数据分析与商业智能：关键问题
商业智能与数据分析
商业智能（BI）专注于使用策略和技术分析业务数据并提供可行的决策洞见。另一方面，数据分析是一个更广泛的领域，涉及到检查、清理、转换和建立数据模型以提取有用信息并得出结论。
数据管理与数据治理
数据管理涉及存储、组织和维护数据的工具和流程，确保其可访问性和质量。数据治理则包含指导数据收集、存储和使用的政策、流程和标准，确保数据的准确性、安全性和合规性。
什么是数据仪表板？
数据仪表板是一种可视化界面，以集中、易消化的格式显示关键绩效指标（KPI）、指标和数据趋势。仪表板经常使用图表、图形和表格等方式促进快速决策和业务绩效的监控。
什么是机器学习模型？
机器学习模型是对现实世界流程的数学表示，使用从数据中学习的算法建立起来。这些模型可以基于输入数据进行预测或决策，并随着处理更多数据而提高其准确性和性能。
什么是根本原因？
根本原因是导致问题或事项的根本原因或基本因素。在数据分析中识别根本原因帮助组织从根源上解决问题并防止它们再次出现。
什么是张量？
张量是多维数组的数值数据，可以表示标量、向量或矩阵数据。在机器学习和深度学习中，张量被用作处理和操作数据的主要数据结构。
什么是AI数据智能？
AI数据智能指的是应用人工智能（AI）技术分析、解释和从大量数据中提取洞见的过程。这可以涉及到自然语言处理、计算机视觉或机器学习来揭示数据中的模式和关系。
什么是基于AI的分析？
AI驱动的分析利用人工智能和机器学习技术自动化数据分析过程并生成洞见。这可以帮助更有效和准确地识别数据中的趋势、模式和异常情况，比传统的手动方法更为高效。
Alteryx用于什么？
Alteryx是一个数据分析平台，提供数据准备、混合和分析工具。它允许用户创建自定义工作流程、自动化处理，并与各种数据源和可视化工具（如Tableau）集成。
什么是面积图？
面积图是一种数据可视化类型，显示随时间变化的定量数据。它类似于折线图，但将线与x轴之间的面积填充，强调数据点的幅度变化和累积效果。
什么是异常检测？
异常检测是识别数据点、事件或观察结果与正常或预期行为明显偏离的过程。这种技术用于各种领域，如欺诈检测、网络安全和质量控制。
什么是增强分析？
增强分析利用人工智能、机器学习和自然语言处理增强数据分析过程，自动化数据准备、洞见生成和可视化。这使得用户可以专注于战略决策，减少对数据分析师的依赖。
什么是BI报告？
BI报告是创建和呈现报告、仪表板和可视化界面，传达由业务数据推导出的见解和趋势的过程。这些报告帮助决策者监控业务表现、发现问题并做出明智的决策。
什么是数据清理？
数据清理是识别和纠正数据集中的错误、不一致性和不准确性，从而提高数据质量的过程。这可能涉及到去重、填充缺失值和更正数据输入错误。
什么是面向客户的分析？
面向客户的分析指的是使用数据分析和可视化工具直接向客户呈现相关的数据和见解的实践。这可以帮助客户做出明智的决策、了解自己的使用模式，并更有效地使用产品或服务。
什么是数据混合？
数据混合是将来自多个来源的数据组合成一组统一的数据集进行分析的过程。这通常涉及到转换和聚合数据以确保兼容性和一致性，从而产生更全面的见解和更好的决策。
什么是数据集市？
数据集市是数据仓库的子集，专注于特定的业务功能或主题领域。数据集市存储和管理与特定部门或业务单位相关的数据，使用户更容易访问和分析相关信息。
什么是数据产品？
数据产品是处理、分析和呈现数据以提供用户有价值的见解、预测或建议的工具或应用程序。数据产品可以范围从简单的报告和仪表板到使用 AI 和机器学习实现智能分析的复杂系统。## 什么是数据关系？
数据关系是数据集内两个或多个变量之间的连接或相关性。了解数据关系可以帮助识别模式、趋势和依赖关系，从而实现更有效的分析和决策。
什么是数据清洗？
数据清洗，也称为数据清理，是检测和纠正数据集中的错误、不一致性和不准确性，以改善数据质量的过程。这可以涉及各种技术，例如删除重复项、填充缺失值和更正数据录入错误。
