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建立数据仓库 帮助用户作决策 从大量数据中提取有用信息 对数据进行统计和分析
数据的表现形式可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等 电子商务数据是企业进行电子商务营销活动时产生的行为数据和客户数据 数据分析指通过建立分析模型,对数据进行核对、检查、复算、判断等操作 电子商务数据分析指运用有效方法和工具收集、处理数据并获取信息的过程
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理 大数据可以用单台计算机进行处理，它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘 大数据实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值” 大数据挖掘可以应用于客户关系管理、产品质量管理、预测市场动向等领域
可以将多个数据流合并 对数据的过滤 对数据的统计 对小区信息进行分析
OLAP面向操作人员，OLTP面向决策人员 OLAP使用历史性的数据，OLTP使用当前数据 OLAP经常对数据进行插入、删除等操作，而OLTP仅对数据进行汇总和分析 OLAP不会从已有数据中发掘新的信息，而OLTP可以从已有数据中发掘新的信息
分析的业务范围不同，但对数据标准的要求相同 分析的业务范围不同，对数据标准的要求也不同 分析的业务范围相同，对数据标准的要求也相同 分析的业务范围相同，但对数据标准的要求不同
分析的业务范围不同，但对数据标准的要求相同 分析的业务范围不同，对数据标准的要求也不同 分析的业务范围相同，对数据标准的要求也相同 分析的业务范围相同，但对数据标准的要求不同
不对原始数据进行细分的话，大量有用的信息将被淹没，得出的观点也将是粗浅、片面的 细分能够帮助我们对数据的各个组成部分进行分别衡量，比如各个来源渠道的质量、每个广告创意的受欢迎程度等 使用数据细分功能之后，原本未能获取到的数据也可以重新得到，是非常重要的数据补充手段 数据细分后，原始的数据量将被按相应的倍数增大，可以使报告显得更“好看”
核对数据信息的准确性 对薪酬数据信息进行调整 对收集到的数据信息进行整理 对薪酬数据信息进行分析
数据挖掘可以支持人们进行决策 数据挖掘可以对任何数据进行 数据挖掘与机器学习是同一的 数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大
数据挖掘可以支持人们进行决策 数据挖掘可以对任何数据进行 数据挖掘与机器学习是统一的 数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大
对数据进行处理的人的素质 对数据进行处理的工具 对数据进行收集的环境 对数据进行收集的费用
运用查询对需要统计的字段进行运算 运用窗体的文本框进行运算 运用报表的文本框进行运算 在数据表中的字段名称中输入公式进行计算
信息化体现在对数据的筛选上 信息化体现在对数据的排序上 信息化体现在对数据的编辑上 信息化体现在对数据的采集、传递、分析、处理和表现上
OLAP面向操作人员，OLTP面向决策人员 OLAP使用历史性的数据，OLTP使用当前数据 OLAP经常对数据进行插入、删除等操作，而OLTP仅对数据进行汇总和分析 OLAP不会从已有数据中发掘新的信息，而OLTP可以
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