一、大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)什么內(nèi)容？

大數(shù)據(jù)分析主要涉及的內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)可視化，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，數(shù)據(jù)庫(kù)管理，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，統(tǒng)計(jì)分析，社交網(wǎng)絡(luò)分析，數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與管理，以及數(shù)據(jù)挖掘和文本挖掘。

二、銀行大數(shù)據(jù)分析師工作內(nèi)容？

主要是看各類產(chǎn)品的消費(fèi)主體，例如年輕人喜歡辦理哪種銀行產(chǎn)品，年老一點(diǎn)的人喜歡哪種產(chǎn)品，還有不同職業(yè)的人對(duì)銀行產(chǎn)品的側(cè)重程度

三、大數(shù)據(jù)分析內(nèi)容

大數(shù)據(jù)分析內(nèi)容

今天，在數(shù)字化時(shí)代，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為許多企業(yè)成功的關(guān)鍵。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和技術(shù)的不斷進(jìn)步，海量的數(shù)據(jù)被不斷產(chǎn)生、存儲(chǔ)和傳輸。在這些數(shù)據(jù)中，隱藏著許多寶貴的信息和見(jiàn)解，而大數(shù)據(jù)分析就是幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)并利用這些信息的重要工具。

大數(shù)據(jù)分析內(nèi)容可以涵蓋各個(gè)領(lǐng)域，包括但不限于商業(yè)、金融、醫(yī)療等。通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗、處理和分析，企業(yè)可以更好地了解市場(chǎng)趨勢(shì)、客戶需求、產(chǎn)品性能等重要因素，從而做出更明智的決策。

在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，一個(gè)關(guān)鍵的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性。大數(shù)據(jù)往往包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，涉及多個(gè)維度和指標(biāo)。因此，需要運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具和算法，如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等，來(lái)幫助理清數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)和規(guī)律。

大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的應(yīng)用

在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)需要不斷精益求精，提升效率和競(jìng)爭(zhēng)力。大數(shù)據(jù)分析為企業(yè)提供了更深入、更全面的洞察，幫助企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、改善產(chǎn)品服務(wù)、優(yōu)化營(yíng)銷策略等。下面將介紹大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的幾個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景。

市場(chǎng)營(yíng)銷

在市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析可幫助企業(yè)更好地了解客戶需求、行為習(xí)慣和偏好。通過(guò)分析用戶在網(wǎng)站、社交媒體等平臺(tái)上的點(diǎn)擊、瀏覽、購(gòu)買等數(shù)據(jù)，企業(yè)可以精準(zhǔn)地定位目標(biāo)客戶群體，制定個(gè)性化營(yíng)銷方案，提高營(yíng)銷效率。

產(chǎn)品優(yōu)化

大數(shù)據(jù)分析還可以幫助企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和改進(jìn)。通過(guò)分析用戶反饋、產(chǎn)品測(cè)試數(shù)據(jù)、競(jìng)品分析等信息，企業(yè)可以了解產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)和不足之處，及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品功能、性能和用戶體驗(yàn)，提高產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。

風(fēng)險(xiǎn)管理

在金融領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)更好地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理。通過(guò)監(jiān)控市場(chǎng)波動(dòng)、客戶交易行為、信用評(píng)分等數(shù)據(jù)，企業(yè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)，保障資金安全和業(yè)務(wù)穩(wěn)健發(fā)展。

員工管理

大數(shù)據(jù)分析也可以應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)部的員工管理和組織優(yōu)化。通過(guò)分析員工績(jī)效數(shù)據(jù)、培訓(xùn)記錄、離職率等信息，企業(yè)可以更好地了解員工需求和潛力，制定個(gè)性化的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃，提高員工滿意度和忠誠(chéng)度。