什么是 Pandas 中的 df.merge？
df.merge() 是 Python Pandas 库中的一个函数，允许用户基于共同的列或索引合并两个数据帧。这可用于合并来自不同来源的数据或创建相关数据的汇总视图。
什么是企业级商业智能？
企业级商业智能 (BI) 指的是在整个组织中应用 BI 策略和技术来支持决策、提高绩效和推动业务增长。这通常涉及集成多个数据来源、高级分析和可视化工具。
什么是企业数据管理？
企业数据管理 (EDM) 是从整个组织中采集、存储、管理和维护数据以确保其质量、可访问性和安全性的过程。EDM 包括数据治理、数据集成和数据管理技术，以支持有效的决策和合规性。
什么是基于事实的决策？
基于事实的决策是指利用数据、证据和分析来指导决策，而不是依赖直觉、意见或假设。这种方法使组织能够做出更准确、客观和明智的决策，推动更好的结果。
什么是 JupyterHub？
JupyterHub 是一个多用户服务器，允许用户运行和共享 Jupyter 笔记本，这是一种结合了代码、文本和可视化的交互式文档。JupyterHub 支持协作、版本控制和远程访问，是数据科学和机器学习团队的常用工具。
什么是 KNN Sklearn？
KNN (K-最近邻) 是一种用于分类和回归任务的监督式机器学习算法。在 Python 的 Scikit-learn (sklearn) 库中，KNN 实现为 KNeighborsClassifier 和 KNeighborsRegressor 类，提供了一个简单的接口用于训练和使用 KNN 模型。
什么是 ML 流程？
机器学习 (ML) 流程是自动化训练、评估和部署机器学习模型的一系列顺序步骤。这可能包括数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估，简化了端到端的机器学习工作流程。
什么是 MLOps？
MLOps，即机器学习运维，是将 DevOps 原则应用于机器学习模型的生命周期的实践。MLOps 旨在简化 ML 模型的开发、部署和维护，实现更快的实验、改进协作和更可靠的生产系统。
什么是 MQL？
MQL，或模型查询语言，是用于查询、操作和管理机器学习模型的专用语言。MQL 允许用户与模型进行交互、执行模型选择和管理模型版本，支持更高效和灵活的模型管理。
什么是 Parquet？
Parquet 是一种针对大数据处理框架（如 Apache Hadoop 和 Apache Spark）优化的列式存储文件格式。Parquet 旨在在读写操作方面高度优化，并支持各种压缩和编码技术，以减少存储空间并提高查询性能。
什么是 Scikit-Learn Imputer？
Scikit-learn Imputer 是指 Python Scikit-learn 库中用于处理数据集中缺失数据的一组类。Imputer，例如 SimpleImputer 和 KNNImputer，用于用有意义的替代品替换缺失值，例如平均值、中位数或最频繁的值，或使用 k 最近邻算法。
Spark 和 PySpark 有什么区别？
Spark 是一种开源分布式数据处理引擎，可处理大规模数据处理任务。PySpark 是 Spark 的 Python 库，使 Python 开发人员可以使用熟悉的 Python 语法编写 Spark 应用程序，并利用 Spark 的强大数据处理和机器学习功能。
数据映射的目的是什么？
数据映射是建立来自不同来源的数据元素之间关系的过程，通常作为数据集成或迁移项目的一部分。数据映射的目的是确保数据准确、一致地转换，使用户能够以统一的方式分析和处理来自各种系统的数据。
什么是 Vega-Lite？
Vega-Lite 是一个高级可视化语法，允许用户使用简单的 JSON 语法创建交互式数据可视化。建立在 Vega 可视化框架之上，Vega-Lite 为定义可视化提供了简洁且表达力强的语言，可以使用 Canvas 或 SVG 在基于 Web 的应用程序中呈现。
