是的，SaaS BI（Software-as-a-Service Business Intelligence）支持自定義數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)匯總

集簡云是一款超級軟件連接器，無需開發(fā)，無需代碼知識就可以輕松打通數(shù)百款軟件之間的數(shù)據(jù)連接，構(gòu)建自動化與智能化的業(yè)務(wù)流程。通過自動化業(yè)務(wù)流程，每月可節(jié)省您數(shù)百甚至數(shù)萬小時的人工成本。

在當(dāng)今數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的重要資產(chǎn)。然而，許多企業(yè)仍面臨如何將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實際價值的挑戰(zhàn)。

       就像企業(yè)的智慧型大腦一樣，數(shù)據(jù)分析員不屬于運營部門或銷售部門，而是直接由決策者來管理

      身為數(shù)據(jù)分析員，無論最初的職業(yè)定位是技術(shù)還是業(yè)務(wù)，最終發(fā)布到一定階段后，都需要承擔(dān)數(shù)據(jù)管理的角色

      眾所周知，現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時代，特別是疫情爆發(fā)期間，大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析對企業(yè)的發(fā)展起到了重要作用，數(shù)據(jù)分析對企業(yè)發(fā)展的重要性也越來越大，企業(yè)將根據(jù)數(shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)分析報告

   數(shù)據(jù)智能時代已經(jīng)到來，傳統(tǒng)商業(yè)智能與商業(yè)智能的本質(zhì)區(qū)別可以歸結(jié)為一個詞：“活的閉環(huán)”

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嘩啦啦餐飲系統(tǒng)現(xiàn)在是許多門店的選擇，每當(dāng)客戶在座位上掃碼下單，加/減菜，支付時，需要店內(nèi)人員緊盯嘩啦啦系統(tǒng)，然后將訂單信息同步給后廚人員，及時準(zhǔn)備菜品，但實際上，及時店員一直緊盯系統(tǒng)，還是會發(fā)生漏看的情況

隨著抖短視頻的火熱，大家對抖店也慢慢有所了解，用戶可以在觀看直播時做到邊看邊買，無需再跳轉(zhuǎn)鏈接；對商家賣貨來說也更方便收益更高。

集簡云集成數(shù)百款應(yīng)用，無需API開發(fā)，實現(xiàn)零代碼與600+款應(yīng)用打通數(shù)據(jù)連接。 集簡云是一款超級軟件連接器，無需開發(fā)，無需代碼知識就可以輕松打通數(shù)百款軟件之間的數(shù)據(jù)連接，構(gòu)建自動化與智能化的業(yè)務(wù)流程。

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       數(shù)據(jù)分析是指利用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計和分析方法對收集到的大量數(shù)據(jù)進行分析，進行匯總、理解和消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用

      近年來，大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析一直是一個高頻詞

大數(shù)據(jù)分析 經(jīng)典案例，大數(shù)據(jù)分析成功案例，如果您感興趣的話就接著看下去吧！

       大數(shù)據(jù)工程師負責(zé)創(chuàng)建和維護分析基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，這個結(jié)構(gòu)可以支持數(shù)據(jù)世界中幾乎所有其他功能

       大數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用是屬于大數(shù)據(jù)這個行業(yè)的，在這個行業(yè)里，就業(yè)前景和薪水都很好；有個老生常談的問題是，女性在 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù) 方面沒有男人好找工作嗎？

      許多剛?cè)腴T數(shù)據(jù)分析的小伙伴，甚至已經(jīng)有過幾年數(shù)據(jù)分析的朋友，在涉足不同行業(yè)或場景的數(shù)據(jù)分析時，往往會不知道怎么開始思考，一點思路都沒有，然后就去咨詢度娘，找出這個方法

   有時看著龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析總是讓人無所適從，但聰明的開發(fā)人員很早就有了這樣的想法，于是就有了各種各樣的 數(shù)據(jù)分析工具 來解決各種應(yīng)用場景中可能會遇到的問題~市面上有很多種數(shù)據(jù)分析工具

是的，SaaS BI（Software-as-a-Service Business Intelligence）通常具有內(nèi)置的數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能

系列直播第一期——“數(shù)據(jù)如何鏈接零售消費品牌智慧增長”專題線上研討會，就數(shù)字化主要應(yīng)用場景及細分行業(yè)痛點進行了深入剖析，以助力零售消費品牌積極擁抱

傳統(tǒng)巡店工作存在許多問題特別是大型連鎖店，包括工作效率低、數(shù)據(jù)收集不便捷、信息共享困難等。為了解決這些問題，藍庫云認(rèn)為擁有一套巡店管理系統(tǒng)就顯得非常重要了。

明白了數(shù)據(jù)過濾的重要性之后，那有什么可以高效進行數(shù)據(jù)過濾的方法嗎？數(shù)據(jù)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(xiàn)在我們正處于大數(shù)據(jù)的時代，所以學(xué)會數(shù)據(jù)分析是至關(guān)重要的，在找數(shù)據(jù)分析的時候，需要從各種業(yè)務(wù)指標(biāo)方面進行下手