数据可视化6大技巧
数据可视化的热度有增无减，而关于它的讨论也逐渐从技术层面发展到了学术层面，有学术研究就提出了这六大技巧，帮你轻松优化数据。 越来越多的媒体开始接受网络数据，数据可视化便成为不可或缺的一部分。用一个个有效且有逻辑关联性的图形来显示数据、传递信息，能够让人们更加了解事物的本质。虽然现在已经有很多关于数据可视化的教程，但有关数据可视化的学术研究仍然较少。新闻记者更倾向于关注Edward Tufte等人的流行书籍，忽视了学术研究本身。事实上，关于数据可视化的学术文献才是记者新闻工作过程中的探照灯。
数据可视化：合理的图表修饰
几位学者做了一系列的实验，来观察读者对简单(数据为主)和装饰性为主(Chart Junk图表的反应。实验主要集中在读者对图表的理解和记忆的比较。他们选择了几组相反的设计，让一些任意选择的读者解读，然后来测试他们对这些图表的解读准确度和记忆。
如何用麦肯锡图表工作法来解决问题
图表的使用，在工作与生活中至关重要，合理使用图表能帮助我们化解难题。但往往在实际生活中，我有难题，也看得懂图表，但我无法找到两者的连接点。本文希望用几个杜撰的故事，使各位在例如“标杆案例调研”“大型项目管理”“业务流程梳理”等工作中有所启发。
大数据应该确定成什么权利
大数据是依确定目的而挖掘、处理的大量不特定主体的数字信息。大数据的本质属性是财产性而非人身性。大数据发展的指向应该是开放而不是封闭，在个人权益与社会福利间谋求均衡。
运用大数据提升治理水平
当今时代，随着信息技术快速发展，大数据成为国家基础性战略资源，成为新的社会生产要素，对经济发展、社会治理、人民生活等方方面面都产生了重要影响。习近平总书记指出，要运用大数据提升国家治理现代化水平。为此，要深入了解大数据发展现状和趋势及其对国家治理的影响，分析大数据在国家治理领域运用中存在的问题，为充分发挥大数据在国家治理现代化中的作用打下坚实基础。
数据分析分五步走
做数据分析，要分五步建立整体方法认知。 在互联网的大量数据中，数据分析解决问题，用数据指导决策。在一个完整的数据分析落地过程中，按照先后顺序，可以分为以下五步：确定目标、搜集数据、整理数据，分析数据、可视化呈现。
如何进行电商网站数据分析
电子商务网站数据分析事关对目标客户的定位及产品的经销利润，所以，怎么进行电商网站数据分析是不少电子商务网站管理运营者们最为关心的问题。一般而言，电子商务网站数据分析包括了流量来源的分析及流量效率的分析，还有网站内部数据流的分析，用户特征分析这四个部分。下面我们就来仔细了解下吧，看看如何对电子商务网站进行数据分析。
DataHunter解读：汽车寒冬背景下 数据运营帮助经销商“过冬”
DataHunter 从数据运营出发，解读了汽车经销商如何从海量的数据中获得洞察，实现智能的数据决策，提供更能满足市场需求的汽车产品与服务，从而安全“过冬”。
2019年中国 BI 应用发展的五大趋势
在刚刚过去的2018年，数据智能(BI)行业实现了平稳而快速的增长，通过BI工具来挖掘数据价值、支撑业务增长的企业越来越多，敏捷 BI 的理念也得到了 BI 提供商与用户的广泛认可。那么，在2019年，中国 BI 行业将会朝哪个方向发展呢?DataHunter 研究人员根据对行业的观察与 BI 应用实践，总结出以下几个趋势：
数据可视化工具的特点有哪些?
数据大时代已经来临，使用数据可视化工具已经是企事业单位快速致胜的法宝，好的数据可视化工具能够在企业的数据运营方面发挥重要的作用，并能够提高企业的分析效率，降低分析的成本，今天就给大家具体介绍下数据可视化工具的特点有哪些。
当今时代大数据发展的趋势和困境
企业的数字化转型应该清楚的认识到业务发展的趋势和面临的障碍，更好地规划出一条通往其所寻求业务成果的路线。考虑到这一点，以下是我们关注的三大数据趋势，以及在数字时代可能出现在企业和成功之间的三大困境。
Excel数据可视化竟可以如此惊艳
最近2年来，Smartbi因“真Excel”的电子表格功能被广泛认可，最近新版本研发已有部分成果，小编实在没忍住，决定“偷”出来给大家炫耀一下哈。