大數(shù)據(jù)分析的未來(lái)發(fā)展

隨著科技的不斷進(jìn)步和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速推進(jìn)，大數(shù)據(jù)分析將在未來(lái)發(fā)揮更為重要的作用。未來(lái)，大數(shù)據(jù)分析將更加智能化、自動(dòng)化，融合更多先進(jìn)技術(shù)，如物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等，為企業(yè)創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值。

總的來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)分析內(nèi)容的重要性不言而喻，它已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展不可或缺的一部分。只有不斷探索和應(yīng)用新的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與方法，企業(yè)才能不斷創(chuàng)新、提升競(jìng)爭(zhēng)力，贏得在激烈市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的優(yōu)勢(shì)地位。

四、大數(shù)據(jù)分析工程師考試內(nèi)容？

大數(shù)據(jù)分析工程師的考試內(nèi)容涵蓋了大數(shù)據(jù)分析的各個(gè)方面，包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、分布式計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)建模等。

五、大數(shù)據(jù)分析原理？

把隱藏在一些看是雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)背后的信息提煉出來(lái)，總結(jié)出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律

六、bms大數(shù)據(jù)分析？

bms即電池管理系統(tǒng)，是電池與用戶之間的紐帶，主要對(duì)象是二次電池。

bms主要就是為了能夠提高電池的利用率，防止電池出現(xiàn)過(guò)度充電和過(guò)度放電，可用于電動(dòng)汽車，電瓶車，機(jī)器人，無(wú)人機(jī)等。

此外，bms還是電腦音樂(lè)游戲文件通用的一種存儲(chǔ)格式和新一代的電信業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)名。

bms可用于電動(dòng)汽車，水下機(jī)器人等。

一般而言bms要實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)功能：

(1)準(zhǔn)確估測(cè)SOC：

準(zhǔn)確估測(cè)動(dòng)力電池組的荷電狀態(tài) (State of Charge，即SOC)，即電池剩余電量；

保證SOC維持在合理的范圍內(nèi)，防止由于過(guò)充電或過(guò)放電對(duì)電池造成損傷，并隨時(shí)顯示混合動(dòng)力汽車儲(chǔ)能電池的剩余能量，即儲(chǔ)能電池的荷電狀態(tài)。

(2)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：

在電池充放電過(guò)程中，實(shí)時(shí)采集電動(dòng)汽車蓄電池組中的每塊電池的端電壓和溫度、充放電電流及電池包總電壓，防止電池發(fā)生過(guò)充電或過(guò)放電現(xiàn)象。

同時(shí)能夠及時(shí)給出電池狀況，挑選出有問(wèn)題的電池，保持整組電池運(yùn)行的可靠性和高效性，使剩余電量估計(jì)模型的實(shí)現(xiàn)成為可能。

除此以外，還要建立每塊電池的使用歷史檔案，為進(jìn)一步優(yōu)化和開(kāi)發(fā)新型電、充電器、電動(dòng)機(jī)等提供資料，為離線分析系統(tǒng)故障提供依據(jù)。

電池充放電的過(guò)程通常會(huì)采用精度更高、穩(wěn)定性更好的電流傳感器來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，一般電流根據(jù)BMS的前端電流大小不同，來(lái)選擇相應(yīng)的傳感器量程進(jìn)行接近。

以400A為例，通常采用開(kāi)環(huán)原理，國(guó)內(nèi)外的廠家均采用可以耐低溫、高溫、強(qiáng)震的JCE400-ASS電流傳感器，選擇傳感器時(shí)需要滿足精度高，響應(yīng)時(shí)間快的特點(diǎn)

(3)電池間的均衡：

即為單體電池均衡充電，使電池組中各個(gè)電池都達(dá)到均衡一致的狀態(tài)。

均衡技術(shù)是目前世界正在致力研究與開(kāi)發(fā)的一項(xiàng)電池能量管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。

七、大數(shù)據(jù)分析工作內(nèi)容

大數(shù)據(jù)分析工作內(nèi)容的重要性與挑戰(zhàn)

