數(shù)據(jù)分析是指利用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)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

       現(xiàn)在大多數(shù)人都是通過(guò)參加數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)進(jìn)入數(shù)據(jù)分析工作領(lǐng)域的，那么數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班到底怎么樣？能滿足大家學(xué)習(xí)的需要嗎？學(xué)完后可以達(dá)到什么狀態(tài)？

      作為中國(guó)數(shù)據(jù)分析行業(yè)的專(zhuān)業(yè)技術(shù)人才和大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心應(yīng)用人才，CPDA數(shù)據(jù)分析師16年來(lái)得到社會(huì)的廣泛認(rèn)可

      與傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)推廣方式不同，網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)是一種更主動(dòng)的營(yíng)銷(xiāo)，需要用發(fā)展的眼光去看用戶(hù)，主動(dòng)地分析用戶(hù)的數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中尋找用戶(hù)關(guān)注的熱點(diǎn)內(nèi)容，通過(guò)一些數(shù)據(jù)分析新增用戶(hù)和流失的用戶(hù)

       何謂數(shù)據(jù)流?汽車(chē)數(shù)據(jù)流是指電子控制單元(ECU)通過(guò)診斷接口與傳感器和執(zhí)行器交流的數(shù)據(jù)參數(shù)，由專(zhuān)用診斷儀讀取，隨時(shí)間和工況而變化的數(shù)據(jù)

     自2003年正式成立數(shù)據(jù)分析師職業(yè)認(rèn)定以來(lái)，數(shù)據(jù)分析崗位逐漸火熱起來(lái)，許多人覺(jué)得數(shù)據(jù)分析師如此緊俏、稀缺，擠破腦袋也要擠進(jìn)這個(gè)行業(yè)，甚至不惜零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行，但事實(shí)并非如此

       現(xiàn)在，越來(lái)越多的企業(yè)需要專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析員，因?yàn)?dptag>數(shù)據(jù)分析員能夠?yàn)轫?xiàng)目提供合理的建議，并作出正確的決策，因此數(shù)據(jù)分析員非常重要

    大數(shù)據(jù)BI是一種能 處理分析大數(shù)據(jù) 的BI軟件，它與傳統(tǒng)BI軟件的區(qū)別在于它能完成TB級(jí)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析

       對(duì)數(shù)據(jù)分析員來(lái)說(shuō)，一開(kāi)始一定會(huì)做一些有趣的分析，但長(zhǎng)期做數(shù)據(jù)分析工作，思維總是會(huì)干涸，而對(duì)分析思路的尋找卻變得異常痛苦

    數(shù)據(jù)的重要性不言而喻，尤其是對(duì)于企業(yè)中的廣大業(yè)務(wù)人員來(lái)說(shuō)，對(duì)資料的愛(ài)恨情仇，對(duì)于掌握資料的IT部門(mén)來(lái)說(shuō)，更是恨之入骨，為得到資料分析資料，不斷申請(qǐng)、催報(bào)、溝通、核對(duì)，可謂絞盡腦汁

     數(shù)據(jù)挖掘是一種技術(shù)，它將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法與處理大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法相結(jié)合

bi數(shù)據(jù)分析工具有：Tableau、Qlik、億信ABI等等

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)bi工具有哪些呢？BI工具分為開(kāi)源BI工具和商業(yè)BI工具兩大類(lèi)

   如今，數(shù)據(jù)分析的價(jià)值越來(lái)越被認(rèn)可，企業(yè)需要有才能的人來(lái)洞察數(shù)據(jù)

       要全面、完整地獲取企業(yè)輿情數(shù)據(jù)，開(kāi)展全網(wǎng)監(jiān)測(cè)是必不可少的，只有這樣才能對(duì)這些輿情信息進(jìn)行分析，制定危機(jī)應(yīng)對(duì)方案

       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(jìn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量不可預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)碎片

近幾年，作為數(shù)據(jù)應(yīng)用的有力工具，BI商業(yè)智能分析平臺(tái)同樣進(jìn)入了轉(zhuǎn)折期，其發(fā)展趨勢(shì)明顯呈現(xiàn)出從IT走向業(yè)務(wù)、從報(bào)表工具走向分析決策的特征，開(kāi)始逐漸步入業(yè)務(wù)用戶(hù)商業(yè)分析的時(shí)代。

作為電商、零售業(yè)等行業(yè)中的從業(yè)人員，對(duì)于商品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的分析是非常必要的，因?yàn)橹挥型ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)的分析，才能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并解決問(wèn)題，才能更好地提高銷(xiāo)售額和盈利

   從全球范圍看，19世紀(jì)80年代企業(yè)開(kāi)始大規(guī)模應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)，至今幾十年間，一共經(jīng)歷了4個(gè)階段的技術(shù)升級(jí)：信息化、SaaS化、移動(dòng)化和AI化

      無(wú)論是產(chǎn)品還是運(yùn)營(yíng)，在工作中都不可避免地會(huì)遇到與數(shù)據(jù)相關(guān)的場(chǎng)景

做銷(xiāo)售可以通過(guò)分析基本的業(yè)績(jī)、具體商品的價(jià)值、產(chǎn)品線的價(jià)值等方面，得出應(yīng)當(dāng)對(duì)產(chǎn)品使用怎樣的營(yíng)銷(xiāo)策略，分析該產(chǎn)品是否應(yīng)該繼續(xù)研發(fā)以及未來(lái)產(chǎn)品優(yōu)化的方向

       數(shù)據(jù)也叫做觀測(cè)，是實(shí)驗(yàn)、測(cè)量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果

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

       在這個(gè)時(shí)代，我們可以用數(shù)據(jù)說(shuō)話，也可以進(jìn)行數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)

       數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)其進(jìn)行總結(jié)、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

        數(shù)據(jù)分析是指通過(guò)適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)和分析方法對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并對(duì)其進(jìn)行總結(jié)、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

    數(shù)據(jù)分析 是指對(duì)收集到的大量資料，采用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法，從資料中提取有用的資料，形成結(jié)論，對(duì)資料進(jìn)行詳盡的研究和歸納

    數(shù)據(jù)分析就是利用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)搜集到的大量資料進(jìn)行分析，提取有用的資料，并得出結(jié)論，對(duì)資料進(jìn)行詳細(xì)研究和歸納總結(jié)的過(guò)程

      近年來(lái)，大數(shù)據(jù)的概念越來(lái)越受歡迎，越來(lái)越多的人感受到數(shù)據(jù)的價(jià)值

      在當(dāng)今社會(huì)，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一些企業(yè)的根