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2022年三个主要的数据分析趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：141
数据分析是一个不断发展的领域。2020年初发生新冠疫情成为主要的破坏因素，企业需要大力投资数据分析以支持其数字化转型。 在新冠疫情蔓延初期，很多企业减少开支并专注于其他紧迫的优先事项(例如支持员工远程工作)，这似乎可能会阻碍数据和分析的进步。但[详细]
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大数据技术的用处和它的五大核心原理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：170
大数据的用途 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程是指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程[详细]
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基于数据解析给出运营建议 咋整？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：180
有同学问：如何基于数据分析提出运营建议，今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过，有印象的同学应该还记得。再举一次，是因为每到招聘季都有人把它搬出来，而且有关它的大部分讲解，都是错的。 已知，下图是某个电商一周销售金额走势(具[详细]
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生活中无处不在的数据解析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：194
关于数据分析的问题 很多时候，会被一些刚刚入门或者入门两三年的同学问：数据分析就是提数据吗？为什么我感觉我像个工具人一样天天写SQL做报表呢？！ 每到这个时候，我就想起来了我入行的那个夏天，每天乐此不疲的跑着SQL。好像自己那会儿没有思考过这个[详细]
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真正指挥大规模战争的其实为大数据和人工智能？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：54
大数据和人工智能到底有多强?大部分人仍然没有直观体会，但实际上已经渗透进当今地球和人类活动的方方面面。也正在深刻地改变世界的固有形态。那些过去的超级强国，在这方面仍然遥遥领先，而那些没有跟上潮流的90%以上的国家，其实早就彻底躺平;最主要的是[详细]
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数据分析师七大实力 梳理标签体系
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：62
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 这次分享一个更高级能力：构造标签体系。在提升能力的顺序上，当然是先会打一个标签，再会搞整个体系了。 一、什么是标签体系? 围绕一个业务场景，实现业务闭环操作的若干个标签组合，称为标签体系。之所以需要标签体系[详细]
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大数据分析是啥？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：114
大数据分析：是指对规模巨大的数据进行分析，大数据可以概括为：数据量大，速度快，类型多，价值、真实性。 大数据可以概括为5个V， 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。 1.可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具[详细]
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大数据研究引用挑战预测增加
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：117
尽管大数据行业有大量的软件平台和产品、开发人员和数据专业人士，以及许多热心的爱好者，但对于专业数据工作者和管理人员来说，在企业中实施数据战略仍然存在一些担忧和障碍。 数据分析平台提供商Unsupervised公司日前发表了一项名为2022年大数据恐惧和预[详细]
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专家视点 数据无处不在的云原生途径
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：137
使用 Kubernetes 进行架构是必不可少的核心部分，它使数据分析异常灵活，可在业务需要的任何地方运行，并以高并发、高性能、效率和可用性大规模运行。 从金融服务和保险到制造和医疗保健等垂直领域的无数企业发现，他们需要公共和私有云、混合和边缘部署来[详细]
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TiDB 在携程 实时标签处理平台优化践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：87
携程是全球领先的一站式旅行平台，旗下拥有携程旅行网、去哪儿网、Skyscanner 等品牌。携程旅行网向超过 9000 万会员提供酒店预订、酒店点评及特价酒店查询、机票预订、飞机票查询、时刻表、票价查询、航班查询等服务。 在十亿级别数据量下，携程借助 TiDB[详细]
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为什么2022年仍然存在数据孤岛?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：84
企业摆脱数据孤岛并不容易。人们需要了解什么是数据孤岛、为何难以消除数据孤岛以及如何克服这些挑战。 好消息是，如今可供企业使用的数据比以往任何时候都多。从客户注册在线帐户到向企业提供他们的详细信息，信息对于帮助企业做出关键业务决策非常宝贵。[详细]
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2022年数据可视化的主要趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：124
大数据改变不同行业的例子不胜枚举。它可以用于减少交通堵塞、个性化产品和服务、改善视频游戏体验等视觉效果。 毫无疑问，大量非结构化数据的收集和分析已经是一个巨大的突破。人们需要了解数据可视化及其在大数据应用中的作用。 如果没有将人们所寻找的[详细]
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组建高效分析团队的7个最佳实行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：197
