近日，全球第一大茶葉品牌立頓簽約觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)，以高性能、高可用、高可靠、高安全保障的企業(yè)級BI平臺，提升品牌數(shù)據(jù)驅(qū)動力，推動品牌智能分析與決策優(yōu)化升級。

如今，高校的信息化已經(jīng)逐漸走向了成熟，如何進一步實現(xiàn)數(shù)字化、智能化？此階段的工作重點和挑戰(zhàn)是什么？如何真正實現(xiàn)高校的數(shù)字化、智能化運營，以實現(xiàn)降本增效，科學(xué)管理？這些問題急需找到答案。

天心AM Cloud BI數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)，天心天思助力企業(yè)信息化，智慧化

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)濟受到嚴(yán)重沖擊，然而，“數(shù)據(jù)分析”

數(shù)據(jù)來源：傳統(tǒng)報告通常依賴于手動收集和整理數(shù)據(jù)，而BI系統(tǒng)則可以從多個數(shù)據(jù)源中自動提取數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)庫、Excel表格、云服務(wù)等

       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

這里說的兩個概念：“信息”和“量化”，數(shù)據(jù)是信息的承載，或數(shù)據(jù)即是有了數(shù)據(jù)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

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

       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

近日，甲子智庫發(fā)布報告——《數(shù)據(jù)智能時代的敏捷BI：享受數(shù)據(jù)的無限價值》，永洪科技作為國內(nèi)敏捷BI代表廠商入選報告。

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)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