一提到 數(shù)據(jù)分析和可視化工具 ，許多人首先想到的就是Excel

天心天思ERP系統(tǒng)建設(shè)需求解答-基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理、工藝基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理部分功能模塊

“數(shù)據(jù)分析平民化”一直是數(shù)據(jù)分析行業(yè)的共同愿景，可以說最近10年 BI 行業(yè)的小伙伴們都在為這個愿景努力，現(xiàn)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(tǒng)的分析流程是怎么樣的。

       大數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該學(xué)會打破信息島，利用各種數(shù)據(jù)源，在海量數(shù)據(jù)中尋找數(shù)據(jù)規(guī)則，并在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)

       數(shù)據(jù)分析是指用適當(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，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

       游戲行業(yè)可以說是近年來發(fā)展非常迅速的行業(yè)，傳統(tǒng)的電競市場也在被一些新興的IT技術(shù)所推動

       數(shù)據(jù)分析是指通過適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計和分析方法對收集的大量數(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

       這是一個用數(shù)據(jù)說話，依靠數(shù)據(jù)競爭的時代

    當(dāng)我們做數(shù)據(jù)分析工作時，總是能聽到大數(shù)據(jù)這一術(shù)語，當(dāng)然在數(shù)據(jù)分析中也有大數(shù)據(jù)分析，那么大家知不知道大數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何？相信很多人比較關(guān)注這個問題

       大數(shù)據(jù)是目前互聯(lián)網(wǎng)市場上一個非常流行的詞，其商業(yè)價值的運用也已成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)關(guān)注的焦點

   如今有很多人玩抖音好幾個月了，都不知道自己的領(lǐng)域內(nèi)的潛在客戶的需求和喜好，天天盼望著熱搜來漲粉，也不知道為什么熱搜來不來，為什么熱搜來不來

滿足需求分析、場景分析、用戶分析、業(yè)務(wù)分析四點要求的bi數(shù)據(jù)系統(tǒng)比較好用

在當(dāng)今數(shù)字化的時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)決策和戰(zhàn)略規(guī)劃的重要組成部分

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)分析平臺逐漸成為企業(yè)決策和業(yè)務(wù)發(fā)展的重要工具

SaaS BI數(shù)據(jù)可視化對于數(shù)據(jù)分析和決策的影響是非常重要的

隨著各行各業(yè)數(shù)字化的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析和管理變得越來越重要

剛開始做私域，該如何選取合適的數(shù)據(jù)分析指標(biāo)，又該如何分析呢？今天這篇文章分享給您。

       各時期輿情發(fā)展趨勢變化不一，其前后數(shù)據(jù)變化也不盡相同，加之輿情數(shù)據(jù)更新頻率較快

       2017年，大數(shù)據(jù)從概念走向落地；2018年，中低端IT工程師緊跟浪潮，加速向 大數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)型，企業(yè)對大數(shù)據(jù)人才的爭奪直接進入白熱化階段

數(shù)據(jù)分析一般指對數(shù)據(jù)進行研究的方法和過程

       隨著《關(guān)于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》《新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略》等政策文件的出臺，我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)開放共享和深度應(yīng)用不斷深入

    一般比較成熟的公司里，數(shù)據(jù)分析工具不只是滿足業(yè)務(wù)分析和報表制作，像我現(xiàn)在給我們公司選型BI工具，是做全平臺全方位的數(shù)據(jù)處理，外源數(shù)據(jù)更新、實時抽取、性能優(yōu)化等等都是非常關(guān)注的點

     毫無疑問，數(shù)據(jù)分析員需要學(xué)習(xí)很多的知識，但數(shù)據(jù)分析員需要學(xué)習(xí)的課程并不多，一般而言，數(shù)據(jù)分析員需要學(xué)習(xí)的知識也很多

    從“數(shù)據(jù)運營”的角度上來可以說拆散成兩塊，一個是數(shù)據(jù)，一個是運營

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，大數(shù)據(jù)分析平臺的需求也越來越迫切

BI中常用的數(shù)據(jù)分析方法包括但不限于以下幾種： 1. 數(shù)據(jù)可視化：通過圖表、儀表盤等方式將數(shù)據(jù)以直觀的形式呈現(xiàn)，幫助用戶快速理解和分析數(shù)據(jù)

       針對SaaS產(chǎn)品項目類型的協(xié)作，應(yīng)該把握五個要素，分別是：溝通、記錄、提醒、形式、版本

常見的bi分析軟件有Tableau、Qlik、億信ABI、Smartbi、 FineBI等等

shell腳本基本命令包括echo 命令；管道( | )；printf 命令；ls；大于符號(>)；test 命令