 结构化良好的数据仓库可以在以后挖掘并获得有价值的见解在许多情况下,需要收集大量的数据进行研究。例如,成百上千的科学家可能会通过一项无组织的人口调查获得大量的数据,以寻求治愈癌症的大量数据,甚至上千上百万的病人。在商业上,数据也可以以销售数据、客户收据等形式收集,交易或其他类型的信息。
结构化良好的数据仓库可以在以后挖掘并获得有价值的见解在许多情况下,需要收集大量的数据进行研究。例如,成百上千的科学家可能会通过一项无组织的人口调查获得大量的数据,以寻求治愈癌症的大量数据,甚至上千上百万的病人。在商业上,数据也可以以销售数据、客户收据等形式收集,交易或其他类型的信息。 在数据分析中,企业或公司的数据被收集和分析,以建立关于模式和趋势的结论所有这些数据都提供了信息,可能包含有助于塑造和管理行为的模式和趋势。然而,要使用这些信息,必须对数据进行组织、分析和理解。数据分析指的是组织和分析所有这些数据的过程正如数据有许多不同的类型和来源一样,有许多不同的分析方法。一些数据必须手工组织和手工编码。其他大型信息数据库可以通过使用专门的计算机程序进行筛选,从而使数据分析过程简化和简单数据分析的过程和过程不仅取决于数据的组织方式,还取决于一个人在寻找什么。例如,经济学家可以通过数据来寻找解释行为的购买或消费模式,企业可以通过数据来识别客户供应链中的弱点或某个员工的问题。每个企业通常都是这样开发自己的数据分析方法,使其能够解决给定公司的问题。例如,健康保险公司,可能有一个数百万赔款的数据库。负责数据分析的员工将负责生成和运行算法,以检测潜在的异常情况。因此,可以运行计算机程序和算法,以确定哪些领域可能已经支付了虚假的索赔,应进行调查。
在数据分析中,企业或公司的数据被收集和分析,以建立关于模式和趋势的结论所有这些数据都提供了信息,可能包含有助于塑造和管理行为的模式和趋势。然而,要使用这些信息,必须对数据进行组织、分析和理解。数据分析指的是组织和分析所有这些数据的过程正如数据有许多不同的类型和来源一样,有许多不同的分析方法。一些数据必须手工组织和手工编码。其他大型信息数据库可以通过使用专门的计算机程序进行筛选,从而使数据分析过程简化和简单数据分析的过程和过程不仅取决于数据的组织方式,还取决于一个人在寻找什么。例如,经济学家可以通过数据来寻找解释行为的购买或消费模式,企业可以通过数据来识别客户供应链中的弱点或某个员工的问题。每个企业通常都是这样开发自己的数据分析方法,使其能够解决给定公司的问题。例如,健康保险公司,可能有一个数百万赔款的数据库。负责数据分析的员工将负责生成和运行算法,以检测潜在的异常情况。因此,可以运行计算机程序和算法,以确定哪些领域可能已经支付了虚假的索赔,应进行调查。
                     
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 xiaonan123
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