数据分析方案
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数据分析方案范文第1篇
继LinkedIn、Facebook、Twitter等硅谷互联网公司依靠数据分析实现闪电式扩张后，国内互联网行业也开始反思烧流量、大规模地推、补贴等粗放式增长模式是否可以持续。
许多互联网公司纷纷开始了数据驱动业务增长的尝试，希望借助技术手段和数据分析，以最低成本甚至零预算获取客户和收入的指数级增长，成为和上述明星公司一样的“增长黑客”。
GrowingIO是一家商业数据分析公司，成立于2015年5月，其实时商业数据分析产品GrowingIO V1.0同时适用于Web页面、HTML5页面以及iOS/Android客户端的数据分析。创始人兼CEO张溪梦曾任LinkedIn美国商业分析部高级总监，创建了LinkedIn近百人的商业数据分析和数据科学团队。GrowingIO创始团队主要来自LinkedIn、eBay等互联网和数据公司。
张溪梦认为：“无论全球还是中国范围内，移动互联网的增长红利窗口正在逐渐消失，粗放商业模式带来的利润和利润率已越来越低。我们希望能帮助企业用商业数据分析这种直接有效的方式实现运营效率、用户数和收入的指数级提升。”
采集数据需手动埋点成企业痛点
普华永道2015年度CEO调查分析报告显示，受访的绝大多数CEO在这一年里更加关注企业的运营效率、数据分析和用户体验。与此同时，利用实时分析数据，可以带动企业高速增长。
然而，数据处理周期长、大量数据没有有效收集、不能灵活满足需求等因素导致企业对数据的使用效率实际上非常低。采集数据要手动埋点，是很多企业转向数据驱动业务的核心挑战之一。从Tag Management的研究报告来看，从需求沟通到完成代码预埋，平均用时是3周。
GrowingIO主要针对此前数据分析产品需手动埋点、数据采集不全、核心业务数据无法保留、工程量繁重、可视化图表制作耗时漫长、业务人员无法自主按需分析、无法对用户行为进行实时深层分析等痛点，首次实现了无埋点数据采集、全面收集实时数据、一键出图、实时数据分析等功能，还可为企业提供高级定制分析解决方案。
GrowingIO V1.0只需加载一次JavaScript代码或SDK即可使用，极大缩减了安装和调试的时间。用户加载完成几分钟后就可以实时采集到页面任一元素的用户交互数据，实时地看到所有的历史数据趋势，而不用提前定义需要采集的事件和功能。
这种无埋点技术不需要工程人员在任一元素上单独设置代码就可以收集数据，极大降低了工程量，让数据分析流程从传统的数天、数周缩短到了几小时，甚至几分钟。
张溪梦告诉《创业邦》：“我们开发的是普适化产品而非定制化服务，所以这个方案是全自动化完成。我们希望让企业内部的每一个人都能做到数据驱动决策，用商业数据分析推动用户和营收的增长。”
支持多维度自定义指标深层次分析
张溪梦说，GrowingIO V1.0的优势在于，“除了基本DAU、PV、停留时长和留存率等基础指标之外，能进行在任意多维度下自行定义指标，对用户行为进行深层分析，如追踪转化率、观察用户行为趋势、预测流失用户等，进一步辅助提出产品优化建议”。
此外，GrowingIO还能为企业提供高级定制分析解决方案，帮助客户实现拉新、留存和激活，最终实现用户、营收和利润的指数级增长。
数据分析方案范文第2篇
[关键词]数据收集 数据分析 整理 发展 观念
[中图分类号] G623.5 [文献标识码] A [文章编号] 1007-9068（2015）35-077
“数据分析观念”作为《义务教育数学课程标准（2011版）》中明确提出的十个核心关键词之一，充分表明了新课标对数据分析观念的重视。那么，在小学数学课堂教学中，如何发展学生的数据分析观念，提升学生的数学学习能力呢？
一、着眼基础，教会学生收集整理数据的方法
对于数学学习而言，数据分析观念的形成主要有赖于学生统计过程中的经历，这个经历过程主要是指学生收集、整理、描述、分析、判断数据的过程，离开了这一过程，发展学生数学分析观念也就成了无源之水。因此，教师要着眼基础，放眼未来，帮助学生做好数据的收集、整理工作。
例如，在“数据的收集和整理”的教学中，主要要求学生学会简单统计人数、出生年月等，由于教材中呈现的类型较少，学生在进行数据统计时大多会采取“数一数”的方法。但是如果人数增多，如全年级、全校、全市……那么这种方法就会带来许多不便。因此，在教学中，教师要重视教给学生收集、整理数据的方法。在这种情形下，就自然引出了逐个统计或分组统计的方法;然后，再让学生采用自己喜欢的方法给自己分管统计的项目做好标记，可以用上“、、√”等符号来表示。这样一来，可以使学生在统计时一目了然，提高统计整理数据的速度。
在关于数据统计整理分析的教学中，教师要根据学生的具体情况，引导学生掌握数据收集整理的方法，不断发展学生的数据分析观念。
二、问题驱动，整体规划统计整理方案
在数据统计整理的学习过程中，教师一般都会通过具体的问题让学生进行统计、整理、汇报等，在这个过程中学生亲身参与了数据分析整理的各个环节。因此，教师要引导学生对统计整理方案做好规划，逐步培养学生整理数据方案的能力。
例如，在教学“数据的收集和整理”时，在教给学生统计与整理的基本方法后，为了使学生能够对统计过程做好规划，并提升自己统计数据的能力，在统计本班男女生身高的问题上，笔者给学生预留了大量时间，并通过以下问题驱动学生去规划、去完成整理数据的方案。如：你们了解自己的身高吗？你们了解其他同学的身高吗？你们知道在我国我们这个年龄段的人的平均身高是多少吗？请大家做好本班同学身高的统计，然后与全国平均身高做对比，看看你是否符合全国标准？在这个任务的驱动下，学生很快以小组为单位，做好了分工，并很快完成了小组成员的身高统计工作。这样，在问题任务的驱动下，学生做好了整体规划，统计起来方便、快捷、有效。
由此可见，在数据统计和整理教学时，对统计过程与整理方案做好整体规划是很有必要的，它不仅能激发学生主动收集数据的意识，而且还能使学生提高收集、整理的速度，进而提升数据分析、解决问题的能力。
三、瞄准关键，发展观念，多维度运用数据
在数据统计分析中，即使是相同的统计数据，由于分析方法不同，得出的统计结果也会不尽相同。因此，教师应根据问题的背景，瞄准关键点，选择适合的分析方法，让学生能够从多方向、多维度分析运用数据。
