建设城市大数据平台面临的挑战及建议
日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。
惊艳的数据可视化作品，让你感受“数据之美”！
在一个信息大爆炸的时代，每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来。在这个过程中，我们既是数据的生产者，也是数据的使用者，然而初次获取和存储的原始数据总是杂乱无章的。
数据化时代，爬虫工程师才是真正“扛把子”
在如今信息化、数字化的时代，人们已经离不开网络搜索了，但细想一下，你在搜索过程中能够真正获得相关信息，是因为有人在帮你把与之相关的内容筛选和呈递到你面前了。
一文讲透商业智能BI 到底是什么
商业智能（Business Intelligence，简称BI）正如雨后春笋般蓬勃崛起。商业智能起始于决策支持系统，早期伴随着计算机的普及，有了长足的发展。后来，IBM公司提出“数据仓库”概念，同时，硬件的扩充、软件的更新、数据库在企业的广泛应用等使商业智能真正地破茧而出。
避坑指南：数据分析中这些常见错误你犯了几个？
数据分析是一项科学、严谨的工作，分析结果常被作为企业决策的重要指导，因此必须确保分析结果的可靠性。然而，在进行数据分析时工作人员很容易犯一些常见错误，导致分析结果不准确，为企业决策带来失误。今天小编就来盘点一下数据分析中的常见错误，希望大家能够及时规避。
避坑指南：数据分析中这些常见错误你犯了几个？
数据分析是一项科学、严谨的工作，分析结果常被作为企业决策的重要指导，因此必须确保分析结果的可靠性。然而，在进行数据分析时工作人员很容易犯一些常见错误，导致分析结果不准确，为企业决策带来失误。今天小编就来盘点一下数据分析中的常见错误，希望大家能够及时规避。
10个数据清洗小技巧，快速提高你的数据质量
数据质量在数据分析中的重要性毋庸置疑，其直接影响数据的产出和数据价值的高低，通常我们对数据质量的判断主要依据准确性、完整性和一致性三方面。但是，这几点原始数据往往并不具备。所以数据清洗成为了数据分析的重要前提，并且占据了整个数据分析工作中80%的时间。
10个数据清洗小技巧，快速提高你的数据质量
数据质量在数据分析中的重要性毋庸置疑，其直接影响数据的产出和数据价值的高低，通常我们对数据质量的判断主要依据准确性、完整性和一致性三方面。但是，这几点原始数据往往并不具备。所以数据清洗成为了数据分析的重要前提，并且占据了整个数据分析工作中80%的时间。
学会Excel这个最基础的工具，你就能处理绝大部分的数据分析工作！
虽然现在数据分析的工具越来越多了，但是只有Excel、SAS、R、SPSS、Python这 5 大软件比较常用。而Excel对于很多数据分析人员来说，是最初级也是最主要的分析工具，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，如果不考虑性能和数据量，它可以处理绝大部分的分析工作。那么，如何利用Excel进行数据分析呢？
学会数据分析背后的挖掘思维，分析就完成了一半
在数据分析中,模型是非常有用和有效的工具和数据分析应用的场景,在建立模型的过程中,数据挖掘很多时候能够起到非常显著的作用。伴随着计算机科学的发展,模型也越来越向智能化和自动化发展。对数据分析而言,了解数据挖掘背后的思想,可以有助于建立更具稳定性的模型和更高效的模型。
弄懂 2B 业务的核心逻辑，让运营更加高效。
众所周知，现阶段互联网 2C 流量红利已经开始枯竭，恰逢资本寒冬，2B 业务凭借强调服务、结果导向、稳扎稳打的特点，迎来了利好。
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