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通过我们的介绍内容让您自己加快速度。

• 高级分析

  高级分析是广泛的查询，可用于帮助推动商业实践的变化和改进。继续阅读

• 6企业最佳数据最佳实践

  这些最佳实践可以帮助企业将其大数据策略放在正确的轨道上，以满足分析需求并产生预期的业务福利。继续阅读

• 8个大数据用例，用于企业和行业案例

  随着对大数据需求理解的增加，大数据用例也在不断增加。以下是企业利用大数据改善运营的8种方式。继续阅读

• 大数据分析工具的12个必备功能

  正在为您的组织搜索大数据分析工具?以下是在软件评估和选择过程中需要注意的12个关键特性。继续阅读

• 谷歌分析

  谷歌Analytics是一个免费的网络分析服务，为搜索引擎优化(SEO)和营销目的提供统计和分析工具。继续阅读

• 定义开始

  • 高级分析
  • 谷歌分析
  • 自助商业智能(自助BI)
  • 大数据分析

  • 业务分析（BA）
  • 边缘分析
  • 预测分析
  • 文本挖掘（文本分析）

  查看所有定义

• 看看Dataops工程师角色和职责

  数据ops工程师和数据工程师经常被合并在一起，但他们有各自不同的职责。看看新兴角色的区别是什么。继续阅读

• 什么分析领导者需要了解图表技术

  企业图分析的采用最近已经成为趋势，而且预计只会增长。高德纳分析师马克·拜尔探讨了关于图形技术你需要知道什么。继续阅读

• 自助商业智能(自助BI)

  自助商业智能（BI）是一种数据分析的方法，使得企业用户能够访问和探索数据集，即使它们在BI或相关功能中没有像数据挖掘和统计分析。继续阅读

• Python代码格式化：您需要的工具以及为什么它很重要

  电脑不关心代码的风格，所以为什么要为什么？看看瑞伊格特有什么代码格式化，并在他的新书中偷偷摸摸。继续阅读

• 10 BI仪表板设计原则和最佳实践

  BI仪表板是用于向业务用户提供分析数据的关键工具。以下是如何设计有效的仪表板，可以帮助推动通知的决策。继续阅读

• 大数据分析

  大数据分析是审查大数据的往往是揭示信息的大数据 - 例如隐藏的模式，相关性，市场趋势和客户偏好 - 这可以帮助组织做出明智的业务决策。继续阅读

• Dataops与Devops的使用的主要差异

  与DevOps一样，DataOps依赖于团队之间的合作，打破组织内部的隔阂，重点是实现和维护数据体系结构。继续阅读

• 业务分析（BA）

  业务分析（BA）是对组织数据的迭代，有条不紊地探索，重点是统计分析。继续阅读

• 大数据流平台赋予实时分析

  数据流流程跨越企业和行业越来越受欢迎。阅读以查看流平台采用如何受益企业。继续阅读

• 边缘分析

  边缘分析是一种数据收集和分析的方法，在传感器、网络交换机或其他设备上对数据执行自动分析计算，而不是等待数据被发送回中央数据存储。继续阅读

• 预测分析

  预测分析是一种高级分析的形式，它使用新的和历史数据来预测活动，行为和趋势。继续阅读

• 文本挖掘（文本分析）

  文本挖掘是通过软件探索和分析大量非结构化文本数据的过程，该软件可以识别数据中的概念，模式，主题，关键字和其他属性。继续阅读

• 商业智能（BI）

  商业智能（BI）是一种技术驱动的过程，用于分析数据和提供可操作信息，帮助高管，管理人员和工人做出明智的业务决策。继续阅读

• 协会规则

  关联规则是'if-then'语句，有助于在各种类型的数据库中的大数据集中展示数据项之间的关系概率。继续阅读

• 是什么构成了强大的数据科学团队结构？

  企业依靠强大的数据科学团队从他们的数据中获得最大的数据。阅读以了解您需要使用什么才能以支持您的组织的数据。继续阅读

• 商业智能仪表盘

  商业智能仪表板或BI仪表板是一个数据可视化和分析工具，在一个屏幕上显示关键绩效指标（KPI）的状态和组织的其他重要业务指标和数据点......继续阅读

• 数据科学家与数据分析师：比较2数据角色

  两者之间的差别可能很细微，但总的来说，数据科学家比分析师承担更多的责任，拥有更高级的背景。继续阅读

• 数据准备

  数据准备是收集、组合、结构化和组织数据的过程，以便将其用于商业智能(BI)、分析和数据可视化应用。继续阅读

• BI团队的主要角色和职责是什么?

