Data Analytics 数据可视化工具介绍
Data Analytics是由DataHunter（北京数猎天下科技有限公司）自主研发的一款企业级业务 数据可视化分析工具 。其基于探索式分析技术，具备操作简单、部署灵活、秒级响应等特点。Data Analytics可广泛应用于各行各业，从百亿级数据量的企业到各垂直中小企业，专注解决各行业的业务数据分析需求。 Data Analytics可以帮助企业搭建一站式的业务数据可视化分析平台，提供了从数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化于一体的完整解决方案。Data Analytics致力于帮助企业快速了解业务状况，及时发现问题进而改进业务。 产品特性： 异构数据源整合：兼容
选购数据分析软件要注意什么
大数据分析,是互联网从业者必须具备的一项基础技能,只有掌握数据分析,做项目才能更科学化、对于项目的预判,能够更准确的把握，但是很多朋友在选择数据分析软件的时候，不知道怎样选择，今天Datahunter就给大家具体介绍下选购数据分析软件要注意什么。
数据可视化工具怎么用？不同的用户有着不同需求
通过将抽象的数据转化成为更加直观、美观的图表，数据可视化对于增强数据可读性、协同性有着重要的意义。特别是在交互式数据可视化出现之后，用户可以通过动态的方式深入研究这些图表和图形的细节，实现更佳的数据可视化效果。现在，越来越多的企业尝试通过可视化的方式来展现业务、财务、内部管理等各个方面的数据。
数据分析网站都做哪些类型数据分析报告
现在的数据分析对于企业的决策和发展，具有非常重要的作用，现在很多的企业都比较重视数据分析了，因此大家都在找专业的数据分析网站做数据分析，那么数据分析网站都做哪些类型的数据分析报告呢？今天就给大家具体介绍下。
用上这个数据可视化工具，让你的数据会说话
随着互联网技术的进步，新数据生成的速度和体量越来越大，比如，在波音公司的“鱼鹰”项目中，为提升“鱼鹰”直升机起飞和降落的效率，需要协同传感器记录的大量数据。每次起飞或降落的数据多达1TB，10次起降的数据与美国国会图书馆的数据存储量相当。
数据可视化工具对于企业的作用
相信大家都知道，当前的时代是一个大数据的时代，因此很多时候数据运营也是非常重要的一件事情，而在数据运营的过程中，很多时候数据可视化工具是必不可少的，尤其是对于很多企业来说，只有做好了相关方面的运营，才可以让企业更好的运作下去。那么究竟数据可视化工具对于企业的作用有哪些呢？
选择高效数据可视化工具时需要注意什么
现在已经是大数据时代,作为企业和商家为了获得更好的商机往往都要进行数据运营,而想要高效的采集和使用数据,那就离不开数据可视化工具,所以为了确保在使用数据时可以提高工作效率,选择优秀的数据可视化软件就成了最重要的事情,而今天就来说收这个话题.
如何全面解析数据并创造数据故事
本文讲述了如何以更全面和直观的方式了解我们的数据并展示我们的数据。
工业制造企业如何进行数据分析，这几个实践案例告诉你
随着数字化技术的快速发展，数据的作用正在不断凸显。但是，很多企业由于处在数字化转型的初步阶段，数据基础薄弱，所以对数据分析与可视化对于业务有什么实际价值，仍然不是很清晰，提升数据分析能力的意愿也并不强烈。 对于某制造企业来说，情况也是如此，在漫长的历史时期内，该企业都是通过 手工报表 的形式来提交、处理数据，后来，其部署了DataHunter的敏捷数据分析解决方案。下面，我们就通过该企业的数字化实践，让大家管窥数据分析与可视化的价值所在。 数据分析让产品生产效率更高 在制造行业，生产效率的重要性不言而喻，其直接与企业的产值、利润、竞争力挂钩。该企业在致力于提升生产效率的过程
统计学有多无聊？谷歌首席决策师这样说
转自： 大数据文摘（ID： BigDataDigest） 编译： 王缘缘、蔡婕、小七 来源： medium 统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至 预测对象未来的一门综合性科学。 嗯，以上是统计学课本中对统计学的定义！ 但是近日，一位来自谷歌的统计学家却发长文表示统计学很无聊。 这位统计学家叫Cassie Kozyrkov，目前是Google的首席决策师。 在这篇文章中，她提到： 别看我们平时都是在做一些看起来高大上的计算，其实核心都很单调的； 另外，数据是很无聊的，人性化的事情才是难点。 让我们先普及一些统计学的入门级概念，然后跟着这
数据透视表10大常用技巧
excel数据透视表的制作步骤很简单,选取表格 - 插入 - 数据透视表，但制作完成后还需要一列系的操作才能满足我们的要求，下面的10个最常用技巧是小伙伴们必须掌握的。
揭秘：大数据公司如何挖掘数据价值？附49个案例
本文是近年来不同行业、不同领域的大数据公司的一些经典案例总结和解析。虽然涉及国内国外各行各业，但其中的深层逻辑对于我们每个人都会有所启发。 本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律： ● 一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率； ● 二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率； ● 三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。