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数据库查询经常卡死?面对亿级大数据量,我是这么展示分析的

建议你们看到文末,不会亏待你们日常一提数据分析和可视化,就想到这个工具操作要多简单易用,图表要多美多炫,然而总是忽略背后的数据支撑。excel 几十万行数据就卡死崩,谈何数据透视表、可视化?近千万行的数据,订单提交数据库,sql sever处理要5分多钟,如果频繁入库/取数的话.....要知道,为了支撑起业务人员的数据分析,以及日常不考虑计算逻辑和技术难度,IT人员也是要花...

#数据库#大数据#python +1
电商商品销售分析不会做?掌握这四大模型就够了!

在电商领域,精准的商品销售分析至关重要。本文就电商商品分析常见的痛点,分享4个实用的模型,可直接套用!

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#大数据#人工智能#数据分析
调研了32家银行,总结出了银行BI大数据平台建设的一套模式

传统来讲,银行定制一张报表,分析某个业务数据,主要通过业务部门提出需求,科技部门编写程序来实现。从提出需求到科技部最终开发完报表,中间存在反复的口径沟通、试验取数的过程。一张报表,从考虑排期问题,提出需求,到最终完成快则一两周,慢则几个月。传统数据分析平台遇到的问题如下:数据分析流程冗长。业务人员对任何已有报表的调整需求,都要严重依赖IT人员重新开发并发布,流程复杂,效率低下。...

#大数据#数据分析#数据可视化
读完这10本书,“大数据”对你来说,或许就是小菜一碟

大数据的概念我就不说了,有太多的解释了。在移动互联网快速发展的当下,越来越多的工作岗位会运用到大数据技术。了解学习“大数据”,培养大数据意识,已经成为职场刚需。但是,搜索“大数据”,铺天盖地的信息和资料令人眼花缭乱,不知从何学起。与其到处搜罗一些泛泛而谈的资料来“止渴”,不如选择一些优质的大数据方面的书籍来全面提升自己。1.大数据时代:生活、工作与思维的大变革本书是国外大数据研究的先河之作,本书作

#大数据#数据分析
一招彻底破除数据孤岛!这家企业用数据集市整合了30套系统

案例背景东吴证券股份有限公司作为全国第18家上市券商,拥有全部证券类业务牌照,在全国建立了18家分公司,134个营业部,并实现在香港和新加坡两个重要境外资本市场的布局,稳居地级市券商首位,坚定向着头部券商看齐。公司在2017年建设大数据平台后,逐渐把30多套系统的数据通过ETL抽取并存储在平台上,但由于这些系统由不同的供应商设计实施,且经过多年的发展,几乎每套系统的数据结构和数据一直在持续的变更,

一招彻底破除数据孤岛!这家企业用数据集市整合了30套系统

案例背景东吴证券股份有限公司作为全国第18家上市券商,拥有全部证券类业务牌照,在全国建立了18家分公司,134个营业部,并实现在香港和新加坡两个重要境外资本市场的布局,稳居地级市券商首位,坚定向着头部券商看齐。公司在2017年建设大数据平台后,逐渐把30多套系统的数据通过ETL抽取并存储在平台上,但由于这些系统由不同的供应商设计实施,且经过多年的发展,几乎每套系统的数据结构和数据一直在持续的变更,

团队解散,项目被否,我苦修三年终将数据平台落地

历史上的每一次改革都离不开那些勇于革新,付出努力与汗水的勇士,同样,企业信息化建设的每一次改革,也都离不开那些默默坚守、砥砺前行的信息化管理者。今天的故事来自于一个从事IT管理十余年的朋友。我叫宋伟,一个IT行业摸爬滚打滚打10年的老鸟,现在于一家企业做信息化管理2015年,我所在的企业,乘着行业窗口成长期的东风,进入快速发展阶段,随着企业的发展,公司的各个信息化系统逐渐积累起大量有价值的数据,行

#大数据#数据仓库
企业主数据管理面临哪些挑战?主数据管理的实施要点

在深入探讨了主数据管理的多个方面之后,我们可以清晰地认识到,有效的主数据管理对于现代企业来说至关重要。它不仅能够提高数据的质量和可信度,还能够促进业务流程的优化、增强跨部门的协同工作能力、提升决策制定的效率和质量。随着企业对数据价值认识的不断深化,主数据管理正逐渐成为企业数据战略的核心组成部分。企业需要持续地对主数据管理体系进行优化和创新,以适应不断变化的业务需求和技术进步。主数据管理是一项长期而

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#数据分析#数据库#数据仓库 +2
FR+简道云+FDL,帆软全家桶助力科华数据业务IT一体化,加速数字化新变革

FR+简道云+FDL,帆软助力科华数据业务IT一体化,加速数字化新变革

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#数据库#数据可视化#数据分析 +1
数据分析初学者必备!5分钟搭建波士顿矩阵模型,一学就会

提起波士顿矩阵,相信很多接触过数据分析的人都有听说过,但怎么用波士顿矩阵去解决实际业务问题呢?今天就带你理清它的具体用法。举个例子,这两天,我刷微博看到肯德基竟然出了肯德基肉燕,看来是想逐渐实现本地化,快速拓展中国市场…但我也有一个疑问,肯德基旗下产品那么多,为了实现品牌的差异化必然要不断推出新品,这就带来了问题:究竟是要大量投入新品还是旧品呢?毕竟资源是有限的,如果投入的产品不受欢迎,就会血本无

#数据分析
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