大鹏大数据分析资源简介:
二、大鹏大数据分析的优势
强大的数据处理能力:大鹏公司拥有业界领先的数据处理技术,能够高效地处理海量数据,为企业提供准确的数据支持。
丰富的数据源:大鹏公司与多家知名数据供应商合作,拥有丰富的数据源,为企业提供全面的数据分析支持。
深入的数据挖掘:大鹏公司拥有一支经验丰富的数据挖掘团队,能够从海量数据中挖掘出有价值的信息,为企业决策提供依据。
智能化数据分析工具:大鹏公司提供智能化数据分析工具,帮助企业快速获取数据洞察,提高数据分析效率。
三、如何利用数据分析为企业创造价值
制定数据分析计划:企业应制定明确的数据分析计划,明确分析目标、数据来源、分析方法等,确保数据分析工作的顺利进行。
建立数据分析团队:企业应建立一支专业的数据分析团队,负责数据采集、处理、分析和汇报等工作,提高数据分析的准确性和效率。
定期开展数据分析会议:企业应定期召开数据分析会议,总结分析成果,发现问题并制定改进措施,确保数据分析工作的持续性和有效性。
结合业务需求开展分析:企业应结合业务需求开展数据分析,挖掘数据背后的商业价值,为企业的战略规划和运营决策提供有力支持。
├──BI(商业智能)工具模块(8.9(20节)
| ├──DAX函数(4)[第10节]
| ├──DAX函数(5)[第11节]
| ├──DAX函数(6)[第12节]
| ├──DAX函数(7)[第13节]
| ├──数据可视化(1)第14节
| ├──数据可视化(2)[第15节]
| ├──数据可视化(3)第16节
| ├──数据可视化(4)[第17节]
| ├──【第18节】PowerBI实战演练(1)
| ├──【第19节】PowerBI实战演练(2)
| ├──【第一节】安装PowerBI和PowerBI
| ├──【第20节】PowerBI实战演练(3)
| ├──PowerBI的基本操作和数据源
| ├──【第3节】PowerQuery(1)
| ├──【第4节】PowerQuery(2)
| ├──【第5节】PowerQuery(3)
| ├──[7]DAX函数(1)
| ├──[第8节]DAX函数(2)
| ├──[第9节]DAX函数(3)
| └──录播课(10节)
├──Excel6.28数据分析与可视化模块(30节)
├──Linux+数据仓库模块(12.20(25节)
| ├──数据类型DDL[第10节]-DML
| ├──【第11节】Hive数据表操作
| ├──【第12节】Hive函数大全
| ├──【第13节】HiveUDF操作
| ├──【第14节】电商平台数据项目分析实战(1)
| ├──【第15节】电子商务平台数据项目分析实战(2)
| ├──【第16节】淘宝用户行为数据分析
| ├──【第17节】使用HiveAzkaban工作流调度器
| ├──【第18节】HiveAzkaban项目实战
| ├──Spark内存计算框架[第19节]
| ├──【第一节】Linux初识
| ├──Spark弹性分布式数据集RDD
| ├──Spark的RDD操作[第21节]
| ├──SparkSQL操作[第22节]
| ├──【第23节】SparkDataFrame操作
| ├──【第24节】SparkSQL-商业数据分析案例
| ├──【第25节】SparkSQL-逾期贷款用户分析案例
| ├──【第二节】Linux菜鸟轻松入门
| ├──文件系统管理和vim编辑器
| ├──[第4节]用户权限和系统管理
| ├──免密登录远程传输文件和配置
| ├──[第6节]大数据起航
| ├──【第7节】Hadoop环境建设
| ├──【第八节】Hadoop命令操作
| ├──【第9节】Hive环境建设
| └──录播课(10节)
├──Python编程模块(9.22(15)
| ├──【第10节】继承类
| ├──【第11节】Python综合小案例(1)
| ├──[第12节]Python综合案例(2)
| ├──【第13节】Python综合小案例(3)
| ├──【第14节】Python综合小案例(4)
| ├──【第15节】Python综合小案例(5)
| ├──【第一节】计算机基础和Python基础入门
| ├──[第2节]数据类型和运算符
| ├──条件句和循环[第3节]
| ├──[第四节]数据序列
| ├──函数[第五节]
| ├──[第6节]函数综合应用-名片管理系统
| ├──【第7节】文件操作
| ├──模块-包[第8节] -异常
| └──[第9节]面向对象的基础
├──Python爬虫模块(11.16(20节)
| ├──第10课动态加载数据捕获-Ajax
| ├──多线程爬虫第11课
| ├──第12课jsonpath_selenium介绍
| ├──第13课selenium
| ├──selenium2第14课
| ├──selenium3第15课
| ├──Scrapy第16课
| ├──第17课_scrapy_多线程和持久性
| ├──第18课_scrapy_动态抓取_中间件(断点续存)
| ├──第19课 scrapy_非结构化数据_中间部件(user-agent%代理的用法)
| ├──第一课_初体验
| ├──第20课_分布式爬行
| ├──第2课_User-Agent&正则
| ├──第三课数据持久化
| ├──第四课二级爬行_增量爬行
| ├──第五课是requests和xpath
| ├──第六课是requests和xpath02
| ├──第7课百度贴吧和web客户端验证参数
| ├──第八班代理和控制台抓包
| ├──第九课破解有道翻译_民政部网站数据捕获
| ├──录播课(10节)
| └──新建文件夹
├──Python数据分析与可视化模块(10.19(20节)
| ├──第10节 数据可视化总结和seaborn
| ├──第11章 数据分析项目 豆瓣电影
| ├──第12章 数据分析项目 数据分析师的工资
| ├──第13章 数据分析项目 有哪些公司被淘汰了?
| ├──第14章 数据分析项目 北京链家二手房数据分析分析
| ├──第15章 高级数据可视化 pyecharts(1)
| ├──第16章 高级数据可视化 pyecharts(2)
| ├──第17章 pyecharts项目 黑色星期五
| ├──第18章 pyecharts项目 星巴克店分布
| ├──第19章 pyecharts项目 全国旅游景点
| ├──第1节 数据分析基础和seriess
| ├──第20章 pyecharts项目 历年来,全国各地民政局登记
| ├──第2节 什么是Dataframe?
| ├──第3节 缺失值重复值和时间类型的处理
| ├──第4节 连接数据和映射函数
| ├──第5节 透视表和分组聚合
| ├──第6节 总结数据清洗知识
| ├──第7节 绘制matplotlib初识和折线图
| ├──第8节 柱状图和直方图
| ├──第9节 散点图箱线图和饼图
| └──录播
└──数据库MySQL模块(9.7(10节)
| ├──【第10节】SQL项目综合案例(二)
| ├──[第1节]MySQL初步识别
| ├──SQL语句DDL[第2节]
| ├──SQL语句DML[第三节]
| ├──SQL语句DQL(1)
| ├──【第五节】SQL语句DQL(2)
| ├──SQL语句DQL(3)
| ├──[第7节]数据库事务,视图
| ├──数据库触发器,函数
| ├──【第9节】SQL项目综合案例(1)
| └──录播课(10节)
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