盡管目前數據分析崗位(算法類)的競爭相對激烈，而且許多數據分析崗位的附加值也有所降低，但從技術的大趨勢和行業的發展趨勢來看，未來數據分析的前景還是比較廣闊的，相信在工業互聯網時代

   你知道 數據分析面試 需要準備什么嗎？其實，數據分析買時覆蓋數據分析業務的各個方面，包括產品，渠道，用戶，運營，盈利等幾個重要維度，并配以實例說明

   大概“BI”這個詞在數據分析軟件行業早就耳熟能詳了，但業界外還是有不少人不理解，甚至有人對BI有一定的誤解，比如有些人認為目前的BI分析軟件只停留在工具化水平

   大數據分析是一種觀察業務的各個方面，并尋找最好的方法使之順利進行的方法

   近幾年通過大數據分析根據用戶經常瀏覽的內容，推算用戶的喜好，再根據用戶的喜好，向這個用戶推送相關內容，從而實現用戶留存越來越普遍了當然，數據分析在給我們帶來方便的同時，也帶來了一些風險

在未來的工作中，數據分析思維是最重要的競爭力之一，而作為與數據處理關系最密切的職業——數據分析師，在大數據時代，也將迎來黃金就業期嗎？在互聯網的下半場，企業數字化轉型已是必然

   在大數據時代，數據背后的價值已經被人們所認識，而針對數據價值的挖掘和應用，需要大數據分析人員去完成

作為企業信息化建設的核心工具之一，數據庫管理系統軟件在各個領域都得到了廣泛的應用

SaaS BI（軟件即服務的商業智能）是否符合數據治理標準是一個相對復雜的問題

在SaaS BI（Software-as-a-Service Business Intelligence）中，數據的所有權通常歸屬于數據的擁有者，即數據所屬的組織或個人

SaaS BI（Software as a Service Business Intelligence）是一種基于云計算的商業智能解決方案，它可以幫助企業實時分析和可視化數據，從而支持決策制定和業務優化

是的，SaaS BI（軟件即服務商業智能）通常提供數據預測功能

動脈網出品

10月15日，隆道公司西北大區營銷總經理呂琪出席“2023企業供應鏈數字化轉型交流沙龍——西安站”，向參會人員分享了隆道采購和供應鏈數字化解決方案及項目實施案例等，為企業構建數字供應鏈提供參考。

從數據“資產質量”抓起

華匯數據為金融行業客戶提供的IT綜合運維數字化能力的解決方案。一方面打造生產保障能力，助力客戶實現從“被動運維”向“主動運營”的跨越式發展，提高IT運維效率及可視化能力。

本文將從用戶數據采集、典型深度學習模型特征處理方式以及項目實踐介紹及效果指標三個方面，深入探討深度學習模型如何助力智能推薦，進而提升數字營銷效果。

數字員工之所以能夠快速獲得企業的認可，一方面離不開企業對于高效營銷解決方案的切實需求，另一方面則是數字員工的自動化解決方案，能夠有效幫助企業解決重復低效工作和降低人力成本，平均應用ROI可達1：6。

已經超過700萬個的小程序，儼然已經積蓄了不小的力量。

數據庫系統是指由數據庫、數據庫管理系統（DBMS）和應用程序組成的三個部分

主數據管理是企業信息化建設中非常重要的一個環節，是企業數據治理的基礎?

隨著互聯網時代的到來，數據量呈現爆炸式增長，如何對這些海量的數據進行分析和處理成為了各行業所需解決的重要難題

本文試著簡要綜述幾類不同的圖數據庫的分布式與切圖的設計，希望可以幫助大家了解不同項目、產品的設計差異。如果有理解不對的地方，歡迎交流討論。

今天我們將著手拆解【私域數據】，與您探討在私域建設中，企業該如何理解私域數據，該關注哪些關鍵數據指標。

       面對5G，2020年7月3日，騰訊清遠 云計算 數據中心正式啟動，數據中心集群計劃容納100多萬臺服務器

       數據分析是一個分析收集到的大量數據，提取有用的信息，并對數據進行詳細的研究和總結的過程

數據收集的常用方法有：1、查找券商行業研究報告；2、查看招股說明書或公司財報；3、觀察法；4、焦點小組；5、問卷法

By：接地氣的陳老師