數(shù)據(jù)運(yùn)維

By：接地氣的陳老師

在人口紅利趨緩、公域流量成本增高的背景下，如何提升復(fù)購和轉(zhuǎn)化率，驅(qū)動(dòng)越來越多的企業(yè)關(guān)注用戶數(shù)據(jù)的價(jià)值，由此推動(dòng)了CDP的C位出道。

近日，循環(huán)時(shí)尚生活方式電商平臺(tái)紅布林簽約觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)，以企業(yè)級(jí) BI 平臺(tái)深入業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用，賦能一線業(yè)務(wù)人員用起來，打造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織，讓數(shù)據(jù)應(yīng)用更充分、更敏捷、更智能。

美林數(shù)據(jù)深耕行業(yè)應(yīng)用，在PHM及相關(guān)工業(yè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域具有豐富經(jīng)驗(yàn)，愿與各界同仁共同致力于

為企業(yè)梳理指標(biāo)資源，搭建全業(yè)務(wù)流程指標(biāo)分級(jí)分類管理框架，形成指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)全生命周期可視化管理，形成面向企業(yè)內(nèi)、外統(tǒng)一的指標(biāo)體系管理機(jī)制，提供標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)服務(wù)，有效推進(jìn)指標(biāo)的共享和應(yīng)用，為數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘提供基礎(chǔ)

今天就由我們?cè)?dptag>維保設(shè)備全生命周期管理專家，來為大家指出工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備常見的巡檢、維修、保養(yǎng)7大誤區(qū)，并通過建立現(xiàn)代設(shè)備管理制度、觀念，使用新一代信息技術(shù)，利用云維保 工廠維保SaaS服務(wù)，輔助工廠生產(chǎn)設(shè)備管理人員做好設(shè)備無紙化巡檢

工業(yè)設(shè)備的電氣維護(hù)與保養(yǎng)需要遵循三個(gè)原則：故障設(shè)備全面分析的原則，故障設(shè)備深入檢查的原則以及故障設(shè)備分析排查的原則。

從這篇文章中挑一個(gè)點(diǎn)來講講BI中的技術(shù)思維和業(yè)務(wù)思維。文章：一張圖看BI的思維框架和若干個(gè)問題

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，二維碼已成為人們非常熟悉的一種信息識(shí)別方式

數(shù)環(huán)通，一款能夠讓企業(yè)低成本實(shí)現(xiàn)跨應(yīng)用連接與超自動(dòng)化IPAAS的產(chǎn)品。

SaaS BI（Software as a Service Business Intelligence）是一種基于云計(jì)算的商業(yè)智能解決方案，它將數(shù)據(jù)處理和分析功能提供給用戶，無需用戶在本地安裝軟件或購買硬件設(shè)備

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了企業(yè)管理和決策的重要依據(jù)

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)決策的重要基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)采集也成為了必要的過程

衡量一家 SaaS 企業(yè)盈利能力的 6 個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)

用戶行為分析需要哪些數(shù)據(jù) 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們的消費(fèi)習(xí)慣也在逐漸改變，越來越多的商家開始將業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)向線上，而這也使得用戶行為分析變得愈加重要

鞭牛士11月18日消息，彭博社撰文報(bào)道暴雪網(wǎng)易終止合作稱：據(jù)知情人士透露，除了財(cái)務(wù)條款之外，暴雪與網(wǎng)

在 Lakehouse 上搭建先進(jìn)的 ELT 分析架構(gòu)

       數(shù)據(jù)分析是一個(gè)分析收集到的大量數(shù)據(jù)，提取有用信息，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和總結(jié)的過程

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，產(chǎn)品的分發(fā)方式也在逐步演進(jìn)

數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)也成為了芯片廠商們的重要營收來源之一，同時(shí)，數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)為他們帶來的影響也在一定程度上反應(yīng)在了其市值變化上。

數(shù)據(jù)可視化分析工具有：Excel， 可以創(chuàng)建專業(yè)的數(shù)據(jù)透視表和基本的統(tǒng)計(jì)圖表 ；FineBI， 一套企業(yè)數(shù)據(jù)化管理和可視化BI的方案 ； Power BI， 是由微軟開發(fā)和支持的軟件解決方案 ；高德地圖

市面上常見的數(shù)據(jù)分析可視化工具有：Tableau、BDP、Data Analytics、DataFocus、Smartbi等等

By：接地氣的陳老師

By：接地氣的陳老師

數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)的方法有：1、因子分析方法；2、回歸分析方法；3、平均分析法；4、交叉分析法；5、綜合評(píng)價(jià)分析法；6、集中趨勢(shì)分析；7、離中趨勢(shì)分析

       數(shù)據(jù)分析是指通過適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)其進(jìn)行總結(jié)、理解和消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用

| 企服解答 從大的知識(shí)體系結(jié)構(gòu)來看，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要具備三方面基礎(chǔ)，分別是數(shù)據(jù)庫知識(shí)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)、計(jì)算機(jī)知識(shí)，選擇不同的主攻方向還需要有不同的學(xué)習(xí)側(cè)重點(diǎn)

       互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)短缺，而是數(shù)據(jù)過剩

       數(shù)據(jù)庫恢復(fù)是一種非常先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，因?yàn)槊總€(gè)數(shù)據(jù)庫制造商都屬于自己數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的商業(yè)秘密，所以沒有相關(guān)的技術(shù)數(shù)據(jù)，很少有人掌握和掌握恢復(fù)技術(shù)

       數(shù)據(jù)庫軟件是指以一定的方式存儲(chǔ)在一起，可以與多個(gè)用戶共享，具有盡可能小的冗余，并獨(dú)立于應(yīng)用程序