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數(shù)據(jù)分析

1669內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景，讓用戶更好地學(xué)習(xí)、使用數(shù)據(jù)分析的各種工具。

共 1669 條

我手把手修改了一篇數(shù)據(jù)分析報(bào)告

如何提升業(yè)務(wù)表現(xiàn)”的要求。在規(guī)劃階段，很多東西都可以再調(diào)整，因此思路會(huì)更開(kāi)闊。在復(fù)盤(pán)階段，業(yè)務(wù)執(zhí)行已結(jié)束，蓋棺定論的時(shí)候不用做監(jiān)控，但復(fù)盤(pán)需更細(xì)致。

2022-09-21 11:29:05

數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)復(fù)盤(pán)

從管、存、算、規(guī)、治看數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理

如果你參與過(guò)大型企業(yè)BI系統(tǒng)的建設(shè)，那就一定能有所感觸。無(wú)數(shù)的決策分析系統(tǒng)成為臨時(shí)的“政績(jī)工程”，一時(shí)名聲大噪之后卻無(wú)人問(wèn)津，大多因?yàn)楹罄m(xù)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，無(wú)法真正為業(yè)務(wù)、管理提供實(shí)質(zhì)的服務(wù)。這實(shí)則為數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目建設(shè)的悲哀。

2022-09-19 18:29:20

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理

數(shù)據(jù)分析MVP方法是什么？該怎么用？

MVP（Minimum Viable Product）原本是應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)的方法。指在正式推出產(chǎn)品前，先推出一個(gè)版包含核心功能的簡(jiǎn)單版本，測(cè)試用戶需求與反饋，從而快速判斷產(chǎn)品是否符合市場(chǎng)需求，做出調(diào)整。

2022-09-16 11:33:40

數(shù)據(jù)分析 MVP

IT科技生態(tài)的三代論

怎么定義科技生態(tài)的“代”？這似乎沒(méi)有一個(gè)定論，更何況，不同技術(shù)的更新速率也不盡相同，難以統(tǒng)一。

2022-09-09 08:11:23

IT 科技生態(tài)系統(tǒng)

九種常用數(shù)據(jù)分析方法！

9種最常用數(shù)據(jù)分析方法，解決90%分析難題！

2022-09-07 15:47:21

數(shù)據(jù)分析對(duì)比分析大數(shù)據(jù)

為什么你做的活動(dòng)分析總被DISS

做活動(dòng)本身是一個(gè)“指哪打哪”，高度目標(biāo)導(dǎo)向的事情。因此活動(dòng)分析中，目標(biāo)是最關(guān)鍵的，清晰了目標(biāo)才好判定效果?；顒?dòng)過(guò)程監(jiān)控，則是用來(lái)診斷問(wèn)題的，一般采用漏斗分析法+對(duì)比分析法，看哪個(gè)環(huán)節(jié)掉鏈子。

2022-09-05 11:28:07

數(shù)據(jù)分析活動(dòng)分析

Pandas的瘋狂融合之路

merge和concat?的表連接，都有各自的特點(diǎn)，我們需要按自己所需要的結(jié)果去用，想匹配內(nèi)容的，就用merge?，想全部連接到一起的，就用concat。

2022-09-05 08:04:16

merge concat?pandas

四大標(biāo)簽，構(gòu)建高質(zhì)量用戶畫(huà)像

很多同學(xué)習(xí)慣了做網(wǎng)上的現(xiàn)成數(shù)據(jù)集。所謂的用戶畫(huà)像，大部分是現(xiàn)成的字段，尤其以直接收集的表單字段居多。這種現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集練手很爽，可與實(shí)際情況差距非常大。實(shí)際工作中，即使能用表單采集，也得考慮采集過(guò)程中錯(cuò)誤、造假、復(fù)核問(wèn)題。