例如，在“数据的收集和整理”的教学中，教师让学生统计本班学生的出生年月，然后在数据的收集和整理完毕后，让学生对这些数据进行分析，并说说自己从这些数据中得出了什么结论。从这种统计方式来看，学生得出的结论无非是哪个月份出生的人数较多，哪个月份出生的人数较少。笔者认为，为了发展学生的数据分析观念，在出生月份统计完毕后，教师还应鼓励学生按照季度、年龄、性别等进行汇总，这样不仅可以使数据的分类整理工作变得更有意思，而且也在无形中发展了学生的数据分析观念。
由此可见，让学生对数据进行多维度、多方向的统计汇总，逐步帮助学生积累数据统计汇总的经验，让学生学会自觉地运用“数据”来分析“数据”，提炼结果，可有效发展学生的数据分析观念。
数据分析方案范文第3篇
沙中淘金，并非易事。4月23日～24日，主题为“数据价值，极致演绎”的“2013Teradata大数据峰会”云集了金融、电信、航空、零售、制造等1000多名行业用户，与Teradata一起讨论如何在大数据时代对数据进行高效管理和分析，挖掘数据金矿。
被忽略的V
当前，业界普遍认为大数据具有3V属性，即Volume（数据容量大）、Velocity（增长速度快）和Variety（数据类型繁多）。然而，Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦表示：“我们往往忽略了大数据的另外一个V，即Value（价值）。但这才是最重要的V。”
正如辛儿伦所说，如果不能在无穷无尽的数据沙粒中淘出真金，收集、处理再多的沙粒也毫无意义。Teradata天睿公司国际集团总裁Hermann Wimmer介绍，Teradata天睿公司通过大数据分析、数据仓库、整合营销等解决方案为各个行业的用户提供价值。
可以想见，金融、电信、零售等行业对大数据分析与管理存在着旺盛的需求，他们更为迫切地希望大数据为他们的运营、营销与服务带来价值。“2012年上半年中国工商银行手机银行新增客户动户率提升至18%，交易额同比增长300%，已经有75%的业务通过柜台以外的方式办理。”中国工商银行信息科技部副总经理张颖在峰会的主题演讲中表示，业务的快速发展带来了大量的客户数据，只有对这些数据进行充分的挖掘和分析才能持续提升服务水平，形成良性循环。
张颖介绍，中国工商银行通过客户特征分析提炼客户消费特征，从而可以定制针对个人的营销方案；基于数据仓库的数据挖掘，2012年12家分行展开了15项精准营销活动，综合成功率超过20%；当个人客户申请贷款时，信贷系统将根据数据仓库中的信息进行客户评级，并根据评级完成信贷流程。
统一数据架构
提到大数据就不能不提Hadoop。作为大数据分析提供商，Teradata天睿公司如何看待Hadoop呢？
Teradata天睿公司首席技术官宝立明认为，Hadoop具有良好的扩展性和高吞吐量负载率，存储成本低并且没有软件许可成本，对工程师而言高效且灵活，开源等诸多优势，但同样存在着在复杂查询和批量作业性能欠佳，开发部署成本高，难以被全企业广泛采纳，不成熟、周期长等挑战。
峰会上，Teradata天睿公司重点演示了新一代数据分析解决方案――Teradata统一数据架构（Teradata Unified Data Architecture，简称UDA）。该架构在集成平台上整合了Teradata整合数据仓库、Aster大数据探索平台以及基于Hadoop的数据存储预处理，使用SQL-MapReduce专利技术以及SQL-H等功能强大的连接器，无需分析人员掌握复杂耗时的编程语言。
“通过UDA，用户可以实现从原生矿到金矿粉再到提炼金子的完整过程。”辛儿伦说。在宝立明看来，UDA是一个极佳的解决方案，它突破了现有的单点数据分析技术的局限，Teradata数据仓库、Aster大数据探索平台与Hadoop形成互补，让企业用户根据业务需求选择合适的大数据架构，同时通过UDA将这些数据进行有效的整合。
“过去，企业在数据仓库中要求高效、精准的数据分析，例如经营分析等场景。现在，新的业务场景可能要求企业整合各个方面的数据，如果只用传统的结构化数据分析模式，已经不见得是最经济有效的办法了。所以，企业必须将数据集中起来，通过一个强大的探索整合平台，才有可能真正得到大数据中的某些重要价值。”辛儿伦认为。
从1星期到1小时
要实现大数据最重要的一个V（价值），就需要处理好其他三个V。数据容量（Volume）不必多说，数据类型的多样性（Variety）完全可以通过UDA来解决，而快速增长（Velocity）就要求大数据平台必须进行快速的分析和响应。
LinkedIn是全球最大的职业社交网络媒体。LinkedIn商业分析部总监张梦溪在接受本报记者专访时介绍，数据分析传统的金字塔模型从下到上包括技术层和分析层两个层面，依次为：技术层的数据采集和质量管理、商业智能和报表，分析层的专业分析、深度分析、商业洞察和决策，技术层往往占用了近90%的资源。“我们希望让技术层的工作变得高效，在实施数据标记并保证数据质量的前提下，将员工的精力集中到核心分析工作上。金字塔模型则随着底层的精简变成一个菱形。”
分析模型的简化，离不开高效解决方案的支持。“我们选择了Aster data，是因为它的数据分析速度非常快。”张梦溪介绍，Aster data能够对结构化数据和非结构化数据进行更深入的关联分析，帮助LinkedIn分析师很快发现大数据的大价值。自2008年开发了‘你可能认识的人’功能之后，LinkedIn相继推出了‘你感兴趣的人’、‘你想雇佣的人’等功能，这些都是基于Aster data做的研发。
“在全部数据转移到新平台后，尽管LinkedIn的数据量以几何倍数的速度疯涨，但是相关数据分析时间却从1星期缩至1个小时以内。同时，由于快速的响应和丰富的功能，LinkedIn的用户黏性提高了30%到40%。”张梦溪说。
用IDA拥抱大数据
峰会云集了诸多行业用户现身说法，他们是大数据应用的先行者，当他们已经将美味的蟹肉含在口中的时候，也会让那些跃跃欲试的人们更为心动。
Hermann Wimmer指出，无论传统企业还是新兴企业，都会出现越来越多的大数据需求。“数据的来源将越来越丰富，获取也越来越容易。但如何整合营销、销售、研发、财务、人力资源等各个部门的数据，并对这些数据进行精准分析，才是对于企业来说最为重要的。”
数据分析方案范文第4篇
