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

      數據分析軟件主要用于比較專業的數據分析挖掘工作，特別是在銀行，金融，保險等領域

      大數據分析 就像一個行業或市場中的一雙看不見的眼睛，能為我們進行優化和改進工作提供重要依據

       商務數據分析和應用專業主要培養電子商務領域的技能型人才，大數據專業的教育目標是培養大數據相關領域的各種人才(包括專業教育)，從課程設置來看，大數據專業復蓋的內容更多

  充分利用公司收集的數據往往能帶來持續的成功，當談到當今商界的數據時，有很多術語經常會出現

       這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代

       數據分析是指對數據進行詳細研究和總結的過程，以提取有用的信息并形成結論

      數據分析是指運用適當的統計分析方法，對收集到的大量資料進行分析、歸納、整理、整理，使之發揮數據功能，使之發揮數據的作用

      大數據可以劃分為大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用

大數據分析指的是對大規模數據進行數據分析，大數據是在一定時間范圍內不能用常規軟件工具捕獲、管理和處理的數據集合，而數據分析則是對數據進行詳細的研究和總結，以提取有用信息，形成結論

        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

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

   數據分析所做的圖文分析報告，既直觀、易懂，也有文字摘要說明

隨著技術的進步，CRM系統已經不僅僅是存儲客戶信息的工具，它們已經演變成了強大的數據分析平臺，能夠幫助企業揭示隱藏在數據背后的模式和趨勢。

   從全球范圍看，19世紀80年代企業開始大規模應用計算機技術，至今幾十年間，一共經歷了4個階段的技術升級：信息化、SaaS化、移動化和AI化

Hey，電商小伙伴們，今天我們來聊聊一個超級實用的話題：怎么用數據分析來做精準營銷。在這個數據爆炸的時代，誰掌握了數據分析，誰就能在電商大戰中搶占先機。

      大數據可以應用于各行各業，將人們收集的海量數據進行分析整理，實現信息的高效利用這就要求分析、比較、挖掘主效基因，利用大數據技術進行分析和挖掘

       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

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

      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

    數據庫系統 是辦公自動化的核心

        數據分析更多地是從業務背景上解釋數據，提取并匯總隱藏的信息，并尋找有價值的內容

   在未來，數據將成為第一生產力

       數據分析是什么？數據分析是做什么的？為什么要用Python做數據分析？

    隨著大數據時代的來臨，信息每天都在以爆炸式的速度增長，其復雜性也越來越高；與此同時，更加直觀的解讀數據，探查數據背后隱藏的深層原因的需求，也被更多企業所需要

       大數據分析師是指專門從事不同行業相關數據的收集、整理和分析，并根據數據通過科學算法模型進行行業研究、評估和預測的專業人才

近幾年，作為數據應用的有力工具，BI商業智能分析平臺同樣進入了轉折期，其發展趨勢明顯呈現出從IT走向業務、從報表工具走向分析決策的特征，開始逐漸步入業務用戶商業分析的時代。

       與其局限在開始專職的數據分析工作崗位上，不如從廣義的“數據分析”的角度，了解如何入門數據分析

       數據統計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