從各種來源獲取我司的數(shù)據(jù)，包括內(nèi)部系統(tǒng)、外部公開數(shù)據(jù)源、社交媒體等等。

對收集到的原始數(shù)據(jù)進行預處理，包括去除重復值、填補缺失值、異常值處理等，使得數(shù)據(jù)滿足后續(xù)分析的需求。

根據(jù)業(yè)務需求選擇合適的算法進行模型訓練，對模型結果進行評估優(yōu)化。

將復雜的數(shù)據(jù)通過圖表的形式呈現(xiàn)出來，使得非技術人員能理解數(shù)據(jù)背后的意義。

在醫(yī)療設備行業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術來分析患者的健康數(shù)據(jù)，幫助醫(yī)生做出更準確的診斷和治療方案；通過對設備運行數(shù)據(jù)的分析，預防可能出現(xiàn)的問題，提高設備的使用效率。

在互動傳媒行業(yè)，大數(shù)據(jù)幫助公司了解用戶的喜好和行為習慣，提供更個性化的服務和產(chǎn)品；通過分析廣告投放的效果，優(yōu)化廣告策略，提高廣告的投資回報率。