云計算與數據挖掘

沒有數據這回事

| 企服解答 大數據時代，數據使用的關鍵是數據再利用

       大家家里都會有冰箱，冰箱是做什么用的？冷藏室用來存放食物

      一提起數據分析，必然要提到數據分析模型，在進行數據分析之前，首先建立數據分析模型，根據模型中的內容，對不同的數據指標具體細分，最后得出想要的分析結果或結論

      2020年初，一場突如其來的“新型冠狀病毒引發的肺炎疫情”席卷全球，全球企業經濟受到嚴重沖擊，然而，“數據分析”

       身為 數據庫 管理員，如何選擇備份策略？需要關注兩點：你管理的數據庫中承受數據丟失最多多久？在數據庫備份和恢復策略方面，準備投入多少人力物力？

    商業智能bi 這個術語是1996年由Gartner提出的，Gartner是國際著名的IT咨詢公司，它涉及到利用數據倉庫技術、在線分析處理、數據挖掘和數據顯示技術來進行數據分析來實現商業價值

     近年來，云ERP系統的生長趨勢正在加速， ERP系統 的主流也從本地型轉向云端型

       結構性數據分析的困難程度和非結構化數據分析的難度之間的關系變得越來越緊張

       大數據已經成為當今科技領域的重要組成部分，這歸功于那些企業能夠收集到的實際意見和結果

        清楚數據分析的目的和問題，這是因為，我們做任何事都要有明確的目的，數據分析更重要，明確問題和目標

這里說的兩個概念：“信息”和“量化”，數據是信息的承載，或數據即是有了數據就等于有了信息，有了信息才能做判斷，做了判斷才能下決定

       進入了一個大數據時代，數據的特征發生了的變化，規模大、數據多，使得大數據存儲本身也需要面對很多的問題

      數據分析就是運用適當的統計分析方法，對收集到的大量數據進行分析，從中提取有用的信息，形成結論，對數據進行細致的研究和歸納

       在任何時候， 云開發數據庫 都提供簡單的權限配置，這樣開發者就可以快速地完成業務的開發

       更多的 數據分析 是基于對數據的業務背景的解讀，總結出隱藏在數據背后的問題，找出最有價值的東西，然后再優化

   數據分析所做的圖文分析報告，既直觀、易懂，也有文字摘要說明

    隨著大數據研究熱潮和數據挖掘、機器學習等技術的進步，各種 數據可視化圖表 層出不窮，如何使大數據生動呈現，成為可能，隨之而來的是大量商業化軟件的涌現

       數據庫可直觀地理解為儲存資料的倉庫，除了這些倉庫位于一臺計算機的大容量存儲器上之外，資料必須以特定的格式儲存，因為不但要儲存，而且也要方便查詢

       SPSS、SAS都是統計分析，圍繞著統計知識的一些基本應用，包括描述統計、方差分析、因子分析、主成分分析、基本回歸、分布檢驗等

現代營銷，必須依靠數據來驅動決策。

通常來說，典型的數據分析包括六個步驟，即：明晰思路、收集數據、處理數據、分析數據、顯示數據、寫報告

      近兩年來，大數據是職場中最火熱的名詞，大數據給很多人的感覺是，專業，操作繁瑣，屬于“高大上”的技術

      一些新手小白在做數據分析時，拿到數據不知道怎么分析、從什么維度分析，腦海里沒有清晰的分析思路

    數據庫系統 是辦公自動化的核心

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，它通過從不同數據源中獲取數據并進行分析，幫助企業實現數據驅動決策

SaaS BI（Software as a Service Business Intelligence）是一種基于云計算的商業智能服務，它將數據存儲在云上的服務器中

    目前已經進入大數據、移動和云計算時代，企業數據源越來越多，數據內容越來越龐雜，精準化分析的需求愈發迫切

薪酬計算是許多中小企業主或是HR部門最感到頭痛的一件事，尤其是以中小企業為市場主體的結構，繁瑣的薪資作業，是老板與HR始終擺脫不了的人事作業壓力，除了擔憂政策變化，容易產生潛在風險之外，隨著業務需求產生的人員擴編

       大數據雖然孕育于信息通信技術，但它對社會、經濟、生活產生的影響絕不限于技術層面