現(xiàn)如今不少人分不清楚商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別， 商業(yè)智能 側(cè)重于實現(xiàn)商業(yè)價值，而 數(shù)據(jù)分析 只是系統(tǒng)分析問題的一種方法，也可以說是一種工具

        毫無疑問，大數(shù)據(jù)市場是一個需要挖掘的金礦

   不知各位對數(shù)據(jù)分析感興趣的小伙伴，有沒有發(fā)現(xiàn)一個有趣的現(xiàn)象：一些基層/中層職場人士，在提升了他們的數(shù)據(jù)分析技能之后，在未來的薪酬談判過程中，往往會占據(jù)優(yōu)勢地位：例如：數(shù)據(jù)分析技能

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

要對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行透視分析，您可以使用商業(yè)智能（BI）系統(tǒng)來幫助您實現(xiàn)這個目標

要進行實時數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控，可以使用商業(yè)智能（BI）系統(tǒng)

       數(shù)據(jù)分析是一個分析收集到的大量數(shù)據(jù)，提取有用的信息，并對數(shù)據(jù)進行詳細的研究和總結(jié)的過程

By：接地氣的陳老師

產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的方法有：趨勢分析，對比分析，象限分析 ，交叉分析

數(shù)據(jù)分析的基本方法有：1、數(shù)據(jù)趨勢分析法；2、對比分析法；3、數(shù)據(jù)細分分析法；4、 回歸分析法；5、象限分析法；6、交叉分析法；7、綜合分析法

       商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，幫助企業(yè)做出明智的商業(yè)決策的工具

        商業(yè)智能 ，英文是Businesintelligence，簡寫為BI

       數(shù)據(jù)分析是指用適當?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

       市場調(diào)研是一種將消費者、公共部門和市場聯(lián)系起來的具體活動

       數(shù)據(jù)分析是指利用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集到的大量數(shù)據(jù)進行分析，進行匯總、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

       在這個時代，我們可以用數(shù)據(jù)說話，也可以進行數(shù)據(jù)競爭

       SEO當然是離不開網(wǎng)站的，實現(xiàn)SEO的目標需要經(jīng)歷網(wǎng)站內(nèi)部系統(tǒng)改造和站外的SEO處理兩個過程，網(wǎng)站建立完成后才考慮進行SEO，這種方式不僅要做很多重復(fù)的工作

;    shopee抓住年輕用戶的喜好，推出了shopeegames、shopeelive、shopeestory等一系列功能，該功能使顧客在購物的同時還可以與朋友進行互動聊天，分享生活

     在互聯(lián)網(wǎng)大工廠里，數(shù)據(jù)分析是一個很常見的職位，幾乎所有想要擴大數(shù)據(jù)價值的公司都會開始建立并建立一個崗位

      「工欲善其事，必先利其器」，一個稱手的工具可以使我們事半功倍

       許多人在寫 數(shù)據(jù)分析 報告時，往往更注重如何把報表做得更美觀一些，比如：制作漂亮的視覺圖表，制作炫酷的PPT等等

      隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，企業(yè)對數(shù)據(jù)分析師崗位的需求也在增加

數(shù)據(jù)分析 新用戶和流失用戶

       對于運營人來說，要根據(jù)用戶行為來制定不同的運營戰(zhàn)略

    網(wǎng)絡(luò)時代的 數(shù)據(jù)分析 人員所面臨的不是數(shù)據(jù)短缺，而是數(shù)據(jù)過剩，而非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析人員

       產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析并不要求像專業(yè)的 數(shù)據(jù)分析師 一樣進行數(shù)據(jù)分析，因為產(chǎn)品經(jīng)理本身擅長的是解決問題的能力，而分析師所擅長的是發(fā)現(xiàn)問題的能力，具備一定的數(shù)據(jù)分析能力能更好的幫助產(chǎn)品經(jīng)理及時發(fā)現(xiàn)問題

   當剛涉足 數(shù)據(jù)挖掘分析 領(lǐng)域的分析師被問及，數(shù)據(jù)分析人員最重要的能力是什么時，他們給出了五花八門的答案

要對數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理，以提高商業(yè)智能（BI）結(jié)果的準確性，可以按照以下步驟進行： 1. 數(shù)據(jù)收集：首先需要收集原始數(shù)據(jù)，可以來自不同的數(shù)據(jù)源，如數(shù)據(jù)庫、日志文件、API等

近日，愛分析正式發(fā)布《2022愛分析·數(shù)據(jù)智能廠商全景報告》（以下簡稱《報告》）。

智能 ETL 無縫融合多數(shù)據(jù)源接入，基于強大的數(shù)據(jù)處理算子和節(jié)點，通過拖拽式操作，編輯可視化 DAG 數(shù)據(jù)流，任意節(jié)點均可輸出，并能實時預(yù)覽、實時保存，