（1）从数据规模上说，项目型组织在项目管理创新中所能利用的数据规模之大超出了传统认知的范畴。一是自项目型组织成立开始，就不断地积累着与项目相关的各种信息和数据；二是随着相关制度的完善，大量与项目型组织及项目相关的数据通过政府信息平台得以公开；三是遍于媒体和网络中各类相关数据和信息。所有这些信息加起来，成为项目型组织进行项目管理创新中可待开发的无尽财富。
（2）从数据来源和结构的角度看，大数据具有多源异构特征。多源性体现在项目管理创新涉及的数据不仅来自于项目型组织和项目本身，还可能来自于政府相关部门、其他组织和网络媒体；异构性一方面体现在数据的表现形式，项目管理创新中的数据不仅以电子形式存在，还可能以纸质或音像制品等其他形式存在，另一方面，从使用的角度看，数据不仅包括可以直接使用的结构化数据，还包括海量的需要进一步处理的半结构化数据和非结构化数据。
（3）从数据的动态性角度看，不论是项目型组织、项目本身还是外部相关数据都处于一个不断积累的过程中。对这些新的数据流的实时处理，为项目管理创新的持续提升和改进提供了可能。
综上所述，大数据成为当前项目管理创新的基本背景。大数据之“大”，对于项目型组织开展项目管理创新具有如下影响：
（1）大数据的存在扩展了项目型组织可利用的资源和条件的范围，使得项目型组织能够在一个更广泛的组织生态中开展创新工作。
（2）大数据决定了项目管理创新是数据驱动的，大数据的存在使得项目型组织开展项目管理创新决策更为科学，数据分析结果成为创新方案决策和评估创新绩效的核心依据。
（3）大数据要求项目型组织在组织文化及工作流程等方面做出相应改变，以适应新背景下项目管理创新的要求。一方面大数据之“大”，要求项目型组织变革创新思维方式，从动态的视角出发，基于动态的数据收集和分析结果做出决策；另一方面，在大数据背景下，创新的中心不再仅仅是流程、知识或者技术，而是数据和基于数据分析的发现，这就要求项目型组织必须重视项目管理创新中的数据问题。
2传统项目管理创新与大数据下的项目管理创新比较
项目管理创新的传统模式，主要是基于工程实践、问题驱动的探索式创新。这种模式从特定的工程实践管理问题出发，借助组织知识和专家智慧，利用定性分析或定性与定量相结合的方法，找到解决问题的途径，实现项目管理创新。近年来较有影响力的项目管理创新，如苏通大桥工程项目的综合集成管理、京沪高速铁路工程的标准化管理等，就是这类创新的典型代表。由于探索式创新往往是针对一类特定的工程，使得同类工程项目，能够在已有探索式创新的基础上，通过非本质性的修正，解决本工程面临的管理实践问题，从而形成传统模式的一种衍生模式，即借鉴式创新。但借鉴式创新往往重在形式而非本质，所以鲜有成功案例。例如在京沪高速铁路工程的标准化管理创新取得成功后，大量高速铁路项目乃至公路项目都竞相模仿，但从实际效果看，并不如预期那么理想。大数据下的项目管理创新，则与传统模式有本质不同。传统项目管理创新犹如“池塘捕鱼”，而大数据下的项目管理创新则如同“大海捕鱼”。此处的“池塘”和“大海”指的是创新的环境和条件，“鱼”代表的是可能存在的项目管理创新选择，而“捕鱼”的过程即是实现项目管理创新的方法和路径。环境和条件的变化，必然影响到可能的实现途径和结果。因此，从“池塘”到“大海”的变化，决定着传统项目管理创新和大数据下的项目管理创新存在着诸多本质性的区别。
2.1创新环境和条件的区别
传统项目管理创新的基本背景是“池塘”，“池塘”意味着有限的生态，即创新是围绕着组织知识、专家智慧等少数项目型组织自身可能拥有的资源展开的，资源的有限性限制了实现创新的手段和方法。大数据下的项目管理创新，其基本背景是“大海”，“大海”在某种程度上意味着资源的无限性，大数据下的项目管理创新不仅依赖于项目型组织，还可借助于更为广泛的组织生态中的资源，从而为创新提供了更为有利的条件。
2.2驱动因素、创新方式和路径的区别
传统项目管理创新是问题驱动的，项目型组织领导、管理专家等在“池塘”所提供的资源条件下，应用德尔菲法、头脑风暴法、决策树法等定性或定性定量相结合的方法，自上而下地找到一种创新的方案。而大数据背景下，创新不仅可能是出于问题驱动，同时也可能是基于数据，更多情况下是二者的结合，即提出问题，然后借助于数据确定问题。考虑到数据的共享性，在大数据背景下，可以通过更广泛参与的形式实现项目管理创新。一方面，项目型组织的领导及专家，借助于专业人员对数据的分析处理，形成初选方案，另一方面，项目型组织中其他人员也可以在数据平台下开展研究和分析，提供备选方案，甚至还可以通过一定程度的数据公开，如同众包类网站那样，寻求网友提供的解决方案，从而形成项目管理创新备选方案集。从创新路径来看，大数据背景下的项目管理创新，不再仅仅是自上而下的，而且还可以是自下而上，甚至是网络化的协同方式。在大数据时代，数据是项目管理创新中最重要的要素，而数据分析方法则是寻求创新的核心问题。目前常见的云计算、数据分析等，尽管也可以用于传统项目管理创新问题，但在大数据背景下，这一问题的应用广度和深度完全不同。
2.3创新结果及成功关键因素的区别
传统项目管理创新中，受创新背景、条件和手段的限制，可能获得的创新方案是有限的，并且最终创新方案能否获得成功，关键在于资源约束下专家知识的应用。在大数据背景下，创新方案存在更多的可能性，并且最终创新方案决策主要取决于数据分析的结果以及项目型组织对结果的解读；创新方案在实践中是否成功，关键在于数据的可得性和数据分析结果及解读的准确性。基于以上分析，传统项目管理创新与基于大数据的项目管理创新的区别如表1所示。
3基于大数据的项目管理创新模型
大数据是项目管理创新的核心要素，而数据处理过程则是大数据问题的关键。相关领域的研究表明，数据处理过程与创新过程存在一种耦合关系，因此，围绕着创新过程中的数据问题，本文建立了基于大数据的项目管理创新模型。
3.1数据获取与创新问题界定
在项目开始，项目型组织首先要确定是否要进行项目管理创新。这一决策涉及的关键问题是数据的获取问题。借助于BIM技术，将项目的主要技术数据以二维或三维方式呈现出来；借助数据转换技术，将现有的其他形式的数据转化为电子化信息；借助各类信息检索技术，利用搜索引擎等搜集媒体上公开的相关数据。基于获得的这些数据，项目型组织评估是否要进行创新以及能否创新。一旦做出肯定的回答，则需借助于数据，根据项目型组织管理层及专家知识确定项目管理创新问题。问题的界定通常包括两个阶段：一是大致确定需要创新的范围或领域；二是借助于初步的定性数据分析，明确界定创新问题。
