数据挖掘

在今天的数字时代，数据分析和数据驱动已经成为了企业发展的必要条件

随着互联网时代的发展，数据已经成为企业决策的重要基础

随着大数据时代的到来，数据清洗成为了数据分析中必不可少的环节

在当今信息化时代，数据已经成为企业管理和决策的重要依据

在竞争激烈的商业环境中，了解竞争对手的情况对于企业的发展至关重要

随着互联网和移动设备的普及，数据的规模和复杂性不断增加，数据管理变得愈发重要

SaaS BI（Software as a Service Business Intelligence）是一种基于云计算的商业智能服务，它可以帮助企业将数据转化为有意义的信息和洞察，并通过数据可视化图表展示出来

是的，SaaS BI（Software-as-a-Service Business Intelligence）通常支持自定义数据计算和指标衍生

是的，SaaS BI（软件即服务商业智能）系统通常具备智能搜索功能，用于数据探索

使用SCRM系统的好处：整合多接触点客户数据，积累用户画像；防止抢单撞单；构建自动化工作流；深挖客户圈群，进行个性化用户服务；数据可视化

PLM研发管理系统与PDM数据管理系统的区别

PLM研发管理系统和PDM数据管理系统的关系

近日，浙江省经济和信息化厅公示“2023 年第一批浙江省专精特新中小企业名单”，观远数据荣誉入选，被认定为 2023 年第一批浙江省“专精特新”企业，以专业科技能力和创新发展实力获得认可。

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云原生时代的数据库创新

提升偏好数据的收集能力，满足客户的个性化体验需求。

对于易观方舟的一次完整用户测评，智能用户运营新手看过来！

      中国的大数据产业生态正在政府、企业和各行业组织的共同努力下不断完善，推动了大数据软硬件的不断变革，特别是大型数据专用服务和通用服务的蓬勃发展，以及大数据安全保护策略的加速成熟

今天我们来聊聊如何让创新落地，通过“自动化”的数据分析与决策，让“人”释放出来，专注于更有创意的思考以及更有温度的服务。

通过阅读本文你将了解到：1、数据分析对于To B的价值；2、实践中企业数据分析存在哪些挑战？3、如何突破瓶颈？

  随着我们从“内容为王”进入“数据为王”时代，合适的商业智能工具可以使数据更易于管理、存储、维护和分类，帮助企业有效地做出决策

随着科技的不断发展，各行各业都在不断地引入新的技术和工具来提升工作效率和质量

随着信息化时代的发展，数据分析逐渐成为各行各业的必备技能

随着互联网技术的不断发展，以及电子商务行业的快速崛起，大数据分析已经成为了各个企业进行市场营销的必备工具

随着互联网时代的到来，各种互联网产品紧随其后而生

随着互联网的发展和智能化时代的来临，大数据已经成为了当今社会发展的重要基石

将非结构化数据集成到BI中面临的挑战包括以下几个方面： 1. 数据来源多样性：非结构化数据通常来自于多个不同的来源，包括社交媒体、文本文件、图像、音频、视频等