常用的數(shù)據(jù)分析方法有統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等。4.用戶畫像:通過(guò)對(duì)user 數(shù)據(jù)的分析，可以建立用戶畫像，即對(duì)用戶的特征和行為進(jìn)行描述和分類。用戶畫像可以幫助企業(yè)更好地了解用戶需求，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。5.個(gè)性化推薦:基于用戶畫像和數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，進(jìn)行個(gè)性化推薦，為用戶提供符合其興趣和需求的產(chǎn)品或服務(wù)。個(gè)性化推薦可以提高用戶滿意度和購(gòu)買轉(zhuǎn)化率。

1。推動(dòng)金融決策過(guò)程的變革。處理好資源的來(lái)源和配置，才能提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。這種資源通常指的是財(cái)力。因此，財(cái)務(wù)戰(zhàn)略管理對(duì)提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力起著至關(guān)重要的作用?！癉a 數(shù)據(jù)”的應(yīng)用為企業(yè)決策提供了客觀全面的數(shù)據(jù)支持，塑造了一個(gè)全新的財(cái)務(wù)決策流程。海量數(shù)據(jù)資源的背后，是對(duì)傳統(tǒng)人類行為分析工具的徹底突破。以前是靠經(jīng)驗(yàn)、直覺(jué)或者小樣本調(diào)查的統(tǒng)計(jì)推斷，而數(shù)據(jù)時(shí)代的決策更多的是靠綜合數(shù)據(jù)分析和推廣。

本期C先生非常榮幸的邀請(qǐng)到了國(guó)家電網(wǎng)能源研究所的孫藝心先生。能源行業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)，不可避免地受到“-1/”的深刻影響。以下，孫藝心系統(tǒng)分析了電力公司數(shù)據(jù)的幾個(gè)國(guó)外應(yīng)用案例，并分析了未來(lái)的應(yīng)用前景，可供讀者參考。本文原載于《中國(guó)電力企業(yè)管理》。授權(quán)請(qǐng)聯(lián)系作者。Big 數(shù)據(jù)在突破業(yè)務(wù)壁壘、發(fā)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值方面發(fā)揮了重要的支撐作用，為互聯(lián)網(wǎng)、金融等擁有大量數(shù)據(jù)的企業(yè)在市場(chǎng)開(kāi)拓、產(chǎn)品研發(fā)、客戶服務(wù)等方面發(fā)揮了重要作用。

電力大學(xué)數(shù)據(jù)從古至今，能源的每一次進(jìn)步都帶來(lái)了生產(chǎn)力的大飛躍。如今，能源革命和信息技術(shù)革命交匯，智能電網(wǎng)和新能源的快速發(fā)展以及移動(dòng)終端、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的快速普及，將給各行業(yè)帶來(lái)巨大的商業(yè)價(jià)值。電力公司數(shù)據(jù)既是技術(shù)在電力行業(yè)的深度應(yīng)用，也是以數(shù)據(jù)為理念的電力生產(chǎn)、消費(fèi)及相關(guān)技術(shù)革命的深度融合，將加速電力能源行業(yè)的發(fā)展和商業(yè)模式的創(chuàng)新。

big 數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用需要學(xué)習(xí)Hadoop實(shí)用技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，高等數(shù)學(xué)等等。在“Da 數(shù)據(jù)”的大背景下，精通“Da 數(shù)據(jù)”的專業(yè)人才將成為企業(yè)最重要的業(yè)務(wù)角色?！癉a 數(shù)據(jù)”的員工薪資會(huì)不斷提高，人才缺口巨大，就業(yè)前景非?？捎^。大學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)是什么數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)是交叉學(xué)科:統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)是三大支撐學(xué)科；生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)和管理學(xué)是應(yīng)用和擴(kuò)展學(xué)科。