3.2数据处理分析与创新方案决策
这一阶段，主要是项目管理创新方案决策，而创新方案的形成和决策则取决于数据处理和分析。项目型组织获取的各类数据，需要进一步的处理，首先需要将大量半结构化数据和非结构化数据，通过数据整合和数据提炼，转化为可用于分析的结构化数据，形成项目管理创新的数据平台。然后由专业分析人员应用云计算、数据挖掘技术、统计分析等分析技术，找到项目管理创新问题范畴内，各类数据之间的关联模型，通过数据分析发现可能影响创新成功或失败的关键因素，提炼出项目管理创新中的核心问题。项目管理创新一般涉及到大量的问题，而数据处理的结果，因数据的可得性、数据人员的专业能力、使用的数据处理方法以及对分析结果的解读的不同而有所差异，并进而可能影响到项目管理创新方案的科学性和合理性。通过共享数据平台信息，项目型组织可以在不同层面、不同维度上获得项目管理创新方案，一是项目型组织领导或专家，自上而下地根据数据分析结果形成项目管理创新方案，二是由项目型组织工作人员，根据数据分析结果自下而上地形成项目管理创新方案，三是可以通过项目型组织外部人员，利用网络渠道收集数据共享平台形成的方案，最终构成项目管理创新方案集。根据数据处理分析的结果，对备选项目创新管理方案进行再验证，包括形成方案的依据的合理性和科学性、预测方案实施成功的概率、以及可能取得的效果，从而择优选择创新方案。
3.3动态数据与创新方案实施
创新方案在项目生命周期内实施，随着项目的进展，一方面项目实施方面的数据在积累，另一方面，创新方式实施绩效的数据也在积累，这两类数据经过收集、处理过程，成为数据共享平台的一部分，并为项目创新方案的实施绩效评价提供依据。同时动态数据的分析结果，有助于项目创新方案的动态优化。从而确保方案不是一个静态的过程，而是随着项目的进展而处于持续改进的过程之中。
3.4新一轮数据收集和分析过程与创新方案的提升
基于大数据的项目管理创新方案，始终经历着数据分析结果的检验，借助数据收集和分析，应用于其他类似项目中去，因而可能避免借鉴式创新带来的困境。通过对新的项目的相关数据的收集和进一步分析结果，可以恰当的方式对原有项目管理创新方案进行修正，从而在某种程度上实现项目管理创新方案的提升。
4大数据下项目管理创新实施建议
为使基于大数据的项目管理创新模型在项目实践中具有可操作性，提出如下建议：
（1）项目型组织应着手进行企业文化和决策机制方面的改革。努力建立一种与大数据管理创新相适应的广泛参与的企业文化，将以往基于组织领导者意图或专家知识的决策转化为数据驱动的决策，以数据分析结果作为决策和评价的基础。
（2）以信息化建设为中心，优化设计组织结构。项目型组织宜在传统的职能型或矩阵制组织结构中增加专门的信息部门，用以收集、处理和分析数据，为项目管理创新及其他组织业务提供支持，同时加强信息部门与业务部门、外界的配合与合作，尽可能完善地获取数据和信息；以信息化为中心重新组织工作流程，实现从业务部门、项目型组织到组织生态等不同层次的数据过程的贯通。
数据分析方案范文第5篇
关键词：财经类高校；数据分析课程；课程建设
中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1673-9132（2016）34-0040-03
DOI：10.16657/ki.issn1673-9132.2016.34.020
一、引言
随着大数据时代的到来，数据分析在各行业的重要性日益凸显出来。大数据时代要求人才具有极强的“数据视野”、“数据意识”和“数据能力”，即对所处行业数据的形式种类详尽把握，对数据的作用深刻理解，对数据分析方法和分析软件熟练运用。其中“数据能力”是前两者的基础，是实现大数据所有思想和理念的根本保证，是现代经济管理人才的重要基本素养和技能。
我国的财经类院校肩负着为社会培养经济管理类高级专业人才的重任，在大数据时代，社会对于经济管理类高级人才在数据分析方面的要求极大增加，现代经济管理理论的发展趋势也体现出越来越重视数据分析的特点。这要求人才既有深厚的经济管理理论功底，又能够熟练使用数据分析工具对业务数据进行分析，并得到结论。特别是在研究生教育层面，对数据分析能力培养更加重要。
然而，目前在研究生数据分析能力的培养方面各财经类院校均存在着较多的不足。首先是覆盖面小，除各院校的统计学院（或类似学科的学院和专业）外，强调这方面能力的培养的学院和专业较少，导致研究生对数据的运用和分析能力不足；其次是形式单一，主要以课堂教学为主，完全忽视了数据分析的实践性，教学效果不好；再次是教学所用软件平台薄弱，多数使用SPSS，极少数专业学习SAS，对于在学术界和业界非常流行R语言、python等平台则少有涉及。因此，合理设计数据分析类型课程，提高经济管理类研究生在数据分析方面的理论水平与实践能力，是广大财经类高校不得不面对的迫切问题。本文讲就财经类高校数据分析类课程的特点、建设思路和建设方案，结合笔者在教学实践中的一些心得谈一谈自己的看法。
二、财经类高校数据分析课程的特征
数据分析的目的就是从数据中提取有价值的信息，进而形成知识。因此在绝大多数专业领域均有大量的数据分析需求，对人才的数据分析能力均有较高的需求。从财经类高校的专业分布看，可以把对数据分析能力的需求分成三个不同的类型。
第一类是以统计学院、信息学院（或类似学科的学院和专业）。这两类专业的教学主要突出理论性、基础性和方法性，立足于对学生的“数据视野”、“数据意识”和“数据能力”进行全面训练，使学生能够在毕业后在任意领域迅速承担起高级数据分析的任务。
第二类是经济学门类的相关学科。这类学科对于数据分析教学的要求偏重应用，即学生的“数据视野”、“数据意识”，但由于部分专业（如数量经济学）对数据分析能力要求较高，因此对于“数据能力”的培养也需要兼顾。
第三类是管理学门类的相关学科。当前的管理学实践离不开数据，对数据分析教学主要是应用层面的。要求学生具有良好的学生的“数据视野”和“数据意识”，而对于学生的“数据能力”的培养则并没有太高要求。
三、财经类高校数据分析课程建设的思路
基于上述分析，研究生数据分析课程建设应当采取分层设课的原则，基于不同的教学需求，设置不同的课程群。
