如何做好网站数据分析
说到网站，每个网站都有自己存在的目的和意义。对于一个企业的网站，大多数企业的网站都有很重要的功能或作用，除政府和公益类网站之外，大部分网站存在的目的都是为了盈利或为盈利创造条件。那么如何让这样的战略目的得以顺利实施？首先要做的就是熟悉并分析你自己网站的数据。
企业如何提升数据质量，实现业务增长
数据是企业最具价值的资产之一，而数据质量则直接影响数据的产出和数据价值的高低。因此，数据质量的管理对于企业决策、战略水平和业绩提升至关重要。今天我们就来聊一聊企业如何评估和提升数据质量。
如何防止数据湖变成“沼泽”？这里有几个基本步骤
在当前BI或者其它数据分析项目的建设过程中，一个普遍趋势是实现数据仓库向数据湖的转变，即 把数据或信息汇集到一个结合处理速度和存储空间的大数据系统 ，例如Hadoop集群或内存解决方案，这样数据可能同时包括结构化数据和非结构化数据。 尽管数据湖具有很大的前景，但由于缺乏可治理性，近年来数据湖发展还是受到了许多制约。 在之前的文章里，我们介绍了数据湖的相关知识，商业和技术领导者也一直期待着数据湖可以改变他们利用数据的方式，并通过数据湖来轻松存储更多数据。 但是，他们普遍面临一个基本的挑战，那就是如何利用并维护数据湖，来推动业务决策。 以下是企业可以采取的四个步骤： 1. 对企
那些牛人的结构化思维是如何炼成的？
如果我们在解决问题、面临选择以及与人沟通的时候，能够找到一个结构，将所有的碎片信息放进去，就能够大大减轻大脑的负担，更容易地解决问题。而这，就是所谓的“结构化思维”。
如何11步转行数据科学家 (适用数据员/ MIS / BI分析师)
数据科学作为一个专业领域迅速崛起，吸引了来自各种职业背景的人。工程师、计算机科学家、市场和金融毕业生、分析师、人力资源人员——每个人都想尝一块 “数据科学馅饼”。
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