因為大數(shù)據(jù)涉及的內(nèi)容很多，大數(shù)據(jù)技術(shù)與行業(yè)密切相關(guān)，所以在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)系，所以在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)時，既可以從技術(shù)的角度，也可以從行業(yè)的角度來學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)

       無論哪一個行業(yè)的數(shù)據(jù)中心對企業(yè)來說都很重要，因為現(xiàn)在是信息時代，一旦我們離開網(wǎng)絡(luò)，那簡直是無法想象

      云計算和大數(shù)據(jù)代表著IT領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的最新趨勢，二者之間既有區(qū)別，又有聯(lián)系

    當(dāng)我們做數(shù)據(jù)分析工作時，總是能聽到大數(shù)據(jù)這一術(shù)語，當(dāng)然在數(shù)據(jù)分析中也有大數(shù)據(jù)分析，那么大家知不知道大數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何？相信很多人比較關(guān)注這個問題

隨著人們對數(shù)據(jù)分析的需求越來越高，數(shù)據(jù)大屏管理系統(tǒng)軟件也逐漸成為了各個企業(yè)和機構(gòu)必不可少的工具

| 企服解答 大數(shù)據(jù)時代更多的是對數(shù)據(jù)和信息的線上處理，而crm的主要功能就是對客戶信息和客戶數(shù)據(jù)的線上處理，因此在客戶處理方向具有更大的優(yōu)勢

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

       隨著科學(xué)技術(shù)的更新和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展促進了大數(shù)據(jù)時代的到來，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量不可預(yù)測的數(shù)據(jù)碎片

       現(xiàn)在的社會是大數(shù)據(jù)社會，現(xiàn)在的時代是大數(shù)據(jù)時代

       近些年，大數(shù)據(jù)專業(yè)十分炙手可熱，熱度持續(xù)上升，各大高校畢業(yè)的相關(guān)專業(yè)的同學(xué)們都走上了求職之路，這讓大家對大數(shù)據(jù)的關(guān)注度越來越高，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用的普及化和發(fā)展趨勢才剛開始

    云計算技術(shù) 是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的超級計算模式，數(shù)以千計的PC和服務(wù)器通過遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心連接到一片PC云上

    商業(yè)智能(BI)和數(shù)據(jù)可視化在大數(shù)據(jù)時代更具吸引力

   近3-4年以來，隨著數(shù)字設(shè)備等性能的快速發(fā)展，信息爆炸的大數(shù)據(jù)時代來臨

    隨著大數(shù)據(jù)研究熱潮和數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的進步，各種 數(shù)據(jù)可視化圖表 層出不窮，如何使大數(shù)據(jù)生動呈現(xiàn)，成為可能，隨之而來的是大量商業(yè)化軟件的涌現(xiàn)

近些年隨著互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展，車企在運營和管理中產(chǎn)生和接觸大量數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)的使用和挖掘不足，數(shù)據(jù)資產(chǎn)未能參與到企業(yè)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化中。

做一家持續(xù)健康增長的產(chǎn)品公司

Empower Every Industry

VoC是指收集、分析客戶反饋數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)價值并用于指導(dǎo)商業(yè)決策的一整套方案。

  一、商業(yè)智能概述    傳統(tǒng)商業(yè)智能（ Business Intelligence ）是基于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)技術(shù)進行數(shù)據(jù)抽取、展示與分析，從而為企業(yè)實現(xiàn)商業(yè)價值提供支撐

商業(yè)智能（Business Intelligence, BI）是一種利用數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)來幫助企業(yè)做出決策的工具

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的一部分

圖數(shù)據(jù)庫目前主要還是面向 toB、toG 的市場，在 toC 領(lǐng)域，幾乎沒有圖數(shù)據(jù)庫相關(guān)的案例，如何引爆 C 端用戶？做一個有意思的 C 端案例呢？希望本文能讓你受到啟發(fā)~

      大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于專業(yè)地處理這些有意義的數(shù)據(jù)

       私域電商，就是那些能夠不再依靠擁有公共域流量的平臺，借助社會媒體，通過社交手段與客戶進行溝通，完成交易的商家

       2017年，大數(shù)據(jù)從概念走向落地；2018年，中低端IT工程師緊跟浪潮，加速向 大數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)型，企業(yè)對大數(shù)據(jù)人才的爭奪直接進入白熱化階段

       隨著《關(guān)于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》《新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略》等政策文件的出臺，我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)開放共享和深度應(yīng)用不斷深入

     毫無疑問，數(shù)據(jù)分析員需要學(xué)習(xí)很多的知識，但數(shù)據(jù)分析員需要學(xué)習(xí)的課程并不多，一般而言，數(shù)據(jù)分析員需要學(xué)習(xí)的知識也很多

    從“數(shù)據(jù)運營”的角度上來可以說拆散成兩塊，一個是數(shù)據(jù)，一個是運營

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，大數(shù)據(jù)分析平臺的需求也越來越迫切

為解決工業(yè)大數(shù)據(jù)分析困境，針對于工業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用難，尤其是信號數(shù)據(jù)分析難的問題，Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺開發(fā)提供了面向工業(yè)信號數(shù)據(jù)的全流程解決方案：