2022-09-02 12:09:06

高質(zhì)量用戶畫(huà)像

為什么你做的數(shù)據(jù)監(jiān)控分析，總被人Diss

做業(yè)務(wù)監(jiān)控同理。如果只收集了總銷售收入結(jié)果，那就只能提供結(jié)果監(jiān)控。如果有對(duì)組成銷售收入各個(gè)渠道，各個(gè)客群做數(shù)據(jù)收集，就能看到是哪個(gè)部分出問(wèn)題；如果對(duì)銷售轉(zhuǎn)化過(guò)程有數(shù)據(jù)記錄，就可以看到哪些節(jié)點(diǎn)出了問(wèn)題。越詳細(xì)的記錄，監(jiān)控的時(shí)候發(fā)現(xiàn)問(wèn)題就更具體。

2022-08-29 11:59:29

監(jiān)控數(shù)據(jù)DAU

數(shù)據(jù)分析，如何給出有價(jià)值的建議

想要服務(wù)好業(yè)務(wù)部門(mén)，首先得考慮的，就是：“這些人對(duì)數(shù)據(jù)了解多少“，然后對(duì)癥下藥。相比之下，對(duì)數(shù)據(jù)了解多的人，會(huì)更期望我們給到具體建議，因此先討論這個(gè)情況。

2022-08-29 07:11:05

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模板

十種常用的數(shù)據(jù)分析思路

數(shù)據(jù)分析的思路及其重要，以致于我們總是忽略它，重“術(shù)”而輕“道”，但其實(shí)應(yīng)該一視同仁。這篇文章講了表單分析、用戶分析、埋點(diǎn)分析、聚類分析等10種分析方法，先學(xué)為敬~

2022-08-26 16:21:47

數(shù)據(jù)分析工具運(yùn)營(yíng)

中國(guó)城市財(cái)政收入半年報(bào)：上海減收近千億，長(zhǎng)春降幅超四成

34座已知數(shù)據(jù)的重點(diǎn)城市中，近8成上半年財(cái)政短收。其中，上海一般公共預(yù)算收入同比縮水近千億；天津、武漢財(cái)政減收跌破千億；長(zhǎng)春、哈爾濱、昆明減收幅度均在30%以上。

2022-08-16 13:34:52

財(cái)政收入數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析，如何診斷業(yè)務(wù)問(wèn)題

所謂“屋漏偏逢連夜雨”，就是這個(gè)局面。此時(shí)，想要用數(shù)據(jù)描述問(wèn)題，容易，樹(shù)個(gè)標(biāo)桿就能看出差距。想用數(shù)據(jù)診斷問(wèn)題，就得突破上邊層層險(xiǎn)阻，爭(zhēng)取業(yè)務(wù)的支持和老板的理解，才能見(jiàn)效。這是從數(shù)據(jù)到落地的必經(jīng)之路。

2022-08-16 11:33:43

數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)專家的晉級(jí)之路：大數(shù)據(jù)中的四大挑戰(zhàn)！

我的朋友問(wèn)了我一個(gè)有趣的問(wèn)題，要成為數(shù)據(jù)管理專家哪些技能值得學(xué)習(xí)，以及如何制定成長(zhǎng)路線圖。

2022-08-09 13:57:36

數(shù)據(jù)管理大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

2022年網(wǎng)購(gòu)如何對(duì)抗大數(shù)據(jù)殺熟，更換商品名詞有驚喜

這幾年愈演愈烈的大數(shù)據(jù)殺熟，也讓消費(fèi)者苦不堪言，一些電商平臺(tái)給用戶貼標(biāo)簽，美其名曰”推薦用戶會(huì)喜歡的商品”，實(shí)際上，一旦某一個(gè)種類被打上高價(jià)消費(fèi)標(biāo)簽，那么出現(xiàn)的其他種類也會(huì)推相應(yīng)貴一些的產(chǎn)品，網(wǎng)購(gòu)的時(shí)候，有什么搜索小妙招呢？

2022-08-08 15:31:02

大數(shù)據(jù)電商網(wǎng)購(gòu)

