在"新基础设施"和疫情等外部因素的推动下，数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。如何更好地利用数据已经成为企业数字化转型的关键，因此数据治理变得越来越重要。 数据治理的目的 确保企业数据的质量，可用性，可集成性，安全性和易用性。数据是公司的资产，组织必须从中获取业务价值，最大程度地降低风险并寻求方法进一步开发和利用数据，而这一切就是数据治理需要完成的工作，
定义DAMA认为，数据治理是数据管理的一部分。不管是DMBOK，还是DCMM，都把“数据管理”放在最外面，其中包含一个“数据治理”领域。在这个层面，数据管理（名词）远大于数据治理（动词）。这个是毫无疑义的。其中的“数据管理 data management”是名词，是管理学科在数据领域的细分领域，和新华字典中的“负责某项工作使顺利进行”语义接近。这个语境自然得统领全局，包罗万象。 而数据治理就是一个
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2024-01-12 07:13:59
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一、什么是数据分析整体可以分为数据处理、实验、应用数据处理：收集数据，进行数据的分类，并生产报表，图像（不涉及数据的分析和问题解析）实验：针对数据的分析和思考，进行各种数据之间的关系的分析。针对数据进行假设和测试应用：根据实验和数据分析得出的结果并应用。通常可分为两个方向：1.通过实验、数据分析，不断做决策，进行方案升级和产品迭代2.利用数据对设备或算法进行训练，升级二、重新认识数据分析数据处理：
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2024-07-16 10:44:42
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最近发现很多人讨论BI数据分析，今天给大家全面介绍下BI数据分析相关的信息。首先给大家科普一下，什么是BI分析。BI分析其实是指通过BI分析工具，对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、处理和分析，以提供有价值的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解业务运营状况，制定更明智的战略和决策。那BI分析可以让企业管理者和决策者了解哪些信息？（1）战略目标的实现情况BI数据分析可以帮助企业管理者和决策者
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2023-08-01 16:20:41
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数据分析的概念 什么是数据分析 就是从现有的数据中挖掘出价值 数据分析应用领域 商品推荐 eg：在淘宝上搜索了一款商品之后 接下来会疯狂给推荐相关的产品 相关产品 量化交易 股票 期货 等数据分析 短视频推送 抖音 今日头条等短视频推荐 数据分析是未来所有公司不可或缺的岗位，目前社会上获取数据的方式 ...
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2021-10-12 15:29:00
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需求分析和数据分析有什么区别 1.概念不同 需求分析也称为软件需求分析、系统需求分析或需求分析工程等，是开发人员经过深入细致的调研和分析，准确理解用户和项目的功能、性能、可靠性等具体要求，将用户非形式的需求表述转化为完整的需求定义，从而确定系统必须做什么的过程。 需求分析是软件计划阶段的重要活动，也是软件生存周期中的一个重要环节，该阶段是分析系统在功能上需要“实现什么”，而不是考虑如何去“实现
注：下面视频的编号与文章的章节对应，比如02.03中02对应的是第2章，03是这一章录制的第3个视频，依次类推，下面不再赘述。上下拉动翻看整个目录01.01. SQL背景介绍02.01. 创建和使用MySQL02.02. 创建和使用MySQL：创建表02.03. 创建和使用MySQL：操作与修改表02.04. 创建和使用MySQL：大致错误的语句情况03.01. 查询入门：查询机制、select子
第1章 MapReduce概述1.1 MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。 MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运真程序，并发运行在一个Hadoop集群上。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点1.MapReduce易于编程它简单的实现一些接口，
javase基础数据类型与变量数据类型分为简单数据类型（基本类型）和复合数据类型（引用类型），String属于引用类型装箱是将基本类型装换成引用类型的过程；拆箱就是将引用类型转换成值类型的过程；自动装箱是Java编译器在基本数据类型和对应的对象包装类型之间做的一个转化。比如：把int转化成Integer，double转化成Double，等等。反之就是自动拆箱。为什么要进行拆箱和装箱？Java是一种
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2024-08-14 12:20:03
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数据采集和数据分析系统是现代社会中非常重要的工具之一。随着互联网和物联网的快速发展，大量的数据被生成和收集，这些数据对于决策和预测具有重要意义。数据采集和数据分析系统通过采集、存储和分析这些数据，帮助企业和个人做出更准确的决策和预测。
数据采集是数据分析的基础。在采集数据之前，我们需要确定我们想要采集哪些数据，以及采集的目的是什么。比如，我们想要采集一家电商网站的用户购买记录，以便分析用户的购买
原创
2023-10-24 14:26:19
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### 大数据分析和数据建模入门指南
#### 流程概述
首先，我们来看一下整个“大数据分析和数据建模”的流程。通过以下表格展示每个步骤的详细内容。
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据探索分析 |
| 4 | 数据建模 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 结果可视化 |
