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数据分析项目中常犯的12种错误
数据分析项目中常犯的12种错误，对于数据分析师来说都会接触很多的数据项目，在进行操作过程中常常会遇到一些问题，也避免不了会犯一些常见的错误，影响最终的数据分析报告呈现，今天我们就通过DataHunter与大爱一起来探讨一下大家可能会范的错误。
大数据分析最常用的4种方法
相信当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师都会被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，相信比较资深的数据分析师会说是能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。当然也会借助工具帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，今天我们要聊一个工具，叫做四维分析法，分析过程可以划分为4种关键方法，下面我们通过DataHunter与大家一起来聊一下吧!
提升数据可视化的7个实用技巧攻略
提升数据可视化的7个实用技巧攻略，对于数据分析师来说借助图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释是最好的方式，对于提升数据可视化来说，一直是很多数据分析师所关注的话题，今天我们通过DataHunter与大家一起来分享一下关于数据可视化的7个实用技巧
数据分析师初学者在数据项目中常犯的12种错误
对于数据分析师的初学者来说，在接触项目，参加数据科学项目时，常常会遇到一些问题，触犯一些常规问题，为了更好的帮助数据分析师初学者更好的做好数据科学项目，DataHunter为大家整理出了避免十二种常见的错误，一起来了解一下吧!
产品数据分析常用的4种方法大解密
产品数据分析常用的4种方法大解密，同样的数据不同的数据分析师解读出来的结论可能是不一样的，甚至是完全相反的，但结论本身没有对错，所以从客观的数据到主观的人，需要有一些科学的分析方法作为桥梁，帮助数据的信息更好、更全面、更快的传递。那么，针对产品，常用的数据分析方法有哪些呢?今天我们通过数据分析公司-DataHunter与大家一起来探讨一下!
数据分析师面对不同的汇报对象如何用数据故事陈述
作为一名专业的数据分析师，最希望自己的做的数据分析报告结论是能够影响商业决策的。而产生影响的最重要的途径就是通过你的分析内容来给你的汇报对象讲一个动听的故事，让对方了解你的意图，并且接受你的建议。而了解你的汇报对象，就是让你的汇报成功的第一步，下面我们通过DataHunter与大家一起来探讨一下!
DataHunter入选2018中国最具投资价值大数据企业百强榜
不久前，由工业和信息化部主管部门指导，中国电子信息产业发展研究院主办，中国大数据产业生态联盟承办，《软件和集成电路》杂志社、达晨创业投资有限公司、工信部赛迪智库、中国软件评测中心、赛迪顾问股份有限公司联合举办的“2018中国大数据生态大会”在北京新云南皇冠假日酒店成功召开。
数据驱动内容运营 DataHunter正式签约逸尚云联
近日，上海逸尚云联信息技术股份有限公司正式签约DataHunter，基于旗下数据可视化分析平台Data Analytics，DataHunter将帮助逸尚云联夯实数据基础，提升产品与服务体验，为日常运营和战略决策提供重要依据。
打造统一高效人力资源管理平台 DataHunter签约富力地产
近日，中国综合实力最强的房地产企业之一广州富力地产股份有限公司(以下简称富力地产)与数据可视化分析展示服务商DataHunter完成签约，基于数据可视化分析平台Data Analytics和数据可视化大屏工具Data MAX，DataHunter将帮助富力地产实现人力资源相关数据的打通、对接、分析以及展示，大幅提升人员管理、招聘等方面的工作效率，为集团战略决策提供重要支持。
参考Tableau，DataHunter提供敏捷BI和AI决策服务发力风口行业 | 爱分析访谈
如今，DataHunter的产品线应用场景囊括了数据展示、数据分析以及业务预测，可以帮助客户解决与大数据相关的大部分问题。对比去年行业布局，DataHunter当前目标行业依旧集中在零售行业、制造业和媒体行业，但各行业对于营收的贡献已经发生改变。
CORS2018正式开幕 DataHunter同近千名新零售精英齐聚一堂
围绕“人、货、场”三大核心元素，DataHunter新零售解决方案，提供基于全渠道数据整合、探索式分析、整合AI的智能分析、定制化权限管理以及沟通协作等能力，覆盖了从消费者洞察、品类优化、销量预测到库存优化、数据融合等一系列核心业务场景。
数据分析师如何提升对数据的敏感度
数据分析师如何提升对数据敏感度?对于分析师来说，提升对于数据的敏感度至关重要，更好的帮助我们进行数据分析报告的撰写，面对海量的数据，可以很快的进行分析，得出结论，下面我们就通过数据分析公司-DataHunter与大家一起来了解一下吧! 一、什么叫数据敏感度 简单来说， 讨论问题的时候，不会说一些泛泛的概念，而是代之以数据说明，提供翔实有公信力的数据，同时，依据数据逻辑来推论结论。 如果这个人还能炒股挣到钱，就是从实战结果判断这个人数据敏感度真的很高了 对于分析师而言，数据敏感度高的表现应该是这样的： 1、看到业务关键数据指标，能够在1秒内，发现它们是高了低了还是错了; 2、