交通态势尽收眼底，DataHunter为智慧交通提供数据大屏方案
在智慧交通体系的运行过程中，实时的数据监控至关重要 ，通过指挥大厅内的数据大屏系统，交通管理部门可以快速地发现交通运行的关键数据，全盘掌握交通运行情况，提升决策效率。 为了帮助交通部门实现基于大数据分析的智慧交通监测与决策， DataHunter 提供了面向交通场景的数据大屏组件，可以便捷地集成在智慧交通整体方案之中，为交通 数据 的 整合应用 赋能。 数据可视化成为解决交通问题的可行之道 随着城市的不断发展，以及车流量、人流量的不断增大，各大城市都在不同程度上出现了交通压力日益增大的现象，由此带来了交通拥堵、环境污染、交通违章等问题，这些问题影响着交通体系的正常运转，同时
考考你，这些数据分析常用术语你都分清楚了吗？
有个朋友是金融行业产品经理，最近在对已有的站内用户做分层与标签分类，需要对用户进行聚类分析。一般从事数据分析行业的朋友对这类词并不陌生，但是像市场运营人员就会把这类些名词概念搞混，导致结果不准确。数据分析相关概念多且杂，容易搞混。为了便于大家区分，今天小编就来盘点一下数据分析常用的术语解释。建议大家收藏起来方便查看。
数据可视化工具在制作图表方面的优势有哪些?
大家选择数据可视化工具的目的，就是它能够非常快速的处理各类数据，然后再把数据以表格或者是图表的形式，呈现出来，这样让我们看起来就非常的直观了，那么数据可视化工具是怎样制作图表的呢，它在这方面有哪些优势呢?今天数据运营机构就给大家具体介绍下。
怎样选择数据可视化工具?
数据可视化工具能够给企业的决策提供有力的数据支持，但是如果想找到一款十全十美的数据可视化工具的话，也不是一件容易的事情，需要大家多多进行比较，今天数据运营机构就给大家具体介绍下怎样选择数据可视化工具。
BI 圈最近火热的“增强分析”，到底是什么？
在 《 G artner 最新发布的魔力象限报告 》 中（ 点击可查看原文 ），明确指出 增强型分析功能是 B I 产品发展的最重要、也是最显著的发展趋势之一 ，其原因并不难理解：当前 企业使用的数据的规模和复杂度已经 逐渐 超过人类可以处理的程度，静态 报表、 仪表板 等传统工具已经不能满足需求，而通过机 器学习 、 人工智能 等技术增强分析，可以更好地处理这些数据。 作为数据分析的高级增强阶段，增强分析通过机器学习、人工智能等技术的应用，能够帮助普通用户在没有数据科学专家或 IT人员协助的情况下， 访问有效数据，并对理论和假设情况展开测试与验证，从而为分析计划带来更多自
数据可视化工具的类型有哪些?
现在大家使用大数据可谓是非常的频繁了，小到公司的转型，达到国家的战略，都不能离开它，对于一些工作人员来说，如果能够掌握一款数据可视化工具的话，那么工作人员就非常容易了，今天数据运营中心就给大家具体介绍下数据可视化工具的类型有哪些。
数据分析与展示如何赋能智慧园区建设？
在数字化转型深入推动的背景下， 不少企业园区开始引入云计算、大数据、人工智能等技术来构建智慧园区，通过对 基础资源与数据的共享， 有助于提升企业运营效率、降低成本。 对于智慧园区的运营者来说，如何利用园区运营所产生的海量数据， 实现智能化的管理 ，为入驻企业 提供 更完善、更具针对性、更加智能化 的服务， 对于提升园区运营管理效果、吸引更多企业入驻具备重要的意义。 DataHunter 建议，智慧园区的运营者应该搭建数据运营与管理体系，通过数据的敏捷分析来实时的监测入驻企业的运行情况，对于 企业信息、行业构成、人才结构、产值分析、财税信息、投资融资、知识产权、能耗信息 等数
为什么要使用数据可视化工具?
现在的大数据已经引起了各个行业的关注，因为只有掌握了大量的数据，才能进行正确的分析，从而制定企业的发展战略，而数据可视化工具的时候，更是让企业在这个方面如虎添翼了，那么为什么要使用数据可视化工具呢?今天数据运营中心就给大家具体介绍下。
为何定制的数据可视化软件更好
在现在这个数据时代，企业运营是根本离不开数据可视化工具的，无论是哪个行业只有利用数据可视化软件才能更好的整理和使用数据，而最近几年在很多企业的数据运营工作中得出的结论是定制的可视化软件用户使用体验最好，而今天就来说说为什么。
如何选择免费的数据可视化工具
现在数据对于各行各业来说都是不能忽视的资源，无论是哪个行业都在无时无刻产生新的数据，因此数据可视化工具就成了各个企业机构必须有的工具之一，只有直观的可视化数据才能更好的进行数据运营，所以今天就来说说如何选择免费的数据可视化软件。
如何在数据分析中引入外部数据源？
对于数据分析应用来说，数据源是很多企业或是分析师非常苦恼的问题，由于缺乏丰富且高质量的数据，我们很难达到想要的数据分析效果。 要解决这一问题，除了挖掘内部数据之外，一个行之有效的方法就是采用外部数据 ，下面，我们就来看一下如何集成外部数据，以及应该注意的事项 ： 从组织外部整合新数据流 的意义在于，其 可以为 用户 的 数据分析工作提供更深入的洞察，并增强 价值。 Gartner 的一份调查报告指出， 在受访的 196 个组织 中 ， 46％ 的组织表示其 使用 了 外部数据源。 一个简单但是常见的例子在于，通过在数据分析中添加天气数据这一外部数据源，可以帮助零售商在特定时
大数据在企业中的应用
现在已经进入了大数据时代，但是很多企业都不太清楚如何利用大数据，而任何行业的企业都有丰富的行业数据可以利用，同时还有企业自身的数据积累，只是需要数据可视化工具来帮助企业完成数据运营而已，所以今天就来说说大数据在企业中的具体应用。