数据分析基本操作

随着信息化技术的发展，传统的人工销售已经无法满足企业发展的需求

随着大数据时代的到来，数据已经成为企业最重要的资产之一

随着数据化、信息化的时代发展，数据管理和利用已成为企业日常运营的必须环节

数据可视化在商业智能（BI）中扮演着至关重要的角色

SaaS BI系统通常提供了数据导出和删除功能，但具体是否可以随时导出和删除数据需要根据不同的软件提供商和其所使用的具体平台来确定

数据全量实时、指标灵活探索

企业追求业务的增长，充分了解自己的客户的增长的基本点。面对庞大的用户数据，如何才能挖掘并转化为有价值的信息？建立用户画像就是企业营销增长不可或缺的一环。

后疫情时代，餐饮到底该怎么干？

数据分析：通过分析客户的购买历史、产品使用情况等数据，可以发现潜在的交叉销售和升级机会

STDEV函数，具体操作如下

实在智能「全域数据连接器」可以打通全平台链路，将散落在各个店铺后台的数据自动、及时、准确获取，沉淀为商家自有数据资产，以实现提升营销效果、优化运营效率、提升用户体验、发现商机和创新等目标。

近日，中国领先的人力资本生态价值链平台——智联招聘正式签约观远数据，构建一站式BI平台，以场景化应用推动业务增长，以易用性满足业务需求，以企业级能力保障管理效率，实现企业数据化运营管理。

这些影响改变了或者即将改变我们数据的应用方式，在这篇文章中，我想试着从数字营销从业者的角度分析那些被改变或将被改变的数据应用。

商业智能 Business Intelligence 是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案，它的主要目的是将企业中不同业务系统例如 ERP、CRM、OA 等数据打通并进行有效的整合

   在我们的日常工作中，常常涉及到信息收集、网上调查等方面的工作，为了便于统计，我们需要借助一定的工具来完成数据收集和分析工作， 表单问卷工具 是目前最方便常用的，也是最便于数据收集的载体

证券行业作为金融领域的重要组成部分，对于大量数据的分析和决策支持有着高度需求

BI系统的关键组件通常包括数据仓库、ETL工具、报表和分析工具以及数据可视化工具

商业智能（Business Intelligence，BI）是一种通过数据分析和数据可视化来支持决策制定的技术和工具

观远数据应邀出席，与来自食品饮料、酒类、美妆日化、服装鞋帽等等消费品行业的400+位品牌方CIO、CTO等信息化相关负责人欢聚一堂，讨论行业

泛零售行业中，商家需要处理大量的数据，包括销售数据、库存数据、顾客数据等，这些数据的有效分析对于制定决策和优化运营至关重要

随着大数据和人工智能技术的普及，越来越多的企业开始注重客户情境数据的收集和分析

近日，「让业务用起来」2023观远数据敏捷分析实践巡展圆满结束。上汽飞凡数据分析负责人田欣带来了《敏捷BI助力上汽飞凡打造数据驱动组织》的主题分享。

决策易将发布AI Assistant 商业智能助手，实现智能化销售场景，数据来源会更多元化，标签更加丰富，医生画像也会更加完备，全场景远程拜访会统一到一个数据平台进行管理，甚至能够在任意营销场景里工作，

近日，杭州数云与山东国数、济南云微三方战略合作签约仪式在上海成功举行。依据协议，三方将立足各自优势，在技术、产品与市场等多方面通力合作，在消费零售产业进行数字化探索。

AI让商业分析更智能

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