对于上述第一类专业，需要在专业核心课程群的基础上，重点建设大数据相关课程。如分布式计算、非结构化数据分析、R语言、python语言等。在教学中，案例化教学和上机实操应当成为教学的主要形式，尤其软件类课程应当在机房进行，保证学生有足够时间熟悉操作并能随时与教师互动。
对于上述第二类专业，需要以一门基础课程为先导（如统计学导论），在配合若干专业课与软件课的组合，如计量经济学、时间序列分析、纵向数据分析与Eviews、SAS和R语言的配合。在教学时，理论与实操并重，在实操方面突出学生的软件使用能力训练，SPSS类型的软件不应当成为此类专业的主要数据分析平台（学生应当在学习专业课程时自主学习使用）。
对于上述第三类专业，可以考虑以一门数据分析课程为基础，配合合适的软件平台，同时在其他专业课程教学中突出各个课程的数据分析教学内容和实践环节，既可以基本达到教学目的。这类课程教学的重点在于对数据分析方法模型的理解，切忌死记硬背，同时辅以一定的案例和上机实操。在软件平台使用上，以SPSS这类拥有完善的GUI环境，所见即所得的平台为主，也可以使用R语言强大的图形能力作为演示工具，在演示的同时潜移默化地使学生了解R系统，进而为其进一步学习建立基层。
四、财经类高校数据分析课程建设方案――以R语言课程为例
在上述三类专业的数据分析课程建设中，R语言均扮演了重要角色。因此本部分将以R语言课程为例介绍建设方案。
（一）R语言的优势
R语言作为功能全面地数据分析平台，在国际学术界和业界得到了广泛的认同，是应用最普遍的数据分析软件之一。与其他统计分析平台（如SAS、SPSS、S-PLUS等）相比，R语言具有若干明显的优势：
第一，完全免费，完全开源。与SAS多达几十万元的价格相比，R语言是一个完全免费的平台，且功能同样强大。
第二，安装简便，更新迅速，功能完善。R语言的安装对于硬件的需求很低，且拥有Windows、Mac、Linux等多个平台的版本。并且R通过其大量的程序包实现了功能的扩展，用户总是能通过下载功能包获得最新的分析模块。
第三，R语言是被国际学术界广泛认可，绝大多数国际知名高校都将R作为基本的教学和科研工具。
第四，R语言既是编程语言，又是高度功能化的数据分析平台，同时具有编程语言的灵活性和功能化数据分析软件的易用性。
（二）开展研究生R语言教学的必要性
首先，作为一种编程语言，R语言的教学可以训练学生抽象思维、逻辑思维能力，同时作为一种数据分析平台，R语言可以训练学生数据分析模型的应用能力和实际操作能力，这一功能是其他非语言类软件系统无法实现的。
其次，在研究生教学中开设R语言课程，可以极大提升学生在求职就业、考博和出国深造方面的竞争力。由于R语言在国内外学术界和业界有着巨大的影响，因此熟练掌握R语言无疑会使我们的研究生更加具备竞争力。
（三）研究生R语言教学的现状及改革的迫切性
从当前的教学现状来看，R语言仅仅是少数专业才有的课程。但是基于本人这几年的教学和指导研究生的经验来看，当前我国财经类高校研究生的动手能力较弱。其根本原因之一是缺少数据分析能力的训练。若要在不过分增加研究生课程量的前提下迅速提高研究生这方面能力，R语言这种将抽象思维、逻辑思维、数据分析模型和数据分析实操紧密集合的平台是最好的选择。
（四）R语言教学的内容划分
R语言集合了计算机语言与数据分析系统的特点，既能像SPSS那样通过简单操作即得到结果，又能够项C语言那样进行新功能的开发，尤其是其强大的图形能力，更为数据分析人员提供了强大的数据可视化平台。为了能够为学生全面地讲授上述内容，需要对课时进行合理分配，辅以合理的教学模式和考核模式。下面本文将以48学时的研究生课程为例，介绍R语言课程的基本内容和结构。
1.教学内容和学时分配
第一部分，R语言简介（2学时），介绍R语言的历史、基本操作环境、相关网站、系统本身和软件包的安装方法以及参考书籍等。
第二部分，R语言的数据结构（12学时），介绍向量、因子、索引、数组和矩阵、数据框、列表等概念和相关算法。这部分是后面教学的基础，同时也是R语言区别于其他编程语言的重要方面，在教学时要突出对因子、索引（以及利用索引实现筛选等功能）、数据框等数据结构与数据分析的关系的介绍。
第三部分，R语言的编程结构（12学时），介绍成组、选择和循环三种结构。在这部分教学中，重点在不能按照传统程序设计语言的模式进行教学，要突出数据分析的特征，可以考虑使用R语言自己编制景点统计方法的代码，如最小二乘法、距离判别、快速聚类等。
第四部分，R语言的绘图功能（12学时），介绍高级绘图语句、低级绘图语句、交互绘图语句以及ggplot2软件包等。绘图是R语言的优势，允许使用者自由的定义图形，尤其是ggplot2软件包的出现，更是将R的绘图功能推上了新的高度。这部分不但是上述第一类、第二类专业研究生所需要掌握的内容，也是第三类专业研究生应当了解的内容。
第五部分，R语言的基本统计功能（10学时），经过前述四个部分的教学，学生已经对R语言具有了较为深入的了解，并应该具有独立编制代码的能力。在此基础上，可以进行本部分的教学，即对于使用R语言实现诸如回归分析、多元统计分析、时间序列分析的方法进行介绍。由于这一部分功能均有对应的软件包和函数，因此在软件操作方面非常简单，如果跳过前面几个步骤直接进行这部分的教学会使学生对R语言一知半解，缺少对R语言核心知识的理解。
2.教学及考核方式
由于R语言是一个操作性非常强的语言平台，传统的课堂教学+上机的教学模式会使得理论与实践脱节。因此建议该课程全程在机房进行，这种教学方法的优势有三个方面：
第一，教师讲解更到位。编程类课程重要的是思考过程而不是结果，因此传统的课堂上听讲，上机课练习的模式会使得思考过程与结果脱节。而在机房上课则可以使学生跟随教师的讲解随时练习和实验，使得教学效果更好。
第二，师生互动更容易。学习编程的过程就是不断试错的过程，学生需要不断地从发现错误――解决错误的过程中提高能力，而在这个过程中教师与学生的互动非常重要。
第三，课堂练习更直接。课堂练习在学习编程过程中具有非常高的重要性，传统授课模式下，无法做到当天的学习内容当天联系，是知识技能的掌握不牢，效率低下。
在考核方面，建议采取开卷上机考核的方式。由于R语言的教学具有极大的实践性，因此“会用”才是最终的目的。同时，由于R语言极强的可扩充性，因此单纯地考查学生对于R语言中一些功能代码的记忆没有任何意义，采取开卷的方式，重点考查学生解决数据分析问题的能力的上级考试才能够实现对学生R语言学习水平的测度目的。
