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我特別不喜歡裝逼的產品經理，看文章也一樣不喜歡華而不實的。所以督促自己寫文章時，把懂的、經歷過的能細就寫的盡量詳細;不懂的就去學，然后把整理的筆記分享出來，數(shù)據分析方面我涉入不多，內容由于缺少實戰(zhàn)經驗，會比較基礎和理論，希望同樣對你有幫助。

2016-08-04 10:05:49.000

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OLAP系統(tǒng)設計要點總結

聯(lián)機分析系統(tǒng)產生于OLTP之后，也有悠久的歷史，它對交易系統(tǒng)產生的當前及歷史數(shù)據進行分析，生成各種報表、支持多角度數(shù)據分析，挖掘隱藏在數(shù)據中的規(guī)律，可對未來做一定預測，這些可輔助管理層進行各種決策。

2016-05-30 09:58:16.000

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從信用卡賬單刷卡數(shù)據中，我們可以分析出什么？

對于刷卡消費類的數(shù)據分析，如果能夠拿到所有人的信用卡消費數(shù)據（一個人可能有多張信用卡），那么拿到這些信用卡消費數(shù)據應該如何展開分析。

2016-01-13 11:10:16.000

原創(chuàng)

推薦5個圖形可視化工具

數(shù)據可視化就是將數(shù)據按照視覺格式，如圖形，表格或地圖展示數(shù)據的過程。這種方法通常被用來從一個數(shù)據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告來進行儲存。隨著數(shù)據量的迅速增長，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

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科普：來看看互聯(lián)網四大巨頭到底是如何利用“大數(shù)據”賣貨的

大數(shù)據的出現(xiàn)為營銷帶來了精準的可能，Amazon、Google、Facebook、阿里媽媽等以營銷著稱的公司早已嗅到了這一點，早早做了布局，經過多年的發(fā)展，并結合其自身的優(yōu)勢和特點，彼此間也產生了差異化。

2016-01-11 10:50:20.000

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大數(shù)據分析技術生態(tài)圈一覽

大數(shù)據領域讓人暈頭轉向。為了幫助你，我們決定制作這份廠商圖標和目錄。它并不是全面列出了這個領域的每家廠商，而是深入探討大數(shù)據分析技術領域。我們希望這份資料新穎、實用。

2016-01-08 10:25:12.000

原創(chuàng)

2015年數(shù)據可視化十佳項目

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

2016-01-07 10:19:54.000

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2016年最值得關注的大數(shù)據領域33大預測

2016年大數(shù)據領域會發(fā)生什么情況？考慮到如今在深層神經網絡和規(guī)范性分析方面取得的進展，你可能覺得這個問題很好回答。而實際上，來自業(yè)界的大數(shù)據預測大不相同，本文精選出了最值得關注的33個預測，為您開啟未知的2016！

2016-01-06 10:16:08.000

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深度解析貫穿整個產品生命周期的業(yè)務數(shù)據挖掘

構建一個全面的，貫穿整個產品生命周期的業(yè)務數(shù)據挖掘體系框架，進行精準的用戶研究及市場檢驗，已成為當前企業(yè)業(yè)務發(fā)展的必然趨勢和重要舉措。

2015-12-17 10:28:00.000

原創(chuàng)

最實用的大數(shù)據可視化分析工具匯總（4/4）

一款好的工具可以讓你事半功倍，尤其是在大數(shù)據時代，更需要強有力的工具通過使數(shù)據有意義的方式實現(xiàn)數(shù)據可視化。這些工具中不缺少適用于.NET、Java、Flash、HTML5、Flex等平臺的，也不缺少適用于常規(guī)圖表報表、甘特圖、流程圖、金融圖表、工控圖表、數(shù)據透視表、OLAP多維分析等圖表報表開發(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