產品經理數據分析并不要求像專業的 數據分析師 一樣進行數據分析，因為產品經理本身擅長的是解決問題的能力，而分析師所擅長的是發現問題的能力，具備一定的數據分析能力能更好的幫助產品經理及時發現問題

   伴隨著數據和人工智能時代的到來，越來越多的企業在運營和決策方面發生變化

   商業智能(BusinessIntelligence)常被稱為“BI”，是一種技術和方法，為企業提供快速分析數據的手段，在收集、處理、管理和分析過程中，將這些數據轉化為有用的信息

    從SQL的角度來看，數據庫就是一個以某種有組織的方式存儲的數據集合

   當剛涉足 數據挖掘分析 領域的分析師被問及，數據分析人員最重要的能力是什么時，他們給出了五花八門的答案

隨著科技的不斷進步，語音識別技術已經逐漸成為我們生活中必不可少的一部分

隨著科技的不斷發展，越來越多的企業開始注重人才評估和招聘的智能化，這也促進了智能評分體系功能的軟件系統的發展

隨著互聯網技術的不斷發展，網絡已經成為人們生活中不可或缺的一部分

剛開始做私域，該如何選取合適的數據分析指標，又該如何分析呢？今天這篇文章分享給您。

| 企服解答 使用CRM進行的客戶分析4個要素：1、在用戶的維度分析數據；2、處于時間線上觀察用戶行為表現；3、以客戶為中心；4、分清楚用戶的行為表現和態度

       分析財務報表，是以財務報表為主要依據，同時也需要運用一些財務計劃、會計憑證和會計賬簿等資料進行綜合分析

       2017年，大數據從概念走向落地；2018年，中低端IT工程師緊跟浪潮，加速向 大數據 轉型，企業對大數據人才的爭奪直接進入白熱化階段

數據分析一般指對數據進行研究的方法和過程

       隨著《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》《新一代人工智能發展戰略》等政策文件的出臺，我國醫療大數據開放共享和深度應用不斷深入

     毫無疑問，數據分析員需要學習很多的知識，但數據分析員需要學習的課程并不多，一般而言，數據分析員需要學習的知識也很多

       數據智能時代已經到來，傳統商務與智能商務的本質區別可以歸結為一個詞：“活的閉環”

隨著大數據時代的到來，大數據分析平臺的需求也越來越迫切

利用商業智能（BI）系統進行財務報告和分析可以幫助企業更好地理解財務數據，提供決策支持和戰略規劃

BI中常用的數據分析方法包括但不限于以下幾種： 1. 數據可視化：通過圖表、儀表盤等方式將數據以直觀的形式呈現，幫助用戶快速理解和分析數據

隨著信息化時代的到來，越來越多的企業和組織開始關注人才測評，尤其是在招聘、培訓、績效管理等領域

       伴隨著直播、短視頻等新模式的興起，消費者對數字接觸愈來愈多樣化，更期待著無縫銜接的O2O體驗

在當今信息化時代，對于企業而言，要想在市場競爭中獲得成功，就必須了解消費者的需求和偏好，進而制定出有針對性的營銷策略

隨著移動互聯網的快速發展，電商行業也逐漸走向成熟，用戶對于購物的需求也變得越來越多樣化

隨著互聯網的發展，數據量的增長和用戶數量的增加，對于企業來說，了解客戶的需求和行為變得越來越重要

“數據分析平民化”一直是數據分析行業的共同愿景，可以說最近10年 BI 行業的小伙伴們都在為這個愿景努力，現在還在推進的過程中。為什么這件事情這么難，我們先看看傳統的分析流程是怎么樣的。

EXCEL表，進行統計分析

具備即需即用、按需付費服務的 SaaS 模式的出現讓企業可以小步快跑，快速試錯，在顛覆眾多行業的同時，也帶來了許多機會。這種“輕”模式注定了它會成為越來越多企業的選擇，也讓中國的企業級 SaaS 軟件服務更如火如荼

企業經營分析會議目的就是要集中力量打勝仗，要實現公司各個部門的年度經營目標