| 企服解答   BI數(shù)據(jù)分析師雖然是很多互聯(lián)網(wǎng)公司都設(shè)立的一個(gè)職位，但不同公司對(duì)這一職位的定位不同

       數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)技術(shù)系統(tǒng)的重要組成部分

       在我們的淘系操作中，正確的節(jié)奏應(yīng)該是先有數(shù)據(jù)分析再有操作，分析出來(lái)的是科學(xué)的憑證

       有時(shí)候拿到數(shù)據(jù)后不知道怎么分析，分析什么

    采購(gòu)是一個(gè)企業(yè)比較重要的組成部分，不僅因?yàn)樯婕暗狡髽I(yè)資金的使用，更因?yàn)槠髽I(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品原材料都是通過(guò)采購(gòu)而來(lái)的，采購(gòu)對(duì)于企業(yè)財(cái)務(wù)、產(chǎn)品質(zhì)量甚至營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)都有著較為重要的作用

    表單問(wèn)卷是一個(gè)專(zhuān)業(yè)的在線問(wèn)卷調(diào)查、測(cè)評(píng)、投票平臺(tái)，專(zhuān)注于為用戶提供功能強(qiáng)大、人性化的在線設(shè)計(jì)問(wèn)卷、采集數(shù)據(jù)、自定義報(bào)表、調(diào)查結(jié)果分析系列服務(wù)

       不久前，中央發(fā)布的一份文件明確將數(shù)據(jù)作為一種新的生產(chǎn)要素，并與土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)等并列

一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)和sql，同時(shí)還需要學(xué)習(xí)一些計(jì)算機(jī)語(yǔ)言、數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)挖掘方面的知識(shí)

       現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)時(shí)代和人工智能熱潮下，相信很多人對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣，但實(shí)際上數(shù)據(jù)分析師是Datician的一種，是指在不同行業(yè)專(zhuān)門(mén)從事 數(shù)據(jù)收集、整理、分析

數(shù)據(jù)分析師這個(gè)崗位是在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下衍生出來(lái)的一個(gè)需求，在不同行業(yè)有著不同作用，但是不管在任何行業(yè)，其主要的工作內(nèi)容就是通過(guò)對(duì)公司數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、探索、制定新的指標(biāo)，從而優(yōu)化公司現(xiàn)有的業(yè)務(wù)和探索新的的業(yè)務(wù)類(lèi)型

    數(shù)據(jù)庫(kù)相信我們都不陌生吧，什么是數(shù)據(jù)庫(kù)，在當(dāng)大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)是一種尤其重要的一種編程方式，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言可以幫助我們實(shí)現(xiàn)不同的程序以及方式

   數(shù)字時(shí)代的到來(lái)，使企業(yè)越來(lái)越重視數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用

 大數(shù)據(jù)分析工具分為兩類(lèi)，開(kāi)源大數(shù)據(jù)生態(tài)圈、商用大數(shù)據(jù)分析工具

   SPASS，全名StatisticalProductandServiceSolutions,SPSS

   你知道 數(shù)據(jù)分析模型 有哪些嗎？從事數(shù)據(jù)分析工作的人，常常能聽(tīng)到這樣一句話：在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，先要有一個(gè)清晰的思路

   許多企業(yè)在開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品，開(kāi)拓新市場(chǎng)，進(jìn)行新的投資，尋找新的客戶時(shí)，都會(huì)選擇使用數(shù)據(jù)分析來(lái)做出商業(yè)決策

隨著數(shù)字化時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)管理變得越來(lái)越重要

數(shù)據(jù)挖掘是從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取出有用信息的過(guò)程

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了企業(yè)和組織中不可或缺的一部分

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和應(yīng)用變得越來(lái)越重要

｜企服解答 常用的數(shù)據(jù)建模工具有：1.PowerDesigner；2.ER/Studio；3.Enterprise Architect；4.RapidMiner；5.Vertabelo；等等

      在 數(shù)據(jù)分析 越來(lái)越爆炸的時(shí)代，越來(lái)越多的人開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析， 希望掌握數(shù)據(jù)分析技能，從而利用數(shù)據(jù)分析技能實(shí)際的解決問(wèn)題

      從前，選擇 數(shù)據(jù)庫(kù) 要容易得多

主流的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)有：1、Cloudera，是一個(gè)可擴(kuò)展、靈活、集成的平臺(tái)；2、網(wǎng)易猛犸，是一站式的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)管理平臺(tái)；3、阿里數(shù)加，阿里云發(fā)布的一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)；4、星環(huán)Transwarp，

常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)有5個(gè)：1、MySQL：常用的開(kāi)源SQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)；2、Oracle：使用廣泛的關(guān)系數(shù)據(jù)系統(tǒng)；3、SQL Server：Web上比較流行的用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)；4、DB2：內(nèi)嵌于IBM的

  在具體的業(yè)務(wù)中，數(shù)據(jù)分析的三大作用分別是：企業(yè)可以通過(guò)各種方式收集有關(guān)用戶體驗(yàn)的數(shù)據(jù)，針對(duì)性的提升客戶體驗(yàn)；可視化的數(shù)據(jù)分析，能輔助管理者們更加高效地進(jìn)行決策；用數(shù)據(jù)分析的方法預(yù)測(cè)未來(lái)產(chǎn)品的變化趨勢(shì)

| 企服解答 大數(shù)據(jù)Big Data是指大小超出了常用的軟件工具在運(yùn)行時(shí)間內(nèi)可以承受的收集，管理和處理數(shù)據(jù)能力的數(shù)據(jù)集;大數(shù)據(jù)是目前存儲(chǔ)模式與能力、計(jì)算模式與能力不能滿足存儲(chǔ)與處理現(xiàn)有數(shù)據(jù)集規(guī)模產(chǎn)生的相對(duì)概念

早期較為時(shí)興的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件種類(lèi)有三種，分別是層次式數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)式數(shù)據(jù)庫(kù)和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

常用數(shù)據(jù)分析方法有5種：預(yù)測(cè)分析法、AB測(cè)試分析法、對(duì)比分析法、漏斗分析法、分組分析法

| 企服解答 大數(shù)據(jù)與生活的關(guān)系包括了節(jié)約時(shí)間、降低借貸成本、節(jié)省日常花銷(xiāo)、發(fā)現(xiàn)隱形需求