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海达公司的管理者利用大数据分析方法，结合自身的经验和判断能力制定了该公司快速消费品促销策略 海达公司管理人员依据预先设定的研究目的进行大数据分析 海达公司采用大数据分析方法后，各级人员都能够轻松地获取影响决策的信息 海达公司采用大数据分析方法首先从利用数据库存储结构化数据、构建数据仓库入手
货物订单准时送达数据分析 货物丢失、破损数据分析 货物差错数据分析 货物订单延迟数据分析
广泛支持电子商务功能 允许从URL通过HTTP进行访问和查询 支持Web数据分析，但没有对Web数据分析提供数据挖掘工具和算法 允许在单个机器上安装多个孤立的SQL Server
数据分析不包括对原系统进行数据分析 数据分析包括数据流程图的绘制 数据分析包括数据字典的编制 数据的质量保证是数据分析的基本要求
大数据分析不会对个人隐私造成危害 某些场景下的大数据分析可能会对个人隐私造成危害 大数据分析一定会侵害个人隐私 大数据分析与个人隐私没有关系
数据采集——数据清理——数据转换——创建中间表——数据分析 数据采集——数据转换——数据清理——创建中间表——数据分析 数据采集——创建中间表——数据清理——数据转换——数据分析 数据采集——创建中间表——数据转换——数据清理——数据分析
数据预测→数据整理→数据调查→数据运用 数据调查→数据分析→数据整理→数据统计 数据调查→数据整理→数据分析→数据运用 数据预测→数据调查→数据分析→数据统计
通过数据分析可以发现网络拥塞、性能瓶颈和网络故障 分析的结果成为网络资源分配、网络维护与升级、网络性能优化的重要依据 Sniffer Pro的网络监听模块能实时对网络的运行状态进行监听、统计 网络监听模块的Host Table实时显示网络的数据传输率、带宽利用率和出错率
操作型处理也称事务处理，强调对历史数据进行分析 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合 大数据分析所需依托云计算、云储存、虚拟化等技术 大数据在于对数据进行专业化处理、实现数据的增值
异常值保留在样本中参加其后的数据分析 允许剔除异常值，即把异常值从样本中排除 允许剔除异常值，并追加适宜的观测值计入样本 在找到实际原因时修正异常值
数据流图抽象于组织机构图 数据分析包括数据字典的编制 数据字典中被定义的内容一定会在数据流图中出现 数据流图为系统设计提供支持
数据分析必须采用算术平均法 数据分析不可采用动态分析法 数据分析不可采用算术平均法 数据分析必须采用动态平均法
数据流图抽象于组织机构图 B．数据分析包括数据字典的编制 数据字典中被定义的内容一定会在数据流图中出现 D．数据流图为系统设计提供支持
传统的数据分析是“向后分析”，分析的是已经发生的情况 大数据分析是“向前分析”，具有预测性 传统的数据分析主要针对结构化数据 大数据分析建立在海量原始数据基础上，不需要预先设定研究目的和方法
大数据分析与传统数据分析最重要的区别在于数据量 大数据可使企业全员参与到决策中来 大数据可以史为鉴，属于“向后分析” 在明确目的和假设的前提下，数据挖掘是大数据分析的利器
数据分析是系统分析的主体内容 数据分析中不应包含非数值型数据 数据流程图是数据分析的重要工具 数据流程图内容用数据字典定义
电子商务数据分析流程包括:明确数据分析目标、采集数据、处理数据、分析数据、展现数据、撰写数据分析报告六个环节 数据分析要有目标性,漫无目的的分析,很可能得到的是一些无用的分析结果。 数据采集渠道大体上可以分为两类,直接获取、间接获取。 数据分析是用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的息,形成有效结论的过程。
必须保留异常值，结合整体样本数据综合分析 必须剔除异常值，不得保留在样本中 必须剔除异常值并使用均值代替 必须对异常值进行修正
盈亏平衡分析要按计算期内各年的平均数据计算 盈亏平衡点只能用生产能力利用率和产量表示 项目数据分析中只能用线性盈亏平衡分析 用生产能力利用率和常量表示的盈亏平衡点低，表明项目对市场变化的适应能力大
大数据价值巨大，但价值密度低 数据分析是大数据处理流程的核心 大数据时代，数据分析是“向前分析” 大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据技术
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