数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训

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数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出：

1、大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体的、系统的思维框架；

2、大家的视野更多局限在数据报表、BI系统、广告监测等领域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。

这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。

一、数据分析价值观

上面我介绍了：“道”指的是价值观，即如何看待数据分析的价值。要想真正吃透这一点，必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。

数据分析的价值观

（一）数据分析的价值认同

做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。

放到一个企业里面，企业的CEO及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。

（二）数据分析的工作定位

做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。

在LinkedIn那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清

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晰的定位：利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。

数据分析的EOI框架

当时我们还采用了一套EOI的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）的三大作用。

（三）数据分析的商业模式

做好数据分析，要对企业的商业模式非常了解。数据分析的最终目的还是服务于企业的增长目标，所以务必要对行业背景、业务含义、产品和用户有着深刻的认知

数据在LinkedIn整体战略中的地位

还是以LinkedIn为例，作为企业增长的重要环节，LinkedIn在产品设计之初就优先考虑到了数据的价值模式。首先是用户的增长、使用和活跃，然后产生大量的数据，最后根据数据进行业务变现（企业广告、企业招聘、高级账号等业务）和用户增长，从而不断良性循环。

“道”是整个数据分析能力体系的基础，只有认可分析价值、明确工作定位、深谙商业模式，数据分析才能走在正确的轨道上。

二、数据分析方法论

（一）数据分析的框架

在整个数据分析框架中，用户是数据的来源，也是数据分析最终要服务的对象。整个分析框架可以分为四大层次，依次是：数据规划、数据采集、数据分析和数据决策。从用户、业务系统，到数据采集平台、ETL、数据仓库，再到分析、BI、DM、AI、洞察，再到决策、行为、价值，最终回到用户。

数据分析的框架

上面整个分析框架中，越底层的占用的时间和精力越多，而顶层的耗时较少。从产生的价值来看，越底层的产生的价值越低，越顶层的产生的价值越高。大家想一下就会理解，做数据分析的过程大多时间是耗费在数据采集、清理、转换等脏活累活上面，最有价值的分析和决策部分往往耗时很少。

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因此，大家做数据分析应该把重心放在最有价值的分析和决策两个层面上，并且尽可能使用工具实现底层的自动化操作。

（二）数据分析的方法论

数据分析应该帮助我们不断优化营销、运营、产品、工程，驱动企业和用户的增长，而不是为了分析而分析。在这里我给大家介绍两个方法论，一个是业务上的AARRR模型，另一个是分析上的学习引擎。

AARRR是著名的GrowthHacker（增长黑客）海盗法则，依序分别是Acquisition（获取用户）、Activation（激发活跃）、Retention（提高留存）、Revenue（增加收入）和Referral（推荐传播）的首字母简称，覆盖用户整个生命周期。

我们在进行数据分析的时候，应该考虑用户正处于AARRR模型的哪个部分、关键数据指标是什么、对应的分析方法又是什么？

学习引擎模型

“学习引擎”是《精益创业》一书中提倡的精益化运营方式，在硅谷被大小企业广泛采纳。

当我们有一个想法的时候，可以采用最简可行化产品（MVP）的方式将其构建（Build）出来。产品上线后，我们需要衡量（Measure）用户和市场的反应。通过分析收集到的数据，我们可以验证或者推翻我们之前的想法，从而不断学习（Learn）和优化。

（三）数据分析的具体方法

这篇文章的目的不是介绍具体的分析方法，而是为了让大家对整个数据分析能力体系有一个系统的认知，所以我就不对每一个方法进行具体的阐述。

懂得每一种方法的原理是一回事，在业务中灵活应用又是另外一回事。以产品经理为例，可以把“用户行为-数据分析-产品设计&优化”三位归于一体，在不断的实践应用中掌握各种分析方法的精髓和要义。关于具体的分析方法，推荐大家看一篇我同事Justin的文章，其中有详细的阐述。

数据来源于用户，数据分析的最终目的也是服务于企业和用户。做数据分析之前，一定要清晰业务目的和数据指标，选择科学的分析方法，用数据来指导产

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品和用户增长。

三、数据分析工具篇

“大数据、大数据，最重要的就是数据。但数据在哪里呢？现在最缺乏的，是统一的数据采集平台！”这是很久之前我接受采访时的观点，现在仍是如此！

（一）为什么工具那么重要？

在我创立GrowingIO的时候被投资人拉进一个交流群，群里面是硅谷各种创业公司的CEO。我发现群里面讨论的东西很有趣，就两件事情：一个是创业增长的方法论，另外一个就是讨论各种工具。“工欲善其事，必先利其器”说的就是这个道理，古今中外概莫如此！

