二、大数据驱动创意的个性化定制促使企业高瞻远瞩
数字科技、数字创意和数据策略都在产品创造中发挥着不可或缺的作用，拉近了设计师和用户的关系，并且实现个性化定制。数据驱动创意将从根本上改变零售体验和产品设计，促使企业高瞻远瞩并且实现可持续增长。
四、区块链——超越比特币的新变革
区块链将逐步超越比特币引发新的变革，推动互联网金融甚至更广泛行业的科技进步。近期在加密科技领域的投资将开始产生成果，首批应用开发平台和项目开始在市场上显现出价值。随着区块链应用超越单纯支付功能进入医疗、众筹、金融服务甚至音乐领域，这场变革将无处不在。
就像上世纪90年代初兴起的互联网，区块链虽然尚处于早期但是有着广阔的前景(具有颠覆潜力)，这意味着目前是研究、投资和学习的关键时期。企业应该通过区块链创新探索丰富的使用场景——了解将对现有业务产生怎样的潜在影响。就像网页浏览器的第一次探索，不一定会带来现代化的浏览器变革，但是对于一些公司来说，成为开拓者意义非凡。
五、多元化的征信体系将影响金融行业的发展
随着互联网金融的发展，越来越多用户的金融数据从以往的银行账户迁移到移动端，和手机号等信息紧密关联。那么，如何评估一个人的信用积分呢目前，小微金融主要通过识别、搜集和分析互联网金融数据，描绘用户的潜在信用肖像。比如通过对用户的交易数据和记录进行分析创建信用体系。美国一些初创公司则在研究多种数据资产，例如将手机使用行为(包括社交方式)作为评估用户信用风险和信用积分的因素之一。
2016年，征信体系将走向多元化，对现有的金融体系产生重大影响，并且将为千禧一代(18~36岁的人)、移民以及没有银行信用评估的群体提供更好的金融服务。
六、人类微生物学将成为医疗健康领域的前沿科技
近年来，基因在医疗健康领域实现了显著进步，但是遗传基因并不是深度洞察人体健康的唯一方式。人类微生物学将是未来关乎健康和幸福的前沿领域，并将产生巨大影响。
事实上，我们更多的是细菌性而不是细胞性，我们身体上有数以万亿的微生物，是人类细胞数量的10倍。这些细菌性微生物和人类细胞时刻以各种方式相互作用，从而影响我们的健康，变好或者变糟。与基因不同，我们能够在日常生活中影响自身微生物，进而更好地改善一系列健康问题，包括肥胖、过敏、营养、糖尿并癌症、心血管疾病甚至精神健康。
研究正开始揭示人类微生物的潜在奥秘，结果令人惊讶。创新性的创业公司和研究院正在寻找解决办法，利用人体肠道的菌群去观察身体对于所吃食物的反应。在不远的将来，我们的肠道可能能像血型一样进行分类。有了这些个性化的反应信息，消费者将能够从饮食行业获得更好的产品和服务。
七、处方类视频游戏将辅助认知障碍类疾病的治疗
史无前例地，医生将能够通过处方药物管理局批准的视频游戏辅助治疗多动症。北加利福尼亚的一家创业公司Akili正在开发一种叫做Evo项目的游戏。他们已经在八家诊所完成测试，均关于认知障碍领域：多动症、自闭症、抑郁症。此外，PositScience正在准备进行诊所测试以获得处方药管理局的批准。他们之前的测试结果和Akili类似。
八、虚拟现实医疗——潜力无穷、机遇巨大
虚拟现实不仅在游戏和娱乐领域广泛存在，其改善医疗的潜力也是无穷的。在不远的未来，虚拟现实将成为治疗创伤性应急障碍、慢性疼痛以及其他疾病的常见方式。在华盛顿大学，烧伤病人在接受治疗的过程中可戴上头盔玩特殊设计的虚拟现实游戏。这些游戏的氛围缓解了他们身体的疼痛，减少了原本所需的高剂量止痛药。
九、数据共享将促进可穿戴设备行业协同发展
可穿戴设备数据信息，比如运动水平、睡眠模式等，将对人们所使用的产品和服务提供自动化、客观性的评价。想象一下，运动评级将基于运动员的活动数据，或者床垫评分将基于用户的睡眠数据。未来，我们将能够可靠地证明一家餐厅的饭菜多么好吃，一部电影多么有趣，一超雪多么刺激，通勤的压力多大等等，基于经历过的人们的生物反应。
为了实现以上设想，可穿戴设备公司需要将数据开放共享。任何一家都不可能独自称霸这个市常成千上万的不同可穿戴设备则能够感应和追踪各种场景，获得丰富的数据信息，将各种传感器和追踪器的数据信息整合到一起将是最大的挑战和机遇。
十、产业价值链联系加深开放性企业将推动去中介化进程
同时，追求开放性的企业将推动去中介化的进程。宜家近期发布了一项新的购物体验，追踪消费者的整个购物过程，从最初的网上浏览到最终进行选择并购买。宜家将该功能开放给了Pinterest等，后者通过打开标记有“宜家”设计的产品清单的图片可以挖掘更多的市场信息。随着企业寻求以人为中心的转型，需要认识到人们的行为远远超越了现有的商业模式，消费者需求正变得更加复杂。拥抱市锄遇的企业将不断前进，反之将渐渐被市场淘汰。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》第2节5Pandas数学计算importpandasaspdd=np.array([[81,&n...
数据分析涉及多个方面的学习，包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面：基础知识：数据分析的基本概念...
数据分析适合在多个单位工作，包括但不限于以下领域：金融行业：金融行业对数据分析人才的需求非常大，数据分析师可以从事经...
数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面：数据收集与整理：数据分析师...
数据分析师需要掌握多种技能，以确保能够有效地处理和分析数据，并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能：...
数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色，其职责涵盖了多个方面，包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安...
数据分析师需要具备一系列技能，以确保能够有效地处理、分析和解释数据，从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能：...
数据分析师需要具备一系列的技能和能力，以确保能够有效地处理、分析和解释数据，从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要...
需求持续增长-未来数据分析师需求将持续上升，企业对数据驱动决策的依赖加深。-预测到2025年，中国将需要高达220万的数据人...
《Python数据分析极简入门》第2节4Pandas条件查询在pandas中，可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据importpanda...
数据分析师的工作内容涉及多个方面，主要包括数据的收集、整理、分析和可视化，以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一...
数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能：统计学基础：数据分析师需要...
数据分析入门的难易程度因人而异，总体来看，入门并不算特别困难，但需要一定的学习和实践积累。入门难度：数据分析入门相对...
数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程，它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更...
数据分析行业正在迅速发展，随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长，企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析...
数据分析的常用方法包括多种技术，每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法：对比分析法：通过比...
企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级，以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不...
数据分析作为一个备受追捧的职业领域，吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言，在选择成为一名数据分析师时，行业选择至关...