数据分析指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
对于不同层级的决策而言，有一个统一的指标体系是支持决策的关键。第一，统一规范，如在机构范围内形成对指标的一致认识，避免出现“同名不同义”“同义不同名”等容易产生混淆和歧义的情况；第二，用数服务，如未来为公司不同业务用户自主灵活地用数和查询统计提供良好的指标基础，为用户提供用数服务，引导用户自主用数，提升数据使用能力；第三，决策支持，如从企业业务战略的高度梳理并展现业务经营、财务、风险、绩效等方面的
200个源数据网站推荐,寻找行业数据网址大全 一、搜索引擎 搜索引擎是我们信息资料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息资料需要使用恰当的关键词和一些搜索技巧。目前国内主要的搜集引擎有如下10个，近期还有较多行业型搜索冒出来，需找专业型行业资料可以使用行业型搜索引擎。 由于每个搜索引擎都有一定的局限性， 可以把要搜索的关键词在多个搜索引擎试一下，可能会搜出你意想不到的结果。 大家对国内的引擎基
.drop,delete与truncate的区别相同点：truncate和不带where子句的delete,以及drop都会删除表内的数据不同点：truncate会清除表数据并重置id从开始,delete就只删除记录,drop可以用来删除表或数据库并且将表所占用的空间全部释放truncate和delete只删除数据不删除表的结构。drop语句将删除表的结构被依赖的约(constrain),触发器(
OrderBy(全局排序)SortBy(每个reduce内部排序)DistributeBy(指定分区规则)ClusterBy(分区字段和排序字段相同时使用)OrderBy（全局排序）OrderBy用于结果集的排序。也可以称之为全局排序。对于MR任务来说，如果我们使用了OrderBy排序，意味着MR任务只会有一个Reducer参与排序。在Hive中执行脚本时，我们可以通过setmapreduce.j
在实际的数据处理工作中，经常需要同时处理多张表，以及对多张表的字段进行合并、提取等操作。本章主要介绍数据处理的基本方法，包括数据读取、数据整合及数据清洗。一、使用pandas读取结构化数据pandas是Python中的一个库，它是基于NumPy开发的更高级的结构化数据分析工具，提供Series、DataFrame等数据结构，可以很方便地对序列、截面数据（二维表）进行处理。DataFrame即我们常
在“感知型企业”的概念中，把企业分为个不同的阶段，分别是敏捷分析阶段、行为数据阶段、协同思维阶段、分析应用阶段和自主决策阶段。在敏捷分析阶段，主要针对业务宏观方面的分析，如财务报表、财务报告或经营分析等，希望能够从业务宏观角度把控结果。行为数据就是用户与企业交互中产生的动账类数据和非动账类数据。在行为数据阶段，我们其实需要预测用户未来的行为是什么。在进行预测时，我们是在用户个体层面上进行分析、建立
PART 1 数据采集与处理（占比9%） a.数据采集方法（占比1%） b.市场调研和数据录入（占比 3%） 市场调研流程 样本选取 问卷设计及录入 c.数据探索与可视化（占比2%） d.数据预处理方法（占比3%） PART 2 指标体系（占比3%） a.指标标准 b.指标体系的定义和意义 c.构建指标库 PART 3 数据治理与数据模型管理（占比6%） a.数据治理（占比3%） 数据治理的驱动因
业务分析工作的最终产出结果主要包括分析报表与分析报告两部分内容。一、可视化分析图表通过数据分析得到的结果一般以图或者表的形式呈现给阅读者。使用合适的图表展示不同的分析结果有助于提高数据信息的传递效果。正确的图表可以帮助阅读者快速、全面及准确地理解数据分析结果背后的业务意义。、业务图表决策树在业务图表决策树中，根据使用方式的不同将各种图表归类为比较、序列、构成及描述种不同类别业务图表决策树、比较类图
业务分析方法的三个主要构成部分——业务指标分析、业务模型分析及业务分析方法论。一、业务指标分析业务指标分析方法是业务分析方法的核心内容。指标是某种观测或行为的数值量化方法，而具体量化计算后得到的数值结果则被称为指标值。指标值的作用是帮助阅读者观测企业经营结果好坏情况的窗口。阅读者通过指标值，可及时发现企业经营过程中的问题，并及时想办法解决问题，未来才能得到更为理想的经营结果。为了得到有参考价值的指
创建一个BI报表要先后使用ETL、DW、OLAP及数据可视化个不同阶段的软件技术。其中OLAP技术是进行BI分析最为关键的步骤，在该步骤中主要完成两项任务，第一项任务是创建多维数据模型，第二项任务是创建针对度量的汇总计算规则。有了多维数据模型及汇总计算规则，就可以完成针对度量的多维数据透视分析，再通过可视化技术将多维数据透视分析的结果以交互式可视化图表的形式加以呈现，一个BI报表就创建完成了。一、