隨著信息化時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)決策中不可或缺的重要資源。大數(shù)據(jù)分析工作內(nèi)容變得越來(lái)越受到重視，企業(yè)也紛紛加大對(duì)大數(shù)據(jù)分析人才的招聘和培養(yǎng)。那么，大數(shù)據(jù)分析工作內(nèi)容到底包括哪些內(nèi)容？大數(shù)據(jù)分析的重要性又體現(xiàn)在哪些方面？讓我們一起來(lái)探討。

大數(shù)據(jù)分析工作內(nèi)容包括哪些方面？

大數(shù)據(jù)分析工作內(nèi)容涉及的領(lǐng)域非常廣泛，主要包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析等環(huán)節(jié)。在實(shí)際工作中，數(shù)據(jù)分析師需要具備良好的數(shù)據(jù)處理能力、統(tǒng)計(jì)分析能力和業(yè)務(wù)理解能力。以下是大數(shù)據(jù)分析工作內(nèi)容的具體方面：

• 數(shù)據(jù)收集：數(shù)據(jù)分析的第一步是數(shù)據(jù)的收集，數(shù)據(jù)分析師需要從各個(gè)數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)往往存在重復(fù)、缺失或錯(cuò)誤的情況，數(shù)據(jù)分析師需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。
• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：大數(shù)據(jù)通常具有海量和多樣性，數(shù)據(jù)分析師需要選擇合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，確保數(shù)據(jù)的安全和高效訪問(wèn)。
• 數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)分析師需要利用數(shù)據(jù)處理工具和算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，為后續(xù)分析做準(zhǔn)備。
• 數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)分析工作的核心內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析師需要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和洞察。

大數(shù)據(jù)分析的重要性體現(xiàn)在哪些方面？

大數(shù)據(jù)分析工作內(nèi)容的重要性體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

• 決策支持：大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)、產(chǎn)品和客戶，為決策提供支持和參考，降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。
• 業(yè)務(wù)優(yōu)化：通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程中的瓶頸和問(wèn)題，進(jìn)而進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提升效率和盈利能力。
• 創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)：大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的商機(jī)和創(chuàng)新點(diǎn)，推動(dòng)企業(yè)不斷進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。
• 客戶洞察：通過(guò)對(duì)客戶數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以更好地了解客戶的需求和偏好，為產(chǎn)品定制和營(yíng)銷活動(dòng)提供參考。

總的來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)分析工作內(nèi)容以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，為企業(yè)提供了更豐富的決策信息和業(yè)務(wù)洞察，幫助企業(yè)更好地把握市場(chǎng)機(jī)遇和應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)分析工作面臨的挑戰(zhàn)

雖然大數(shù)據(jù)分析工作內(nèi)容的重要性不言而喻，但是在實(shí)際工作中也面臨著一些挑戰(zhàn)：

• 數(shù)據(jù)安全：大數(shù)據(jù)涉及的數(shù)據(jù)往往涉及用戶隱私等敏感信息，數(shù)據(jù)分析師需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全意識(shí)，確保數(shù)據(jù)不被泄露。
• 技術(shù)挑戰(zhàn)：大數(shù)據(jù)處理需要使用先進(jìn)的技術(shù)和工具，數(shù)據(jù)分析師需要不斷學(xué)習(xí)和提升自身的技術(shù)水平，以應(yīng)對(duì)技術(shù)挑戰(zhàn)。
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響到分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)分析師需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管控，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。
• 人才短缺：目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的人才依然短缺，企業(yè)難以找到合適的大數(shù)據(jù)分析師，這也成為大數(shù)據(jù)分析工作面臨的挑戰(zhàn)之一。

在未來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的不斷深入和智能化技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析工作內(nèi)容將面臨更多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，只有不斷提升自身的能力和技術(shù)水平，才能更好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。

八、大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為許多行業(yè)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力之一。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，企業(yè)和組織越來(lái)越依賴于大數(shù)據(jù)分析來(lái)提取有價(jià)值的信息和洞察力。大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)內(nèi)容涵蓋了從數(shù)據(jù)收集和清洗到模型構(gòu)建和結(jié)果解釋的全過(guò)程，是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的核心之一。

