你还在为数据分析烦恼，领先的零售企业已在考虑用数据来“讲故事”了
随着互联网经济的快速发展，越来越多的零售企业开始推动线上线下业务的融合，由此也积累了海量的数据。为了挖掘这些数据的价值，不少零售企业通过数据分析软件、R语言等工具对于数据进行了不同维度的分析。但是，很多零售企业很快就发现， 这些数据分析结果的可读性与可理解性并不高 ，特别是对于缺乏数据专业技能的管理人员与业务人员来说，数据图表的确不少，但是这些数据说明了什么问题，下一步应该怎么做，仍然不得而解。 很显然，对于零售这样一个快速变动、需要实时决策的行业来说，增强数据的可读性显然具备十分重要的意义。 那么，怎么增强零售数据的可读性，甚至用数据来讲故事呢？ 下面我们就通过 Data
你还在为数据分析烦恼，领先的零售企业已在考虑用数据来“讲故事”了
随着互联网经济的快速发展，越来越多的零售企业开始推动线上线下业务的融合，由此也积累了海量的数据。 为了挖掘这些数据的价值，不少零售企业通过数据分析软件、R语言等工具对于数据进行了不同维度的分析。 但是，很多零售企业很快就发现， 这些数据分析结果的可读性与可理解性并不高 ，特别是对于缺乏数据专业技能的管理人员与业务人员来说，数据图表的确不少，但是这些数据说明了什么问题，下一步应该怎么做，仍然不得而解。 很显然，对于零售这样一个快速变动、需要实时决策的行业来说，增强数据的可读性显然具备十分重要的意义。 那么，怎么增强零售数据的可读性，甚至用数据来讲故事呢？ 下面我们就通过 Da
＂网红＂院长单霁翔退休，7年任期让故宫从传统经营到数据决策，他做了什么？
4月8日，执掌故宫博物院7年的院长单霁翔宣布退休，在网络上引起了很大的轰动——微信文章铺天盖地，截止到现在，微博话题#故宫院长单霁翔退休#阅读量达到2.7亿，谈论量5.5万。数猎哥查过相关资料，故宫博物院从建院到现在一共经历了6位院长，只有这一位的退休产生了这样的效应。那么问题来了，是什么让单院长如此备受瞩目？
想让数据来指导业务，数据分析师要走的路还有很长……
随着各个行业数字化转型的加速，数据价值得到了越来越多的认可，数据分析开始成为一种炙手可热的专业技能。想要对于企业的业务进行数据分析并不难，但是，要想让数据分析真正的指导业务并创造价值，就不是一件容易的事情了。 天天都是 S QL， 数据分析的烦恼很多人 不懂 在传统上，基于大规模数据集的数据分析并不简单。 首先，数据分析师需要对于所需要的数据进行梳理以及清洗 ，通过删除无意义字段，清洗缺失率高、单一取值、分布完全相同的数据，从而降低数据的规模，为数据的分析奠定了基础并提取可能用到的数据。 其次，数据分析师需要对这些数据进行预处理 ，从海量数据中提取可用特征，建立大宽表或者数
想让数据来指导业务，数据分析师要走的路还有很长
随着各个行业数字化转型的加速，数据价值得到了越来越多的认可，数据分析开始成为一种炙手可热的专业技能。想要对于企业的业务进行数据分析并不难，但是，要想让数据分析真正的指导业务并创造价值，就不是一件容易的事情了。
敏捷BI+数据可视化大屏，制造企业可以这样进行数据分析
在如今的制造行业，基于数据来进行生产策略制定与管理已经成为一种趋势，特别是在工业4.0的浪潮下，数据战略已经成为很多制造企业的优先战略。那么，如何让数据分析更好的赋能企业发展呢?
敏捷BI+数据可视化大屏，制造企业可以这样进行数据分析
在如今的制造行业，基于数据来进行生产策略制定与管理已经成为一种趋势，特别是在工业4.0的浪潮下，数据战略已经成为很多制造企业的优先战略。那么，如何让数据分析更好的赋能企业发展呢？ D ata H unter建议，企业可以通过 敏捷 BI+ 数据可视化 大屏 解决方案，从生产数据、财务数据、运维数据等数据的可视化与分析入手，系统的提升数据价值。 制造业数据分析如何更加精进？ 随着信息化进程的推进，大部分制造企业已经建立了比较完善的CRM、ERP、MES、MRP等基础信息化系统，并积累了大量的历史数据。但是，这些数据更多的时候只是沉睡的金矿，并没有得到充分的利用。随着企业增长的
Datahunter强化数据生态建设，共享智慧产业发展红利
近日，Datahunter宣布，将基于领先的数据分析 BI 平台，以及数据可视化大屏系统，强化面向智慧产业的数据生态建设。Datahunter将与IT解决方案提供商、集成商开展更加深入的合作，将自身的数据分析平台与数据可视化大屏融入到整体解决方案之中，为制造、交通、医疗、快消等行业用户提供更敏捷、易用、酷炫的数据分析与可视化能力。 智慧产业迎来发展风口，数据价值潜力无限 作为互联网+的升级迭代，2019年政府工作报告提出的智能+，要求各个行业要更加深入的利用大数据、人工智能等新兴技术，与传统产业深度融合，这体现了 基于数字革命的人工智能技术对社会生产的全新赋能 。 在智能+
如何利用用户分层来提高运营效率？
在日常的产品运营过程中，你是否遇到过如下场景：一款百万级以上用户的产品，用户增长渐慢，预算花费、人力精力有限，该如何精细化的管理，使得运营资源高效分配?又比如在电商营销系统中，优惠券有很多种：红包、满减卷、限时卷，积分卷等，该如何发放优惠券才能使得收益最大化?
作为数据分析人员，这10个常用的分析方法你都知道吗？
随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到了大数据和精细化运营的重要性，数据分析人员将成为企业今后发展的重要支撑人员。那么身为数据分析人员如何做好数据分析呢，今天我们就来讲讲十大常用的数据分析方法。希望大家能从中受到启发、找到有帮助的分析架构及方法。
数据可视化的优势有哪些
现在很多企业都有自己的数据运营部门，而企业在收集到和获得数据之后，要想利用这些数据往往需要专业的数据可视化工具，而目前而言这类工具软件越来越多，而今天要科学的分析下为什么使用可视化软件可以更好的利用数据。
数据分析有多重要？这并不是一个简单的问题
尽管我们一直在强调数据分析对于企业开展业务的价值，但是由于 市场环境与公司业务的多变性 ，我们很难纵向的评估数据分析对于企业带来的价值，这也使得很多企业对于是否要部署数据分析平台存在疑虑。 而从横向上，数据分析的价值则更加容易被证明。近期，国外一家分析机构对于过去五年内数千家实现了盈利的企业电话进行了跟踪，发现在这些电话中，与数据相关的术语出现最多的是数据分析，其从2014年的约5,000个增长到2018年的16,000个，这证明数据分析的价值得到了这些企业的普遍认可。更直接的证据是，这些经常会谈到数据分析的企业，收入增长率比同行高出了12%。 这既是商业世界的一个趋势，也