跨界知识聚会系列文章，“知识是用来分享和传承的”，各种会议、论坛、沙龙都是分享知识的绝佳场所。我也有幸作为演讲嘉宾参加了一些国内的大型会议，向大家展示我所做的一些成果。从听众到演讲感觉是不一样的，把知识分享出来，你才能收获更多。
关于作者
- 张丹，数据分析师/程序员/Quant: R,Java,Nodejs
- blog: http://fens.me
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http://blog.fens.me/meeting-post-ai-day-20240615
前言
微软的2024 AI DAY大会刚结束第二天，继续 POST AI DAY 继续知识分享。虽然 AIGC 已经火遍了大半个世界，但是在中国做 AI 要做落地，直接用到大模型还是有一定困难。大模型，还是不是仅仅停留在概念上，大多数人都是看热闹，那么解决现有数据问题，就需要有实际的落地的方法。
本次分享就以我的实际经验，介绍数据分析落地的最佳实践。
目录
- 分享主题：数据分析落地的最佳实践
- 会议体验和照片分享
1. 分享主题：数据分析落地的最佳实践
现在我们正处于大数据时代，处处都产生数据，大部分数据已经不在稀缺，分析方法和算法模型都也写在了教课书中。如何挖掘出数据的价值，让数据分析落地，把数据价值转换为业务价值，是数据分析师核心要考虑的。
Chatgpt的出现，也让很多的数据分析从业人员感到担忧，什么时候自己会被模型所替代。这些担心是时代的机遇，让chatgpt辅助为我所用，还是挑战，直接可以我们替代。
数据分析要解决实际业务场景问题，伪需求、不清晰的目标，都会造成项目失败。数据分析不只是指标体系、更不是指标堆积，市场在变，数据也在变，我们的知识结构也要跟着变化。数据分析对人的要求也越来越高，调包侠的时代已过。以新的视角，看数据、看业务、看我们自己，适应变化，才能把项目落地。
我主要为分六个部分进行介绍：
- 什么是数据落地
- 数据分析怎么做
- 调包侠的时代已过
- 数据分析不只是指标体系、更不是指标堆积!
- 知识结构在变化，对人的要求越来越高
- 业务场景千差万别，适应变化
2. 会议体验和照片分享
此次盛会将邀请多位 MVP嘉宾，同时也有微软的员工，大家从不同的角度，把数据如何理解，如何加工，如何使用，如何落地进行阐述，我自己也是收益颇多，看到了不同层面的东西。
我们诚挚地邀请您参加本次活动，深入体验科技与智慧的精彩交融，共同见证AI时代所带来的创新、变革与无限可能。
时间：2024年06月15日 12:30 – 17:50
地点：北京市中关村丹棱街5号微软亚洲研究院 1号楼 1楼 故宫厅
本次会议官方报名页：Post Microsoft Build and AI Day 北京开发者日
2.1 会议主题
在大模型产业实践专场-2专场活动，由 4位行业专家参加：姚凯、殷磊、张丹、高天辰 一起作为分享嘉宾。视频回看：，https://live.csdn.net/room/MicrosoftReactor/CfdpkiN8，我讲的内容在4小时14分钟开始。
本次会议日程：
活动嘉宾阵容：
2.2 现场照片
现场所有嘉宾MVP和微软人员的合照。
MVP的合照
现场的观众
周鹏飞（主持人）
卢建辉
白海石
余兴林
占冰强
徐晔
周徐萍
张丹
衣明志
人人都有收获，活动圆满成功。同时，感谢MVP活动的霸姐支持。
