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說起資料分析，你能想到的是什麼？
根據維基百科的定義，資料分析是一類統計方法，其主要特點是多維性和描述性。有些幾何方法有助於揭示不同的資料之間存在的關係，並繪製出統計資訊圖，以更簡潔的解釋這些資料中包含的主要資訊。其他一些方法用於收集資料，以便弄清哪些是同質資料，從而全面地瞭解資料。 資料分析可以處理大量資料，並確定這些資料中最有用的部分。
隨著大資料時代的到來，根據資料分析的需求也由此誕生了資料工程師、資料分析師等相關的職位。如今，AI 技術的又與其糾纏在一起。
你一定很想說“AI 替代資料分析師”之類的話術，不過對這類來自各種無聊媒體和“專家”的粗淺判斷應該保持距離。對於很多重覆性的工作，尤其對於資料分析這種有強資料基礎的工作來說，AI 想當然能輕易就幫人類解決問題，比如趨勢判斷，生成一些簡單的資料報告等，但這還遠達不到“取代”的效果，包括決策性思考以及對業務全域性、對人性的瞭解等工作，至少在你有生之年，不會出現這樣的智慧機器。
但現今的資料分析師已經不止於用一張 Excel 表就能達到“走天下”的地步了，他們更需要擁抱新變化，用新技術來武裝自己，比如 AI 技術，那這並不意味著我們需要深入去掌握這門技術？不是，擁有最基礎的一些程式設計能力，讓新技術變成自己職業進階的武器即可。總之，從其發展趨勢來看，資料分析已不單純指資料分析，或許更應該叫“資料智慧分析”。
上升到企業層面，一家擁有強大資料分析和 AI 技術能力的企業在爆發出巨大能量。
對於兩種能力的結合，此前在接受 AI 科技大本營採訪時，滴滴資料科學部首席科學家謝梁就提到，“凡是有大量資料，並能根據資料找出某種規律並實施操作的業務都能運用機器學習的方法來自動化和最佳化。”
而對於未來的資料開發和運維團隊都應當掌握機器學習等 AI 技術的問題，謝梁認為，未來的運維必須智慧化才能有效降低程式員的工作負荷，極大提高系統運作效率。在一個部門裡，至少需要一個專門的資料挖掘團隊來提供相應服務，而如果開發和運維團隊都能將人工智慧方法從一開始就建立到系統中，那將有更大的競爭優勢。
如今，我們可以看到滴滴、攜程、美團等國內一線網際網路公司一個明顯的特點就是資料驅動，把各種龐雜的資料運用 AI 技術來處理，是未來不可阻擋的趨勢。
關於企業資料分析的未來，易觀 CTO 郭煒斷言，“資料永遠是臨時的，分析永遠有時效性，實時資料分析是企業發展 AI 的必由之路。”
在他看來，整個移動網際網路平臺是透過資料分析來找到決策依據的。這就涉及到兩個關鍵問題，第一個是生命週期管理，第二個是運營轉化分析、使用者畫像、應用評級，也就是要知道使用者從哪裡來，給使用者提供的價值是什麼，從而最終實現使用者價值、產品價值和商業價值。而從企業內部資料到大資料平臺再到最後 AI 分析是非常重要的一步，最終要達到企業大資料的實時分析。
這些都是資料領域專家對該領域的獨有見解，如果你想瞭解網際網路企業是如何利用資料和 AI 技術構建出一個龐大的智慧分析系統，資料與 AI 還會碰撞出的哪些火花，又將面臨何種挑戰等問題，那麼由中國 IT 社群 CSDN 與矽谷 AI 社群 AICamp 聯合出品的 2018 AI 開發者大會（AI NEXTCon）不容錯過：
11 月 8-9 日，除了計算機視覺、自然語言處理技術、機器學習等 9 場技術技術專場外，此次大會還專門開設了“資料分析技術專場”。我們很榮幸為邀請到了在資料分析技術領域有著豐富技術應用經驗的中美兩地技術專家，包括滴滴資料科學部首席科學家謝梁、Salesforce 的 Einstain 產品負責人 Sarah Aerni、Gopro 資料科學部門負責人 Chester Chen、易觀 CTO 郭煒以及攜程 AI 研發部呂彥龍。
這些嘉賓將從各自企業技術平臺出發，對資料分析領域做深入技術解讀，而不是對技術趨勢泛泛而談，流於錶面，你更有機會在大會現場與這些技術大牛進行深度交流。
以下為上述演講嘉賓的議題概要，很好的呼應了大會主題“只講技術，拒絕空談”，接下來就等你這位聽眾了。
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謝梁：滴滴資料科學部首席資料科學家
