01 2022 档案
摘要:数据可视化是将数据转换为可视化内容的做法,以使人脑更容易理解和提取数据。它是数据科学过程中的步骤之一,一旦数据被收集、处理和建模,就必须进行可视化以得出结论。数据可视化也是更广泛的数据交付 (DPA) 学科的一部分,旨在以高效的方式识别、检索、管理、格式化和交付数据。 数据可视化对几乎所有工作都很
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摘要:什么是数据可视化? “一千个读者就有一千个哈姆雷特。”这句话套在数据分析也是一样的,不同的人他对于数据的理解也是不同的。数据可视化可以帮助我们以更简单的方式去分析数据和找到数据背后隐藏的信息。资料可视化所涉及的知识有很多,我试图将Harberman关于癌症存活的数据结合起来,来看一下数据可视化如何
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摘要:“PowerPoint 将在未来 5 年内消亡”——这是我在 2005 年从一位资深人士那里听到的话。但17年后,PowerPoint 依然是最流行的报告工具之一。多年来,它具有形成叙事、添加视觉效果和文本、添加动画和模板化等方面的能力,使其成为职场上最受欢迎的工具。 但是,PowerPoint 有
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摘要:目前的BI市场上有很多大数据的厂商,这也让许多客户眼花缭乱,不知如何下手。比如国内的亿信华辰跟国外的Tableau,QLK, PowerBI 都有非常多便于分析的可视化工具,但是在数据处理分析的功能性上,与SAS, MicroStrategy这些传统软件相比略有劣势; 而目前国内比较有竞争力的BI
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摘要:相信很多人都不了解数据治理,因此小编也经常听到这些疑问: 为什么企业要治理数据? 数据治理时,为什么要建立数据标准、提升数据质量? 数据质量差会影响到了哪些数据报表、哪些业务? …… 数据是企业的一项重要资产,这显然已经成为了大家的共识。但现实中,很多企业并没有将这项资产充分利用起来,挖掘真正的数据
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摘要:我们经常希望通过可视化的数据来表现实体间的流动,比如,来看一下英国国内居民是如何从一个国家移居到另一个国家的。看一看从英格兰迁往北爱尔兰、苏格兰和威尔士的人口数量会很有意思。 从这个桑基图图表可视化中可以明显看出,从英格兰迁移到威尔士的居民多于从苏格兰或北爱尔兰迁移的居民,从威尔士迁移到英格兰的居
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摘要:随着时代的发展,商业智能使数据分析和数据可视化的门槛不断降低,使得企业各级人员都能进行数据分析,从而加深业务洞察,推动企业发展。而在数据分析领域,BI产品发挥了十分重要的作用。 市场需求变化日益频繁,企业要紧抓市场需求才能赢得商业成功。过去依赖于经验的决策已经无法适应时代的需求了。大数据的应用让商
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摘要:任何一个产品的存在,均为了满足百姓生活中的一个或几个需求,那么,(1)满足需求的流程可以划分为几个大步骤,(2)每一步的阶段目标应是什么(业务主目标的拆解),(3)与产品或平台有哪些接触点(衡量指标容易找),(4)这些接触点存在的痛点是什么,(5)解决痛点便是促进目标完成的机会点。 借支付业务简单举
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摘要:不知道大家有没有发现,平日里会不会发现这些“被监控”的现象? 当自己到外地出差,就会收到附近外卖的营销短信; 在网上搜索某个商品,打开手机淘宝就会出现该商品推荐信息; 若当月的流量即将用完,运营商会及时发送一些关于购买的流量包的推荐短信。 …… 我们的生活中还有很多这种情况,不用怀疑,就是大数据在
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摘要:作为互联网快速发展的产物,大数据行业极为火爆。据报告统计,国家层面布局大数据战略,企业层面推动数字化转型,职场上最为竞争激烈,最为火爆的岗位之一就是大数据分析。在这个大数据时代的背景下,数据分析能力更是成为了每一个职场人必备的竞争力。这时候你想要进行全面的数据分析能力培养,你需要具备一个数据化的思