節(jié)日消費(fèi)數(shù)據(jù)不“殺熟”？大數(shù)據(jù)帶你一起“解”七夕！

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)既在制造業(yè)等各行各業(yè)得到了廣泛應(yīng)用，并且對(duì)人們的生產(chǎn)和生活方式也在產(chǎn)生深刻的影響。對(duì)于七夕節(jié)，情侶們都喜歡送什么禮物？哪些地方訂單量高？哪些年齡群體最有節(jié)日“儀式感”？這些“大數(shù)據(jù)”都能為你解答！

2022-08-05 14:50:42

大數(shù)據(jù)七夕節(jié)禮物

五個(gè)方法，破解數(shù)據(jù)分析的核心難題

從本質(zhì)上看，標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題牽扯績(jī)效考核，因此業(yè)務(wù)方才有渾水摸魚(yú)的動(dòng)力。這是個(gè)披著數(shù)據(jù)問(wèn)題的辦公室政治問(wèn)題。因此，想破題，一定不能把解題思路引到“有一個(gè)完美的數(shù)學(xué)算法”上面。任何數(shù)學(xué)算法都解決不了人心貪婪的問(wèn)題。

2022-08-05 11:29:06

數(shù)據(jù)分析考核政治

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法有哪些？

隨著時(shí)代發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)也日益完善。因而了解今日的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法有哪些，越來(lái)越有其必要性。

2022-08-03 14:30:52

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)收集

聊聊數(shù)據(jù)分析的價(jià)值是什么？

如果真拿這個(gè)需求來(lái)做，那鐵定做不出來(lái)。為啥?因?yàn)樯唐蜂N量、用戶流失、用戶需求，這些都是經(jīng)過(guò)業(yè)務(wù)手段影響后的綜合性結(jié)果。比如用戶本來(lái)不想買(mǎi)，結(jié)果業(yè)務(wù)派了券，用戶想買(mǎi)了。此時(shí)得先知道：業(yè)務(wù)會(huì)不會(huì)派券，會(huì)派多大額度的券，才能預(yù)測(cè)結(jié)果。

2022-08-02 11:29:17

數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景 RFM

用戶分析，看這一篇就夠了

簡(jiǎn)單的拉個(gè)交叉表，丫就不叫分析，丫就是一張表而已。做數(shù)據(jù)分析，要有清晰的目標(biāo)和可落地的細(xì)節(jié)才行。在用戶分析領(lǐng)域，則是分成了策略/執(zhí)行兩大類專題。

2022-08-01 11:33:09

用戶分析標(biāo)簽策略

數(shù)據(jù)監(jiān)控體系是什么？該怎么搭建？

理論上監(jiān)督和控制也可以不用數(shù)據(jù)，比如傳統(tǒng)的車間主任、生產(chǎn)隊(duì)長(zhǎng)、監(jiān)考老師，都是一線現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督與控制。

2022-07-29 11:30:33

數(shù)據(jù)監(jiān)控體系

七個(gè)步驟，深入解讀數(shù)據(jù)含義

數(shù)據(jù)分析師想要加強(qiáng)數(shù)據(jù)洞察能力，就得多積累分析經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)具體業(yè)務(wù)問(wèn)題，收集業(yè)務(wù)動(dòng)作，多復(fù)盤(pán)，這樣才能認(rèn)識(shí)得越來(lái)越深入。每次具體問(wèn)題來(lái)了，才有豐富的彈藥庫(kù)可用。

2022-07-28 11:33:23

數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)

經(jīng)營(yíng)分析，如何賦能業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)

固定投入更像基礎(chǔ)建設(shè)，很難直接衡量每一塊投入提升多少訂單。因此只能做分類管理，對(duì)每一類渠道的基建投入，控制總量。而可變投入是直接和訂單相關(guān)的，因此必須具體考核收益。如果投下去資源沒(méi)有見(jiàn)到額外增長(zhǎng)，就得復(fù)盤(pán)投入價(jià)值。

