智能 ETL 無縫融合多數據源接入，基于強大的數據處理算子和節(jié)點，通過拖拽式操作，編輯可視化 DAG 數據流，任意節(jié)點均可輸出，并能實時預覽、實時保存，

使用 OKR 模型可以幫助您明確追求數字化轉型的目的和優(yōu)先事項。

     由于市場的快速變化和新興數字技術的興起，數字化的顛覆性有可能迅速破壞現有企業(yè)并快速重塑市場

“數據為基、旅程引領，開啟數字化經營新時代。”在神策 2023 數據驅動大會現場，神策數據創(chuàng)始人 & CEO 桑文鋒圍繞該主題展開分享。

目前，許多企業(yè)使用氚云進行企業(yè)數字化管理，建立完善的產品矩陣。

阿里商旅為企業(yè)員工的出差提供了很多方便，BD可以在此平臺上訂酒店，機票，火車票等，然后在釘釘上發(fā)起審批，領導審批結束后，再由財務部門進行報銷，整個流程下來費時費力，且發(fā)票單據傳來傳去容易丟失，后續(xù)還再面臨補票的麻煩

數環(huán)通，一款能夠讓企業(yè)低成本實現跨應用連接與超自動化IPAAS的產品。

在線教育和遠程學習的發(fā)展已經成為了當今教育領域的熱點話題，而商業(yè)智能（Business Intelligence，簡稱BI）系統則可以為這一領域帶來更多的改進和優(yōu)化

盡可能讓領導看到數據的更多價值，是有效推進企業(yè)數據應用建設的重要策略。如何具體落地該策略，本文基于真實項目實踐，總結幾點認識和做法，拋磚引玉，希望對大家能有所啟示。

數據架構這些東西沒有什么可神秘的，就像一層窗戶紙，一捅就破，關鍵是在不同的項目中要靈活運用。

市場營銷專業(yè)人士、數據分析師，還是電商從業(yè)者，無論是哪個領域的企業(yè)或機構，都可能會因為需要大量的數據支持而感到困擾。亮數據的出現，為這些需求提供了有力的解決方案。

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數據挖掘和數據分析是現今數據科學領域中最為常見的兩個術語

沒有數據這回事

| 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(fā)、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(fā)的肺炎疫情”席卷全球，全球企業(yè)經濟受到嚴重沖擊，然而，“數據分析”

國家能源集團引入電子簽章，化解印章管理隱患，打通業(yè)務全程數字化最后一公里，打造“電子簽章平臺”推進業(yè)務全流程數字化、智能化

并購背后的那些故事

       物聯網被定義為將人、流程、數據和事物結合起來，使網絡連接更加相關和有價值

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(yè)能夠收集到的實際意見和結果

       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

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(yè)

         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(fā)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