創(chuàng)建數據庫

    盡管目前數據分析崗位(算法類)的競爭相對激烈，而且許多數據分析崗位的附加值也有所降低，但從技術的大趨勢和行業(yè)的發(fā)展趨勢來看，未來數據分析的前景還是比較廣闊的，相信在工業(yè)互聯(lián)網時代

   你知道 數據分析面試 需要準備什么嗎？其實，數據分析買時覆蓋數據分析業(yè)務的各個方面，包括產品，渠道，用戶，運營，盈利等幾個重要維度，并配以實例說明

   大概“BI”這個詞在數據分析軟件行業(yè)早就耳熟能詳了，但業(yè)界外還是有不少人不理解，甚至有人對BI有一定的誤解，比如有些人認為目前的BI分析軟件只停留在工具化水平

   大數據分析是一種觀察業(yè)務的各個方面，并尋找最好的方法使之順利進行的方法

   近幾年通過大數據分析根據用戶經常瀏覽的內容，推算用戶的喜好，再根據用戶的喜好，向這個用戶推送相關內容，從而實現用戶留存越來越普遍了當然，數據分析在給我們帶來方便的同時，也帶來了一些風險

在未來的工作中，數據分析思維是最重要的競爭力之一，而作為與數據處理關系最密切的職業(yè)——數據分析師，在大數據時代，也將迎來黃金就業(yè)期嗎？在互聯(lián)網的下半場，企業(yè)數字化轉型已是必然

   在大數據時代，數據背后的價值已經被人們所認識，而針對數據價值的挖掘和應用，需要大數據分析人員去完成

SaaS BI（軟件即服務的商業(yè)智能）是否符合數據治理標準是一個相對復雜的問題

在SaaS BI（Software-as-a-Service Business Intelligence）中，數據的所有權通常歸屬于數據的擁有者，即數據所屬的組織或個人

SaaS BI（Software as a Service Business Intelligence）是一種基于云計算的商業(yè)智能解決方案，它可以幫助企業(yè)實時分析和可視化數據，從而支持決策制定和業(yè)務優(yōu)化

是的，SaaS BI（軟件即服務商業(yè)智能）通常提供數據預測功能

這是楊夢Bruce公眾號的第31篇原創(chuàng)文章▼  2023年，因為持續(xù)的央企司庫建

從數據“資產質量”抓起

華匯數據為金融行業(yè)客戶提供的IT綜合運維數字化能力的解決方案。一方面打造生產保障能力，助力客戶實現從“被動運維”向“主動運營”的跨越式發(fā)展，提高IT運維效率及可視化能力。

2021年12月13日，36氪“WISE2021中國數字化創(chuàng)新高峰論壇”在上

主數據管理是企業(yè)信息化建設中非常重要的一個環(huán)節(jié)，是企業(yè)數據治理的基礎?

隨著互聯(lián)網時代的到來，數據量呈現爆炸式增長，如何對這些海量的數據進行分析和處理成為了各行業(yè)所需解決的重要難題

今天我們將著手拆解【私域數據】，與您探討在私域建設中，企業(yè)該如何理解私域數據，該關注哪些關鍵數據指標。

       面對5G，2020年7月3日，騰訊清遠 云計算 數據中心正式啟動，數據中心集群計劃容納100多萬臺服務器

       數據分析是一個分析收集到的大量數據，提取有用的信息，并對數據進行詳細的研究和總結的過程

數據收集的常用方法有：1、查找券商行業(yè)研究報告；2、查看招股說明書或公司財報；3、觀察法；4、焦點小組；5、問卷法

By：接地氣的陳老師

產品數據分析的方法有：趨勢分析，對比分析，象限分析 ，交叉分析

常見數據收集方法：直接觀察法、采訪法（又分為面訪式、電話式、自填式）、通訊法、網絡調查法、衛(wèi)星遙感法

數據分析的基本方法有：1、數據趨勢分析法；2、對比分析法；3、數據細分分析法；4、 回歸分析法；5、象限分析法；6、交叉分析法；7、綜合分析法

       數據可視化主要是指通過表達、建模、三維、表面、屬性和動畫顯示，允許使用圖形、圖像處理、計算機視覺和用戶界面對數據進行可視化解釋

       數據分析這一話題自進入人們的視野以來，就成了茶余飯后的談資，但在一千個人眼里，卻有一千個哈姆雷特，這就意味著大家對資料分析有不同的理解

       數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化和統(tǒng)計圖形密切相關

       商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現有的數據轉化為知識，幫助企業(yè)做出明智的商業(yè)決策的工具