数据分析

数据科学的应用有：1、能源；2、金融和保险；3、医疗；4、制药；5、制造。数据科学主要用于能源行业，以优化勘探、生产和运营，同时预测。在金融和保险行业，数据科学主要侧重于降低风险、检测欺诈和优化客户体 …

数据科学 是一种多学科方法，通过将分析方法、领域专业知识和技术相结合，用于在数据中查找、提取和呈现模式。这种方法通常包括数据挖掘、预测、机器学习、预测分析、统计和文本分析 等领域。数据科学包括描述性、 …

流式分析是指对数据记录进行连续不断地处理和分析，而不是分批进行。通常，流式分析对于在生成数据时连续发送少量数据（通常为 KB 级）的数据源类型很有用。流式分析可能包括各种各样的数据源，例如来自连接设备 …

预测分析包括各种统计技术，用于分析当前和历史事实，对未来做出预测。借助复杂的工具以及大数据机器学习和 AI 模型，组织可以使用历史数据和当前数据可靠地预测未来几秒、几天或几年的趋势和行为，并且非常精确 …

ETL 代表提取、转换和加载，是组织将多个系统中的数据组合到单个数据库、数据存储空间、数据仓库或数据湖中的传统方法。ETL 描述的是一个端到端流程，在此流程中，公司获取所有数据（由世界上任何地方任何数 …

云数据仓储具有以下主要优势：1、全代管式，节省运营费用；2、比本地数据仓库更好的正常运行时间；3、可灵活扩缩；4、价格灵活，成本效益高；5、实时分析。云数据仓库的使用场景有：1、合并孤岛数据；2、实时 …

数据仓库是一种企业系统，用于分析和报告来自多个来源的结构化和半结构化数据，例如销售终端交易、营销自动化、客户关系管理等。数据仓库适用于点对点分析以及自定义报告，可以将当前数据和历史数据都存储在一个地方 …

数据湖是一个集中存储区，用于存储、处理和保护大量结构化、半结构化和非结构化数据。它可以以原生格式存储数据，并处理任何转换格式，而无需考虑大小限制。数据湖提供了一个可伸缩的安全平台，使企业能够：以任何速 …

数据集成平台通常包括以下许多工具：1、数据提取工具；2、ETL 工具；3、数据目录；4、数据治理工具；5、数据清理工具；6、数据迁移工具；7、主数据管理工具；8、数据连接器。 一、数据集成工具 数据集 …

数据集成是将不同来源的数据整合在一起，以获得统一且更有价值的视图的过程，数据集成有助于您的企业做出更快、更好的决策。数据集成可以整合各种数据（结构化、非结构化、批量和流式模式），以完成从库存数据库的基 …

数据治理的优势有：1、做出更明智、更及时的决策；2、改善费用控制；3、增强合规性；4、获得客户和提供商更大的信任；5、更轻松地管理风险；6、允许更多人员访问更多数据。数据治理的用途是：1、数据监管；2 …

数据治理是在数据生命周期（从获取、使用到处置）内对其进行管理的原则性方法。它包括人们必须采取的行动、必须遵循的流程以及在整个数据生命周期中为其提供支持的技术。随着各行各业中的企业进行数字化转型，数据已 …