五、结论
当今社会已进入大数据时代，任何财经类专业人才的培养脱离了数据分析类教学内容都是不能适应社会需求的。而数据分析课程的理论与实践并重的特点，要求在教学过程中既重视数据分析理论模型的讲解，又重视数据分析平台的训练。只有这样，才能使得财经类人才的培养跟上市场对于人才需求内容的转变，培养出符合市场需要的人才。
参考文献：
数据分析方案范文第6篇
数据的变化，从来不是一个循序渐进的过程。随着信息的砰然爆发，谁能合理地分析、管理、挖掘海量数据的内在价值，谁就有可能成为下一个行业巨头。无论从应用、需求还是解决方案层面，大数据都已经到了“应时而生”的时代。
“可以说，这是一场数据的‘工业革命’，数据迎来了量与质的改变，非结构性数据激增，计量单位已从T级升至P级，甚至是E级。”英特尔亚太研发有限公司总经理何京翔在接受本刊记者采访时称，“目前这些数据大部分是‘冷数据’，即采集完成后并没有进行实时分析，没有挖掘其潜在价值。”
包装的艺术
大数据涉及数据采集（存储）、数据传输（网络）、数据处理（计算），而这些恰恰都是英特尔的专长。“Intel Distribution for Hadoop是对传统英特尔平台的优化，然而，对Hadoop（目前最受欢迎的对网络搜索关键词进行内容分类的工具）进行逐一模块式的优化仍然是零散的，需要形成整体的、打包式的解决方案，这就进一步涉及管理。”何京翔解释，“目前仅Hadoop涵盖的20个模块是开源的，仅将开源软件定为企业级应用，其稳定性、可靠性、可维护性都成问题。因此，如何把零散的模块包装起来，形成整体效益，才是英特尔的‘绝活’，换句话说，Hadoop管理才是让‘1+1>2’的核心。”
何京翔表示，英特尔正在利用不同级别的处理器架构、不同的数据应用架构，以及相关的解决方案，帮助用户从端到端找到完整的解决办法。综合解决方案，意味着从芯片到存储，再到网络，最后到软件应用，形成链型优化，其直接效果就是原先4小时的处理时间能够被压缩至7分钟。
英特尔的综合解决方案并非一站式服务，这符合英特尔一贯主推的横向商业模式（Horizontal Model）。何京翔称：“英特尔大数据解决方案的客户都是我们的合作伙伴，我们认为，为不同客户提供不同层次的、灵活、强大和开放式的解决方案，方能真正为企业预留出创造价值和发挥优势的空间，帮助企业解决实际难点。”
群狼与雄狮
目前，英特尔大数据技术主要应用于四大领域：电信、金融、智能交通和医疗。
以电信行业为例，中国用户群庞大，自动产生的数据量大，数据分析是个很现实的问题。“电信公司的客户通讯数据产生的时候是结构化数据，但是数量太庞大，传统的结构化数据分析方式做起来比较吃力，所以现在我们先把它转成非结构化的，输入Hadoop，通过分布式处理，生成并存任务，然后再将结果写回结构化数据，最后我们合作伙伴看到的还是结构化的分析数据。”何京翔比喻说，“这是一个典型的‘一头雄狮子斗不过一群狼’的例子。”
数据分析方案范文第7篇
诚然，安全威胁千变万化，特别是近年来APT攻击等新型安全威胁的出现，让企业、非盈利组织乃至政府机构等攻击目标防不胜防。攻击方总是想尽办法突破原有的攻击思路，创新攻击技术和手段，从而达到攻陷对手的目的。而防守方面对变化莫测、创新不断的攻击，很难找到统一的、行之有效的方案，来主动应对威胁。更多的时候，他们只能头痛医头脚痛医脚，被动挨打。
真的没有这样的方案吗?
答案并非如此。
曙光已至
正如Gartner指出的那样，大数据分析或许就是这样一个方案。大数据分析的巨大价值，不仅可以用于为消费者画像，帮助企业进行精准营销。它同样可以用于为攻击者画像，从而主动预测、识别、防范攻击，抢先进行处置。
与沙箱等被动的防护方式不同，如果通过大数据分析真的能把隐匿在数据海洋中的攻击者或者潜在攻击者“揪”出来，那么攻击方在暗处，防守方在明处，攻击方主动，防守方被动，攻击方出招，防守方只能接招的不利局面将被彻底扭转。
面对一丝曙色，我们有理由相信，大数据分析不仅为信息安全防护提供一个新的思路，它还有可能改变整个信息安全产业。
启明星辰泰合产品本部产品总监叶蓬认为，大数据分析技术能够给网络与信息安全带来全新的技术提升，突破传统技术的瓶颈，可以更好地解决已有的安全问题，也可以帮助我们应对新的安全问题。
简言之，安全数据的大数据化、传统安全分析面临的诸多挑战，以及正在兴起的智能安全和情境感知理念都将大数据分析视作关键的解决方案。于是，业界出现了将大数据分析技术应用于信息安全的技术——大数据安全分析(Big Data Security Analytics，简称BDSA)，也有人称做针对安全的大数据分析(Big Data Analytics for Security)。
借助大数据安全分析技术，人们能够更好地解决天量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。“现在的数据规模越来越大，能够通过大数据分析来实现网络威胁检测和威胁防护的效果也越来越明显。例如，一个攻击者和一个网络的正常使用者，其网络使用频率、服务访问时间和次数都是完全不同的，通过大数据分析技术，对网络的正常使用者的网络行为建模，如果某个人的网络行为不符合正常的行为模型，那么就可以很容易判断出这个人是攻击者。”山石网科产品市场总监贾彬告诉记者，这样的行为分析方式相比较传统的安全防护技术的最大优势在于，传统方式是基于特征的，也就是必须是已知攻击的特点和行为，才能够检测出攻击，但是对于没有特征的攻击无能为力。而行为分析方式，对于未知威胁，那些没有被识别出特征的威胁，可以通过模型分析方式检测出来，很好地弥补特征检测的缺陷。
攻击者的攻击行为隐藏在海量的安全事件中，通过包捕获，也能拿到天量的包含攻击流量的数据。所有这些天量数据汇聚起来就是安全大数据。通过对这些安全大数据进行实时分析和历史分析，建立行为轮廓，并进行行为建模和数据挖掘，就能帮助安全分析师识别出攻击者及其攻击行为和过程，并提取攻击特征，反馈给安全防御设施进行阻断。
“其实，这类分析方法很早就提出来了，只是受限于当时的技术实现手段，难以落地。大数据技术的成熟，以及大数据生态系统的日益壮大，使得这些分析方法有了落地的可性能。”叶蓬告诉记者。
防御思想变革
毫无疑问，信息安全始终是一场攻与防的博弈，此消彼长。当攻击方不断创新和突破的时候，那防守方呢?
