對(duì)于那些剛剛涉足 數(shù)據(jù)挖掘分析 領(lǐng)域的人提出的問題，數(shù)據(jù)挖掘分析家們給出的答案多種多樣

     伴隨著云計(jì)算時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)(Bigdata)也越來(lái)越受到人們的關(guān)注

     大家都知道，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)分析也逐漸出現(xiàn)、擴(kuò)展，大數(shù)據(jù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，每個(gè)使用移動(dòng)終端的人都在不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù)，作為互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供的產(chǎn)品，數(shù)據(jù)也在不斷地積累

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

      現(xiàn)在，數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)非常熱門的職業(yè)，與其他職位相比，他們的薪水普遍偏高

     商業(yè)智能BI工具 的好處，簡(jiǎn)單的說，就是可以幫助企業(yè)管理者直觀清晰的看到自己想要關(guān)注的數(shù)據(jù)，幫助他輕松的掌握企業(yè)運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)和情況

數(shù)據(jù)分析 師必須名列前茅！

   時(shí)至今日，疫情的陰霾仍然沒有消失，防疫工作不容放松，而利用大數(shù)據(jù)監(jiān)控每個(gè)人的行為軌跡，是一項(xiàng)十分必要的疫情防控措施

當(dāng)前非常火爆的大數(shù)據(jù)行業(yè)由于其數(shù)據(jù)量巨大的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的工具已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)，因此需要我們開發(fā)和使用更加先進(jìn)的現(xiàn)代工具來(lái)提高工作效率

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種用于存儲(chǔ)、管理和分析企業(yè)數(shù)據(jù)的集中式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)

是的，SaaS BI（Software as a Service Business Intelligence）通常會(huì)有數(shù)據(jù)定期備份的功能

   隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的高速發(fā)展，其對(duì)工作崗位的需求開始迅速擴(kuò)大，為每個(gè)人提供了大量的職業(yè)發(fā)展通道

元宇宙的風(fēng)口已然來(lái)到，沒有一家公司想錯(cuò)過

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字化管理已經(jīng)成為了企業(yè)管理的重要趨勢(shì)

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

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)成為了企業(yè)和組織管理的重要資源

      無(wú)論是產(chǎn)品還是運(yùn)營(yíng)，在工作中都不可避免地會(huì)遇到與數(shù)據(jù)相關(guān)的場(chǎng)景

做銷售可以通過分析基本的業(yè)績(jī)、具體商品的價(jià)值、產(chǎn)品線的價(jià)值等方面，得出應(yīng)當(dāng)對(duì)產(chǎn)品使用怎樣的營(yíng)銷策略，分析該產(chǎn)品是否應(yīng)該繼續(xù)研發(fā)以及未來(lái)產(chǎn)品優(yōu)化的方向

By：接地氣的陳老師

       數(shù)據(jù)分類調(diào)查分析的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的類型可以分為連續(xù)變量和分類變量

       數(shù)據(jù)也叫做觀測(cè)，是實(shí)驗(yàn)、測(cè)量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果

       數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和組織數(shù)據(jù)的方式

       近年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)的廣泛關(guān)注

       數(shù)據(jù)庫(kù)引擎是存儲(chǔ)、處理和保護(hù)數(shù)據(jù)的核心服務(wù)

       隨著信息技術(shù)的不斷深入發(fā)展，數(shù)據(jù)生成速度正在提高，需要處理的數(shù)據(jù)量正在迅速擴(kuò)大，大數(shù)據(jù)時(shí)代即將到來(lái)

       數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)是用于傳輸數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的通信網(wǎng)絡(luò)

       1996年，加特納集團(tuán)(GartnerGroup)首次提出了商業(yè)智能的概念

       時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)全稱為時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)