在許多 企業培訓 項目當中，培訓的效果更多取決于人，包括培訓師與參訓員工：培訓師經驗老到，講授有力加之參訓員工配合度高、學習心強且懂得實踐運用，一場培訓便能取得較好的成果

       目前國內UI設計培訓其實有好有壞，但差別不大，天下烏鴉一般是黑的

By：接地氣的陳老師

明白了數據過濾的重要性之后，那有什么可以高效進行數據過濾的方法嗎？數據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。

如果一個公司可以采取一套完整的大數據解決方案(包括數據收集、整合、篩選、分析、共享)。那么，在未來四年中，企業將從其數據資產中發掘出額外60%的數據紅利。這就是為什么企業需要BI商業智能的原因。

       所謂的數據分析師是專門從事行業數據收集、整理、分析、行業研究、評估和預測的專業人員

數據分析常用的類型有：1、目標客戶分析；2、目標客戶的預測（相應、分類）模型；3、運營群體活躍度定義；4、用戶路徑分析；5、交叉銷售模型

數據分析可以用于互聯網，電商，金融等行業

       想成為一名數據分析師很容易，但要成為一名合格甚至優秀的數據分析師也不容易

在大數據時代，大數據bi工具有哪些呢？BI工具分為開源BI工具和商業BI工具兩大類

       2013年，著名咨詢公司Gartner總結提煉了一套數據分析框架

    近年來，大量的新技術在大數據領域不斷涌現，成為大數據采集、存儲、處理和可視化的有效手段

       相信大家對數據分析這個概念并不陌生

       在與SPSSAU的用戶交流中，我們發現這是一個非常簡單的數據分析原理和軟件工具

       在大數據時代，數據背后的價值得到認可，對于 數據價值的挖掘 和應用，需要大數據分析師

      大家都知道，大數據已經不僅僅是大數據的事實，而是對大數據的分析，只有通過分析才能獲得大量的智能、深度、有價值的信息

       關注互聯網行業的人，相信對“大數據殺熟”這個詞并不陌生

    盡管目前數據分析崗位(算法類)的競爭相對激烈，而且許多數據分析崗位的附加值也有所降低，但從技術的大趨勢和行業的發展趨勢來看，未來數據分析的前景還是比較廣闊的，相信在工業互聯網時代

   你知道 數據分析面試 需要準備什么嗎？其實，數據分析買時覆蓋數據分析業務的各個方面，包括產品，渠道，用戶，運營，盈利等幾個重要維度，并配以實例說明

   大概“BI”這個詞在數據分析軟件行業早就耳熟能詳了，但業界外還是有不少人不理解，甚至有人對BI有一定的誤解，比如有些人認為目前的BI分析軟件只停留在工具化水平

   大數據分析是一種觀察業務的各個方面，并尋找最好的方法使之順利進行的方法

   近幾年通過大數據分析根據用戶經常瀏覽的內容，推算用戶的喜好，再根據用戶的喜好，向這個用戶推送相關內容，從而實現用戶留存越來越普遍了當然，數據分析在給我們帶來方便的同時，也帶來了一些風險

在未來的工作中，數據分析思維是最重要的競爭力之一，而作為與數據處理關系最密切的職業——數據分析師，在大數據時代，也將迎來黃金就業期嗎？在互聯網的下半場，企業數字化轉型已是必然

   在大數據時代，數據背后的價值已經被人們所認識，而針對數據價值的挖掘和應用，需要大數據分析人員去完成

    當今社會，電話是商務活動中不可缺少的工具，但目前電話銷售這一不好做，首先是人們的警惕性提高了，再加上人們對推銷的態度也不太好，而且公司里的“電話過濾”

平臺專注于幫助企業進行傳播互動數據的實時監測、管理與分析。

      可以想到的比如有 輿情分析 師、股市分析師等等

數據分析就是將收集到的數據通過加工、整理和分析的過程，使其轉化為信息，通常來說，數據分析常用的方法有PEST分析法；5W2H分析法；邏輯樹分析法；描述統計法；方差分析法；時間序列分析法

       互聯網本身具有數字化和互動的特征，這給數據收集、整理和研究帶來了革命性的突破