#### 具体步骤及代码
原创
2024-03-16 06:12:59
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# 教学文档：实现数据结构和数据分析的完整流程
在数据科学的世界中，数据结构和数据分析是至关重要的环节。作为一名刚入行的小白，建立扎实的基础将帮助你在未来的开发中发挥更好的能力。本文将为你概述数据结构和数据分析的流程，并逐步介绍每一步所需的代码和相关解释。
## 一、数据结构和数据分析的流程
以下是实现数据结构和数据分析的基本流程：
| 步骤 | 描述
作者：接地气的陈老师 一次在医院陪护家人做手术，和医生、、化验师、护士相处一整周，突然发现，这个关系跟数据分析、数据挖掘、数据运营非常像呀！特此mark，让新同学快速了解一下。大家都知道，要当医生需要读一车的书，至少博士以上学历还得实习nnn年。然而这些学富五车的学霸们，面对的病人可能是千奇百怪。病人们说着听不懂的方言，看不懂各种医学术语，哼哼唧唧讲不清楚病情，却对着缴费清单斤斤计较：不
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2024-01-11 23:54:30
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随着互联网的数据爆炸式增长，而利用Python爬虫我们可以获取大量有价值的数据：1.爬取数据，进行市场调研和商业分析爬取知乎优质答案，筛选各话题下最优质的内容； 抓取房产网站买卖信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析；爬取招聘网站职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。2.作为机器学习、数据挖掘的原始数据比如你要做一个[推荐系统]，那么你可以去爬取更多维度的数据，做出更好的模型。3.爬取
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2023-10-08 15:09:52
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第8章 数据分析报告8.1 什么是数据分析报告8.1.1 数据分析报告是什么 数据分析报告是用于研究事物的现状、问题原因，并得出结论，提出解决方案的一种应用文体。 是决策者认识事物、了解事物、掌握信息的主要工具之一。8.1.2 数据分析报告的原则 （1）规范性原则 报告中使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致 （2）重要性原则 重点选取关键指标，科学专业地进行分析 分析结果应当按照问题重要性
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2024-07-26 08:53:22
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相信大家都知道数据分析和数据挖掘的概念，但是你知道数据分析和数据挖掘的基础是什么吗？今日小编就和大家一起来了解一下数据分析、数据挖掘基础——数据采集。数据采集是数据分析、挖掘的一个环节，在数据处理过程中是非常基本和重要的，但经常被忽视。但再好的分析原理、建模算法，没有高质量的数据都是没有用的。以下小编将介绍数据采集的概念、基本特征和企业在数据采集过程中面临的主要问题这几个方面，来为大家介绍数据采集
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2023-08-01 20:34:30
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随着数据时代的到来，各行各业的经营发展开始注重数据分析思维。通过数据，我们可以了解产品的好坏、用户的喜爱程度，从而用数据去解决产品存在的问题。数据分析更多的是基于业务背景来解读数据，把隐藏在数据背后的问题总结出来，发现其中最有价值的东西，再加以优化。在提炼数据的整个过程中，人是主观的，而数据是客观的。同样的数据但不同人解读出来的结果肯定是不一样，但结论的本身并没有错。那么我们做电商数据分析师常用的
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2024-01-16 16:35:55
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数据分析的别称也叫定性数据分析 数据分析是人们早已想期待被紧急利用的一种科学，但就是由于数据分析这种科学将其转化为可用技术是需要一定苛刻条件的。这就是说，要想进行数据分析，光有数学科学基础知识还远远不够，它必须要有可驾驭大量数据收集与存储，并能实施复杂分析的科学技术。 可用这样说，能驾驭那些大量数据收集与存储的科学技术，只有是计算机技术，只可惜，世界计算机技术还是来得很迟到，这便耽搁了数据分析转
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2023-09-04 20:41:25
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作为一名数据从业人员，从日常的工作需求和思考中，我愈发认为：数据分析的基本方法是统计，核心是业务理解和逻辑推理。 为了能更全面地介绍数据分析，这篇文章我将从：什么是数据分析、数据分析的基本步骤、数据分析的误区和构建指标监控体系的必要性这四个方面展开。1.什么是数据分析？如果用一句话概括什么是数据分析，在我看来，就是：数据分析是用适当的统计分析方法，对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论
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2023-08-26 10:26:22
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首先说明这篇文章的数据来源，为前程无忧中所有“数据分析师”这一职位信息所得来的。并且主要分析了数据分析师在全国不同地区的需求情况、总体薪酬情况、不同城市薪酬分布、不同学历薪酬分布、不同地区学历要求情况、不同经验需求与薪酬分布情况。本文行文思路：数据采取 数据清洗 数据分析 分析结论 思考总结1.数据采集定位数据位置 首先进入前程无忧首页，然后在职位搜索中检索数据分析师，不加其他限定条件，点击搜索可
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2024-01-16 19:18:36
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