“APT攻击的典型特点是持续时间长，攻击者对于威胁防护设备进行持续的试探和尝试，不断研究和测试攻击目标系统中的弱点，一旦发现防护短板，再利用各种技术进行攻击。就像一个伺机而动的小偷，不断研究保险柜如何破解，再坚固的保险柜在其不断尝试过程中，也会有弱点被小偷发现。传统的安全防护体系与保险柜有很多相似之处，都是被动的等待攻击者。”贾彬表示，新的攻击方式必须有新的防护方式进行防护。未来的安全防护设备不仅要具备防护能力，更要具备自我分析、动态控制、安全加固的能力。
“现在业界讨论更多的不是有没有遭到攻击，而是何时会遭受攻击，甚至是当我们已经遭受攻击时，如何迅速、准确地找到网络中已经存在的攻击!”叶蓬认为，面对越来越高级和新型的安全威胁，当前整个网络安全防御体系已经失效，因而安全防御的思想方法论也需要进行重大的变革。
“当然，这并不是说传统的防御思想一无是处，而是需要进行反思和提升。”叶蓬告诉记者，当前的信息安全发展趋势正在从面向合规的安全向面向对抗的安全转变;从消极被动防御到积极主动防御，甚至是攻防兼备、积极对抗的转变。
一种防御思想是纵深防御。尽管这个防御思想经常被提及，但是当下要更加深化对“纵深”的理解。“这种纵深不能仅仅是防范某类些攻击路径上的纵深，还需要考虑防范攻击的时间纵深、管理纵深、物理纵深。总之，我们要从更高的维度来进行纵深防御，因为我们的对手也正在研究如何从更高的维度来发起攻击。”叶蓬说。
随着网络安全日渐上升到国家层面，以及网络战风险的加大，很多军事理论也被引入了网络安全领域，譬如更加重视情报，尤其是威胁情报在网络威胁检测中的作用。情报的获得与分享将大大提升对高级威胁防御的有效性。而情报的分析与分享需要大数据平台来做支撑。又譬如，军事领域的伪装、诱饵技术也应用于网络安全，安全防御体系中正在加入伪装的核心数据库和服务器，对设备、主机、系统和应用的特征指纹进行伪装，以及部署蜜网等。
“100%的守住网络安全是绝不可能的。因此，我们不能被动地防守，我们需要更快更好地识别潜在的威胁和敌人。从国家网络空间安全的角度来看，就是要具备先发制人的能力，以及网络空间威慑的能力。从一般企业和组织的角度来看就是要具备主动防御能力，包括提前获悉网络中的暴露面，获悉网络威胁情报。”叶蓬表示。
还有一种防御思维是积极防御、积极对抗。这种思想的终极目标是不求阻止任何攻击，而是尽可能地延缓攻击，拖延攻击者的时间，以便为找到对策争取时间。网络攻防很多时候就是一场夺取时间的战斗，谁得到的时间越多，谁就越有可能掌握对抗的主动权，而掌握主动就意味着更有可能获取对抗的胜利。
叶蓬告诉记者，诸如美国国防部提出了移动目标防御(Moving Target Defense，简称MTD)的理论，并投入大量资金进行研究和产业化。移动目标防御的核心就是不断变换己方关键目标的工作姿态，从而使得对方疲于破解，消耗对方的时间，为己方赢得防御时间，提升系统的可生存性。
“这种积极防御就像踢足球一样。过去，我们的防守也有阵型，但是更像是站桩式防守，对方一变阵，就完全无法应对。我们过去部署的大量安全设备和系统基本上都是站桩式的，缺乏协作与变换，相互协作和补防能力都没有。积极防御就是要求防守队员都跑动起来，相互之间更好地协同，对于网络安全防护设备而言就是要相互协同联动起来。再厉害一点，连球门(关键保护对象)的位置也要能够变化，譬如隐匿IP，动态化IP等。”叶蓬说。
“除了场上的队员要积极起来，场下的教练和分析师智囊团也要积极起来，要根据场上的形势变化做出合理的战术布置和调整。对于网络安全防御，就是要有一个决策分析与研判的机制，要有一个安全分析的大脑。这个大脑能够能够基于历史数据挖掘分析，找到合适的设备，将其部署到合适的位置，让各种安全设备和机制发挥最大的作用;同时，能够实时分析对抗过程中产生的信息，做出合理的防守变化。”叶蓬的比喻非常形象。
显然，这个安全分析的大脑就是大数据安全分析平台。
大数据安全分析平台
“在一个较为完备的基于大数据安全分析的解决方案中，通常会有一个大数据安全分析平台作为整个方案的核心部件，承载大数据分析的核心功能，将分散的安全要素信息进行集中、存储、分析、可视化，对分析的结果进行分发，对分析的任务进行调度，将各个分散的安全分析技术整合到一起，实现各种技术间的互动。”叶蓬表示，通常意义上的SIEM(安全信息与事件分析系统)、安全运营中心(SOC、安管平台)、DLP(数据防泄露系统)、4A系统(认证、账号、授权、审计)等都在这个大数据安全分析平台之下。
2014年底，启明星辰的具有自主知识产权的泰合大数据安全分析平台，正是基于上述思想进行设计的。叶蓬介绍，该平台可以帮助用户实现在规模不断扩大的异构海量数据如事件、流、网络原始流量、文件等信息中，结合流行的关联分析、机器学习、数理统计、实时分析、历史分析和人机交互等多种分析方法和技术，发现传统的安全产品无法检测的安全攻击和威胁，从而进一步保护用户的信息不被破坏，保障用户的业务安全稳定运行，为用户达成核心战略创造价值。
“泰合大数据安全分析平台面向大型企事业单位、政府、组织机构等用户，提供一套完整的分布式数据采集框架及预处理过程，选用成熟的大数据存储架构，结合SQL、NewSQL和NoSQL技术，实现对异构安全数据的快速可靠的存储。平台提供了多种集中式和分布式数据分析方法，可实现对天量安全数据的实时分析与事后分析，同时还提供一套可视化的数据挖掘分析工具，借助于可视化人机界面，协助安全分析师灵活调整分析过程，发现数据价值。”叶蓬介绍，平台采用分布式处理技术在提升采集、存储与分析性能的同时，提供了友好的数据展示平台，采用丰富的数据展示组件，实现了安全数据集及分析结果的可视化，为安全管理人员呈现有价值的分析结果。
