云計(jì)算平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)

   大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)很多，但目前大多數(shù)海量數(shù)據(jù)相關(guān)培訓(xùn)主要是針對(duì)海量數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)相關(guān)課程

    大數(shù)據(jù)在就業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，無(wú)論是科技、食品、零售等行業(yè)，都需要大數(shù)據(jù)人才來(lái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理，以提供更好的用戶體驗(yàn)，并優(yōu)化庫(kù)存、降低成本、預(yù)測(cè)需求

    盡管目前數(shù)據(jù)分析崗位(算法類)的競(jìng)爭(zhēng)相對(duì)激烈，而且許多數(shù)據(jù)分析崗位的附加值也有所降低，但從技術(shù)的大趨勢(shì)和行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，未來(lái)數(shù)據(jù)分析的前景還是比較廣闊的，相信在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代

   你知道 數(shù)據(jù)分析面試 需要準(zhǔn)備什么嗎？其實(shí)，數(shù)據(jù)分析買(mǎi)時(shí)覆蓋數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)的各個(gè)方面，包括產(chǎn)品，渠道，用戶，運(yùn)營(yíng)，盈利等幾個(gè)重要維度，并配以實(shí)例說(shuō)明

   大概“BI”這個(gè)詞在數(shù)據(jù)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(duì)BI有一定的誤解，比如有些人認(rèn)為目前的BI分析軟件只停留在工具化水平

   大數(shù)據(jù)分析是一種觀察業(yè)務(wù)的各個(gè)方面，并尋找最好的方法使之順利進(jìn)行的方法

   近幾年通過(guò)大數(shù)據(jù)分析根據(jù)用戶經(jīng)常瀏覽的內(nèi)容，推算用戶的喜好，再根據(jù)用戶的喜好，向這個(gè)用戶推送相關(guān)內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)用戶留存越來(lái)越普遍了當(dāng)然，數(shù)據(jù)分析在給我們帶來(lái)方便的同時(shí)，也帶來(lái)了一些風(fēng)險(xiǎn)

在未來(lái)的工作中，數(shù)據(jù)分析思維是最重要的競(jìng)爭(zhēng)力之一，而作為與數(shù)據(jù)處理關(guān)系最密切的職業(yè)——數(shù)據(jù)分析師，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，也將迎來(lái)黃金就業(yè)期嗎？在互聯(lián)網(wǎng)的下半場(chǎng)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已是必然

   在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)背后的價(jià)值已經(jīng)被人們所認(rèn)識(shí)，而針對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘和應(yīng)用，需要大數(shù)據(jù)分析人員去完成

SaaS BI（軟件即服務(wù)的商業(yè)智能）是否符合數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)是一個(gè)相對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題

在SaaS BI（Software-as-a-Service Business Intelligence）中，數(shù)據(jù)的所有權(quán)通常歸屬于數(shù)據(jù)的擁有者，即數(shù)據(jù)所屬的組織或個(gè)人

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，它可以幫助企業(yè)實(shí)時(shí)分析和可視化數(shù)據(jù)，從而支持決策制定和業(yè)務(wù)優(yōu)化

是的，SaaS BI（軟件即服務(wù)商業(yè)智能）通常提供數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)功能

計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)未來(lái)就業(yè)前景如何？一文了解開(kāi)發(fā)者畫(huà)像，幫同學(xué)們做出明智的決策，并更好地規(guī)劃未來(lái)的職業(yè)道

    行業(yè)名稱云服務(wù)器實(shí)際上被稱為計(jì)算單元

從數(shù)據(jù)“資產(chǎn)質(zhì)量”抓起

華匯數(shù)據(jù)為金融行業(yè)客戶提供的IT綜合運(yùn)維數(shù)字化能力的解決方案。一方面打造生產(chǎn)保障能力，助力客戶實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)運(yùn)維”向“主動(dòng)運(yùn)營(yíng)”的跨越式發(fā)展，提高IT運(yùn)維效率及可視化能力。

倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)是指以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)，通過(guò)信息化手段實(shí)現(xiàn)對(duì)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)物流、庫(kù)存、出入庫(kù)等各項(xiàng)流程進(jìn)行自動(dòng)化管理的系統(tǒng)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量不斷增長(zhǎng)，用戶行為也變得越來(lái)越復(fù)雜

主數(shù)據(jù)管理是企業(yè)信息化建設(shè)中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，是企業(yè)數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)?

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，如何對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)據(jù)】，與您探討在私域建設(shè)中，企業(yè)該如何理解私域數(shù)據(jù)，該關(guān)注哪些關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)。

指南針上線

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

數(shù)據(jù)收集的常用方法有：1、查找券商行業(yè)研究報(bào)告；2、查看招股說(shuō)明書(shū)或公司財(cái)報(bào)；3、觀察法；4、焦點(diǎn)小組；5、問(wèn)卷法

By：接地氣的陳老師

產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的方法有：趨勢(shì)分析，對(duì)比分析，象限分析 ，交叉分析

常見(jiàn)數(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)調(diào)查法、衛(wèi)星遙感法

數(shù)據(jù)分析的基本方法有：1、數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析法；2、對(duì)比分析法；3、數(shù)據(jù)細(xì)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