bi分析师

        数据分析近年来越来越火，其实学习SQL或PythonHadoopHivesparkFlink之类的只是操纵数据的工具，最终目的是希望量化业务，并帮助企业实现成长

        数据分析更多地是从业务背景上解释数据，提取并汇总隐藏的信息，并寻找有价值的内容

作为 商业智能（BI） 系统的前端，数据可视化负责与决策者互动，是实现数据呈现和分析操作功能的可视化互动工具

伴随着大数据分析技术、数据库技术的日益发展、以数据挖掘为代表的数据分析技术正在被越来越多地应用于生产领域的各个方面。尤其是在生产设备的故障预警，生产管控方面，近些年大数据分析更是得到了广泛的应用。

京东正在转向物流和其他产品相关服务的升级，以履行效率和客户体验作为差异化，而不是不可持续的激励营销。

       网上信息时代信息的收集与整理是一个难题，网络上涌现的的信息量非常大，而通过人工的方式很难满足现阶段海量数据的需求，因此，可用于网络舆情统计工具的信息收集与整理开始大量出现

       SPSS、SAS都是统计分析，围绕着统计知识的一些基本应用，包括描述统计、方差分析、因子分析、主成分分析、基本回归、分布检验等

通常来说，典型的数据分析包括六个步骤，即：明晰思路、收集数据、处理数据、分析数据、显示数据、写报告

      一些新手小白在做数据分析时，拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析，脑海里没有清晰的分析思路

    数据库系统 是办公自动化的核心

       数据分析是什么？数据分析是做什么的？为什么要用Python做数据分析？

“业务数据是很meta，很basic、很基本；并非数据来自业务，而是数据本身就是业务。”

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

       互联网舆情分析员，是现代社会一种全新的职业，他们活跃于各级党政机关、企业和专业学术机构

       互联网时代，消息爆炸势发展，依赖于人是不可能的

     信息化时代，数据不再稀缺，但不可阻挡

      EXCEL是进行数据处理、分析的基本工具，从各个公司招聘[数据分析师]的职位要求不难发现，作为数据分析师，熟练掌握EXCEL是必不可少的技能之一

   在未来，数据将成为第一生产力

      税务筹划师是为纳税人服务的专业人士，引导企业遵守国家相关税收法规，帮助企业合理节税

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。

BI PaaS 生态合作版图再扩张

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。智能 ETL 无缝融合多数据源接入，基于强大的数据处理算子和节点，通过拖拽式操作，编辑可视化 DAG 数据流，任意节点均可输出

衡石科技携手广东省连锁经营协会在广州成功举办了一场以“聚焦敏捷数据分析 共创数智生态圈”为主题的闭门会

       与其局限在开始专职的数据分析工作岗位上，不如从广义的“数据分析”的角度，了解如何入门数据分析

       数据统计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

      实时大数据分析是一个新的趋势