我特別不喜歡裝逼的產(chǎn)品經(jīng)理，看文章也一樣不喜歡華而不實(shí)的。所以督促自己寫文章時(shí)，把懂的、經(jīng)歷過的能細(xì)就寫的盡量詳細(xì);不懂的就去學(xué)，然后把整理的筆記分享出來，數(shù)據(jù)分析方面我涉入不多，內(nèi)容由于缺少實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，會(huì)比較基礎(chǔ)和理論，希望同樣對(duì)你有幫助。

2016-08-04 10:05:49.000

聯(lián)機(jī)分析系統(tǒng)產(chǎn)生于OLTP之后，也有悠久的歷史，它對(duì)交易系統(tǒng)產(chǎn)生的當(dāng)前及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，生成各種報(bào)表、支持多角度數(shù)據(jù)分析，挖掘隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律，可對(duì)未來做一定預(yù)測(cè)，這些可輔助管理層進(jìn)行各種決策。

2016-05-30 09:58:16.000

對(duì)于刷卡消費(fèi)類的數(shù)據(jù)分析，如果能夠拿到所有人的信用卡消費(fèi)數(shù)據(jù)（一個(gè)人可能有多張信用卡），那么拿到這些信用卡消費(fèi)數(shù)據(jù)應(yīng)該如何展開分析。

2016-01-13 11:10:16.000

數(shù)據(jù)可視化就是將數(shù)據(jù)按照視覺格式，如圖形，表格或地圖展示數(shù)據(jù)的過程。這種方法通常被用來從一個(gè)數(shù)據(jù)快照中獲取更多的信息，而其他的方法可能需要通過成堆的電子表格和大量的報(bào)告來進(jìn)行儲(chǔ)存。隨著數(shù)據(jù)量的迅速增長(zhǎng)，比以往更重要的是正確地解釋所有的這些信息并快速地做出明智的商業(yè)決策。

2016-01-12 10:19:46.000

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為營(yíng)銷帶來了精準(zhǔn)的可能，Amazon、Google、Facebook、阿里媽媽等以營(yíng)銷著稱的公司早已嗅到了這一點(diǎn)，早早做了布局，經(jīng)過多年的發(fā)展，并結(jié)合其自身的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，彼此間也產(chǎn)生了差異化。

2016-01-11 10:50:20.000

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域讓人暈頭轉(zhuǎn)向。為了幫助你，我們決定制作這份廠商圖標(biāo)和目錄。它并不是全面列出了這個(gè)領(lǐng)域的每家廠商，而是深入探討大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域。我們希望這份資料新穎、實(shí)用。

2016-01-08 10:25:12.000

以下是精選出的 2015 最佳項(xiàng)目，按照慣例，排名不分先后，同時(shí)，也有很多不在這個(gè)名單上的作品，它們同樣很優(yōu)秀，我們一起來看看它們。

2016-01-07 10:19:54.000

2016年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域會(huì)發(fā)生什么情況？考慮到如今在深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和規(guī)范性分析方面取得的進(jìn)展，你可能覺得這個(gè)問題很好回答。而實(shí)際上，來自業(yè)界的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)大不相同，本文精選出了最值得關(guān)注的33個(gè)預(yù)測(cè)，為您開啟未知的2016！

2016-01-06 10:16:08.000

構(gòu)建一個(gè)全面的，貫穿整個(gè)產(chǎn)品生命周期的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘體系框架，進(jìn)行精準(zhǔn)的用戶研究及市場(chǎng)檢驗(yàn)，已成為當(dāng)前企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的必然趨勢(shì)和重要舉措。

2015-12-17 10:28:00.000

一款好的工具可以讓你事半功倍，尤其是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，更需要強(qiáng)有力的工具通過使數(shù)據(jù)有意義的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。這些工具中不缺少適用于.NET、Java、Flash、HTML5、Flex等平臺(tái)的，也不缺少適用于常規(guī)圖表報(bào)表、甘特圖、流程圖、金融圖表、工控圖表、數(shù)據(jù)透視表、OLAP多維分析等圖表報(bào)表開發(fā)的，下面就來看看全球用戶備受歡迎的可視化工具都有哪些吧！

2015-12-02 09:39:53.000