数据科学是一门融合统计学、机器学习、数据可视化等多领域知识，通过从结构化与非结构化数据中提取信息、挖掘规律，为决策提供科学依据的交叉学科。本栏目聚焦数据科学理论前沿与实践应用，分享帆软在商业智能领域的技术洞察、解决方案及行业案例，助力读者深入理解数据价值，掌握数据分析方法，探索数据驱动业务增长的有效路径。
人们总说“数据是企业的生命线”，可实际操作时，数据查询却常常让人抓狂。你是否有过这样的经历：明明知道自己要什么，但面对复杂的数据系统，只能硬着头皮去记那些难懂的SQL语句或在各种表间来回跳转？尤其是企业级数据平台，数据结构庞杂、字段命名晦涩，哪怕只是想查个销售总额，也得折腾半天。即便是专业的数据分析师，也会被数据查询的繁琐性拖慢效率。为什么不能像问朋友一样，用自然语言直接发问，让系统自动理解你的意
你知道吗？中国一所“211”高校，2023年入库数据量超100TB，涉及教学、科研、行政、教务、学生等20多个系统，但数据共享率不到30%。信息孤岛、数据打通难、科研决策全靠人工统计，导致管理决策慢半拍，教学科研用数难上加难。高校数字化转型，已经不是“要不要做”，而是“怎么做才能快、准、好”。如果你是一名高校信息化负责人或数据分析师，或许会问：市面上的数据集成工具那么多，到底应该选哪一个？在高校场
你是否觉得“数据分析”是只有专业背景或者理科思维的人才能搞定的事情？事实上，国内企业在数字化转型的浪潮下，越来越多的岗位都在要求具备数据分析能力。但现实中，零基础新手面对晦涩的SQL、复杂的数据集成、动辄上万行的数据处理，常常望而却步。根据《2023中国数字化人才发展报告》，有58%的企业员工自评数据分析“入门难”“工具太复杂”，而真正能独立完成数据集成、数据治理、数据分析的新人比例不足10%。那
数据驱动的今天，企业都在追问一个问题：“我手里这些数据，真的能支撑得起大模型分析吗？自然语言BI是不是企业智能化的下一个风口？”现实往往让人抓狂：数据孤岛、复杂系统、技术门槛高，业务部门和IT部门鸡同鸭讲。你有没有遇到过这样的场景——业务同事想用自然语言提问，IT却要花几天写SQL；想用AI做分析，结果数据还卡在各自为政的旧系统里？这背后的核心痛点，其实是数据集成和智能化分析的割裂。本文就以“da
数字化变革加速的今天，企业面对的最大难题，往往不是数据太少，而是数据太多却用不好。大多数企业花了巨资搭建数据平台，但在业务创新、决策支持、效率提升上却始终“差临门一脚”；BI指标体系设计混乱、模型不科学、数据采集与治理能力薄弱，导致业务部门“有数难用”，管理者“有报不信”。你是否也遇到过以下场景：同一个销售数据，财务说和业务口径对不上；数据分析师每次报表都得手工清理数据、反复沟通逻辑，花时间却难以
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