數據庫連接參數錯誤

   大數據分析培訓機構很多，但目前大多數海量數據相關培訓主要是針對海量數據開發技術相關課程

    大數據在就業領域的應用非常廣泛，無論是科技、食品、零售等行業，都需要大數據人才來進行大數據處理，以提供更好的用戶體驗，并優化庫存、降低成本、預測需求

    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的發展趨勢來看，未來數據分析的前景還是比較廣闊的，相信在工業互聯網時代

   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早就耳熟能詳了，但業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——數據分析師，在大數據時代，也將迎來黃金就業期嗎？在互聯網的下半場，企業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智能解決方案，它可以幫助企業實時分析和可視化數據，從而支持決策制定和業務優化

是的，SaaS BI（軟件即服務商業智能）通常提供數據預測功能

主數據管理是企業信息化建設中非常重要的一個環節，是企業數據治理的基礎?

隨著互聯網時代的到來，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，企業該如何理解私域數據，該關注哪些關鍵數據指標。

指南針上線

       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、科學可視化和統計圖形密切相關

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

        商業智能 ，英文是Businesintelligence，簡寫為BI

       數據分析是指用適當的統計分析方法對收集到的大量數據進行分析，對其進行總結、理解和消化，以最大限度地發揮數據的功能，發揮數據的作用