市場營銷專業(yè)人士、數(shù)據(jù)分析師，還是電商從業(yè)者，無論是哪個領(lǐng)域的企業(yè)或機(jī)構(gòu)，都可能會因為需要大量的數(shù)據(jù)支持而感到困擾。亮數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，為這些需求提供了有力的解決方案。

市場營銷專業(yè)人士、數(shù)據(jù)分析師，還是電商從業(yè)者，無論是哪個領(lǐng)域的企業(yè)或機(jī)構(gòu)，都可能會因為需要大量的數(shù)據(jù)支持而感到困擾。亮數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，為這些需求提供了有力的解決方案。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)今數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中最為常見的兩個術(shù)語

沒有數(shù)據(jù)這回事

| 企服解答 大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)使用的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)再利用

       數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)技術(shù)主要研究計算機(jī)科學(xué)和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的知識和技能，從大數(shù)據(jù)應(yīng)用（即數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析和挖掘）三個主要層面分析和解決實際問題

      一提起數(shù)據(jù)分析，必然要提到數(shù)據(jù)分析模型，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，首先建立數(shù)據(jù)分析模型，根據(jù)模型中的內(nèi)容，對不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)具體細(xì)分，最后得出想要的分析結(jié)果或結(jié)論

      2020年初，一場突如其來的“新型冠狀病毒引發(fā)的肺炎疫情”席卷全球，全球企業(yè)經(jīng)濟(jì)受到嚴(yán)重沖擊，然而，“數(shù)據(jù)分析”

       身為 數(shù)據(jù)庫 管理員，如何選擇備份策略？需要關(guān)注兩點：你管理的數(shù)據(jù)庫中承受數(shù)據(jù)丟失最多多久？在數(shù)據(jù)庫備份和恢復(fù)策略方面，準(zhǔn)備投入多少人力物力？

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)與華夏銀行杭州分行合作打造的「華夏銀行杭州分行智能數(shù)據(jù)分析平臺」經(jīng)過多輪角逐，憑借在實踐領(lǐng)先性、案例創(chuàng)新性、應(yīng)用成熟度、價值創(chuàng)造等多個維度的卓越表現(xiàn)，實力獲評“2023愛分析·金融數(shù)字化最佳實踐案例

數(shù)字化轉(zhuǎn)型：產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理(PDM)與產(chǎn)品全生命周期管理(PLM)介紹

       結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)分析的困難程度和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的難度之間的關(guān)系變得越來越緊張

       大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域的重要組成部分，這歸功于那些企業(yè)能夠收集到的實際意見和結(jié)果

        清楚數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析更重要，明確問題和目標(biāo)

       短短幾年，大數(shù)據(jù)已滲透到社會方方面面

       進(jìn)入了一個大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的特征發(fā)生了的變化，規(guī)模大、數(shù)據(jù)多，使得大數(shù)據(jù)存儲本身也需要面對很多的問題

      數(shù)據(jù)分析就是運(yùn)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法，對收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中提取有用的信息，形成結(jié)論，對數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的研究和歸納

       在任何時候， 云開發(fā)數(shù)據(jù)庫 都提供簡單的權(quán)限配置，這樣開發(fā)者就可以快速地完成業(yè)務(wù)的開發(fā)

       更多的 數(shù)據(jù)分析 是基于對數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)背景的解讀，總結(jié)出隱藏在數(shù)據(jù)背后的問題，找出最有價值的東西，然后再優(yōu)化

   數(shù)據(jù)分析所做的圖文分析報告，既直觀、易懂，也有文字摘要說明

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將操作字段按照給定的方法完成由原始數(shù)據(jù)到新數(shù)據(jù)的映射，以此消除多字段組合分析情況下存在的數(shù)量級和量綱的不同造成的不利影響，算法支持最大最小歸一化、最大值歸一化及Z標(biāo)準(zhǔn)化等方法。

      大數(shù)據(jù)是一個以數(shù)據(jù)為核心的行業(yè)

         大數(shù)據(jù)分析技術(shù)改善了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特殊群挖掘、圖挖掘等新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破了基于對象的數(shù)據(jù)連接，相似聯(lián)接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)

       數(shù)據(jù)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(jī)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

       數(shù)據(jù)分析就是分析數(shù)據(jù)

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

現(xiàn)代營銷，必須依靠數(shù)據(jù)來驅(qū)動決策。

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

      近兩年來，大數(shù)據(jù)是職場中最火熱的名詞，大數(shù)據(jù)給很多人的感覺是，專業(yè)，操作繁瑣，屬于“高大上”的技術(shù)

      一些新手小白在做數(shù)據(jù)分析時，拿到數(shù)據(jù)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