如何准确选择合适的数据可视化工具?
如今数据可视化成了越来越多人共同关注的话题，数据运营中少不了运用可视化工具，但大多数人缺乏相关的专业知识，选择可视化工具时不知如何入手，下面就为大家介绍怎样合理选择数据可视化工具。
应用数据分析后业务却没有起色？可能是你没搭好数据管理驾驶舱
越来越多的企业开始注重通过大数据分析、商业智能（ B I ）软件来对公司的业务、财务等数据进行分析，以挖掘数据价值，指导业务的发展。但是，很多企业在引入了数据分析软件之后，却发现业务没有多大的起色。 这并不是数据分析没有多大的价值，而是 企业并没有对数据分析的目标、方向、实施流程进行相应的梳理，并搭建起完整的数据分析应用架构，形成足够清晰精准的 数据管理驾驶舱，支撑企业的相关业务决策。 形象的来说，数据管理驾驶舱就像汽车的控制台，通过详尽的指标体系， 实时反映企业的运行状态，将采集的数据形象化、直观化、具体化，为企业业务的相关决策提供支撑。 那么，企业应该如何搭建数据管理驾
7种回归分析方法，数据分析师必须掌握！
一、什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。
六大用户分析方法论，助你精准定位你的用户
在日常的用户分析中，常用的有六大分析方法论： 「六大用户分析方法论」 1、行为事件分析 2、点击分析模型 3、用户行为路径分析 4、用户健康度分析 5、漏斗模型 6、用户画像分析
就因为“连衣裙”低于128元，我连对象都找不到了？
这几天，网上开始流传起来了 连衣裙指数 ，说是 淘宝连衣裙客单价是否低于128元是评价一个女性是否值得与其谈恋爱的重要标准之一。 评价的方式也很简单易操作，那就是打开你的淘宝搜索连衣裙，如果出现在搜索结果第二个和第三个的连衣裙平均价格低于128元，那么恭喜你，你已经被很多人从潜在的恋爱对象名单中去掉了。 看到这条消息，吓的小编赶紧登陆了自己的淘宝搜索了一下，还好，尽管自认为是属非促销不能买也的草根阶层，购物车中更是沉积了不少十元包邮的廉价货色，但我的连衣裙指数还是成功突破了128元，莫非谁偷偷用我的账号买了一件阿玛尼？ 这个指数很快就得到了淘宝官方的回应。淘宝小二表示，所谓
如何科学进行用户行为路径分析?3个方法就够了!
众所周知，用户分析是做好产品的前提，也是运营人员的必备技能。360董事长周鸿祎做演讲时说过：“用户至上，体验为王，做产品一定要先分析用户是怎么想的。”
数据可视化工具的功能有哪些?
数据可视化工具已经应用到了很多的行业中，发挥了非常重要的作用，它能够通过显示建模，立体和属性等，对数据进行可视化的解释，今天数据运营机构就给大家具体介绍下数据可视化工具的功能有哪些。
数据可视化工具进行数据分析的类型有哪些?
数据可视化工具包含了很多非常高级的技术，这些技术方法是可以利用图像，图形以及计算机的视觉等，对数据进行可视化的解说的，在做数据分析的时候，它是有很多的类型的，那么数据可视化工具进行数据分析的类型有哪些呢?今天数据运营公司就给大家具体介绍下。
准备实施数据分析前要注意的6个问题
怎么准备数据分析? 数据准备可能是任何类型的严肃数据分析中最重要的步骤。虽然在一篇文章中试图涵盖如此广泛的知识领域是荒谬的，但我们已经准备了一份快速清单，你可以在准备分析数据时进行检查。希望这有助于你优化分析过程的数据准备工作，并确保涵盖所有重要步骤和基础。
DataHunter以敏捷BI助力智慧司法，帮助公检法单位搭建统一数据平台
互联网、云计算 、物联网等创新技术的发展带来了海量的数据，因此 数据价值挖掘也成为了驱动行业增长与业务创新的重要因素。 在司法领域，以大数据挖掘与分析为突出特征的 智慧警务、 智慧法院 、 智慧检务 等概念也随之兴起。通过建立 持续发展全量数据接入、多源数据融合的大数据平台 ， 将数据孤岛连接成数据大陆 ，能够显著增强对司法业务的洞察能力，促进信息共享与合作联动。 DataHunter 认为，在公安、检察院、法院的大数据平台建设实践中， 除了要重视数据基础平台的建设之外，还应该搭建可以统一指挥管理的中央厨房 ，以可视化的数据来支持管理层快速的洞察机关内部的各项业务运行情况，
Gartner：2019年数据分析技术领域十大趋势
从不惜重金聘用首席数据科学家到采购最新的分析软件，企业领导者们在应用数据分析提高业务方面可谓极尽所能。
新的一年企业如何推动数据分析项目？ 这里有几条靠谱的建议
在数字化转型的浪潮中，很多企业都逐渐认识到了数据的价值，并决定在新的一年里加大对于数据项目的投入，通过部署商业智能（BI）平台、大数据分析平台等方式，来挖掘数据价值、推动业务增长。然而，很多企业在数据项目中的失败经验却表明，不仔细研究企业的需求与资源匹配情况，贸然推动数据项目可能存在着失控的风险，不仅无法像预期那样推动业务增长，还可能浪费企业的宝贵资源。 DataHunter 的资深数据分析师表示， 数据分析项目是一个系统化的工程，不仅包括数据的分析以及可视化呈现，还包括数据的搜集、梳理、数据仓库或是数据湖的创建等过程。 对于所做的每一个数据项目，企业都应该仔细的进行思考，