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企业采购数据分析软件应注意哪些事项？在大数据时代，公司每天都会产生大量数据。如何充分利用数据，挖掘数据以及为业务决策制定数据？选择一个好的数据分析/商业智能软件非常重要。那么在当今的云计算，大数据，移动浪潮和人工智能的快速发展中，如何帮助企业选择良好的数据处理软件？
初步筛选
由于它是数据分析软件的选择，因此有必要分析每个产品/平台的数据分析的核心功能，宁夏数据分析师培训，以选择***适合您自己的企业应用方案的数据分析/商业智能软件。一些***的***咨询公司（例如Gartner，BARC）每年都会发布行业中每种产品的评估报告。这些报告可以为公司选择数据分析/商业智能软件（Gartner的《分析和商业智能魔力象限(MagicQuadrant)》和《分析与商业智能平台关键能力》）提供很好的参考。《魔力象限》考虑产品平台的各个业务方面，包括市场发展和战略因素。相反，《关键报告》专注于每个分析和商务智能平台的产品和功能。它结合了用户和分析师的评论，基于一组关键功能评估每个产品，并进行详细的比较。因此，数据分析师培训机构，对于正在评估数据处理/商业智能产品的用户来说，《关键能力》报告更加直观和实用，可以反映出市场上产品的完整功能分析，并且信息量更大。
我经常遇到消息注释，表明我想进行数据分析，但是我面临许多“困境”，例如：
●本科数学***，想成为一名数据分析师，但是项目经验又如何呢？我应该如何计划？
●我的一个朋友想要进行数据分析。她是物理系的学生。她过去有一些工作经验，但与数据分析无关。采访数据分析有压力吗？
●我是一名文科学生。我没有数据分析经验，也没有数学统计。很难找到数据分析工作？
回到源头，很多人都对数据分析持乐观态度，并希望加入数据分析职位，但是为什么选择数据分析，您真的想清楚地理解吗？是因为这个***的发展而纯粹吗？还是因为市场需求，随波逐流？仍然喜欢数据，就像数据一样，被数字吸引了吗？还是没有考虑过您想做什么？
本文将从三个方面解释上述困惑，希望每个人都能找到自己的***并找到自己喜欢的作品。
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有很多方法可以激怒数据分析师。
1.认可的数据分析蔑链：深入学习-> <机器学习-> <数据分析->数据提取；从任何环节都可以做到互相刺激；
2.需求不确定性：当要求数据分析师时，他们无法提供明确的需求，而是让数据分析师找到自己的方式来提供数据和分析内容；
3.需求不确定性：需求提出者不断改变他们的需求，一些不熟悉业务需求的数据分析师可能会被牵着鼻子走，***终在没有得出有意义结论的情况下转机。
4.获取数字而不是使用数字：要求数据分析人员获取无意义，困难甚至不可访问的数据将花费很长时间，而不会产生实际结果。
5。了解sql代码：有些业务人员一般会了解一点sql代码，认为数字只是一段sql文本，督促数据分析人员在短时间内提供数据；
6。误导性数据分析：特别是一些新手数据分析人员在业务不太清楚的情况下，被业务人员误导了数据分析过程。***终的数据分析结论不能反映真实的业务场景，甚至分析结论与实际业务不同，容易刺激数据分析。划分；
7。数据分析工具轻视链：编程/ai/bi-gt；excel/sql。（有多少人希望在接触数据分析时从python之类的编程开始，或者使用一些大型bi工具）
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