数据质量

、分析和可视化数据

智能 ETL（SmartETL）是观远数据提供的拖拽式、配置化的业务自助式数据准备工具。

三大问题，三个方向，两条出路。

老板说，采购数据工具要给我衡量它效果的KPI！这篇就是衡量的KPI。

近日，悦数图数据库正式入驻西部数据交易平台，通过打造更安全可靠、流程可信的图数据使用及交易环境，充分促进企业资源交流，激发数据要素活性。

在金融消费的生命周期中，金融场景不仅仅是简单的用户-产品的配置逻辑，更重要的是用户的经营逻辑，数字化运营的意义就在于为用户服务设置稳定、高质量的底线。

市场营销专业人士、数据分析师，还是电商从业者，无论是哪个领域的企业或机构，都可能会因为需要大量的数据支持而感到困扰。亮数据的出现，为这些需求提供了有力的解决方案。

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数据挖掘和数据分析是现今数据科学领域中最为常见的两个术语

没有数据这回事

| 企服解答 大数据时代，数据使用的关键是数据再利用

       数据科学和大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术的知识和技能，从大数据应用（即数据管理、系统开发、海量数据分析和挖掘）三个主要层面分析和解决实际问题

       大家家里都会有冰箱，冰箱是做什么用的？冷藏室用来存放食物

      一提起数据分析，必然要提到数据分析模型，在进行数据分析之前，首先建立数据分析模型，根据模型中的内容，对不同的数据指标具体细分，最后得出想要的分析结果或结论

       身为 数据库 管理员，如何选择备份策略？需要关注两点：你管理的数据库中承受数据丢失最多多久？在数据库备份和恢复策略方面，准备投入多少人力物力？

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       结构性数据分析的困难程度和非结构化数据分析的难度之间的关系变得越来越紧张

       大数据已经成为当今科技领域的重要组成部分，这归功于那些企业能够收集到的实际意见和结果

        清楚数据分析的目的和问题，这是因为，我们做任何事都要有明确的目的，数据分析更重要，明确问题和目标

       短短几年，大数据已渗透到社会方方面面

这里说的两个概念：“信息”和“量化”，数据是信息的承载，或数据即是有了数据就等于有了信息，有了信息才能做判断，做了判断才能下决定

       进入了一个大数据时代，数据的特征发生了的变化，规模大、数据多，使得大数据存储本身也需要面对很多的问题

      数据分析就是运用适当的统计分析方法，对收集到的大量数据进行分析，从中提取有用的信息，形成结论，对数据进行细致的研究和归纳

       在任何时候， 云开发数据库 都提供简单的权限配置，这样开发者就可以快速地完成业务的开发

       更多的 数据分析 是基于对数据的业务背景的解读，总结出隐藏在数据背后的问题，找出最有价值的东西，然后再优化

   数据分析所做的图文分析报告，既直观、易懂，也有文字摘要说明

数据标准化是将操作字段按照给定的方法完成由原始数据到新数据的映射，以此消除多字段组合分析情况下存在的数量级和量纲的不同造成的不利影响，算法支持最大最小归一化、最大值归一化及Z标准化等方法。

      大数据是一个以数据为核心的行业