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摘要:学历贬值了吗? 前段时间我和上985重点大学的侄子联系,问他找到工作了吗。谁知道他告诉我他要考研,还说现在好工作不太好找,一般比较好的工作,最低学历要求就是研究生,因此如果要有更大的要求和前途,还是要考研,相对于本科学历,重点大学研究生的学历更有竞争力,更加吃香。 我听了感慨万千,现在学历都内卷成
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摘要:1. 数据源 第一个要素数据源。企业中的BI工具可能承接上游数据中台或者其他产品输出的结果,作为输入的数据源,每个业务方用的数据库都可能是不一样的,所以可接入数据源的种类决定的一个BI工具的可用性,这里接入的数据源不仅支持传统的数据库mysql,sql server等,还要支持非关系型的数据库,如
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摘要:大屏设计时,用户有时候要概览全貌,有时候要放大调整细节,若是没法调整视野将是很痛苦的事情。这不,隔壁老王做大屏进行细节调整的时候时不时发出这样的感概: “唉,为了对这个大屏的效果进行精益求精,我也是拼了,你看这个柱图数据标签的字体大小感觉不太合适,需要换一下,调整细节有点久,眼睛好痛啊!” “调整完
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摘要:相信大家都见过热力图,特别是分析人口密集程度的时候。 现在数据可视化非常普遍,为了给予大众更加直观的感受,我们不再局限于传统的数据表格,而是采用多样性的可视化的方式,简单明了又便于大众的接受。因此,热力图无疑是一种很好的方式,透过人口总量、人口增量等数据,城市经济活力、人才吸引力、产业基础等重要特
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摘要:随着互联网技术的不断发展,数据化时代已然到来,数据分析师这个职业也是越来越吃香。就算不打算成为数据分析师,在职场中掌握一定的数据分析能力也是提高自身竞争力的重要方法。今天就来说说,成为一名数据分析师需要学习哪些知识。 一、统计学 要想成为数据分析师,基本的统计学知识是一定要具备的。很现实的是,很多
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摘要:如今互联网金融对数据分析的应用越来越深入,企业对大数据分析与应用的重视程度可见一斑。数据为什么对金融行业那么重要呢?这是因为在金融行业对大数据进行挖掘,不仅可以了解到企业过去、现在的经济效益,甚至能够对未来的经济效益进行预测,并且能够为企业决策提供科学的决策支持。 金融行业说起来也比较宽泛,下面以
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摘要:现如今,应用商业智能BI工具的企业是越来越多了,由此也可见企业对数据分析的重视。因此,掌握一定的数据分析知识对“打工人”来说是非常重要的。现在小编就来跟大家一起来了解一下商业智能BI工具于企业而言的意义,以及有关商业智能BI工具的一些基础知识。GO!GO!GO! 商业智能BI工具的功能有很多,如积
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摘要:大数据时代已然到来,数据的价值被越来越多行业、人员所认识、重视,各行各业也纷纷开始涉足大数据分析与应用。数据,对企业而言有着不可替代的重要作用,根据数据分析不仅能够得出企业的经营状况,还能对企业经营提出有价值的建议。在这样的大环境下,数据分析系统的重要性不言而喻。今天,小编就以对大数据分析与应用需
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摘要:故事有助于理解我们周围的世界,而这一观念正是使用数据讲述故事的跳动之心。 根据Skyword进行的一项研究,包含文字和视觉效果的内容比纯文本的文章,博客文章或白皮书吸引了34%的参与;利用数据可视化分析,并结合各种相关见解来创建引人入胜的叙述,将获得比文本数据更高的收益效果。 毫无疑问,把一个数据
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摘要:随着大数据时代的到来,数据分析人才日益增多,企业对数据分析人才的青睐也日益增多。但是怎么做才能在从中脱颖而出呢?接下来,小编就来慢慢告诉小伙伴们要想成为优秀的数据分析师,需要具备哪些技能! 首先我们先了解一下什么是数据分析? 数据分析简单来说就是用适当的统计分析方法对收集而来的数据进行分析,提取相