  商业智能团队帮助组织部署、管理和使用BI工具。以下是BI团队的主要角色，以及他们的职责和职责的概述。继续阅读

• 商业智能建筑

  商业智能架构是组织部署以运行商业智能和分析应用程序的各种技术的框架。继续阅读

• 数据科学家教育中的重要资源

  有充足的资源为数据科学学习，为人们进入管理人员。阅读关于数据科学技能新书的关键资源和摘录。继续阅读

• 顶级数据可视化技术以及如何最好地使用它们

  BI和Analytics团队和自助式BI用户可以选择各种类型的数据可视化。以下是12的示例，有关何时使用它们的建议。继续阅读

• 创建现代商业智能战略的7个步骤

  商业智能可以提高性能并为公司创造竞争优势。以下是实施有效双策略的七个步骤。继续阅读

• 业务智能分析师做什么?

  商业智能分析师是BI团队的关键成员，他们负责分析数据、创建仪表板和处理其他任务。下面我们来看看这份工作及其要求的技能。继续阅读

• 数据科学访谈准备：如何回答最佳问题

  成功采访数据科学家职位依赖于有效沟通和展示您的综合体验和技能的能力。继续阅读

• 4个具有巨大数据可视化和讲故事的特征

  在解释数据时，数据可视化和讲故事携手并进。以下是要确保为您的受众构建和讲述强大数据故事的四种方法。继续阅读

• 做决定的过程

  决策过程，在业务环境中，是企业管理者为确定业务计划的计划路径和启动具体行动而采取的一系列步骤。继续阅读

• 企业应用程序中的顶级嵌入式分析示例

  嵌入式分析一直是易于使用和用户访问的趋势。以下是企业应用程序中这些工具的顶级用例。继续阅读

• 嵌入式BI软件为不同的分析创造了共同的基础

  了解如何将单独的商业智能功能嵌入一个应用程序Empowers用户来钻取，访问和分析数据而不打开单独的工具。继续阅读

• 数据可视化

  数据可视化是将信息转换为视觉上下文的实践，例如地图或图形，以使人类大脑更容易理解和拉动洞察力。继续阅读

• 数据科学家与数据分析师：有什么区别？

  数据科学家和数据分析师在他们的角色中有很多交叉，但他们肯定不一样。让我们来看看这两种姿势的一些关键区别。继续阅读

• 增强分析工具：商业用途，福利和障碍

  本指南介绍了增强分析技术的功能和潜在好处，并提供了如何使用它们来简化BI和分析过程的指导。继续阅读

• 标准操作程序（SOP）

  标准操作过程（SOP）是一组书面指令，用于描述必须采取的逐步处理以正确执行常规活动。继续阅读

• 资产周转率

  资产周转率是显示公司使用自有资源产生收入或销售的效率的一个指标。继续阅读

• 天销售优秀（DSO）

  天销售优秀（DSO）是测量平均天数，在取得销售后营业收取付款。继续阅读

• BI和分析中的NLP使用轻柔地说话，但携带一根大棒

  自助分析供应商正在为其工具添加NLP功能，使其更加易于使用。了解出色的NLP应用以及一些警告。继续阅读

• 道德数据挖掘和分析躲避隐私，使用snafus

  这本手册探讨了数据挖掘的道德准则，并提供了在挖掘和分析客户数据以帮助推动营销活动时应避免的错误建议。继续阅读

• 企业中的5个增强分析示例

  以下是BI供应商支持和支持的增强分析使用的顶级示例，包括数据准备、基于nlp的查询和自动洞察。继续阅读

• 物流回归

  逻辑回归是一种统计分析方法，用于预测数据值的基础上，之前的观察数据集。继续阅读

• 增强数据分析超过了传统的BI流程

  自动化功能正在被添加到BI软件中，以帮助用户找到和分析数据。本手册着眼于增强分析的好处和挑战。继续阅读

• 如何通过嵌入式报表集成Power BI和SharePoint

  Expert Brien Posey解释了两种关于SharePoint Online的云服务页面上的Power BI报告的方法：发布到报告的链接或嵌入一个。继续阅读

