調(diào)查問(wèn)卷，客戶(hù)資料，服務(wù)客戶(hù)資料和歷史日志，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)。一般用于前期用戶(hù)調(diào)查或獲取用戶(hù)使用的主觀感受，但準(zhǔn)確性差，樣本少；一般用來(lái)記錄用戶(hù)的瀏覽路徑，可以通過(guò)用戶(hù)行為和頁(yè)面停留時(shí)間分析app的可用性、頁(yè)面到達(dá)率等指標(biāo)。服務(wù) server輸出的數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確和深入。對(duì)于一些精度要求較高的數(shù)據(jù)，建議使用服務(wù) server日志作為原始數(shù)據(jù)。

Smartbi一站式平臺(tái)數(shù)據(jù)分析自助分析云平臺(tái)面向企業(yè)用戶(hù)，只需要懂Excel，就可以擺脫束縛，自由分析，真正做到人人a 數(shù)據(jù)分析老師。Smartbi企業(yè)自助數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是為商務(wù)人士提供數(shù)據(jù)分析 服務(wù)的企業(yè)級(jí)門(mén)戶(hù)平臺(tái)。通過(guò)提供自助式數(shù)據(jù)訪問(wèn)、探索和展現(xiàn)工具，加快數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)效率，為業(yè)務(wù)思考、業(yè)務(wù)拓展和管理創(chuàng)新提供開(kāi)放、共享、互動(dòng)的平臺(tái)。

回顧過(guò)去幾年，客戶(hù)關(guān)于云計(jì)算的問(wèn)題已經(jīng)從“什么是云？”到“我如何選擇供應(yīng)商？”等等都涵蓋了。很多人也非常熟悉云計(jì)算時(shí)代。公有云條件下，企業(yè)可以?huà)仐墢?fù)雜龐大的基礎(chǔ)設(shè)施和復(fù)雜的升級(jí)、管理、維護(hù)。然而，公有云仍然存在一些技術(shù)問(wèn)題，企業(yè)也開(kāi)始更加重視自身數(shù)據(jù)的安全性。公有云模式已經(jīng)不能滿(mǎn)足企業(yè)的需求，于是企業(yè)云解決方案應(yīng)運(yùn)而生。

構(gòu)建私有云有多種方式，如超融合、集中式、分布式、本地存儲(chǔ)等。至于采用哪種方式構(gòu)建私有云，不取決于有多少-1設(shè)備，而取決于企業(yè)希望實(shí)現(xiàn)什么功能，希望部署什么應(yīng)用。不同的企業(yè)需求需要規(guī)劃不同的私有云架構(gòu)。因此，企業(yè)私有云建設(shè)計(jì)劃都是以定制的方式進(jìn)行規(guī)劃的。如果你想要一個(gè)確切的私有云建設(shè)，建議你找一個(gè)比較好的私有云解決方案定制師為你做一個(gè)解決方案，這是最好的辦法。

整理真實(shí)有效的大數(shù)據(jù)。大型數(shù)據(jù)分析處理解決方案描述中國(guó)網(wǎng)民每天都在通過(guò)人與人、人與平臺(tái)、平臺(tái)與平臺(tái)之間的交互實(shí)時(shí)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。當(dāng)這些數(shù)據(jù)匯集在一起，我們可以獲得網(wǎng)民當(dāng)前的情緒、行為、關(guān)注點(diǎn)和興趣、歸因、移動(dòng)路徑、社會(huì)關(guān)系鏈等一系列有價(jià)值的信息。億萬(wàn)網(wǎng)民實(shí)時(shí)留下的痕跡，才能真實(shí)地反映當(dāng)下的世界。微觀層面，可以看到個(gè)人在想什么，在做什么，及時(shí)發(fā)現(xiàn)輿論的微弱信號(hào)。

這樣才能觀察到輿論的整體情況，看火。原本分散孤立的信息經(jīng)過(guò)分析挖掘具有關(guān)聯(lián)性，激發(fā)智慧感知，感知用戶(hù)真實(shí)態(tài)度和需求，輔助政府在智慧城市和企業(yè)的品牌傳播、產(chǎn)品口碑、營(yíng)銷(xiāo)分析等工作。所謂防患于未然，防患于未然，應(yīng)對(duì)輿情最好的辦法就是讓輿情事件不要發(fā)生。除了及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，大數(shù)據(jù)還可以幫助我們預(yù)測(cè)未來(lái)。

如何從海量數(shù)據(jù)中獲取隱形知識(shí)，如何利用數(shù)據(jù)武裝營(yíng)銷(xiāo)工作，優(yōu)化產(chǎn)品，進(jìn)行用戶(hù)調(diào)研，支持決策，數(shù)據(jù)分析可以將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化。數(shù)據(jù)分析人才熱度也很高，一方面，企業(yè)的數(shù)據(jù)量在大規(guī)模增長(zhǎng)，對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求與日俱增。另一方面，與其他技術(shù)崗位相比，數(shù)據(jù)分析師的候選人要少得多。