数据分析金字塔

很久之前我就跟人谈起过这个问题，整个数据框架下面的部分可能花费了你80%的时间和精力，但是产生了不到20%的价值。大家都在搭建数据采集平台、都在写代码埋点、都在做ETL、都在建BI系统，哪里还有更多的时间和人力来做Analytics和Insight。

以前我在eBay、LinkedIn工作的时候，市面上没有好的数据分析工具，我们不得不自己去部署很多的系统、建立很多的机制，甚至雇佣三四个团队去做一件事。今天市面上有很多好的工具来帮助我们进行数据分析，为了节省时间、资源（特别是成长型企业），大家完全没有必要内部建造一套分析系统，应该擅用好的工具来帮助自己做数据分析。

（二）选择合适的分析工具

选择什么样的分析工具，跟你的工作岗位、分析场景息息相关。每种场景都有若干种工具可以选择，有些工具也可以用于多种分析场景，关键在于你对工具的熟悉和理解。

Excel绝对是最基本、最常见的数据分析工具了，对于数据量较小的情况，无论是数据处理、数据可视化还是一些统计分析都能支持。一旦数据量大了，这个时候就需要大型的数据库来支持。

市场营销人员需要对广告投放进行数据分析，网站流量监测是他们关注的重点。产品和运营重点关注用户行为和产品使用，用户行为数据分析工具是他们的

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首选。以前大家只关注业务数据，然而这些结果型的数据并不能告诉他们中间发生了什么、为什么发生；现在大家越来越关注精细化运营、对用户行为数据的需求也越来越高，这也是我回国创立GrowingIO的原因。

如果你能懂一些R和Python，在数据建模、统计分析、数据科学的方向上有所发展，那么你的数据分析水平就更上一层楼了。

上面说的这三点构成了数据分析的能力体系。只有认同数据分析的价值、掌握数据分析的方法并且灵活应用数据分析工具，才能真正做好数据分析。

为什么大家选择光环大数据！

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大数据培训机构收费标准

“大数据”这个词的热度虽然下降了，但这种技术本身还在飞速发展扩张。从政府、银行、交通、金融到电商、零售、餐饮等各行各业的大数据应用及相关产品层出不穷，在越来越多的企业内开始投入使用。用人需求的增加，让大数据相关岗位的薪资在IT行业中名列前茅，让很多想学习大数据技术。零基础报名学习大数据费用多少？大数据技术的发展迅速，国内很多高校也开设了“数据科学与大数据技术”专业，但高校的教育始终是滞后于市场的发展需求的，网上关于系统的大数据课程很少，学习资源也不好找，很多人会选择走“大数据培训”这条路。大数据培训，目前市场上主要分两种课程：一是大数据开发，学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等，可以参考加米谷大数据开发课程由国家大数据标准组成员+企业大数据总架构师+企业项目经理联合研发课程（万行级代码，企业真实项目实战）。大数据学习虽然并没有多简单，但是

通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据技术的。二是数据分析与挖掘，学习Python、数据库、数据仓库、网络爬虫、数据分析与处理等，重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，具体学习内容可以参考加米谷大数据分析与挖掘培训课程，然后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，切实用数据分析驱动网站运营、业务管理，切实发挥数据的价值。报名费用和学习时长：培训大数据，一般费用在1w-2w不等，脱产学习从编程到项目实战时间要半年左右。大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

