用户需要深入了解什么是数据湖、如何使用数据湖以及数据湖与数据仓库的不同之处和他们之间的互补性。
一个正常运营的产品每天会产生大量的数据，如果把这些数据都收集起来进行分析，不仅会使工作量增加，浪费大量时间，很可能还会得不到想要的分析结果。
医疗保健行业中使用预测分析将变得更加普遍。电子健康记录(EHR)系统已经提供了许多预测分析功能，分析师预计供应商将来会增加更多功能。
数据科学已经彻底改变了企业AI，如果提供有价值的见解，以做出数据驱动的决策，那么数据科学有很大的升级潜力。
本文将介绍如何对大量表格数据进行简单的数据分析，并使用 Java 和 Python 计算一些统计数据。
盲目堆砌同比、环比数据，没有逻辑的列一堆交叉分类维度，缺少过程指标，是导致经营分析报告臃肿且无用的根本原因。理清业务逻辑，突出业务重点，把握关键指标走势，才是提升有用性的关键。
学会数据分析，既要会用Excel，Python等工具，也要拥有数据分析的思维。给大家整理了7个最好用最常见的大数据分析模型！帮助你高效地完成数据分析！
作为业务尊重数据，严格执行流程，接纳新方法，才能做出好成绩。 不过有趣的是，如果销售是经常不重视数据的典范，那么运营就是过度使用数据的典范。
