從SQL的角度來看，數據庫就是一個以某種有組織的方式存儲的數據集合

   當剛涉足 數據挖掘分析 領域的分析師被問及，數據分析人員最重要的能力是什么時，他們給出了五花八門的答案

智能 ETL（SmartETL）是觀遠數據提供的拖拽式、配置化的業務自助式數據準備工具。

       金融分析師是證券投資和管理領域的職業資格稱號，CFA是特許金融分析師(ChartedFinancialAna-lyst)的縮寫，是證券投資和管理領域的職業資格稱號

       網上輿論是社會輿論在網絡空間的映射，是社會輿論的直接反映

    一提到 數據分析和可視化工具 ，許多人首先想到的就是Excel

搜索引擎喜歡定期更新網站內容，因此合理安排網站內容發布時間表是SEO優化的重要技巧之一

“數據分析平民化”一直是數據分析行業的共同愿景，可以說最近10年 BI 行業的小伙伴們都在為這個愿景努力，現在還在推進的過程中。為什么這件事情這么難，我們先看看傳統的分析流程是怎么樣的。

       數據分析是指用適當的統計分析方法對收集到的大量數據進行分析，對其進行總結、理解和消化，以最大限度地發揮數據的功能，發揮數據的作用

       大數據是目前互聯網市場上一個非常流行的詞，其商業價值的運用也已成為當前互聯網企業關注的焦點

   如今有很多人玩抖音好幾個月了，都不知道自己的領域內的潛在客戶的需求和喜好，天天盼望著熱搜來漲粉，也不知道為什么熱搜來不來，為什么熱搜來不來

滿足需求分析、場景分析、用戶分析、業務分析四點要求的bi數據系統比較好用

在當今數字化的時代，數據已經成為企業決策和戰略規劃的重要組成部分

隨著大數據時代的到來，數據分析平臺逐漸成為企業決策和業務發展的重要工具

客運企業依靠線路、運力優勢，通過“互聯網+”取長補短，實現出行服務的數字化升級。

SaaS BI數據可視化對于數據分析和決策的影響是非常重要的

隨著各行各業數字化的發展，數據分析和管理變得越來越重要

剛開始做私域，該如何選取合適的數據分析指標，又該如何分析呢？今天這篇文章分享給您。

       2017年，大數據從概念走向落地；2018年，中低端IT工程師緊跟浪潮，加速向 大數據 轉型，企業對大數據人才的爭奪直接進入白熱化階段

數據分析一般指對數據進行研究的方法和過程

       隨著《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》《新一代人工智能發展戰略》等政策文件的出臺，我國醫療大數據開放共享和深度應用不斷深入

，所以Excel這種適合個人分析的就不推薦了，不適合專業的數據分析師

    從“數據運營”的角度上來可以說拆散成兩塊，一個是數據，一個是運營

隨著大數據時代的到來，大數據分析平臺的需求也越來越迫切

BI中常用的數據分析方法包括但不限于以下幾種： 1. 數據可視化：通過圖表、儀表盤等方式將數據以直觀的形式呈現，幫助用戶快速理解和分析數據

AI時代更需保證“數據清潔”。“AI制造”充斥互聯網