“百企大數據”計劃啟動 商學院轉型在即_數據分析師培訓

“如果商學院的核心課程還只是圍繞會計、營銷和人力資源管理等，那就OUT?，F在，大數據、云計算和互聯網才是商務。也就是說，整個商學院的教育所面臨的最大機會是大數據、云計算和互聯網?！比涨?，對外經貿大學國際商學院院長湯谷良院長對記者直言轉型壓力。CDA數據分析師是指在互聯網、零售、金融、電信、醫學、旅游等行業專門從事數據的采集、清洗、處理、分析并能制作業務報告、提供決策的新型數據分析人才。CDA數據分析師覆蓋了國內企業招聘數據分析師所要求的所有技能，包括統計知識、軟件應用（SPSS/SAS/R等）、數據挖掘、數據庫、報告撰寫、項目經驗等。

　　為此，對外經貿大學國際商學院去年加入了IBM U-100計劃，剛剛又與IBM，以及香港中文大學等眾高校共同推出了“百企大數據『A100』”計劃。

　　那么，IBM U-100具體是什么樣的計劃？“百企大數據『A100』”又是什么樣的行動呢？

　　U-100培養大數據動手能力

　　“U-100”是2014年IBM與教育部簽署的一項合作計劃。即，IBM將向100所中國高校捐贈一系列價值1億美元的大數據及分析軟件，幫助高校提高教師和學生動手應用解決問題的能力，并且在這100所高校設立大數據與分析技術中心;同時，在其中30所高校開設本科和碩士課程，實施面向未來職業要求的系統化人才培養;另外，選擇5家高校一起協同創新，打造開放的“卓越中心”。

　　截至目前為止，IBM已經與中國28所大學簽署了大數據人才培養中心的合同，完成了軟件的捐贈。今年U-100的目標是完成60所中國大學的建設工作。IBM大學合作部總經理管連先生說：“合作中，IBM不僅僅提供了軟件，還提供整個教學體系和課程體系，包括幫助學校培養青年教師骨干隊伍。另外，IBM還正在與教育部、留學基金委，包括美國的大學合作伙伴設計中美之間的高校老師的互派，以及研究生和本科生互相交流的工作?！?/span>

　　大數據分析和智慧商務是未來近30年人才需求最大的缺口。U-100的終極目標是培養出一些有大數據動手能力的學生，真正滿足行業需求，解決大數據時代的商業痛點?！岸@就需要在學生、商學院和企業之間建立起一個橋梁，基于企業現實數據和具體項目，幫助學生獲得商業實踐的技術能力。這也是『A100』應運而生的動因?！?/span>

　　『A100』幫助企業啟動大數據商業應用

　　『A100』最早是由香港中文大學劉建南教授發起。劉教授在香港做過8家銀行的顧客關系管理系統;也是國內首家與銀行業合作進行數據挖掘，建立顧客關系管理系統的首席專家。因此他也特別注重教學與企業實踐的結合。

　　“每一個企業都有自己的顧客關系管理系統，也都有數據儲存，但企業卻缺乏數據方面專業的分析人士。即使一些大企業有很好的數據分析師，面對一些龐大的數據，也不知道如何把這些數據進行一些基礎、結構化的處理，包括完成孤島數據的整合等。另外，企業還存在著人手的問題?！?/span>

　　“面對企業的數據需求，根據學科的特點，我們在IBM最先進的技術支持和軟件服務支持和技術幫助下，決定聯合開啟這樣的項目?！眲⒔淌诮榻B，該計劃于2014年9月在香港中文大學市場學系開展試點?，F在已有8家不同行業的香港及國內企業參加，囊括了線上線下數據的分析。行業覆蓋了銀行、電視媒體、快消品牌、大型工廠、餐廳推薦網站、酒店、服裝連鎖店、以及連鎖洗衣店等。

　　未來3年，『A100』將發展至10所大學的商學院，前兩年完成30個項目，2017年完成50個項目，最終完成100個企業支持的項目。

　　『A100』聚焦數據整合、社交聆聽等五大項目

　　接下來，『A100』計劃從大數據的趨勢出發，以業務為核心，聚焦于五方面企業項目的研究：

　　一、 數據整合與處理。國內大部分的企業雖然擁有自己的數據系統，也積累了相當分量的數據，但是對于數據信息的處理仍然存在許多問題?！篈100』計劃將從以下幾個方面入手，幫助企業進行數據處理以及整合：①處理非結構數據。例如，微信文本數據以及客戶服務數據，它們以文字形式儲存，并不能直接用于數據挖掘?！篈100』計劃將會幫助企業將這些非結構化的數據轉變成為更容易處理的結構化數據。②數據價值延伸。例如，“地址”數據，許多企業僅僅只將其作為個人必要信息的一部分進行存儲，卻很少挖掘其價值?！篈100』計劃會將這些地址信息延伸，將其與所在位置的收入水平匹配，并以此作為細分客戶的一個參考指標，從而深挖這一類數據的商業價值。 ③整合數據。企業收集數據都是以分散獨立的數據庫進行存儲采集工作，如果直接用于數據挖掘，則不能提供360度全方位的數據洞察?！篈100』計劃將會提供數據整合方案，提供最優的關鍵屬性來進行數據整合，以便進行全面的數據考察。

　　二、 數據庫挖掘。將處理好的數據進行篩選，找出最具有使用價值的變量屬性，例如客戶信息，銷售信息以及會員信息等，建立數據分析模型，并進行數據驗證，得出最優解釋模型，從而用數據的眼光去深入了解商業運行中各個環節對于營銷效率的影響。

　　三、 市場決策支持系統與產品推薦系統。根據之前所構建出的最優模型，優化市場決策體系，并搭建產品推薦系統。主要針對兩個方面：①對于線下產品，根據模型的運算，對于每一個細分市場，在最適合的時間最適合的地點向最適合的顧客推送最適合的產品。②對于線上服務，根據過往瀏覽歷史及購買記錄，推送最適合的活動和優惠，利用“黃金10秒”緊緊抓住顧客的注意力，提高營銷成功率。

　　四、 社交聆聽。利用文本挖掘技術，對電商平臺以及社交媒體的評論數據進行深入挖掘，以找出顧客對于企業的真實反饋，幫助企業提升競爭力。{CDA數據分析師培訓}社交聆聽將主要針對評論語段進行分解，通過解析句子的關鍵詞詞性，與句式匹配的方式，來判斷是否提及關鍵詞，并對關鍵詞進行情感極性判斷，并偵測情感極性出現原因，最后，通過人工數據驗證的形式，評測文本挖掘的準確率。通過多次迭代，最終提升準確率到合適的水平。

　　五、 聲音挖掘。利用聲音匹配技術，通過對訓練樣本的采集與豐富，構建聲音轉換模型，將聲音數據準確地轉化為文本數據。之后，再使用文本挖掘的技術處理，結合一般數據分析的方法，構建出相關的營銷模型。這種分析主要適用于電話客服等。文章來源：CDA數據分析師官網