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摘要:关于数据可视化,想必小编再多说它的含义以及重要性了吧,我们在日常生活中就已经多多少少地接触过数据可视化大屏,或是看过色彩丰富的动态数据可视化图表,但是自己做出来往往没有人家的动态可视化图表炫酷… 那么有没有一款适合新手小白就能操作的动态数据可视化工具呢?不着急~小编这就来推荐一款能够实时交互、有多
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摘要:说起数据清洗,可能会有些小伙伴会觉得这一步可以忽略掉,但是!作为混迹在数据分析这一块多年的老油条,小编在此严肃地声明!资料清理是资料处理中最不能被忽略的部分,它是资料分析过程中不可缺少的一环,其结果的好坏直接关系到模型的效果。实际上,数据清洗通常要占用50%—80%的分析过程。国外有些学术机构还会
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摘要:我们大家都听说过这样的一句话,20%的人掌握着80%的财富,这就是著名的“二八法则”。二八法则指的是最重要的东西只占小部分,约为20%;剩下的80%,虽然是多数但却是次要的。在“二八法则”的基础上,衍生出了一种名为帕累托模型的数据分析方法。我们可以对很多社会或者经济现象进行解释,也可以作为一种数据
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摘要:随着大数据时代的到来,越来越多企业开始意识到数据的重要性。商业智能BI工具也如雨后春笋般不断涌现,如何选择BI工具倒成了企业急需解决的难题。BI工具的选择要具体问题具体分析,但大部分企业在选择BI工具时都离不开这个需求——数据可视化。不管是什么类型、多大规模的企业,都会希望数据结果能够一目了然、直
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摘要:如今,越来越多企业都开展了数据分析工作,因此不管从事什么行业、什么岗位,拥有一定的数据分析能力在职场中都是“香饽饽”一样的存在。现在有很多人都有想要学习数据分析知识的心,但还没有找到数据分析的“路”,不知道应该从何学起。今天小编就带大家来了解一个很基础但也比较冷门的知识点——数据清洗。 虽然数据清
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摘要:随着数字化时代的到来,数据已经成为企业无形的资源,企业对员工的数据分析能力也提出了新的要求。掌握一定的数据分析能力无疑会大大增加自己在职场中的竞争力,但并不是所有人都具备专业的数据分析基础,尤其是虽然常与数据接触的业务人员。由于企业对数据分析需求的日益增长,数据人才出现缺口,自助式BI工具应运而生
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摘要:也许你听说过数据分析,每个人都在谈论它。如今数据分析是业务发展的新趋势,但是数据分析究竟是什么? 数据分析是对原始数据进行分析的过程,从中我们可以得出对公司有利的见解,这些见解对于驱动明智的商业决策至关重要。数据分析师所做的就是,把所有这些复杂的数据拼图拿出来重新组合,转化成你能使用的东西。 可能
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摘要:在移动化、大数据浪潮的今天,基于数据做决策应该是每一家公司的标配;每家公司都有专门负责数据的人,也都应该有一个BI部门。 而移动BI,基于手机端随时随地进行数据查询和分析——更是BI中不可或缺的一部分。 那么移动BI怎么做?我们按照《用户体验要素》中的五个层次来说。 一、战略层 用户想要从这个产品中
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摘要:多维度分析实质是细分分析,多维度分析对精细化运营的作用非常重要。多维度分析主要基于两个地方展开,一个是指标的细化,一个是维度的多元,比如时间维度,竞品维度等。管理层通常看的是综合指标,总值。但是这些总值无法真正发现问题。而运营通常需要根据具体的、细分的数据来支撑决策。比如从用户角度看,每天访问用户1
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