2022-07-26 12:00:05

經(jīng)營(yíng)分析業(yè)績(jī)數(shù)量

基于大數(shù)據(jù)的OLAP技術(shù)，四個(gè)角度一篇講明白

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)必然會(huì)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)。本文主要介紹在線分析處理（Online Analytical Processing，OLAP）技術(shù)。

2022-07-15 18:55:04

技術(shù)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

關(guān)于認(rèn)知分析，你需要知道的一切

每個(gè)人都試圖找到認(rèn)知分析是什么以及智能技術(shù)是什么問(wèn)題的答案。在IT行業(yè)工作的每個(gè)人都意識(shí)到，人工智能當(dāng)時(shí)才剛剛起步，未來(lái)還有很多。

2022-07-15 14:58:26

數(shù)據(jù)分析人工智能 IT

為什么可變性對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要

像Uber、Facebook和Amazon這樣成功的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型公司依靠的是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，為電子商務(wù)提供個(gè)性化的客戶體驗(yàn)，管理車隊(duì)和供應(yīng)鏈，以及實(shí)現(xiàn)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)的自動(dòng)化，都需要對(duì)最新鮮的數(shù)據(jù)進(jìn)行即時(shí)洞察。

2022-07-14 23:27:57

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可變數(shù)據(jù)

抽絲剝繭，深入的數(shù)據(jù)分析這么做！

即使看到數(shù)據(jù)：A群體消費(fèi)天然比不用的高，還是有至少這4種可能性要排除。所以得列清楚假設(shè)邏輯樹(shù)，逐一排查可能性。這也是我們說(shuō)的：驗(yàn)證觀點(diǎn)，需要同時(shí)找正反兩面的例子。

2022-07-11 11:28:45

數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)消費(fèi)

總做描述性統(tǒng)計(jì)，深入的數(shù)據(jù)分析到底怎么做？

分析方法是相互穿插的。有常見(jiàn)的描述性統(tǒng)計(jì)、對(duì)比分析，也可以結(jié)合預(yù)測(cè)模型，也可以結(jié)合數(shù)據(jù)測(cè)試，判斷方法可行性。但是整體的分析邏輯，是不受具體方法制約的，一定是現(xiàn)有大的邏輯框架，再選擇工具，才能得出有價(jià)值的結(jié)論。

2022-07-06 11:30:57

數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)模型

十張圖，數(shù)據(jù)分析如何賦能銷售

作為業(yè)務(wù)尊重?cái)?shù)據(jù)，嚴(yán)格執(zhí)行流程，接納新方法，才能做出好成績(jī)。不過(guò)有趣的是，如果銷售是經(jīng)常不重視數(shù)據(jù)的典范，那么運(yùn)營(yíng)就是過(guò)度使用數(shù)據(jù)的典范。

2022-07-05 11:18:50

數(shù)據(jù)分析銷售業(yè)績(jī)

數(shù)據(jù)指標(biāo) VS 標(biāo)簽體系，到底有啥區(qū)別？終于講清楚了!

標(biāo)簽的使用過(guò)程，與數(shù)據(jù)指標(biāo)有很大區(qū)別。數(shù)據(jù)指標(biāo)一旦梳理完成，除非流程更改，否則不會(huì)怎么變動(dòng)。而標(biāo)簽在建設(shè)過(guò)程中，需要圍繞同一個(gè)目標(biāo)，不斷地做優(yōu)化，有一個(gè)明顯的“提純”的動(dòng)作。

2022-07-04 11:27:02

標(biāo)簽數(shù)據(jù)指標(biāo)標(biāo)簽體系

大變局！全國(guó)房?jī)r(jià)，跌破萬(wàn)元大關(guān)

這一模式同樣說(shuō)明，反炒房未必會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)大跌，反而能避免大漲帶跌帶來(lái)的震蕩，讓樓市與經(jīng)濟(jì)、收入增長(zhǎng)同步，這才是良性而長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展之道。

2022-07-04 09:43:29

全國(guó)房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)分析

七個(gè)好用常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析模型

學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)分析，既要會(huì)用Excel，Python等工具，也要擁有數(shù)據(jù)分析的思維。給大家整理了7個(gè)最好用最常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析模型！幫助你高效地完成數(shù)據(jù)分析！