大数据分析培训课程可以这么学

从零基础到精通入门，大数据分析培训课程可以这么学大数据是一门复杂的学科，学起来相对于其他学科比较难，这与他的薪资是想匹配的，我们都知道，对于大数据人才，公司都是视为瑰宝的，薪资给的都比较高，对于大数据分析培训课程来说，只是可以让你系统的学习大数据知识，找到大数据的项目进行实战，相对于自学来说时间会短一些，学的更加系统一点。下面关于大数据分析培训的问题来纠正一下对于培训观念的正确理解以及有些大数据培训的偏见的一些看法： 1、有很多不经过培训的大数据工程师经常说不需要培训，但当你错失了毕业前的机会，或者你自己当初没好好学(大家都会犯错误)，你再想入这个行，又没有人脉，你除了找培训还有什么办法呢。有很多大学，老师就没项目，学生到哪去参加项目。 2、还有一些没经过培训的大数据工程师瞧不起培训过的，事实上，经过培训出来的，现在变成大牛的，大有人在，有CEO的，有首席架构师的，只是起步的方式不一样，英雄不问出处大数据培训和你学习一样，首先要注意以下四点： 1、学习的第一个月是关键，再累再苦一定要努力和坚持，过了一个月后，后面学习越来越轻松;4个多月学习你当成一次旅行，有兴奋自然有辛苦，只要坚持一个月，只要坚持一个月，只要坚持一个月，重要的事说三遍! 2、学大数据无非是多敲代码，碰到问题15分钟解决不了就问老师。帮你卸下包袱，轻装前进，才是培训机构的价值，多敲代码多问老师。 3、想成为好的大数据工程师，在解决了问题以后要思考为什么，有没有更好的办法，掌握编程思想的工程师才叫工程师，否则就是代码民工，你的职业生涯发展会受到不少限制。总之：大数据培训要根据自己的自身情况来看，不管是培训还是自学都需要好好学习，对目标有不断的追求，不断完善自己。了解了大数据分析的具体情况大家有没有想跃跃欲试呢？现在就给大家推荐一个优秀的平台——容大职业全平台大数据分析课程。不仅聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，即使刚开始学习的小白也可以掌握了解大数据分析。希望以上这些对于想学大数据分析的人有所帮助！更多大数据课程相关问题，欢迎咨询容大

大数据入门培训课程内容是什么

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大数据之前，人们喜欢抽样调查，随机抽取来走捷径。但是随着经济与科技的发展抽样调查面临着资金人员成本高，操作时间长，准确性偏差大等一系列弊端也暴露出来了。有了大数据，就相当于有了庞大的电子信息库，就可以采用所有数据进行分析处理，不但简单便捷也能更好的提高信息的精准度和工作效率，便捷了工作和生活。大数据成为日常生活小助手 1. 公交一卡通一个市每天产生4千万条刷卡记录，分析这些刷卡记录，可以清晰了解市民的出行规律，以有效改善城市交通。 2.在网络搜索框输入任何一个热门关键词都会跳出成千上万的相关信息 3.打开导航地图，路程距离、方向路况、所需时间都一目了然。这些数据，更好的方便我们的出行和工作，节省时间节省精力，感受科技时代的便捷。 4.淘宝等购物平台你在浏览的时候，系统会根据你的喜好、风格、和近期购买的商品为你推荐可能感兴趣的产品。比如猜你喜欢或者系统自动推荐相关商品。 5. 一个电影上映它的票房、上座率、排片量以及和同档期上映电影的数据比较分析，都需要大数据的支持。用精确全面的数据，对投资收益做一个精准度高的调查分析，更好的了解投资商品的盈亏。 6. 在影视圈常能听到流量小生之类的，所谓流量背后也是有强大的数据支持的。用大数据就可以分析出一个艺人是不红还是火到燃烧。大数据一直穿插在我们的生活中，只是内行人把它当做赚钱的技术，利用大数据的搜集分析为公司谋得利益，数据就是公司的命根子，现在公司渴求大数据技术人才，是一个热门岗位，想学习大数据技术的就认准千锋教育，千锋就

大数据分析培训哪个好

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数据分析学习_学习数据分析需要学习哪些课程

https://www.360docs.net/doc/991779176.html, 数据分析学习_学习数据分析需要学习哪些课程数据分析学习 https://www.360docs.net/doc/991779176.html,_学习数据分析需要学习哪些课程？这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代，学习数据分析，做数据分析师，借助技术手段进行高效的数据处理，前景非常广阔。数据分析学习，需要按以下几个步骤进行; 1、《数据挖掘导论》这本书先花一个月的时间好好的阅读下，知道数据挖掘的一个雏形，能够认识一些常用的模型和算法。能够搞清楚常用的监督和非监督学习，提到模型要能说出它的应用场景和优缺点。 2、使用PYTHON结合数据挖掘知识进行实际案列操作。请使用《集体智慧编程》，这本书的评价我也给你们贴出来，豆瓣评分9分，质量自然不用我说。 3、欢迎使用《机器学习系统设计》这本书，你会接触到PYTHON里面最niubility的SCIKIT-LEARN 机器学习包。虽然官网文档阅读性已经很佳，但是缺少一个系统的过程。而这本书就是教会你如何从真实的业务角度去思考运用机器学习模型。同样的，请你自己敲代码，不懂的就去看官方文档，还是不懂的就去google。 4、想知道为什么豆瓣和亚马逊的推荐那么准确？那么《推荐系统实战》绝对是一本最佳的书籍，作者将全部的算法使用PYTHON实现，无论是基于业务的推送还是基于协同过滤算法的推送都讲解的非常清楚。 5、你一定听说过R，一定也纠结过到底学习R还是PYTHON。那么我就粗暴的回答一下：都要学！，前期已PYTHON为主，后期一起学习R语言。

