| 企服解答 大數據時代，數據使用的關鍵是數據再利用

       數據科學和大數據技術主要研究計算機科學和大數據處理技術的知識和技能，從大數據應用（即數據管理、系統開發、海量數據分析和挖掘）三個主要層面分析和解決實際問題

      一提起數據分析，必然要提到數據分析模型，在進行數據分析之前，首先建立數據分析模型，根據模型中的內容，對不同的數據指標具體細分，最后得出想要的分析結果或結論

      2020年初，一場突如其來的“新型冠狀病毒引發的肺炎疫情”席卷全球，全球企業經濟受到嚴重沖擊，然而，“數據分析”

老板說，采購數據工具要給我衡量它效果的KPI！這篇就是衡量的KPI。

本文將以達觀推薦系統為例，深入探討推薦系統在不同生活場景中的應用，分享如何通過數據驅動的個性化體驗，改善人們的生活質量。

實時數據加持，廣告決策更高效準確！

       結構性數據分析的困難程度和非結構化數據分析的難度之間的關系變得越來越緊張

       大數據已經成為當今科技領域的重要組成部分，這歸功于那些企業能夠收集到的實際意見和結果

        清楚數據分析的目的和問題，這是因為，我們做任何事都要有明確的目的，數據分析更重要，明確問題和目標

       短短幾年，大數據已滲透到社會方方面面

這里說的兩個概念：“信息”和“量化”，數據是信息的承載，或數據即是有了數據就等于有了信息，有了信息才能做判斷，做了判斷才能下決定

      數據分析就是運用適當的統計分析方法，對收集到的大量數據進行分析，從中提取有用的信息，形成結論，對數據進行細致的研究和歸納

       更多的 數據分析 是基于對數據的業務背景的解讀，總結出隱藏在數據背后的問題，找出最有價值的東西，然后再優化

   數據分析所做的圖文分析報告，既直觀、易懂，也有文字摘要說明

適合中小型團隊的知識庫工具有：飛書、堅果云、釘釘、印象團隊、Worktile等等

達觀數據在銀行流水審核中的優勢：專家經驗分享

本文是作者與《數據的本質》作者車品覺在數據分析與智能商業方面的分享、思考之談的第三篇，作者分享了如何應用數據進行商業分析與決策，以及如何從大量的“數據”中產生支持決策的“智能”。

數據標準化是將操作字段按照給定的方法完成由原始數據到新數據的映射，以此消除多字段組合分析情況下存在的數量級和量綱的不同造成的不利影響，算法支持最大最小歸一化、最大值歸一化及Z標準化等方法。

      大數據是一個以數據為核心的行業

         大數據分析技術改善了現有的數據挖掘和機器學習技術；開發數據網絡挖掘、特殊群挖掘、圖挖掘等新的數據挖掘技術；突破了基于對象的數據連接，相似聯接等大數據融合技術

       數據分析就是分析數據

       SPSS、SAS都是統計分析，圍繞著統計知識的一些基本應用，包括描述統計、方差分析、因子分析、主成分分析、基本回歸、分布檢驗等

現代營銷，必須依靠數據來驅動決策。

通常來說，典型的數據分析包括六個步驟，即：明晰思路、收集數據、處理數據、分析數據、顯示數據、寫報告

      近兩年來，大數據是職場中最火熱的名詞，大數據給很多人的感覺是，專業，操作繁瑣，屬于“高大上”的技術

      一些新手小白在做數據分析時，拿到數據不知道怎么分析、從什么維度分析，腦海里沒有清晰的分析思路

       成立于2010年的華云數據集團，致力于推動中國云計算 數據庫 及大數據產業的發展，為客戶提供一站式、穩定、可靠的云計算及大數據產品及服務，該公司成立于