2022-06-30 15:12:48

數(shù)據(jù)分析工具大數(shù)據(jù)

Apache Doris剛剛 "畢業(yè)"：這個(gè)SQL數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有什么不一樣？譯文

Doris，原名 Palo，是一個(gè)開(kāi)源的、基于SQL的大規(guī)模并行處理 (MPP) 分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，誕生于中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)搜索巨頭百度，作為其廣告業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，2017 年開(kāi)源，2018 年進(jìn)入 Apache 孵化器。

2022-06-29 18:12:26

Doris 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

一文看懂：數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的四大類型

流程型指標(biāo)體系是四大類里最簡(jiǎn)單的。因?yàn)榱鞒痰沫h(huán)節(jié)、終點(diǎn)都很清晰。目標(biāo)清晰的情況下，指標(biāo)體系都容易梳理。流程型指標(biāo)體系，最怕的也是數(shù)據(jù)采集，特別是過(guò)程數(shù)據(jù)采集。很多toB行業(yè)的分析做不下去，就是因?yàn)榱鞒讨笜?biāo)缺失太多。

2022-06-29 11:28:57

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系數(shù)據(jù)采集

如何用好數(shù)據(jù)科學(xué)？譯文精選

數(shù)據(jù)科學(xué)正逐漸成為一些組織夢(mèng)寐以求的資產(chǎn)，隨著時(shí)間的推移，它必將獲得更多的關(guān)注。

2022-06-27 17:40:14

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)

七張圖，學(xué)會(huì)做有價(jià)值的經(jīng)營(yíng)分析

盲目堆砌同比、環(huán)比數(shù)據(jù)，沒(méi)有邏輯的列一堆交叉分類維度，缺少過(guò)程指標(biāo)，是導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)分析報(bào)告臃腫且無(wú)用的根本原因。理清業(yè)務(wù)邏輯，突出業(yè)務(wù)重點(diǎn)，把握關(guān)鍵指標(biāo)走勢(shì)，才是提升有用性的關(guān)鍵。

2022-06-27 11:32:47

經(jīng)營(yíng)分析環(huán)比數(shù)據(jù)維度

使用Java和Python進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析譯文精選

本文將介紹如何對(duì)大量表格數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，并使用 Java 和 Python 計(jì)算一些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

2022-06-24 09:58:35

大數(shù)據(jù)Java Python

數(shù)據(jù)科學(xué)家面臨的七大挑戰(zhàn)及解決方法

數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)徹底改變了企業(yè)AI，如果提供有價(jià)值的見(jiàn)解，以做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，那么數(shù)據(jù)科學(xué)有很大的升級(jí)潛力。

2022-06-23 12:33:35

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

醫(yī)療保健行業(yè)中的預(yù)測(cè)分析：12個(gè)具有價(jià)值的用例

醫(yī)療保健行業(yè)中使用預(yù)測(cè)分析將變得更加普遍。電子健康記錄(EHR)系統(tǒng)已經(jīng)提供了許多預(yù)測(cè)分析功能，分析師預(yù)計(jì)供應(yīng)商將來(lái)會(huì)增加更多功能。

2022-06-20 14:47:18

醫(yī)療保健預(yù)測(cè)分析

遭大學(xué)生嫌棄的工作，它排第一

在這些遭大學(xué)生嫌棄的工作里，銷售絕對(duì)榜上有名。許多人擠破頭應(yīng)聘月薪 3000 的文員，也不愿對(duì)月入 5000 的銷售多瞧一眼。更有人寧可待業(yè)家里蹲，也打死不吃銷售這口飯。

