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對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

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輿情<dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>平臺(tái)有哪些,輿情<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>軟件

輿情平臺(tái)有哪些,輿情數(shù)據(jù)軟件

       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),制定危機(jī)應(yīng)對(duì)方案

大<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>的方法<dptag>分</dptag>為哪些類?

數(shù)據(jù)的方法為哪些類?

       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

HR<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>,可以像電商用戶<dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>那樣做嗎?

HR數(shù)據(jù),可以像電商用戶那樣做嗎?

最近小蔣在學(xué)習(xí)HR數(shù)據(jù)(People Analytics),主要想了解兩個(gè)問(wèn)題: 有什么Low Tech的方法,HR用Excel就能開(kāi)始? 有什么HighTech的玩法,又真的能夠推廣落實(shí)?

資深作者蔣祎 Johnny
蔣祎 Johnny
2021.12.30
<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>的幾種基礎(chǔ)方法

數(shù)據(jù)的幾種基礎(chǔ)方法

      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

做銷售應(yīng)該<dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>哪些<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag>

做銷售應(yīng)該哪些數(shù)據(jù)

做銷售可以通過(guò)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)銷策略,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

常見(jiàn)的<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>法有哪些

常見(jiàn)的數(shù)據(jù)法有哪些

       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

bi<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>師是做什么的?

bi數(shù)據(jù)師是做什么的?

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

<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>師需要考什么證

數(shù)據(jù)師需要考什么證

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

天貓店鋪<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>怎么做?

天貓店鋪數(shù)據(jù)怎么做?

       數(shù)據(jù)是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)對(duì)進(jìn)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

<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>培訓(xùn)課程有哪些?

數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程有哪些?

        數(shù)據(jù)是指通過(guò)適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)和方法對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn),并對(duì)進(jìn)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

<dptag>分</dptag><dptag>析</dptag><dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag>的方法都有哪些?

數(shù)據(jù)的方法都有哪些?

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

BI<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag>可視化<dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>的方法

BI數(shù)據(jù)可視化的方法

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

如何成為一名<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>師?

如何成為一名數(shù)據(jù)師?

      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

財(cái)務(wù)報(bào)表<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>怎么做?

財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)怎么做?

   前兩天我們公司的王會(huì)計(jì)做的財(cái)務(wù)報(bào)表令我們大吃一驚,因?yàn)橹拔覀冏龅呢?cái)務(wù)報(bào)表都是一大堆數(shù)據(jù),基本上除了本人,其他人想要看明白得費(fèi)老大勁了

10種<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>方法是什么?

10種數(shù)據(jù)方法是什么?

   如今大數(shù)據(jù)已開(kāi)始應(yīng)用于各各業(yè),作為數(shù)據(jù)師要從這些數(shù)據(jù)中獲得精確的信息,數(shù)據(jù)是非常有力的,但當(dāng)然還是要在具體情況下,嚴(yán)格選擇假設(shè),采用科學(xué)的 數(shù)據(jù)方法 才能產(chǎn)生有價(jià)值的結(jié)果

你知道怎樣做<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>嗎?

你知道怎樣做數(shù)據(jù)嗎?

   現(xiàn)在,很多小伙伴都發(fā)現(xiàn) 數(shù)據(jù) 業(yè)是IT業(yè)的一個(gè)風(fēng)口,也有很多對(duì)自己的職業(yè)不滿意的小伙伴,想要進(jìn)入這個(gè)業(yè)

觀遠(yuǎn)<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag>《2023零售消費(fèi)<dptag>行</dptag>業(yè)智能<dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>與決策實(shí)踐合集》正式發(fā)布,聚焦先<dptag>進(jìn)</dptag>實(shí)踐

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)《2023零售消費(fèi)業(yè)智能與決策實(shí)踐合集》正式發(fā)布,聚焦先進(jìn)實(shí)踐

為了讓更多零售消費(fèi)企業(yè)了解這些業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型先對(duì)數(shù)字化的深度思考、卓越實(shí)踐、前沿觀點(diǎn),觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)正式發(fā)布了《2023零售消費(fèi)業(yè)智能與決策實(shí)踐合集》。

如何<dptag>進(jìn)</dptag><dptag>行</dptag>員工績(jī)效<dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>以提高生產(chǎn)力?

如何進(jìn)員工績(jī)效以提高生產(chǎn)力?

員工績(jī)效是提高生產(chǎn)力的重要手段之一

觀遠(yuǎn)<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag>消費(fèi)品<dptag>行</dptag>業(yè)<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>應(yīng)用示例:敏捷BI助力業(yè)務(wù)流程<dptag>數(shù)</dptag>字化

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)消費(fèi)品業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用示例:敏捷BI助力業(yè)務(wù)流程數(shù)字化

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)力」欄目今天為大家?guī)?lái)觀遠(yuǎn)BI消費(fèi)品業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用示例享,一起看看如何通以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

統(tǒng)一<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag>管理下的敏捷<dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>

統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理下的敏捷

在 Lakehouse 上搭建先進(jìn)的 ELT 架構(gòu)

資深作者衡石科技
衡石科技
2022.07.29
<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>的流程是什么樣的

數(shù)據(jù)的流程是什么樣的

       數(shù)據(jù)是一個(gè)收集到的大量數(shù)據(jù),提取有用信息,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)詳細(xì)研究和總結(jié)的過(guò)程

<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag>可視化<dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>工具有哪些?

數(shù)據(jù)可視化工具有哪些?

數(shù)據(jù)可視化工具有:Excel, 可以創(chuàng)建專業(yè)的數(shù)據(jù)透視表和基本的統(tǒng)計(jì)圖表 ;FineBI, 一套企業(yè)數(shù)據(jù)化管理和可視化BI的方案 ; Power BI, 是由微軟開(kāi)發(fā)和支持的軟件解決方案 ;高德地圖

<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>可視化工具有哪些?

數(shù)據(jù)可視化工具有哪些?

市面上常見(jiàn)的數(shù)據(jù)可視化工具有:Tableau、BDP、Data Analytics、DataFocus、Smartbi等等

<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>預(yù)測(cè)的方法有哪些

數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的方法有哪些

數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的方法有:1、因子方法;2、回歸方法;3、平均法;4、交叉法;5、綜合評(píng)價(jià)法;6、集中趨勢(shì);7、離中趨勢(shì)

關(guān)于<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>的類型有哪些

關(guān)于數(shù)據(jù)的類型有哪些

       數(shù)據(jù)是指通過(guò)適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)對(duì)進(jìn)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

<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>可以從事什么崗位

數(shù)據(jù)可以從事什么崗位

       互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)師面臨的不是數(shù)據(jù)短缺,而是數(shù)據(jù)過(guò)剩

bi<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>師需要什么技能

bi數(shù)據(jù)師需要什么技能

        商業(yè)智能 (Businessintelligence,簡(jiǎn)稱BI),又稱商業(yè)智慧或商務(wù)智能,是指利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、在線處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)顯示技術(shù)進(jìn)數(shù)據(jù)

人工智能和<dptag>數(shù)</dptag><dptag>據(jù)</dptag><dptag>分</dptag><dptag>析</dptag>的區(qū)別

人工智能和數(shù)據(jù)的區(qū)別

       這兩種技術(shù)的共同點(diǎn)之一是興趣

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