这对数据系统提出了更高的要求，现在什么样的数据分析工具能够满足这些要求呢？BI工具可能是一个很好的选择。BI工具可以将企业的数据资产组装成一个接一个的报告，方便业务人员随时查看，灵活分析数据。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

目前最热门的行业是大数据分析行业，那么大数据分析师掌握哪种语言对他们的日常工作效率最高呢？今天先比较Java和Python的特点及优势。

近年来，互联网电商行业蓬勃发展，数据运营工具层出不穷，对运营这个岗位的要求也越来越高，很多面试者可能在面试的时候会面临这样的提问，“为什么销售量下滑了？”、“为什么转化率变低了？”，但是往往都给不出面试官满意的答案。

数据分析是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。

数据分析师必备的数据仓库相关知识及常见认识误区。

元数据是跟企业所使用的物理数据、业务流程、数据结构等有关的信息，描述了数据（如数据库、数据模型）、概念（如业务流程、应用系统、技术架构）以及它们之间的关系。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

企业如何实现快捷且安全的数据共享？

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数据库设计的主要步骤。

BI能够带给企业的价值：让每一次决定、每一个管理细节、每一层战略规划都有数据支撑。

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在大数据时代背景下，伴随着房地产企业的高速发展，房地产已从增量市场进入存量市场，客户需求从被动向主动、多元化需求发展。对于房企而言，在行业趋势、政策背景、客户需求等多种因素的驱动下，房企实现数字化运营已经成为必然趋势。甚至可以说，在即将到来的房企数字化时代下，谁能率先在业内实现数字化转型和运营，谁就可以在未来的发展过程中更具有话语权。 房地产行业数字化运营有…