明白了數據過濾的重要性之后，那有什么可以高效進行數據過濾的方法嗎？數據過濾主要分為行過濾和列過濾，今天就以Tempo 人工智能平臺為例，來大家一起來看一下具體的操作。

      現在我們正處于大數據的時代，所以學會數據分析是至關重要的，在找數據分析的時候，需要從各種業務指標方面進行下手

在大數據時代，大數據bi工具有哪些呢？BI工具分為開源BI工具和商業BI工具兩大類

大部分轉行數據分析的同學都是從數據可視化開始，這是數據分析最直接、最有效的體現，但是在現實工作環境中，很多人都過于重視數據的可視化，只注重基于已有數據的可視化，而不注重以圖表的形式來表現數據，這與做數據可視化的初衷背道而馳

進行數據分析除了需要良好的數學統計基礎，對數據的敏感性外，有一位熟練使用的“老手”是非常重要的，數據分析的軟件類型有：Excel、SQL、BI、統計編程、數據可視化JavaScript

      這些年來，“數據分析”是個熱門話題，在這個以數據為主導的時代，數據挖掘和數據分析已經成為這個時代的“淘金”，懂數據分析

| 企服解答 云端服務器和本地服務器的區別存在于9個方面：1、是否實體存在；2、數據存儲及配置；3、成本；4、應用；5、技術安全方面；6、可靠性；7、靈活性；8、性能；9、穩定性

從大量的數據中挖掘出有價值的信息和知識的過程

隨著互聯網技術的飛速發展，數據已經成為企業決策和市場營銷的重要組成部分

       在應用層面上，很多大型企業擁有著渾然天成的優勢

數據安全是保護數字信息資產免遭未經授權的訪問、披露、修改或盜竊的做法

數據質量是指基于多個因素的數據集合的狀況

數據交換是組織和系統之間的數據和大文件的傳輸

| 企服解答 通常認為大數據起源于Google（美國）

    對于Web應用來說，數據庫操作越來越成為一個性能瓶頸，這一點尤其明顯

     當進行數據分析時，需要從業務角度切入，將整個業務條線的流程進行梳理

    如何讓抖音號更賺錢，除了要有好的內容之外，常規的數據分析尤其重要

      大數據分析主要依靠機器學習和大規模計算

    近幾年來，知識產權越來越受到國家政策的重視

   近幾年來，大數據不斷滲透到各行各業，影響著我們的衣食住行

   進行一次 數據分析 工作前，不能一開始就去抓一大堆數據，而應該先弄清楚總體的分析框架是什么，采用什么數據分析方法

”的問題，都有自己的理解和認識；所以，什么是數據分析？

   數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程

高效的商業智能（BI）系統成為保險公司的必然選擇，為管理層提供了決策數據的準確性和時效性。

       當今的學習數據庫既要注重數據庫的應用，也要有主攻方向，要能深入理解數據庫的體系結構，才能從事存儲類的工作，要能根據數據庫進行數據分析和挖掘

       如今有個熱門職業叫“大數據分析師”，薪水比一般數據分析師高得多

      你的數據是否服務于商業？你是否對公司的商業充滿了好奇心？是否想要通過數據來滿足好奇，尋找答案？這對一位數據分析師很重要

       在技術領域， 數據庫管理 是一項重要工作：確保公司的數據庫在最佳可用性中穩定地運行

    一提到 數據分析和可視化工具 ，許多人首先想到的就是Excel