• 数据丰富的组织将焦点转向道德数据挖掘

  随着数据分析越来越成为组织策略的核心组成部分，围绕数据如何开采令人满意。专家提供提示。继续阅读

• Qlik研究头谈话联想引擎，NLP和数据群

  Qlik的研究主管Elif Tutuk讨论了她的团队正在进行的项目，包括更智能的关联引擎、多属性可视化和NLP。继续阅读

• 情感分析（意见采矿）

  情绪分析，也被称为意见挖掘，是一种自然语言处理的方法（NLP），其识别文本身体背后的情绪音调。继续阅读

• 在云中转换到数据分析时避免湍流

  当将BI和数据分析迁移到云上时，将现有的分析流程、软件评估、数据保护和成本控制考虑到一个经过考虑的行动计划中。继续阅读

• 如何使自助服务BI工具部署不那么痛苦

  自助服务BI对于组织中的每个人都可以是一个很大的变化。专家Rick Sherman提供三个原则，以便能够让事情变得更容易。继续阅读

• 鲍尔斯特公民数据科学家有支持，培训

  随着越来越公民数据科学家在传统上任务为商业分析师的工作，组织必须考虑如何支持它们。从集中式数据团队开始。继续阅读

• 数据探索

  数据探索是数据分析的第一步，通常涉及总结数据集的主要特征，包括其规模、准确性、数据中的初始模式和其他属性。继续阅读

• 增强分析工具的兴起如何影响BI供应商

  BI供应商正在响应增强分析功能的兴趣，具有简化的接口和功能，允许访问更深入的洞察力。继续阅读

• 为什么数据素养技能仍然重要的增强分析

  数据分析的民主化让每个人都可以使用工具和信息，但数据分析和提供成功的结果仍然需要数据素养。继续阅读

• 为自助服务BI用户创建策划数据集的提示

  数据策策计划可以通过减少用户花费定位和准备数据的时间量来帮助简化BI过程。获得四个准备数据集的提示。继续阅读

• 临时分析

  Ad Hoc分析是一种商业智能（BI）流程，旨在回答单一特定的商业问题。继续阅读

• 6大数据可视化项目思想和工具

  这些数据可视化项目示例和工具说明了企业如何扩展使用“数据viz”工具，以更好地查看大数据。继续阅读

• 3种方式制作机器学习的业务更有效

  Dun＆Bradstreet Analytics Exec Nipa Basu提供了三个关于如何将机器学习工具集成到业务流程中的三个提示，以帮助推动更好的决策。继续阅读

• 数据采样

  数据采样是一种统计分析技术，用于选择，操纵和分析代表性的数据点子集，以识别正在检查的较大数据集中的模式和趋势。继续阅读

• 增强的分析和BI工具有何不同？

  请参阅增强的分析如何与传统的BI和自助分析工具进行比较以及这一新一代AI供电的数据分析平台可以提供。继续阅读

• 业务分析教育计划的需求上升

  高校越来越多地提供业务分析度。毕业生可以帮助建立中小型组织的IT和业务能力。继续阅读

• GPU实施大约超过深度学习

  Simulmedia正在使用GPU技术来提供报告工具，同时缩小未来的深度学习应用，有助于在建立经验时致力于硬件的成本。继续阅读

• 为您的仪表板的十kpi模板

  KPI帮助公司衡量成功，但是如何选择正确的指标来创建有用的报告？在这里，您将找到10千pi示例来激发您的行政仪表板。继续阅读

• 在大数据系统中击败预测分析的挑战

  大数据和预测分析似乎是同义的，但理解每个学科的约束是从结合它们的项目中提取业务价值的关键。继续阅读

• 非结构化数据

  非结构化数据是许多不同形式的信息，这不是传统的数据模型，因此通常不适合主流关系数据库。继续阅读

• 预测分析技术和流程如何工作

  预测分析不再限于高技能的数据科学家。但其他用户需要在开始建造模型之前了解它涉及的内容。继续阅读

• 作战情报(OI)

  运营智能（OI）是一种数据分析的方法，它可以基于公司生成或由公司收集的实时数据来实现的决策和行动。继续阅读

• 客户分析（客户数据分析）

  客户分析，也称为客户数据分析，是对公司的客户信息和客户行为的系统检查，以识别，吸引和保留最有利可图的客户。继续阅读

• 红领主Commerce如何增强其大数据分析功能

  通过用Spark进行大数据分析，红雀Commmerce在整个组织中点燃了对数据的需求，并获得了更多内部用户来与分析过程进行。继续阅读

• 数据驱动的警务战略如何影响公共安全

  软件Vendor Exec表示，分析和新数据源正在为市政部门开门部署可能可以改善紧急响应时间的大数据监管策略。继续阅读

• Visual Data Explorial深度分析的关键第一步

  Visual Data Analysis是任何高级分析项目的重要第一步 - 以及忽视它的分析师和数据科学家在他们自己的危险之中，经验丰富的用户警告。继续阅读

• Tableau数据治理策略是企业使用的关键

  有经验的用户说，使用和数据治理策略对于有效实施大幅性和避免可能影响自助软件部署的普通陷阱。继续阅读

• 关键绩效指标(kpi)