https://www.360docs.net/doc/991779176.html, 而现在常说的数据分析在不同行业不同领域的职业人眼中，可能有不同的定义，因为数据分析本身就是多个学科的交叉，如：数据库、统计学、机器学习、人工智能、模式识别、知识发现，甚至可以涉及到心理学和管理学，数据分析是有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计和挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术！任何学习知识，都是相互联系，相互作用的。因此第一步就是找出各部分间的直接联系，把网络结构初步地建立起来。但是有些部分和其他部分并不一定能够建立直接的联系，那么还需要发掘第二层、第三层关系。要明确各部分之间的关系，以及综合运用。学习是先模糊概括，再逐渐在大框架下逐步明晰细节、完善结构、针对缺陷和不足专攻的学习方法。光环大数据数据分析师培训，光环大数据，拥有16年的程序员培训经验，上市公司品牌，口碑极好，一线名师授课，强大的教研团队研制开发最新的课程，与中关村软件园战略合作保障人才输出，与学员签订就业协议保障就业问题！真正的靠谱品牌！数据分析师培训，就选光环大数据！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。【报名方式、详情咨询】光环大数据官方网站报名：https://www.360docs.net/doc/991779176.html,/ 手机报名链接：http:// https://www.360docs.net/doc/991779176.html, /mobile/

数据分析培训课程_武汉大数据培训机构

https://www.360docs.net/doc/991779176.html, 数据分析培训课程_武汉大数据培训机构数据分析培训课程？数据分析师需要懂哪些技术？光环大数据了解到，大数据分析将出现革命性的新方法，从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术；人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。因此学习数据分析培训课程是很有必要的！数据分析培训课程有哪些？分析师需要懂哪些技术？我们可以根据光环大数据的数据分析培训班的课程体系进行了解：课程一阶段：WEB前端实战开发学习内容：WEB前端开发课程二阶段：数据库实战

https://www.360docs.net/doc/991779176.html, 学习内容：数据库实战开发课程三阶段：Python实战开发学习内容：Python实战开发课程四阶段：Echart数据分析学习内容：Echarts数据分析课程五阶段：D3大数据分析学习内容：D3数据分析课程六阶段：阿里云魔镜大数据分析学习内容：阿里云魔镜大数据分析

https://www.360docs.net/doc/991779176.html, 课程七阶段：SmartBI大数据分析学习内容：SmartBI大数据分析课程八阶段：Sap Design Studio大数据分析学习内容：Sap Design Studio大数据分析课程九阶段：Tableau大数据分析学习内容：Tableau大数据分析课程十阶段：R语言大数据分析学习内容：R语言大数据分析课程十一阶段：七大行业数据建模可视化分析学习内容：七大行业数据建模可视化分析课程十二阶段：大数据可视化分析项目实战学习内容：大数据可视化分析项目实战为顺应时代发展，光环大数据联合阿里云大学，启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。作为国内大数据和人工智能培训的领军企业，光环大数据将与阿里云大学在人工智能和大数据领域深度合作。未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的专业人才，构

大数据在智慧城市建设中的实际应用

大数据在智慧城市建设中的实际应用大数据在智慧城市建设中的实际应用 2015-09-26 07:38:00 来源：数据观手机看新闻扫描到手机楼盘消息早知道扫一扫，用手机看本文更加方便的分享给朋友评论当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。一国外案例自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项，诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，使用收集自闭路电视

