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。
DataHunter与Kyligence达成战略合作，提供一站式大数据解决方案
近日，DataHunter与 Kyligence 联合宣布，双方达成战略合作。作为合作的第一步，DataHunter 旗下的数据分析平台 Data Analytics 与人工智能增强型数据分析平台Kyligence Enterprise完成产品认证测试，这也代表 这两个产品的技术连通性与产品兼容性得到了充分验证 。在认证通过之后，DataHunter将与Kyligence强强联合， 为企业级用户提供经过严格验证的一站式端到端大数据解决方案。 Kyligence是领先的大数据分析技术及解决方案供应商，其核心产品 Kyligence Enterprise 是一个基于Apache
数据分析应该向云端迁移，还是保留在本地？
在企业纷纷 上云 ，实现业务云化的大背景下，将数据分析业务迁移到云端成为一种流行的趋势。 但是，这个过程并非一蹴而就，企业需要考虑许多问题，例如检查现有的分析流程、选择正确的云计算工具、确保数据质量等，而且必须制定一套行之有效的云化策略。 与基于本地的数据分析相比， 将数据分析迁移到云端最大的优势在于，其更加的敏捷与灵活 。由于数据分析负载可以集中在位于后端的数据中心，用户一般不需要下载臃肿的客户端，也不用做一些复杂的本地配置以及优化，只需要通过连接到云端的网络，就能够在几乎任何可以运行Web应用的终端上进行数据分析。 基于云端的数据分析也让数据分析的门槛得到了显著降低 。
数据分析应该向云端迁移，还是保留在本地
在企业纷纷“上云”，实现业务云化的大背景下，将数据分析业务迁移到云端成为一种流行的趋势。但是，这个过程并非一蹴而就，企业需要考虑许多问题，例如检查现有的分析流程、选择正确的云计算工具、确保数据质量等，而且必须制定一套行之有效的云化策略。
避坑指南：数据分析中这些常见错误你犯了几个
数据分析是一项科学、严谨的工作，分析结果常被作为企业决策的重要指导，因此必须确保分析结果的可靠性。 然而，在进行数据分析时工作人员很容易犯一些常见错误，导致分析结果不准确，为企业决策带来失误。 今天小编就来盘点一下数据分析中的常见错误，希望大家能够及时规避。 1、分析目标不明确 海量的数据其实并不能产生海量的财富，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。 但如果一开始就锁定了目标，你究竟要分析什么？ 再以结果为导向去思考，你就会知道需要用什么样的数据去支撑你的分析？ 从