在實際應(yīng)用中，大多數(shù)時候都需要從多個表中獲取數(shù)據(jù)，以檢索有用的信息。SQL提供了幾個工具來完成這個任務(wù)，其中一個工具是SQL UNION操作符。這用于合并對不同表的列執(zhí)行的兩個選擇命令的結(jié)果。

2020-12-17 13:48:03.760 137

低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會削弱一個組織的競爭地位，破壞關(guān)鍵的業(yè)務(wù)目標。

2020-12-16 13:51:03.830 155

數(shù)據(jù)分析是對數(shù)據(jù)集進行研究的過程，以發(fā)現(xiàn)趨勢，并對其中包含的信息得出結(jié)論。在專業(yè)系統(tǒng)和軟件的幫助下，數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用越來越廣泛。它的技術(shù)和技巧被廣泛用于商業(yè)行業(yè)，以使組織能夠做出更明智的商業(yè)決策?？茖W(xué)家和研究人員也用它來驗證或反駁科學(xué)模型、理論和假設(shè)。

2020-12-15 13:19:38.090 145

對于業(yè)務(wù)分析的不同階段，企業(yè)需要在各個步驟中處理大量數(shù)據(jù)。根據(jù)工作流程的階段和數(shù)據(jù)分析的要求，有四種主要的分析類型：描述性、診斷性、預(yù)測性和決策性。這四種業(yè)務(wù)分析提供了企業(yè)需要了解的所有信息，從企業(yè)的發(fā)展狀況到為優(yōu)化功能而采用的解決方案。

2020-12-15 10:12:18.317 294

數(shù)據(jù)倉庫項目是高度復(fù)雜的，從根本上講是有風險的。在眾多任務(wù)中，領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)倉庫團隊的項目經(jīng)理必須識別所有數(shù)據(jù)質(zhì)量風險。這個過程的主要目標是記錄與項目風險有關(guān)的基本信息。本文主要介紹如何避免其他數(shù)據(jù)倉庫和BI項目所經(jīng)歷的以下四個常見錯誤，以便成功規(guī)劃和實施新功能和能力。

2020-12-14 15:23:32.637 522

在冠狀病毒大流行之后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型變得更加重要。全球各地的企業(yè)都在努力從大數(shù)據(jù)中收集實時的運營洞察力，以提高盈利能力，提供卓越的客戶體驗，并遵守法規(guī)。 然而，以業(yè)務(wù)速度攝取和分析來自不同數(shù)據(jù)源的快速增長的數(shù)據(jù)量，卻帶來了巨大的挑戰(zhàn)，尤其是對擁有傳統(tǒng)核心基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)而言。

2020-12-14 10:38:38.963 142

BI儀表板是用于向業(yè)務(wù)用戶分發(fā)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵工具。以下是有關(guān)如何設(shè)計可滿足用戶信息需求的有效儀表板的建議。

2020-12-11 10:40:31.920 262

通過機器學(xué)習對整個公司所有經(jīng)銷商的銷售量進行預(yù)測，以及對不同類型的經(jīng)銷商的銷售量進行預(yù)測，得出未來銷售計劃的輔助參考和指導(dǎo)意見。

2020-12-10 17:01:50.257 248

人工智能（AI）和機器學(xué)習（ML）是如今幾乎每個人都聽到的流行語。 但是，即使是不熟悉它們的人也幾乎每天都會遇到這些新技術(shù)。隨著對這些技術(shù)的需求和興趣激增，該領(lǐng)域出現(xiàn)了許多新趨勢。 如果您是技術(shù)專業(yè)人員或以某種能力參與過技術(shù)工作，那么很高興看到人工智能和機器學(xué)習領(lǐng)域的下一步發(fā)展。 因此，讓我們探討一下機器學(xué)習和AI趨勢。

2020-12-10 14:41:04.647 218

當今世界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量比以往任何時候都要龐大。IDC預(yù)測，到2025年，全球數(shù)據(jù)量將達到175zettabytes。管理這樣的數(shù)據(jù)量為企業(yè)提供了提供增強業(yè)務(wù)服務(wù)的能力。然而，它需要包容性的知識和熟練的大數(shù)據(jù)分析能力。Python編程語言提供了大量的庫來處理大數(shù)據(jù)。得益于Python的易讀性和統(tǒng)計分析能力，Python在數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、機器學(xué)習和深度學(xué)習中應(yīng)用最為廣泛。

2020-12-09 10:04:53.313 132