大数据考试题

《大数据》试题单选题 1、大数据的核心就是（B） A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化 2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A） A、把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 B、被视为人工智能的一部分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。 3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（C），但与样本数量的增加关系不大。 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关 4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（A）的方法 A、所有数据 B、绝大部分数据 C、适量数据 D、少量数据 5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（A） A、更有效 B、相当 C、不具备可比性 D、无效 6、相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（D），帮助我们进一步接近事实的真相。 A、安全性 B、完整性 C、混杂性 D、完整性和混杂性 7、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注（A） A、信息 B、数字 C、文字 D、方位 8、大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（B） A、原因 B、是什么 C、关联物 D、预测的关键 9、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的（C） A、基础 B、前提 C、核心 D、条件 10、（C）下列说法正确的是 A、有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据； B、数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了； C、所有数据都是有价值的； D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单； 11、关于数据创新，下列说法正确的是（D） A、多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加； B、由于数据的再利用，数据应该永久保存下去； C、相同数据多次用于相同或类似用途，其有效性会降低； D、数据只有开放价值才能得到真正释放。 12、关于数据估值，下列说法错误的是（B） A、随着数据价值被重视，公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴； B、无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中，数据都是有价值的； C、数据的价值可以通过授权的第三方使用来实现 D、目前可以通过数据估值模型来准确的评估数据的价值评估 13、在大数据时代，下列说法正确的是（B）。 A、收集数据很简单 B、数据是最核心的部分 C、对数据的分析技术和技能是最重要的 D、数据非常重要，一定要很好的保护起来，防止泄露 14、随着数据科学家的崛起，（C）的地位将发生动摇。 A、国家领导人 B、大型企业 C、行业专家和技术专家 D、职业经理人 15、大数据公司的多样性表明了（B） A、数据作用的体现 B、数据价值的转移 C、数据技术的发展 D、数据思维的创新 16、以下哪种说法是错误的（B） A、将罪犯的定罪权放在数据手中，借以表达对数据和分析结果的崇尚，这实际上是一种滥用。 B、随着数据量和种类的增多，大数据促进了数据内容的交叉检验，匿名化的数据不会威胁到任何人的隐私。 C、采集个人数据的工具就隐藏在我们日常生活所必备的工具当中，比如网页和智能手机应用程序。 D、预测与惩罚，不是因为所做，而是因为将做。 17、只要得到了合理的利用，而不单纯只是为了“数据”而“数据”，大数据就会变成（B） A、强大的威胁 B、强大的武器 C、预测工具 D、分析工具 18、在大数据时代，我们需要设立一个不一样的隐私保护模式，这个模式应该更着重于（A）为其行为承担责任。 A、数据使用者 B、数据提供者 C、个人许可 D、数据分析者

全球｜北美大数据企业Splunk、Palantir业务及产品分析

全球｜北美大数据企业Splunk、Palantir业务及产品分析 Wikibon 统计了2013 年全球大数据领域收入排名TOP 30 的公司，其中不仅包括IBM、HP 等传统综合IT 企业，也包括palantir、inrix 等专注于特定领域数据分析的新兴企业，我们尝试对该30 家公司进行归类分析，并探索各类别企业背后的一些共性的因素。传统IT 企业。以IBM、HP、dell、oracle 等企业为代表，该类企业具有完整的软、硬件产品线，并通过既有产品线、hadoop 等开源计算框架的融合，迅速构建出综合性大数据解决方案。传统互联网企业。以google、amazon 为代表，本身具有雄厚的技术和资金支持，且数据源丰富，自身业务对大数据具有较强的需求。传统咨询公司。以埃森哲、BCG 等传统咨询公司为代表，作为咨询业务的延伸，依赖于对行业的理解，面向企业输出大数据实施方案以及承担相应的数据分析职能等。新兴大数据企业。以palantir、splunk 等为代表，依赖于融合的计算框架和强大的技术实力，并叠加对特定行业的深入理解，提供相应的数据分析服务，典型的技术、行业认知驱动。新兴大数据企业依靠技术、行业认知快速崛起完成上述的分析后，我们再回到产业链本身，沿着数据源、

基础软硬件设施、数据分析三个核心环节进行归纳总结。数据源：单一的数据源业务难独立存在在营收排名靠前的大数据相关企业中，我们并未发现单纯聚焦于数据源环节的企业，我们判断在现阶段，数据源环节仍和数据分析等环节实现紧密绑定，难以独立存在，在未来从事单纯数据源业务的企业可能逐步出现。从数据来源来看，以美国市场为例，目前已经形成了企业自有数据、商业数据、第三方数据等多种数据融合、互通的良好局面。基础设施服务：云计算和大数据相互促进，基础软件市场空间有限我们观察到，云计算产业的大规模发展为大数据产业的崛起奠定了扎实的底层基础，同时市场对大数据产业价值的认可，也进一步推动云计算产业的规模化部署，两者互为促进。在基础软件业务部分，传统的数据分析软件和基于Hadoop、Nosql 的开源生态互为补充，开源软件部分，目前来看，Hadoop、Nosql 商业化产品市场整体空间有限，且发展缓慢，且商业变现周期漫长。以从事Hadoop 商业化产品开发的Hortonworks 为例，该公司自上市以来营收增长乏力，股价持续下挫。数据分析：新兴大数据企业的孵化池作为上层应用环节，数据分析市场占比在整体大数据产业中无疑是最大的，其在产业中占比同时也客观上反映了产业的发展成熟度，这里聚集了大量的新兴大数据公司，比如知名的Palantir、Splunk 等，我们分析发现该类成功新兴