2022-06-20 09:08:26

大學(xué)生工作數(shù)據(jù)分析

為什么很多人寧可用 Excel 也不用 Python？丨T群話原創(chuàng) 精選

Python還是Excel，可能不只是選擇的問(wèn)題

2022-06-17 18:49:25

數(shù)據(jù)分析常見(jiàn)的誤區(qū)有哪些？

一個(gè)正常運(yùn)營(yíng)的產(chǎn)品每天會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如果把這些數(shù)據(jù)都收集起來(lái)進(jìn)行分析，不僅會(huì)使工作量增加，浪費(fèi)大量時(shí)間，很可能還會(huì)得不到想要的分析結(jié)果。

2022-06-15 15:34:12

數(shù)據(jù)分析分析模型誤區(qū)

高考結(jié)束，用 Python 來(lái)分析下哪里的高考是地獄級(jí)難度

一年一度的高考，可以說(shuō)是廣大學(xué)子必經(jīng)的磨練，正所謂十年寒窗苦，一朝天下知。而高考，也成為了當(dāng)前中國(guó)最為廣泛，最為公平的晉升之路，可以說(shuō)考上了一個(gè)名牌大學(xué)，那么未來(lái)的道路會(huì)好走很多。

2022-06-11 23:16:47

數(shù)據(jù)分析高考 Python

如何使用Google Cloud Data Studio進(jìn)行數(shù)據(jù)分析譯文

本文將深入了解Google Cloud Data Studio，它是一種將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用報(bào)告和數(shù)據(jù)儀表板的工具。

2022-06-09 11:47:21

工具數(shù)據(jù)儀連接器

一篇學(xué)會(huì)初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)的經(jīng)營(yíng)分析

決策者自身的商業(yè)洞察力是非常重要的。如果決策者有了判斷，可以結(jié)合判斷，做測(cè)試，直接驗(yàn)證判斷效果，這樣能直觀看到策略是否可行，從而在分析問(wèn)題同時(shí)，找到出路。

2022-06-08 11:39:29

經(jīng)營(yíng)分析指標(biāo)

字節(jié)技術(shù)專家首次揭秘：基于ClickHouse的復(fù)雜查詢實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化原創(chuàng) 精選

ClickHouse目前已引領(lǐng)了業(yè)內(nèi)新一波分析型數(shù)據(jù)庫(kù)的浪潮

2022-06-02 12:00:55

ClickHouse 大數(shù)據(jù)字節(jié)跳動(dòng)

區(qū)塊鏈影響數(shù)據(jù)分析行業(yè)的五種方式

新技術(shù)的出現(xiàn)比人們想象的還要快。像大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈這樣的新興技術(shù)正在成為傳統(tǒng)。此類技術(shù)正在改變企業(yè)開(kāi)展業(yè)務(wù)的方式。

2022-06-01 11:56:04

區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析

人口第一大省大變局：這座城市成全新“流量王”

廣東的人口數(shù)據(jù)依然光鮮，背后卻暗藏格局變遷。珠三角的人口吸引力大不如前，2021年人口增量?jī)H有37萬(wàn)，遠(yuǎn)低于2010-2020年的年均增量（218萬(wàn)）。昔日“頂流”廣州和深圳的人口增量同樣大幅下滑，佛山成為新晉“流量王”。

2022-05-31 09:56:37

數(shù)據(jù)分析人口

為什么不能忽視建筑物中的數(shù)據(jù)分析？

如果你沒(méi)有利用建筑物中的數(shù)據(jù)分析，那么就沒(méi)有建造或運(yùn)營(yíng)真正的智能建筑。對(duì)于今天的承包商、工程師和建筑業(yè)主來(lái)說(shuō)，實(shí)現(xiàn)智能建筑的功能對(duì)對(duì)每一個(gè)人都至關(guān)重要。

2022-05-27 14:34:55

數(shù)據(jù)分析智能建筑

大數(shù)據(jù)技術(shù)的成功案例及趨勢(shì)

到2025年，大數(shù)據(jù)分析和管理將不再是大公司的特權(quán)。在未來(lái)幾年，大數(shù)據(jù)技術(shù)將繼續(xù)幫助更有效地工作和優(yōu)化內(nèi)部流程。

2022-05-26 14:47:04

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析數(shù)字技術(shù)

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