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分析学的世界正在发生变化。 自助服务分析工具,如Tableau、Qlik和Power BI,使企业用户能够在几乎没有IT组织支持的情况下,自行执行报告和分析。为了使IT商业智能团队能够从提供商品报告到业务驱动分析的价值链上移,建议添加四个组件。
每一个企业组织,无论大小,都需要有价值的数据和洞察力。当涉及到了解你的目标受众和客户的喜好时,大数据扮演着非常重要的角色。它甚至可以帮助你预测他们的需求。正确的数据需要得到有效的呈现和正确的分析,它可以帮助企业组织实现各种目标。
每个从事数据工作的人都有不同的检索数据的方法,这取决于他们想如何使用数据。SQL旨在为我们提供一种借助工具提取任何格式数据的方法,比如SQL子串函数。这个函数使我们能够从一个字符串中提取特定的字符。
据一些人估计,训练一个人工智能模型所产生的碳排放,相当于制造和驾驶五辆汽车在其一生中所需要的碳排放。本文作者是一名研究和开发AI模型的研究人员,对AI研究中暴涨的能源和财务成本非常熟悉。为什么AI模型会变得如此耗电,与传统的数据中心计算有什么不同?本文将会探讨一下。
在实际应用中,大多数时候都需要从多个表中获取数据,以检索有用的信息。SQL提供了几个工具来完成这个任务,其中一个工具是SQL UNION操作符。这用于合并对不同表的列执行的两个选择命令的结果。
对于业务分析的不同阶段,企业需要在各个步骤中处理大量数据。根据工作流程的阶段和数据分析的要求,有四种主要的分析类型:描述性、诊断性、预测性和决策性。这四种业务分析提供了企业需要了解的所有信息,从企业的发展状况到为优化功能而采用的解决方案。
在大数据时代,你会听到很多术语被抛出。其中最常用的三个是 "商业智能"、"数据仓库 "和 "数据分析"。不过,你可能会好奇,这三个概念之间有什么区别,所以我们来看看。
如果你一直在使用数据库,你就会知道NoSQL是热门话题。主要是因为NoSQL在很大程度上填补了SQL相当难以填补的空白。传统上,SQL数据库的成本往往很高,从其只能垂直扩展,到数据库还没做出来就需要对模式进行大量的设计。因此,NoSQL就是为了对抗SQL而开发的,它可以水平扩展,也不需要使用Schema,但是是不是真的不需要Schema呢?本来就来探讨一下。
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