浅谈大数据

浅谈大数据去年三月，在北京举行的一场大数据产业推介会上，马云首次提出“人类正从IT时代走向DT时代”，并指出DT(Data technology)时代利用数据处理技术，以服务大众、激发生产力为主。在变革过程中，IT与DT不仅存在技术上的差异，在思想观念层面也有显着不同。IT(Information Technology)时代利用的是信息技术，以“我”为中心，强调自我控制、自我管理，而DT则充分挖掘数据资源，以“别人”为中心，不仅强调舒服的客户体验，而且也需要公开透明的游戏规则与行业环境。DT时代的挑战和机遇，在于把互联网和传统行业相结合。当然，在走向DT的过程中，无论是客户体验，还是互联网与传统行业的结合，数据无疑是争夺的重点资源，甚至可以说Data为王。那么什么是大数据呢？Garnter给出的定义：大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。下面我们从一个有趣的例子开始，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。这个例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或者与我们关系不大。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：

大数据处理培训：大数据处理流程

大数据处理培训：大数据处理流程生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。大数据处理流程完成的智慧之路：第一个步骤叫数据的收集。首先得有数据，数据的收集有两个方式：第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以

将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。第二个步骤是数据的传输。一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。第三个步骤是数据的存储。现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。第四个步骤是数据的处理和分析。上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管

大数据时代试题1

《大数据时代》试题单选题 1、大数据的核心就是（B）【P26】 A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化 2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A）【P26】 A、把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 B、被视为人工智能的一部分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。 3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（C），但与样本数量的增加关系不大。【P32】 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关 4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（A）的方法【P35】 A、所有数据 B、绝大部分数据 C、适量数据

D、少量数据 5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（A）【P40】 A、更有效 B、相当 C、不具备可比性 D、无效 6、相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（D），帮助我们进一步接近事实的真相。【P46】 A、安全性 B、完整性 C、混杂性 D、完整性和混杂性 7、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注（A）【P61】 A、信息 B、数字 C、文字 D、方位 8、大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（B）【P48】 A、原因 B、是什么

C、关联物 D、预测的关键 9、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的（C）【P51】 A、基础 B、前提 C、核心 D、条件 10、（C）下列说法正确的是【P75-77】 A、有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据； B、数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了； C、所有数据都是有价值的； D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单； 11、关于数据创新，下列说法正确的是（D）【P78-85】 A、多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加； B、由于数据的再利用，数据应该永久保存下去； C、相同数据多次用于相同或类似用途，其有效性会降低； D、数据只有开放价值才能得到真正释放。 12、关于数据估值，下列说法错误的是（B）【P113】 A、随着数据价值被重视，公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴； B、无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中，数据都是有价值的；

大数据培训学校排名

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千锋教育大数据课程，100%全程面授，17年开发经验的总监带队走起。千锋大数据开发由工作17年的开发经验的大牛(总监级)进行授课，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动、讲解除了本专业以外的知识，进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析的周边工具的编写打下良好的基础。千锋教育的大数据课程，采用100%全程面授的授课方式：名师虽贵绝不省人工，面授虽繁必不减品质。教研+讲师+项目实战+随堂笔记录制，全方位教学，确保学习质量。以实战项目做指导，手把手纯面授，面对面现场教学。同时论坛辅导，上课资料录制，方便学生课后复习。大数据时代已经到来，面临着互联网技术的大翻新，大数据技术人才的缺口

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尤其是我们大数据专业的学生，更是给力，经过千锋各路大神讲师24周孜孜不倦地打磨，每一个人都整装待发，迫不及待的想去迎接自己的未来，经过两周的努力，千锋大数据学生每个人都收获满满，人均两三个offer在手，上万的工资待遇，这才是我们大千锋人的风采。千锋学生之所以能在大数据行业笑傲领跑，与学生的努力息息相关，更与千锋教育每一位大数据讲师息息相关。千锋用实力告诉你，想要高薪就业，想要美好未来，只要你来，千锋一定能帮你实现。千锋不仅仅注重学生的专业技能培训，还注重学生的素质培养，开班第一天起，每节课的课前十分钟分享，锻炼学员的沟通表达能力，在工作中减少沟通成本即是提高工作效率。加上毕业前的就业指导课和专业的素质培养课，帮你规划未来的就业方向，模拟面试，营造真实的面试环境，提高学员的求职成功率。大数据分析培训机构哪个不错？千锋教育大数据分析培训期待你来考察学习！

