智能 ETL（SmartETL）是觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)提供的拖拽式、配置化的業(yè)務(wù)自助式數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具。

近日，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)正式入駐西部數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，通過(guò)打造更安全可靠、流程可信的圖數(shù)據(jù)使用及交易環(huán)境，充分促進(jìn)企業(yè)資源交流，激發(fā)數(shù)據(jù)要素活性。

市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)人士、數(shù)據(jù)分析師，還是電商從業(yè)者，無(wú)論是哪個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)或機(jī)構(gòu)，都可能會(huì)因?yàn)樾枰罅康?dptag>數(shù)據(jù)支持而感到困擾。亮數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，為這些需求提供了有力的解決方案。

市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)人士、數(shù)據(jù)分析師，還是電商從業(yè)者，無(wú)論是哪個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)或機(jī)構(gòu)，都可能會(huì)因?yàn)樾枰罅康?dptag>數(shù)據(jù)支持而感到困擾。亮數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，為這些需求提供了有力的解決方案。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)今數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中最為常見(jiàn)的兩個(gè)術(shù)語(yǔ)

沒(méi)有數(shù)據(jù)這回事

| 企服解答 大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)使用的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)再利用

       數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)技術(shù)主要研究計(jì)算機(jī)科學(xué)和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的知識(shí)和技能，從大數(shù)據(jù)應(yīng)用（即數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析和挖掘）三個(gè)主要層面分析和解決實(shí)際問(wèn)題

       大家家里都會(huì)有冰箱，冰箱是做什么用的？冷藏室用來(lái)存放食物

      一提起數(shù)據(jù)分析，必然要提到數(shù)據(jù)分析模型，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，首先建立數(shù)據(jù)分析模型，根據(jù)模型中的內(nèi)容，對(duì)不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)具體細(xì)分，最后得出想要的分析結(jié)果或結(jié)論

      2020年初，一場(chǎng)突如其來(lái)的“新型冠狀病毒引發(fā)的肺炎疫情”席卷全球，全球企業(yè)經(jīng)濟(jì)受到嚴(yán)重沖擊，然而，“數(shù)據(jù)分析”

       身為 數(shù)據(jù)庫(kù) 管理員，如何選擇備份策略？需要關(guān)注兩點(diǎn)：你管理的數(shù)據(jù)庫(kù)中承受數(shù)據(jù)丟失最多多久？在數(shù)據(jù)庫(kù)備份和恢復(fù)策略方面，準(zhǔn)備投入多少人力物力？

       結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)分析的困難程度和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的難度之間的關(guān)系變得越來(lái)越緊張

       大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域的重要組成部分，這歸功于那些企業(yè)能夠收集到的實(shí)際意見(jiàn)和結(jié)果

        清楚數(shù)據(jù)分析的目的和問(wèn)題，這是因?yàn)?，我們做任何事都要有明確的目的，數(shù)據(jù)分析更重要，明確問(wèn)題和目標(biāo)

       短短幾年，大數(shù)據(jù)已滲透到社會(huì)方方面面

這里說(shuō)的兩個(gè)概念：“信息”和“量化”，數(shù)據(jù)是信息的承載，或數(shù)據(jù)即是有了數(shù)據(jù)就等于有了信息，有了信息才能做判斷，做了判斷才能下決定

       進(jìn)入了一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的特征發(fā)生了的變化，規(guī)模大、數(shù)據(jù)多，使得大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)本身也需要面對(duì)很多的問(wèn)題

      數(shù)據(jù)分析就是運(yùn)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中提取有用的信息，形成結(jié)論，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的研究和歸納

       在任何時(shí)候， 云開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù) 都提供簡(jiǎn)單的權(quán)限配置，這樣開(kāi)發(fā)者就可以快速地完成業(yè)務(wù)的開(kāi)發(fā)

       更多的 數(shù)據(jù)分析 是基于對(duì)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)背景的解讀，總結(jié)出隱藏在數(shù)據(jù)背后的問(wèn)題，找出最有價(jià)值的東西，然后再優(yōu)化

   數(shù)據(jù)分析所做的圖文分析報(bào)告，既直觀、易懂，也有文字摘要說(shuō)明

不看數(shù)據(jù)，你真玩不好抖音！

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將操作字段按照給定的方法完成由原始數(shù)據(jù)到新數(shù)據(jù)的映射，以此消除多字段組合分析情況下存在的數(shù)量級(jí)和量綱的不同造成的不利影響，算法支持最大最小歸一化、最大值歸一化及Z標(biāo)準(zhǔn)化等方法。

      大數(shù)據(jù)是一個(gè)以數(shù)據(jù)為核心的行業(yè)

         大數(shù)據(jù)分析技術(shù)改善了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特殊群挖掘、圖挖掘等新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破了基于對(duì)象的數(shù)據(jù)連接，相似聯(lián)接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)

       數(shù)據(jù)庫(kù)可直觀地理解為儲(chǔ)存資料的倉(cāng)庫(kù)，除了這些倉(cāng)庫(kù)位于一臺(tái)計(jì)算機(jī)的大容量存儲(chǔ)器上之外，資料必須以特定的格式儲(chǔ)存，因?yàn)椴坏獌?chǔ)存，而且也要方便查詢

       數(shù)據(jù)分析就是分析數(shù)據(jù)

       SPSS、SAS都是統(tǒng)計(jì)分析，圍繞著統(tǒng)計(jì)知識(shí)的一些基本應(yīng)用，包括描述統(tǒng)計(jì)、方差分析、因子分析、主成分分析、基本回歸、分布檢驗(yàn)等

現(xiàn)代營(yíng)銷，必須依靠數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)決策。