謝梁是紐約州立大學計量經濟學博士，滴滴資料科學部首席資料科學家，主持運用機器學習和人工智慧方法最佳化和分析大規模交易平臺效率和系統行為樣式。具有十餘年機器學習應用經驗，熟悉各種業務場景下機器學習和資料挖掘產品的需求分析，架構設計，演演算法開發和整合部署，行業跨度包含金融，能源和高科技。
謝梁曾經擔任微軟總部雲儲存核心工程部門首席資料科學家，美國聖保羅旅行者保險分析部門總監等職務。在包括 Journal of Statistical Software 等專業期刊上發表多篇論文，擔任 Journal of Statistical Computation and Simulation 期刊以及 Data Mining Applications with R 一書的審稿人。與他人合著的《深度學習實戰：Keras 案例精解》一書銷量近萬冊。
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演講議題：資料驅動的智慧運維與策略分析
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Sarah Aerni：Salesforce Einstain 資料科學總監
Sarah Aerni 領導團隊在 Salesforce 平臺上建立基於 AI 技術的應用。 在加入 Salesforce 之前，她是 Pivotal 的醫療健康和生命科學團隊以及 Federal 團隊的負責人。 Sarah 在斯坦福大學獲得了生物醫學資訊學博士學位，進行生物醫學和機器學習之間的交流。她還創辦了一家為學術界和工業界提供資訊學專業服務的公司。
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演講議題：如何使用 AutoML 快速建立模型？
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Chester Chen：Gopro 資料科學部負責人
在加入 GoPro 之前，Chester 是機器學習初創公司 Alpine Data Labs 的工程總監，主要為財富 500 強公司提供分析平臺。他還是 SF Big Analytics Meetup 的創始人和組織者，共擁有 6900 多名成員。 此前，他還曾在 Symantec, Ascent Media 等公司擔任過各種職務。
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演講議題：分析指標交付和機器學習功能視覺化
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郭煒：易觀 CTO
負責構建易觀技術團隊、完成易觀大資料採集、平臺、資料挖掘等技術架構與體系；從無到有完成易觀混合雲的搭建、以及易觀 SDK 的升級，併發布易觀秒算實時計算平臺。目前易觀大資料平臺日處理資料量 30T，200 億條，月活使用者 3.58 億。
郭煒畢業於北京大學，加入易觀之前，曾任聯想研究院大資料總監，萬達電商資料部總經理，並曾在中金、IBM、Teradata 公司擔任大資料方向重要崗位，對大資料前沿領域研究，包括影片、智慧 WIFI 等大資料軟硬資料一體技術有獨特的見解。
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演講議題：流動資料水系鑄造未來 AI 企業
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呂彥龍：攜程 AI 研發部平臺核心架構組工程師
曾任職 1 號店、天貓技術部開發工程師。於 2017 年 6 月加入攜程，熟悉大資料，個性化體系架構。目前負責 AI 平臺基礎架構，通用化資料引擎。
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演講議題：AI 自動化運營平臺：如何持續提升大電商的產品力
除了資料分析技術專題之外，我們還為大家準備了“計算機視覺”、“自然語言處理”、“機器學習工具”、“機器學習”、“知識圖譜”、“語音識別”等技術專題，以及“智慧金融”、“智慧駕駛”、“智慧醫療”等行業峰會。詳情請檢視：《只講技術，拒絕空談！2018 AI開發者大會精彩議程曝光》
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