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大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個(gè)V，數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、Value（價(jià)值）、真實(shí)性(Veracity)。大數(shù)據(jù)作為時(shí)下火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭(zhēng)相追捧的利潤(rùn)焦點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)分析也應(yīng)運(yùn)而生。底層數(shù)倉實(shí)際比較大單表數(shù)據(jù)量?jī)|級(jí)以內(nèi)，對(duì)于數(shù)據(jù)量較大的幾個(gè)分析（數(shù)據(jù)量在5kw左右），數(shù)據(jù)庫的查詢需要耗費(fèi)10min，抽取之后在3s之內(nèi)就可以快速展示，提高了用戶的分析效率。客戶項(xiàng)目的底層為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫oracle和sqlserver，大量級(jí)數(shù)據(jù)多維度查詢計(jì)算，若直接對(duì)接傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析查詢。銅陵大數(shù)據(jù)獲取承諾守信電商大數(shù)據(jù)分析前景！

5.關(guān)聯(lián)關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)通過尋找能夠解釋數(shù)據(jù)變量之間關(guān)系的規(guī)則，來找出大量多元數(shù)據(jù)集中有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則，它是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)之間關(guān)系的一種方法，另外，它還可以基于時(shí)間序列對(duì)多種數(shù)據(jù)間的關(guān)系進(jìn)行挖掘。關(guān)聯(lián)分析的典型案例是“啤酒和尿布”的捆綁銷售，即買了尿布的用戶還會(huì)一起買啤酒。6.時(shí)間序列時(shí)間序列是用來研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化趨勢(shì)而變化的一類算法，它是一種常用的回歸預(yù)測(cè)方法。它的原理是事物的連續(xù)性，所謂連續(xù)性是指客觀事物的發(fā)展具有合乎規(guī)律的連續(xù)性，事物發(fā)展是按照它本身固有的規(guī)律進(jìn)行的。在一定條件下，只要規(guī)律賴以發(fā)生作用的條件不產(chǎn)生質(zhì)的變化。

多數(shù)據(jù)源整合FineBI支持超過30種以上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)和SQL數(shù)據(jù)源，支持Excel、TXT等文件數(shù)據(jù)集，支持多維數(shù)據(jù)庫、程序數(shù)據(jù)集的等各種數(shù)據(jù)源。多種數(shù)據(jù)處理功能支持以可視化方式進(jìn)行各種數(shù)據(jù)處理，如過濾、分組匯總、新增列、字段設(shè)置、排序等，可以把數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)整，完完全全掌控?cái)?shù)據(jù)。智能權(quán)限繼承管理員只需配置基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和權(quán)限，分析數(shù)據(jù)的用戶都一定在其權(quán)限范圍內(nèi)操作，而且數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)也可以自動(dòng)繼承，提升雙方效率。較好用戶體驗(yàn)容忍錯(cuò)誤：每一步操作皆可增/刪/改；路徑清晰：每一步清晰記錄，效果可預(yù)覽；無限層級(jí)：無限層次分析，直到獲取所需?？焖俅罱ǚ治瞿Ｐ褪褂肍ineBI可以輕松搭建各種經(jīng)典的業(yè)務(wù)分析模型，諸如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型等等，幫助業(yè)務(wù)洞察。企業(yè)級(jí)管控平臺(tái)FineBI提供以IT為中心的企業(yè)級(jí)管控平臺(tái)，為業(yè)務(wù)用戶自助分析系統(tǒng)保駕護(hù)航。湖北智能化大數(shù)據(jù)分析前景!

抽取數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是以列為單位的，同一列數(shù)據(jù)連續(xù)存儲(chǔ)，在查詢時(shí)可以大幅降低I/O，提高查詢效率，并且連續(xù)存儲(chǔ)的列數(shù)據(jù)，具有更大的壓縮單元和數(shù)據(jù)相似性，可以大幅提高壓縮效率。為了減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南模苊獠槐匾膕huffle，利用Spark的調(diào)度機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化計(jì)算。在知道數(shù)據(jù)位置的前提下，將任務(wù)分配到擁有計(jì)算數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)上，節(jié)省了數(shù)據(jù)傳輸?shù)南?，完成巨量?shù)據(jù)計(jì)算的秒級(jí)呈現(xiàn)。位圖索引即Bitmap索引，是處理大數(shù)據(jù)時(shí)加快過濾速度的一種常見技術(shù)，并且可以利用位圖索引實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量并發(fā)計(jì)算，并指數(shù)級(jí)的提升查詢效率，同時(shí)我們做了壓縮處理，使得數(shù)據(jù)占用空間降低。吉林網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷大數(shù)據(jù)分析前景!瀘州大數(shù)據(jù)獲取銷售

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    多渠道接入。接入后，企業(yè)能夠很清晰地查看客戶不同渠道的身份、來源信息。并根據(jù)客戶的點(diǎn)擊、閱讀等事件為客戶貼標(biāo)簽、分群組。同樣也可以根據(jù)客戶閱讀內(nèi)容的類型、頻次，所帶的標(biāo)簽和所在的群組，了解客戶需求。咨詢行業(yè)案例構(gòu)建私域流量池微信生態(tài)的高粘性和可重復(fù)觸達(dá)的特質(zhì)，是企業(yè)培育客戶的重要陣地。我們深入對(duì)接了微信公眾號(hào)和企業(yè)微信，幫助企業(yè)構(gòu)建私域流量池。并通過帶參數(shù)的二維碼，幫助企業(yè)將不同渠道的客戶引至私域流量中。同時(shí)，我們也為企業(yè)提供自定義客戶階段的能力，企業(yè)可以定義客戶的進(jìn)階規(guī)則、負(fù)責(zé)人以及相應(yīng)的內(nèi)容。結(jié)合對(duì)客戶的了解，我們能自動(dòng)化地向客戶投遞TA喜歡的內(nèi)容，或符合TA所在客戶階段的內(nèi)容。同時(shí)，我們將為客戶的每一次互動(dòng)記錄分值，從而幫助企業(yè)更好地培育客戶，引導(dǎo)客戶進(jìn)入下一階段。咨詢行業(yè)案例使用活動(dòng)統(tǒng)計(jì)看板管理市場(chǎng)活動(dòng)我們?yōu)槠髽I(yè)提供了非常靈活的活動(dòng)統(tǒng)計(jì)看板，企業(yè)可以通過“托拉拽”不同的活動(dòng)素材，來組件自己的看板。同時(shí)，企業(yè)也可以按照活動(dòng)流程、素材類型或其他邏輯，任意分組。活動(dòng)結(jié)束后，企業(yè)可以利用會(huì)議文檔、圖文、調(diào)研表單等多重手段，去促進(jìn)留資和判斷客戶的溝通意向。瀘州大數(shù)據(jù)獲取銷售