數據分析是指用適當的統計分析方法對收集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

       服務器與數據庫不同？

       數據庫的分類是什么？該如何選擇？數據庫一般用于儲存結構化資料，其格式清晰

    現如今不少人分不清楚商業智能與數據分析的區別， 商業智能 側重于實現商業價值，而 數據分析 只是系統分析問題的一種方法，也可以說是一種工具

        毫無疑問，大數據市場是一個需要挖掘的金礦

    神策數據是一種面向企業的全端數據基礎平臺

   不知各位對數據分析感興趣的小伙伴，有沒有發現一個有趣的現象：一些基層/中層職場人士，在提升了他們的數據分析技能之后，在未來的薪酬談判過程中，往往會占據優勢地位：例如：數據分析技能

  我們生活在一個數據爆炸的時代，鋪天蓋地而來的信息和數據，讓人常常目迷五色

數據孤島對商業智能（BI）的有效性有著顯著的影響

數據集成在商業智能（BI）中扮演著至關重要的角色

要對業務數據進行透視分析，您可以使用商業智能（BI）系統來幫助您實現這個目標

數據探查（Data Exploration）是指對數據集進行初步分析和發現，以了解數據的基本特征、趨勢、異常值等

要進行實時數據分析和監控，可以使用商業智能（BI）系統

本文將介紹如何利用在線客服系統的數據分析功能，以提高企業的服務質量。

主機、數據庫、路由器、交換機、防火墻等網絡設備，以及其他應用系統，在運行期間會產生各種日志，日志信息普遍存在以下幾方面的問題：

客戶旅程編排（Customer Journey Orchestration，簡稱 CJO）

企業在后cookie時代存活的4個關鍵因素

在商業決策和市場預測中，確保調研數據的代表性和準確性至關重要，商場從不缺教訓。

知識圖譜的數據處理流程主要包括數據獲取與預處理、圖譜構建、知識推理等幾個步驟。

近年來，隨著互聯網技術的不斷發展，數據采集和挖掘已經成為了很多企業和機構必備的技能

主打一個業務指標體系

業績增長困難的背景下，數據如何為商超企業帶來更多確定性，找到一條高質量的增長之路?

“數據分析平民化”一直是數據分析行業的共同愿景，可以說最近10年 BI 行業的小伙伴們都在為這個愿景努力，現在還在推進的過程中。為什么這件事情這么難，我們先看看傳統的分析流程是怎么樣的。

客戶數據管理對企業的重要性有： 1、能夠解決部門協作和溝通的問題；2、能夠幫助企業實時更新市場動態；3、能夠解決共享信息的需求；4、提高后期營銷的成功率

從主機安全到程序安全，再到如今的云上安全，一張張大幕正在被緩緩拉開。

      所謂輿情報告，就是整合相關輿情，以報告的形式發布一個主題，或者一段時間或者一個大事件

       大數據分析師應該學會打破信息島，利用各種數據源，在海量數據中尋找數據規則，并在海量數據中發現異常數據

       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

       游戲行業可以說是近年來發展非常迅速的行業，傳統的電競市場也在被一些新興的IT技術所推動