大数据

一：大数据的定义。 1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

3、大数据应用，是指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop 的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。二：大数据的类型和价值挖掘方法 1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。 2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。 3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。 2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种： 1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。 2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。 3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。 4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

大数据一体化教学实训平台简介

大数据一体化教学实训平台简介大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发，旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。本平台共包含9大模块：云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python 数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、 Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。以教学管理平台、云资源管理平台为支撑，以优质的课程、项目案例资源为核心，并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具，把课程、软件、硬件内容统一结合，满足高校大数据教学与实训的一体化平台。大数据一体化教学实训平台架构（总）

大数据一体化教学实训平台架构（理学方向）大数据一体化教学实训平台架构（工学方向）大数据一体化教学实训平台特点 ?B/S架构：可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。?模块丰富：提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块，满足不同的教学与实训场景使用。 ?拓展性强：教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动，满足用户的个性化需求。?单点登录：用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台，解决了登录繁琐、操作不便等问题。 ?资源一体：提供教学大纲、教学视频、教学PPT、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源，全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。 ?教学一体：分别提供“教”与“学”的软件环境，教学与实训模块深度融合，真正实现一体化。 ?软硬件一体：硬件环境采用云柜的方式进行搭建，内部集成机柜、服务器（部署一体化教学实训平台）、供配电、UPS、变频空调、应急通风等，整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。云资源管理平台简介云资源管理平台主要对实验室云虚拟化资源进行管理及维护，负责对实验室所有软件系统进行管理与监控，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建教学管理平台与一系列的大数据实训平台。云资源管理平台功能及特点支持系统资源实时统计和监控支持云主机批量操作和管理支持云主机模板创建与分配支持操作日志查看和可视化分析

大数据挖掘及分析培训-

大数据挖掘及分析培训一、课程目标：本次课程以理论与实际相结合为基准，突出实际性演练，以达到如下二、培训目标：（1）了解数据挖掘的基本概念，基本流程、常用算法和适用的场景。（2）能根据实际问题熟练地利用构建数据挖掘项目和流程，熟悉掌握数据建模过程、处理节点的操作。（3）熟悉掌握具体的大数据统计分析技术以及案例，实战项目的具体应用。三、培训对象：（1）从事企业数据挖掘及相关工作的决策分析、工程技术人员；（2）需要进行大数据统计分析的高校、科研院所的科技工作者；（3）打算从事数据统计分析的在校生、在职人员。四、课程大纲：一、大数据挖掘及分析技相关概念 1、大数据挖掘及分析技基本概念 1）基本概念 2）通用系统架构 2、大数据背景下的挖掘及分析发展 1）数据仓库发展 2）数据挖掘发展

3）报表技术发展二、数据挖掘及分析理论及工具 1、数据挖掘及分析论体系 2、数据仓库技术 1）数据仓库技术发展 2）数据仓库建设过程 3、数据挖掘技术 1）数据挖掘相关算法 2）聚类算法 3）分类算法 4）关联算法 5）预测算法 6）数据挖掘新技术 4、可视化体系与工具 1）可视化体系 2）相关工具 3）可视化开发过程三、数据挖掘的主要方法及工具 1、数据挖掘主要方法 2、决策树分类 3、神经网络

4、回归方法 5、聚类分析 6、数据挖掘方法比较 7、分类器的评估与选择 8、流行数据分析平台及数据挖掘工具介绍四、数据挖掘建模过程 1、数据挖掘流程概述 1）问题识别 2）数据理解 3）数据准备 4）建立模型 5）模型评价 6）部署应用 2、离群点发现 1）基于统计的离群点检测 2）基于距离的离群点检测 3）局部离群点算法 4）不平衡数据级联算法五、实战项目——交叉销售 1、背景介绍 2、案例数据展示及分析

