与数据库相比，数据仓库有什么特点？1.数据仓库是主题式的，有作业流的概念。上面的例子告诉我们，数据仓库是为了一个特定的分析任务而重新组装数据，而数据库只是数据存储表的集合，所以数据仓库是主题化的。数据仓库是基于数据库级别升级的公司。一般有几个已有的数据表，然后把这些数据表组装成一个数据库。那么数据库就不能满足需求，于是就产生了数据仓库。
阿里云云数据库优势有哪些？
谢谢题主邀请！阿里云 云数据库优势有哪些？云数据库选择主要考量数据库的1.功能完备性 2.服务高可用性 3.数据高可靠性 4.资源利用率 5.系统安全性 6.运维成本 针对这些选型因素标准，阿里云给出的优势1.功能完备性 阿里云数据库支持四种数据库引擎，分别为MySQLSQL ServerPostgreSQL和PPAS。
2.服务高可用性 服务可用性方面，阿里云数据库99.95%可用3.数据高可靠性 数据的可靠性来说，阿里云提供的云数据库保证99.9999%可靠的4.资源利用率 按实际结算，100%利用率5.系统安全性 防DDoS攻击，流量清洗，能及时有效地修复各种数据库安全漏洞6.运维成本 阿里云的云数据库RDS无需个人运维人家有专门的7*24小时的团队。
数据分析有哪些工具？
数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。
如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几个方向点1好上手。一看板面就知道怎么导入数据，怎么做图表，怎么排版的。这样的高效。2功能还得强大的.毕竟是非专业人士了，找分析工具就是为了充分发挥工具自身能动性，和强大功能，来给我们创造价值的，特别是涉及到数据大量复杂，必须有给力的功能支撑才能是良心工具。
3可视化呈现要好一点，就是图表要高大上的。数据分析报告得拿出手，图表的展现就是第一门面。包装的意识还是要有的。所以结论就是找一些操作容易功能强大图表颜值还得好的工具了。我就是照着这个思路找的，也用过几个，可以给大家说说。像东软做的Dataviz，是用着比较顺手的了。具体介绍我就摘抄下，自己懒得码那么多字DataViz数据可视化分析工具，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，用户可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。
DataViz使用简单，但是实现的功能却不简单，上百种丰富的炫酷图表，可以实现数据的多维度多层次分析。上图先，先看些基本图各种数据分析好后，可以做成组合图册重点就是操作起来简单，拖拖拽拽的，看起来特别复杂的图表，其实拼贴一下就能搞定了。操作面板基本本国人都可以分分钟用起来。如果是专业人士或者计算机大拿的，估计可以寻找更复杂的工具进行尝试了。
数据仓库和数据库有什么区别？
说点大家都能懂的干货。请点赞收藏。先讲讲来龙去脉很久以前是没有数据仓库这个概念的，只有数据库，数据库就是很多数据表的集合，这样把存放不同内容的表放在一起，就能满足一些基本的查询了。比如提取2019年6月18日在淘宝购买Bose耳机的用户，只要几张表关联一下查询就出结果了。后来在实际工作中人们发现当你在海量数据中做非常复杂的分析的时候，效率就很低了比如找到2019年双11和2018年双11这两天，在淘宝下单超过500元且购买了Bose耳机的用户，这两拨用户在最近2两年的平均消费能力差异。
要完成这个查询，首先需要通过关联查询大量的表格，其次需要查询2018年和2019年的数据，最后需要从大量的数据中找到符合要求的消费金额和消费者。这三点加起来让数据抽取成为一件非常复杂的事情，并不总是能马上找到。通常，查询任务需要几个小时。所以随着数据量的增加，查询条件越来越复杂，大家一看就做不到，所以要提高效率。
