bi商業(yè)數(shù)據(jù)分析公司有：Tableau、Hadoop、Smartbi、Apache Drill、RapidMiner等等，具體介紹如下

       近年來， 數(shù)據(jù)分析 一直是一個高頻詞，許多人開始轉(zhuǎn)向這個領(lǐng)域，許多人開始摩拳擦掌，想要選擇合適的時間進入數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域

銷售數(shù)據(jù)分析的作用：對用戶個體特征與行為的分析；大數(shù)據(jù)分析可以有效地改善商品用戶體驗；數(shù)據(jù)分析可以維系客戶關(guān)系；數(shù)據(jù)分析是保證廣告與營銷信息的精準推送；數(shù)據(jù)分析可以監(jiān)測品牌危機以及提供化解危機的支持；數(shù)據(jù)分析才能實現(xiàn)對競爭對手的有效監(jiān)測等

       數(shù)據(jù)分析是指通過適當?shù)慕y(tǒng)計和分析方法對收集到的大量數(shù)據(jù)進行分析，對其進行總結(jié)、理解和消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用

       數(shù)據(jù)分析是指通過適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集到的大量數(shù)據(jù)進行分析，對其進行總結(jié)、理解和消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用

       數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用

       數(shù)據(jù)分析師不僅僅是一個技術(shù)人員

       在日常工作中，數(shù)據(jù)分析師不會有一些無關(guān)緊要的提數(shù)要求，如果產(chǎn)品和操作人員較多，這些需求會讓分析師更加頭痛，一位分析師可能會對接10+的業(yè)務(wù)和產(chǎn)品，每個人每天都有一條需求

       正如俗話所說，“工欲善其事，先利其器”

     數(shù)據(jù)分析工具這么多，應(yīng)該用哪個來做分析？這是很多人在做數(shù)據(jù)分析的時候，經(jīng)常會碰到一個問題

   數(shù)據(jù)源：tableau視頻課自帶的數(shù)據(jù)源，該數(shù)據(jù)源為練習(xí)數(shù)據(jù)，不具有實際意義，所以下文的分析只是對數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的結(jié)果進行描述

   2020伊始，病毒肆虐，人心惶惶

隨著信息化的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)安全已經(jīng)成為企業(yè)、機構(gòu)和個人不可忽視的問題

數(shù)據(jù)生命周期管理 (DLM) 是管理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從創(chuàng)建到刪除的過程

       在BI軟件的背景下，數(shù)據(jù)可視化是一種快速有效的方法，可以將信息從機器傳輸?shù)饺祟?dptag>大腦

       關(guān)系數(shù)據(jù)庫是基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫模型的數(shù)據(jù)庫，借助收集代數(shù)的概念和方法來處理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)

      數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 中的數(shù)據(jù)模型，真實世界的事物和聯(lián)系都是由數(shù)據(jù)模型來描述的，數(shù)據(jù)庫中各種操作功能的實現(xiàn)都是基于不同的數(shù)據(jù)模型，因此，數(shù)據(jù)庫的核心問題就是模型問題

       不知道何時，網(wǎng)絡(luò)上的人們開始習(xí)慣用搜索引擎來尋找自己需要的東西

    bi數(shù)據(jù)系統(tǒng) ，聽起來高大上，其實做起來不會是想象的那么難，甚至可以說這是作為一名數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的必備技能，那么，bi數(shù)據(jù)系統(tǒng)是什么意思？

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

       在軟件規(guī)劃階段，需求分析是軟件生命周期的重要一環(huán)，而不是分析系統(tǒng)在功能上需要“實現(xiàn)什么”，而非考慮如何“實現(xiàn)&rdquo

OLAP（Online Analytical Processing）是一種用于多維數(shù)據(jù)分析的技術(shù)和工具

By：接地氣的陳老師

明白了數(shù)據(jù)過濾的重要性之后，那有什么可以高效進行數(shù)據(jù)過濾的方法嗎？數(shù)據(jù)過濾主要分為行過濾和列過濾，今天就以Tempo 人工智能平臺為例，來大家一起來看一下具體的操作。

今天我們來聊聊如何讓創(chuàng)新落地，通過“自動化”的數(shù)據(jù)分析與決策，讓“人”釋放出來，專注于更有創(chuàng)意的思考以及更有溫度的服務(wù)。

如果一個公司可以采取一套完整的大數(shù)據(jù)解決方案(包括數(shù)據(jù)收集、整合、篩選、分析、共享)。那么，在未來四年中，企業(yè)將從其數(shù)據(jù)資產(chǎn)中發(fā)掘出額外60%的數(shù)據(jù)紅利。這就是為什么企業(yè)需要BI商業(yè)智能的原因。

數(shù)據(jù)分析常用的類型有：1、目標客戶分析；2、目標客戶的預(yù)測（相應(yīng)、分類）模型；3、運營群體活躍度定義；4、用戶路徑分析；5、交叉銷售模型

數(shù)據(jù)分析可以用于互聯(lián)網(wǎng)，電商，金融等行業(yè)

       學(xué)數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機構(gòu)有哪些學(xué)數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機構(gòu)有哪些數(shù)據(jù)分析是指通過適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集到的大量數(shù)據(jù)進行分析，并對其進行總結(jié)、理解和消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能