越来越多企业依赖数据决策，取代直觉和猜测。大数据的兴起使得Excel等数据分析工具变得重要，提供公式、排序、过滤、逻辑函数和条件格式等功能，提升复杂数据分析效率，数据清理和透视表功能也显著提高分析效果。

宾夕法尼亚大学在Coursera上提供的“商业和金融模型”课程，帮助学员利用数据做出决策，涵盖数量模型、电子表格工具等，适合职场新人和中层管理者。

洲际交易所（ICE）与Databricks合作，利用RAG技术开发了一种文本到SQL系统，简化自然语言查询结构化数据。通过Databricks的Mosaic AI，用户无需了解数据模型或SQL即可高效检索。系统通过向量搜索和少样本学习提高SQL查询准确性，语法准确率达77%，执行匹配率96%。这提升了ICE的数据决策能力。

本文介绍了五种自动化和简化数据清洗过程的工具，包括OpenRefine、Trifacta Wrangler、Talend Open Studio、Pandas和DataCleaner。这些工具可以修复错误、处理缺失数据、去重、标准化、归一化、数据验证和数据概述等功能，提高数据质量，节省时间和精力，帮助用户进行数据分析和决策。

美国和欧洲的机构零售二手车市场预计在2023年将带来近1.2万亿美元的收入。这个市场在两个地区都非常分散。随着二手车公司面临着不断变化的消费者偏好、供需动态和经济压力，它们需要重新发明和重新设计业务方法以保持竞争优势。许多汽车价值链上的公司未能充分利用数据来优化业务流程，采用基于数据的决策可以让公司满足客户需求、增加利润率和提高业绩。