数据流分析

随着数据挖掘分析在企业业务层面的深度应用，我们会发现，在实际业务场景中，数据分析工作已经逐渐分为2个层次；较为流程化但与业务深度结合的数据分析工作，会更倾向于让业务人员通过专业分析工具进行自主探索分析。

地产企业面临着独特的数字化转型难题：业务广泛、资源庞杂、管理琐碎，导致了数据体系的凌乱，没有使数据资产真正发挥应有的价值。如何将数据分析工作真正的聚焦到企业独特的业务发展需求上？这篇文章告诉你。

是的，SaaS BI（Software as a Service Business Intelligence）系统可以在不同语言环境下输入数据和分析结果

       NoSQL，是指非关系数据库

       数据库类型可分为层次型、网状型和关系型

本文将介绍如何利用在线客服系统的数据分析功能，以提高企业的服务质量。

紫鲲企微SCRM是客户数字化运营与精准营销工具，为企业提供企业微信私域增长运营解决方案。

随着大数据时代的到来，数据分析逐渐成为一项重要的技能

       数据建模是指对现实世界中各种数据的抽象组织，确定数据库的管辖范围，直到数据组织形式转化为现实数据库

   当下我们已经进入到了新媒体时代，自媒体时代， 流量至上是运营首当其冲的标准

内容分析是一种研究方法，通过对文本、图像、视频等素材进行系统的分析和解释来获取相关信息

在财务报表分析中，企业的销售收入是需要重点关注的分析指标。那么销售收入应该怎么分析呢？通常情况下有结构分析、趋势分析、收入毛利率分析、动因分析等等。

近日，「让业务用起来」2023观远数据敏捷分析实践巡展圆满收官。复星星选数据分析总经理郭盼于巡展上海站带来《敏捷分析焕新复星星选增长新动能》精彩主题演讲。

       数据分类是将具有一些共同属性或特征的数据进行合并，通过其类别的属性或特征来区分数据

本文深入探讨了达观数据信息流推荐系统中的多样性方法，包括多路召回策略、基于规则的多样性策略以及多模型排序等。

「让业务用起来」2023观远数据敏捷分析实践巡展·杭州站，5月26日，于数字经济之城，与各行业数智精英共享数据驱动与数字化运营实践成果，共探引爆增长的数字化创新新思

在提倡数字化、精细化管理的当下，企业对于员工的数据分析能力要求自然也越来越高。比如现在很多公司都在要求会计部门提交的财务数据报表，也必须要有清晰、美观的图形化表达和分析。

高效的商业智能（BI）系统成为保险公司的必然选择，为管理层提供了决策数据的准确性和时效性。

就需要对客户的各种数据举行分析，并在分析的基础上实现大数据在金融行业的规模化应用。

要对网络流量和用户行为进行分析，可以借助商业智能（Business Intelligence，简称BI）系统

欧拉对标的公司ThoughtSpot，成立于 2012年，是一个BI工具，专注于搜索和AI驱动分析。

「让业务用起来」2023观远数据敏捷分析实践巡展 · 广州站已邀请黑蚁资本运营董事刘湛、准时达IT总监吴建平、毕马威数字化专家杨智淇、DFI零售集团中国数字化总监Morris、观远数据联合创始人兼CTO

其中，最为大家熟知的就是：bi工程师、数据分析师这两个热门职业，但是往往很多人并不清楚这三方职业中间的不同和关联，下面就有小编为您带来bi工程师是忽悠的吗，bi工程师和数据分析师都是干什么的相关介绍

随着社会信息化的发展，人们对于大数据的需求也越来越高

       数据分类调查分析的基础是数据，数据的类型可以分为连续变量和分类变量

       数据网络是用于传输数据业务的通信网络

语义分析和语用分析是自然语言处理领域中两个重要的分析方法

达观数据的银行流水产品，凭借其先进的技术和创新的方法，为银行流水智能审核提供了高效、准确的解决方案，以下将详细介绍其在摘录与分析方面的创新方法

   商业智能(BI)和数据可视化在大数据时代的呼唤更加强烈，大屏更加流行！资料可视化是大数据的最后一公里，BI唤醒沉睡资料