叶蓬介绍，泰合大数据安全分析平台架构分为采集层、大数据层、分析层、管控层和呈现层，分别完成天量异构数据测采集、预处理、存储、分析和展示，采用多种分析方法，包括关联分析、机器学习、运维分析、统计分析、OLAP分析、数据挖掘和恶意代码分析等多种分析手段对数据进行综合关联，完成数据分析和挖掘的功能，并集成了业界领先的智能威胁情报管理功能，结合内外部威胁情报，可以为安全分析人员和管理人员提供快捷高效的决策支持。
重塑信息安全产业
“做大数据分析，数据质量非常关键，如果提供分析的数据本身就有问题或者错误，那么分析结果必然有问题。尤其是大数据安全分析中，数据的真实性和原始性更加重要。具体来说，如果我们仅针对海量日志进行分析，可能由于攻击者将关键日志抹除，或者故意掺入假日志，反而会让基于日志的大数据安全分析误导我们。这时，我们很强调对原始网络流量的分析，将这些流量转换为流(元数据)，然后进行大数据分析，配合日志分析，效果更佳。”叶蓬说。
当然，整体上而言，和大数据分析在其他行业的应用一样，大数据安全分析还处于早期，尚未成熟，但前景乐观。叶蓬认为，一方面，大数据分析自身的生态还未真正建立，大数据技术本身还在迅速演化;另一方面，基于大数据的安全分析算法还不够丰富，安全分析算法的设计人员和数据分析师匮乏，大部分分析结果还需要富有经验的安全分析师才能解读，分析结果还做不到一目了然。因此，目前大数据安全分析主要用于针对APT等新型威胁的检测分析，因为这类需求本身很复杂，值得做这个投入。叶蓬强调，用户在建设大数据安全系统之前，一定要确认清晰的目标，要有对发展现状和自身能力的正确认知，切不可盲从。
贾彬则认为，大数据分析技术在信息安全领域应用的最大障碍在于如何将数据分析与威胁结合起来。“数据建模、行为分析都是围绕威胁进行的，要解决这个问题，最重要的是需要具备网络安全积累、熟悉网络威胁特点、了解攻防技术的技术专家，对数据进行建模、分析，这样才能在海量数据中抓取出真正属于威胁的数据进行分析，否则威胁行为将会淹没在数据的海洋中。”贾彬说。
大数据时代的到来，使得安全数据的地位和价值得到了空前的提升，数据成为了网络安全的关键资源。叶蓬指出，大数据安全分析本质上还是一种知识的运用和提取。在大数据时代，安全对抗往往体现为数据和知识的对抗。
叶蓬也强调，大数据安全分析不是一个产品分类，而是一种技术，一种安全分析理念和方法。大数据安全分析技术正在重塑整个信息安全产业，体现在安全防护架构、安全分析体系和业务模式等诸多方面，各种安全产品也正在被大数据安全分析技术重塑。
数据分析方案范文第8篇
面对中国大数据市场的蓬勃发展和实际需求，IBM不断加大对中国市场的投入，以领先的大数据与分析技术促进大数据在零售、银行、电信、医疗、制造和互联网等诸多行业落地，这与企业对大数据应用的热情形成良性互动，加速了最有说服力的、实打实的“案例”的先后涌现。
实践时代到来
“数据是竞争资源”、“细分市场越小，对数据的需求越大”，这些观念已经逐渐深入人心，大数据在证明其对企业的重要性和必要性后，走进了“榜样就是力量”的实战阶段——展望全球，IBM大数据与分析在全球的客户数已经突破3万家。
谈到中国的大数据市场，IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示：“IBM大数据与分析业已迈进‘中国实践阶段’。中国的人口和经济规模决定了中国具有全球最大的大数据规模，同时也意味着中国的大数据与分析解决方案比其他国家更具创新性。另外，中国经济发展面临的诸多挑战需要大数据这种创新方式提供更好的解决方案，这一巨大的需求在客观上为中国提供了广泛的大数据实践机会。我们相信，对于大数据，中国面临前所未有的机遇，有望在这一领域引领全球技术发展趋势。”
要落地，如何降低大数据分析成本、降低部署难度、提高分析速度是大数据应用无论如何也逃避不了的难点，也是企业最头疼的关键点。IBM从这三点入手，实际效果不辩自明。
青岛银行以PureData for Transactions专家集成系统支持公司数据中心建设，以整合的专家能力赋能大数据，支持公司数据中心建设，建立了高可用、高性能、简单、易于安装、简化运维、能够为青岛银行新柜面业务和其他重要交易业务提供可靠的数据平台系统。
安联全球救援（中国）对原有的数据分析和报告系统进行升级，利用IBM Cognos 10业务分析技术和解决方案来全面支持“安联全球救援业务分析智能系统”，从而更好地管理和运营自身的数据库，提高服务和运营水平，将更有价值的业务分析和预测提供给企业级汽车客户。
安联全球救援（中国）首席运营官金卡罗（Giancarlo Scupino）表示：“IBM大数据分析将我们的业务分析能力提升到了一个新的高度，使我们不再局限于过去简单的人工数据统计，而是对数据进行了更高层次的总结和分析。”
技术的力量
支持这诸多应用成功落地的正是IBM在大数据和分析领域的不断努力和层出不穷的新产品。正如IBM全球副总裁兼IBM中国开发中心总经理王阳所描述的：“如果你想要走进大数据时代，IBM会给你带来强有力的武器，以产品和解决方案帮助你来实现大数据时代的胜利。”
“IBM创新的大数据技术和解决方案，能够实现数据的快速挖掘与分析，帮助企业更加高效地获取大数据价值，从而深化客户关系，规避风险和诈骗，快速寻找新的业务机遇，提升业务表现。” IBM大中华区系统与科技事业部技术总监李永辉了IBM大数据与分析新产品及实现路线图。