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2024 MS Build Post AI day – 数据分析落地的最佳实践

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
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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

  1. 分享主题:数据分析落地的最佳实践
  2. 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。

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