得益于大數據的蓬勃發展，數據分析師已經成為目前招聘網站中最熱門的職位之一，大數據行業的人才也非常稀缺

       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

       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

       數據可視化，是關于數據視覺效果表現形式的科學研究

數據湖可以簡單理解為一個集中存儲數據的數據庫，不論是結構化數據or非結構化數據，海量數據or少量數據，都能夠支持存儲和計算。

      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

       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

       數據分析是指用適當的統計分析方法對收集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

    現如今不少人分不清楚商業智能與數據分析的區別， 商業智能 側重于實現商業價值，而 數據分析 只是系統分析問題的一種方法，也可以說是一種工具

        毫無疑問，大數據市場是一個需要挖掘的金礦

   不知各位對數據分析感興趣的小伙伴，有沒有發現一個有趣的現象：一些基層/中層職場人士，在提升了他們的數據分析技能之后，在未來的薪酬談判過程中，往往會占據優勢地位：例如：數據分析技能

  我們生活在一個數據爆炸的時代，鋪天蓋地而來的信息和數據，讓人常常目迷五色

要對業務數據進行透視分析，您可以使用商業智能（BI）系統來幫助您實現這個目標

要進行實時數據分析和監控，可以使用商業智能（BI）系統

美林數據深耕行業應用，在PHM及相關工業數據分析領域具有豐富經驗，愿與各界同仁共同致力于

       數據分析是一個分析收集到的大量數據，提取有用的信息，并對數據進行詳細的研究和總結的過程

By：接地氣的陳老師

產品數據分析的方法有：趨勢分析，對比分析，象限分析 ，交叉分析

數據分析的基本方法有：1、數據趨勢分析法；2、對比分析法；3、數據細分分析法；4、 回歸分析法；5、象限分析法；6、交叉分析法；7、綜合分析法

       商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的商業決策的工具

       市場調研是一種將消費者、公共部門和市場聯系起來的具體活動

       SEO當然是離不開網站的，實現SEO的目標需要經歷網站內部系統改造和站外的SEO處理兩個過程，網站建立完成后才考慮進行SEO，這種方式不僅要做很多重復的工作

;    shopee抓住年輕用戶的喜好，推出了shopeegames、shopeelive、shopeestory等一系列功能，該功能使顧客在購物的同時還可以與朋友進行互動聊天，分享生活

     在互聯網大工廠里，數據分析是一個很常見的職位，幾乎所有想要擴大數據價值的公司都會開始建立并建立一個崗位

      「工欲善其事，必先利其器」，一個稱手的工具可以使我們事半功倍