数据驱动的成功取决于强大、多样化、跨职能的数据团队。IT领导者需要采用创建和维护团队的技巧，以提供敏锐的数据洞察力。 如果企业部署了最新和最好的数据分析工具，但未能组建高效的分析团队，那么会发生什么?将会失去创收机会，并浪费大量的时间和费用[详细]
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通过更好的数据质量改进决策的8个重要提醒
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：102
企业对良好数据质量的需求日益增长，人们需要了解如何获得良好的数据质量以及它如何影响决策。 搜索引擎上有关数据质量这一术语多达600万项，这清楚地表达了数据质量的重要性及其在决策场景中的关键作用。了解数据有助于对其进行分类和鉴定，以便在所需场[详细]
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大数据和人工智能如何完全改变支付方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：96
事实表明，数据技术的进步和发展使虚拟卡和电子钱包更适合支付管理。 数据如今已经成为企业必不可少的资产，而金融行业是从数据中受益的主业行业之一。通过解释和分析数据，企业可以了解和预测趋势、提高安全性，并做出数据驱动的决策。大数据和人工智能技[详细]
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数据科学家将数据科学技能转化成收入的最佳方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：95
各种数据如今呈现出爆炸式增长，这为数据科学家创造了更多获利的机会，可以将其具有的数据科学技能实现货币化，从而赚取更多的收入。从数据科学中获得收入有多种方法，因为数据科学是有效数据管理的广阔领域。除了在知名公司从事朝九晚五的专业工作之外，[详细]
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如何创建有效的大数据战略?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：79
数据如今成为了企业的最大资产之一。因此，制定正确的数据策略至关重要。企业需要了解可以做些什么来充分利用他们的数据以及如何构建数据策略。归根结底，重要的是实现企业的目标。 首先，需要了解构建数据策略的重要性。数据增长的程度不能仅仅用语言来表[详细]
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如何通过6个步骤获得对数据和分析战略的认可
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：118
首席数据官实施有效的业务决策需要数据，但发现很难将数据与特定的业务收益和结果有效地联系起来。Gartner公司在2021年对首席数据官进行的一次调查发现，27%的受访者表示这些结果是通过创收或贡献来衡量的，只有17%的受访者表示达到了目标。 Gartner公司副[详细]
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2022年大数据分析的十大趋势和预估
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：60
研究表明，大数据分析的一些发展趋势将为企业的未来发展做好准备。 大数据分析如今成为政府部门和私营企业以及医疗机构抗击新冠疫情的重要资源。这在很大程度上要归功于云计算软件的发展，很多企业现在可以实时跟踪和分析大量业务数据，并相应地对其业务流[详细]
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企业2022的年数字营销策略必定包含的5个数据点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：58
大数据技术在企业的数字营销策略中可能非常重要，但前提是专注于正确的数据点。 企业必须关注重要的数据点!数字营销基于直觉的日子已经一去不复返了。很多人知道数据对于成功的战略至关重要。但困难的是知道要关注哪些数据点如何将信号与噪声分开。 如今，[详细]
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一刻talk巅峰对话元年科技 大型企业数字化变型的思考
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：105
十四五开局之年，在数字技术应用和新基建的支撑下，新一轮数字化高潮正在快速发展、全面发力。在此大背景下，元年科技出席由厦门市科学技术局支持，全球智客新知分享平台、中国领先的名人影响力媒体一刻talks主办的《巅峰对话|当独角兽遇见未来浪潮》活动[详细]
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大数据在零售业的主要优势及4个真实的应用示例
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：78
大数据将会成为零售行业未来的游戏规则改变者，并且已经产生了巨大的影响。 在新冠疫情蔓延期间，许多企业都开始实施数字化转型，零售行业也不例外。科技成为在竞争日益激烈的市场中取得成功的关键部分，其中包括大数据和分析。 大数据在零售业的应用可以[详细]
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针对各领域的8个数据驱动的内容营销技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：200
事实表明，大数据为营销领域带来了一些显著的变化，并且在在线内容营销方面尤其具有影响力。 许多营销人员已经使用人工智能和数据分析来对各种市场活动进行更明智的洞察。数据分析工具对按点击付费(PPC)营销、媒体购买以及其他形式的付费流量特别有用。大[详细]
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预测解析和大数据分析的终极指南
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：154
企业是否有自己的业务想要加强和扩展?还是有需要开发的产品?如果有一个从哪里开始的计划，那就太好了。如果没有，那么需要进行一些分析。大数据分析可以帮助企业获取潜在用户数据、处理数据、清理数据并获得有价值的信息。而且，预测分析可以根据企业过去[详细]
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如何使用技术处理方案做出数据驱动的决策
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：177
数据驱动决策(DDDM)是一种基于可量化目标或关键绩效指标(KPI)的方法，可以收集信息、从发现中评估模式和事实，并以各种方式实施有利于企业的战略和行动。一般来说，数据驱动的决策需要依靠经过验证和研究的数据，而不是利用未处理的数据来实现重要的业务目[详细]