大数据培训课程大纲

大数据培训课程大纲对于很多市面上培训机构来说，大数据课程大纲都是java课程加大数据课程，但是我们魔据不一样，偏偏有自己的大数据培训课程大纲。一、javaSE基础培训课程大数据学员一般都分为零基础学员和基础学员，对于零基础学员来说，我们魔据安排了javaSE课程，java作为大数据课程学习的基础，是必须要具备的大数据编程基础，对于基础学员的安排，魔据要求学习最基本的编程。Java作为广泛使用的编程语言，在很多领域都有涉足，对于大数据学员来说只需要一个半月的课程学习就可以胜任。二、hadoop基础培训学习 Hadoop和java是相辅相成的。hadoop是一个分布式系统基础架构，是开源的大数据分析软件或者说是编程模式，hadoop通过发挥自身分布式优势处理大数据，其在处理大数据仓库方面是非常强大的。Hadoop需要在hive、hbase等工具的配合下进行大数据计算，实现大数据的价值。魔据对于hadoop课程的安排是在学习java的基础之上，在具备一定的编程能力之后进行学习，这样对于学员学习hadoop基础课程来说就不是很难了，在自身有了一定能力之下学习，也不会增大学习难度。三、大数据分析课程市面上很多培训机构在大数据分析方面都很薄弱，或者说是半路出家，但是魔据教育拥有十六年的教学经验和十二年的数据开发经验，在业内大数据培训中属于比较专业的机构，一百三十人的师资团队在业内也是属于上乘，大数据分析课程主要侧重分析，魔据对于大数据学员的分析课程，准备了很多开源项目，除了自身所具备的项目外还会引进国外项目，为了保证学员在大数据分析时能接触真实的企业案例，扩宽学员的视野，培养学员大数据分析更实战化，确保学员理论知识和动手能力的相结合。

认识埃森哲管理咨询团队客户与渠道杨葳张晖李琳-Accenture

认识埃森哲管理咨询团队客户与渠道 ? 杨葳，张晖，李琳作为埃森哲管理咨询客户与渠道服务主管，你有何启发感想？埃森哲的客户与渠道管理服务是帮助企业在数字化的大潮下将“以客户为中心”的思想和理念变成日常的运作和实践。中国拥有全球最众多的数字化消费者，也是在电子商务领域最具创新的国家，数字化带来了客户购买行为的巨大变化、商业模式的颠覆。渠道不再是传统的金字塔结构，而是向多触点全渠道的多样化、数字化发展。客户也从“唯我独有”变更成“生态共享”。面临数字化创新带来的机会和挑战，埃森哲的客户与渠道管理服务深入洞察客户的购买历程行为趋势，帮助企业以客户体验为核心，大数据分析为支撑，采用最先进的数字化技术创新面对数字化客户端到端的响应能力，实现竞争力的提升。向内，帮助企业革新内部运作机制和模式，改善工作流程，以最高效和敏捷的方式实现新的发展和超越。产品行业的客户涵盖了我们生活中的衣食住行，想象一下我们提供的咨询方案都会最终影响到我们自己，是不是会非常的激动？我们帮助过中国最大的B2C 电子商务公司设计他们的运营模式，我们帮助过某全球著名的汽车公司设计和推广基于数字化的“最佳客户体验”业务模式，我们帮助在亚洲和中国领先的房地产公司设计运营模式，我们帮助某全球领先的啤酒公司设计创新的客户体验及营销方式 – 数字化KTV 。杨葳张晖

在埃森哲的难忘经历？你喜欢埃森哲什么地方？我是从INHOUSE 转到咨询行业的，我印象最为深刻的是我进入埃森哲的第一个项目。对于一切都是全新的我面临的压力可想而知，每天都需要学习海量知识。在这个既痛苦又新鲜的过程中我得到了长足的进步，团队最终高质量的交付了项目，并得到了客户的高度认可。 ? 2017埃森哲版权所有。埃森哲及其标识与成就卓越绩效均为埃森哲公司的商标。李琳埃森哲提供了行业内领先的员工培训体系，提供了数字化的工作环境，我们的同事互相帮助，我们的领导鼓励大家创新，我们是行业内唯一一家可以提供端到端解决方案的公司。现在我们被认为是数字化服务的领先公司。在一家全球最大的、财富500强中唯一的百分百咨询服务公司中工作，是非常值得骄傲的。张晖我非常喜欢埃森哲包容，创新的氛围：说到包容，她兼容并蓄，她不苛责每个人的不完美，每个人通过努力都能找到适合其自身发展的岗位。说到创新，埃森哲在技术和管理理念上不断创新，能够保持良好的前瞻性，从而为客户提供更有价值的服务。李琳