  关键绩效指标（KPI）是企业高管和其他管理人员使用的业务指标，以跟踪和分析视为对组织成功至关重要的因素。继续阅读

• 大数据强制重新评估如何使用BI仪表板软件

  BI仪表板仍然是大多数企业的首要任务，但大数据周围的趋势是强迫BI和IT团队重新思考仪表板如何最有效地建造和使用。继续阅读

• 内部消费技术公司推动企业业务分析

  云计算趋势正在推动像亚马逊和谷歌这样的消费技术公司，以市场企业分析软件。这个播客检查了那些趋势。继续阅读

• 预测数据分析在游戏前提前推进业务

  预测分析可以帮助公司确定趋势，更好地了解客户。潜在的商业福利很大，但建立预测模型并不简单。继续阅读

• 在有效地开始使用预测分析算法的十个步骤

  一个成功的预测分析程序不仅仅需要部署软件和运行算法来分析数据。这一组步骤可以帮助你建立坚实的分析基础。继续阅读

• 基于云的BI和Analytics系统开始采用更坚定的形状

  随着云计算变得越来越普遍，有迹象表明，越来越多的公司正在考虑云BI和分析应用程序是否应该成为其IT计划的一部分。继续阅读

• 社交媒体分析

  社交媒体分析是从社交媒体网站收集数据的实践，并使用社交媒体分析工具分析数据来制定业务决策。继续阅读

• 数据科学家的技能包括从数据准备到讲故事

  数据科学家们不是天生的 - 他们是制作的。来自各种背景的IT专业人士正在努力获得公司正在寻找的数据科学技能。继续阅读

• 机器学习技术，技术增加了新的分析智能

  机器学习工具正在成为高级分析应用程序的更常见的组成部分，尤其是在大数据环境中。但他们必须专注于真正的业务问题。继续阅读

• 测验：您对数据科学技术和流程的IQ是什么？

  创建一个成功的数据科学程序使您可以深入了解组织用于分析使用的数据。采取此测验以查看您对数据科学进程的了解程度。继续阅读

• 大数据和数据挖掘团队帮助用户磨练竞争优势

  数据挖掘可能不会在这些数据科学天中的人们舌尖上，但是在没有有效的挖掘数据的情况下，高级分析应用程序将不会进入更远。继续阅读

• 正确的数据挖掘数据集是正确的预测建模的必要条件

  如果数据科学家和其他分析师在数据集上没有良好的选择，则可以快速追踪轨道，他们无法在他们正在寻找我的数据集和分析的数据集中。继续阅读

• R编程语言

  R编程语言是一种用于预测分析和数据可视化的开源脚本语言。继续阅读

• 数据货币化策略增加了新的商机，需要

  专家们说，大多数公司都有他们可以利用的数据货币化机会。但明确的战略和长期计划对于获得所需的福利至关重要。继续阅读

• 公司点击流媒体分析工具进行实时商业视图

  为了加快运营决策过程，一些组织正在寻找竞争优势，部署实时数据支持的流媒体分析平台。继续阅读

• SAS Institute Inc.

  SAS Institute Inc.是一家专门从事高级预测分析应用、商业智能和数据可视化工具的软件供应商。继续阅读

• 将数据货币化的任务需要从前期工作着手

  启动数据货币化策略的组织应考虑一些关键的初步措施，以发展收入生成数据产品和分析服务。继续阅读

• Qlik.

  Qlik是一家专门从事数据可视化，执行仪表板和自助商业智能产品的软件供应商。继续阅读

• 使数据可视化项目成功的四个步骤

  数据科学家Jennifer Shin提供有关如何管理数据可视化项目的建议，并创建符合业务决策者信息需求的有效视觉效果。继续阅读

• A/B测试(分离测试)

  A / B测试有时称为分割测试，是一个评估工具，用于识别哪个版本的某些版本，帮助个人或组织更有效地满足业务目标。继续阅读

• 五种如何充分利用A / B测试工具

  许多企业在对其网站实施更改时缺乏明确的A / B测试策略，这意味着他们经常错过潜在的机会来推动现场性能的改进。继续阅读

• 数据科学作为服务（DSAAS）

  数据科学即服务(DSaaS)是一种外包形式，它涉及将从外部公司的数据科学家运行的高级分析应用程序中收集到的信息交付给企业客户，供其业务使用。继续阅读

• 讲述数据的故事指南：如何分享分析洞察力

  企业中充斥着大量的数据。下一步是解释所有的信息——但是这样做需要正确的信息平衡。这就是用可靠的数据讲故事的原因。继续阅读

• 建设数据科学团队采取技能组合，经营焦点

  在2016年Strata + Hadoop World的小组讨论中，数据科学计划的管理人员讨论了如何构建和引导数据科学家的队伍，以获得有效的大数据分析。继续阅读

• 分析团队结构可以在没有数据科学家的情况下工作

  尽管价值数据科学家可以为大数据分析团队带来，但并非每个业务都需要它们。有些人正在使用一种技术和文化来避免需要。继续阅读

• SpreadMart（电子表格数据集市）

  SpreadMart（电子表格数据集市）是公司员工对公司数据不一致的情况，因为每个部门依赖于自己的电子表格中的数据。继续阅读

• 漏斗分析

  漏斗分析是一种测量和改进从初始客户联系到预定转换度量的逐步进展中客户交互性能的方法。继续阅读