报告现有的形式多

可以表现为商业计划书形式、项目的可行性的研究等，根据委托方的要求操作。作为立项的依据，数据分析报告就是项目的可行性研究报告的形式。从项目的融资角度分析，作融资的依据可以叫做商业计划书形式。从数据分析角度来说，对于委托方而言，可研报告和商业计划书存在不独立性。政府审批项目会委托咨询公司等专业机构进行项目研究，而更多的立项报告的可研报告分析和委托方式一致的，这样的报告带有一(来自: 海达 范文 网:数据分析报告)定的目的性和倾向性。从数据分析

角度来说坚持数据的独立性、客观性、公正性是这个行业的最基准的要求。

五、数据分析报告的特点

（一）、 独立性

（二）、 定量研究的分析方法

（三）、 严谨和逻辑性

（四）、 战略规划性

（五）、 在格式上的规范性

（一）、独立性

报告必须独立于委托方、报告的使用方，这样的报告才不会有倾向性。定量研究的分析方法，一个从无到有的项目缺乏历史数据，但不可能独立于享有的经济活动或脱离现有的经济生活。对于这些项目我们采取定性的研究，通过一些专家的论坛、德尔菲法、市场问卷调查等等方法来对于这个项目的市场需求基础数据进行估算，估算的结果再进行定量分析，定向和定量相结合，最终定量化。拿到项目时，有一个总的投资金额、成本效益的分析，首先看项目是在微观经济的角度分析还是在国民经济的角度分析，还是社会经济角度分析，确立着眼点后再进行基础数据的采集，找到适合项目的定量分析方法。进一步通过项目所在行业的特点对于成本和费用做出基础的判断。经济效益用我们学过的模型来进行评判，包括对方

案的选择采取我们能够使用的方法。

（二）、严谨和逻辑性

意味着数据分析报告要有科学的逻辑性，基础数据是怎么来的？有什么依据？对于说明判断又有什么样的依据？有什么样的依据做立足点？基础数据得到后对收入预测判断有什么样的依据？收入预测出来后成本预测是怎么出来的？成本费用的基础数据是怎么样得到的？一步一步进行判断。

（三）、战略规划性

战略规划性越来越成为数据分析报告质量的一个基础要求。当你的数据分析报告能对你的委托方的战略规划进行策划和梳理得时候，数据分析报告的价值就体现出来了。

（四）、在格式上的规范性

格式上要做规范，要有严谨性、专业性和责任性。

（五）、在整体思路明确后一定要涉及到总投资的研究

1、总投资的概念不同的要求有不同的涵盖面，对于项目数据分析而言，我们的投资包括建设投资、建设期利息、流动资金的全部投入，需要和国家现行的规模投资范围相区别。

2、拿到项目时要进行收益的预测，要分清项目是什么样的项目，是新的还是有大量历史数据的项目，决定我们采用的数据模型是建

从数据挖掘走向大数据演讲稿二

职责

1、负责公司大数据平台的整体架构设计，包含数据收集、数据存储、数据挖掘、数据输出;

2、负责规划从数据源到数据应用的整体流程，并参与用户产品和数据产品的决策;

3、负责海量数据分析、用户行为分析，构建用户数据模型;

4、负责解决核心技术问题，对技术方案进行决策;

5、技术团队管理。

6、熟悉手机ios、安卓系统app开发

任职资格

1、计算机相关专业毕业，本科以上学历;

2、5年以上相关工作经验，具备软件产品架构设计经验，熟练掌握高性能、高扩展性架构设计方法;

3、熟练掌握java或c++任意一门语言、熟悉linux操作系统;

4、熟悉hadoop/mr/hbase/mahout/spark等大数据技术，并能够基于上述项目开发大数据相关应用;

5、熟悉基本数据挖掘方法和技术;

6、强烈的敬业精神，良好的沟通与协调能力，能有效组织协调团队完成各类开发工作;

7、热爱技术，相信数据的价值，对大数据有深刻的理解。

从数据挖掘走向大数据演讲稿三

职责：

1、负责公司大数据产品的架构设计，包含数据收集、数据存储、数据应用，并完成相关架构设计文档的撰写;

2、参与规划从数据源到数据应用的整体流程，并参与相关产品的决策;

3、负责解决核心技术问题，对技术方案进行决策;

4、负责大数据研发团队建设、人才梯队培养和技术团队管理;

5、积极了解业界发展，研究与跟踪大数据新技术发展方向。

任职要求：

1、精通goldengate for bigdata相关理论，具备大型数据利用的生产实战经验;

2、精通数据驱动的理论，设计并生产上线相关数据驱动的产品;

3、精通常用消息中间件的使用，例如kafka/rocketmq/apache pulsar，有解读相关源码者优先;

4、掌握hadoop、spark生态体系相关产品的使用，掌握mapreduce编程或spark编程;

5、了解传统数据仓库理论及相关etl工具，例如kettle/datastage;

6、熟悉oracle、mongodb、mysql数据库的使用;

7、扎实的java语言基础，熟悉java开发工具和调试工具的使用;

8、良好的团队协作精神，有能力对团队在软件设计、实现和测试方面进行指导;

9、良好的逻辑分析能力和沟通能力，执行力强、对待工作认真严谨、责任心强、具备出色的学习能力和团队合作精神，有一定的推动能力;

10、计算机科学、信息技术或相关领域本科以上学历，具有5年以上数据平台项目开发经验，3年以上的架构设计经验，具有大数据平台应用大型项目架构设计经验优先;