數(shù)據(jù)收集

大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)的第一步是數(shù)據(jù)收集。在這個(gè)階段，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要確定要分析的數(shù)據(jù)類型，使用合適的工具和技術(shù)從多個(gè)來(lái)源收集數(shù)據(jù)。這可能涉及到從傳感器、日志文件、社交媒體等渠道收集結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)清洗

一旦數(shù)據(jù)收集完成，接下來(lái)就是數(shù)據(jù)清洗的階段。在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和重復(fù)值，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。只有經(jīng)過(guò)有效的數(shù)據(jù)清洗后，才能保證在分析過(guò)程中得到可靠的結(jié)果。

數(shù)據(jù)探索

在數(shù)據(jù)清洗完成后，數(shù)據(jù)科學(xué)家將進(jìn)行數(shù)據(jù)探索分析。這個(gè)階段包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化、統(tǒng)計(jì)分析和模式識(shí)別，幫助科學(xué)家了解數(shù)據(jù)的特征和潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過(guò)數(shù)據(jù)探索，可以為后續(xù)的建模和分析提供重要的參考。

模型構(gòu)建

在數(shù)據(jù)探索的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)科學(xué)家將開(kāi)始構(gòu)建預(yù)測(cè)模型或分類模型。這需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特征選擇合適的算法和模型架構(gòu)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練模型。模型構(gòu)建的目標(biāo)是利用歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)或進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。

模型評(píng)估

構(gòu)建模型后，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。這包括使用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，評(píng)估模型的準(zhǔn)確性、精度和泛化能力。通過(guò)模型評(píng)估，科學(xué)家可以調(diào)整模型參數(shù)和算法，提高模型的性能和效果。

結(jié)果解釋

最后一個(gè)階段是結(jié)果解釋，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要將模型的輸出結(jié)果轉(zhuǎn)化為實(shí)際業(yè)務(wù)見(jiàn)解。通過(guò)解釋模型的預(yù)測(cè)結(jié)果或分類結(jié)果，科學(xué)家可以為決策者提供有效的建議和指導(dǎo)，幫助企業(yè)或組織更好地應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

總結(jié)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)內(nèi)容涵蓋了從數(shù)據(jù)收集和清洗到模型構(gòu)建和結(jié)果解釋的全過(guò)程，是數(shù)據(jù)科學(xué)家在日常工作中需要掌握的關(guān)鍵技能之一。通過(guò)深入理解和實(shí)踐大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以更好地利用數(shù)據(jù)資源、挖掘數(shù)據(jù)潛力，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中取得優(yōu)勢(shì)。

九、大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)？

   1、海量數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)是處理海量數(shù)據(jù)，即處理超過(guò)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)能夠高效處理的數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)。

   2、多維度數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之二是處理多維度的數(shù)據(jù)，即大數(shù)據(jù)不僅僅包含數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，還包括其他類型的數(shù)據(jù)，如文本，圖像和視頻等。

   3、實(shí)時(shí)性：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之三是實(shí)時(shí)性，即大數(shù)據(jù)分析需要根據(jù)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以滿足實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)需求。

   4、高可靠性：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之四是高可靠性，即大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)需要能夠確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，以滿足業(yè)務(wù)需求。

十、大數(shù)據(jù)分析的具體內(nèi)容有哪些？

大數(shù)據(jù)分析的六個(gè)基本方面?

1.?Analytic?Visualizations（可視化分析）?

??不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。

2.?Data?Mining?Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）?

??可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3.?Predictive?Analytic?Capabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）?

??數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

4.?Semantic?Engines（語(yǔ)義引擎）?

??我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

?5.Data?Quality?and?Master?Data?Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。?

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來(lái)的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

6.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)?

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來(lái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和訪問(wèn)，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。