CORS2018正式开幕 DataHunter同近千名新零售精英齐聚一堂
围绕“人、货、场”三大核心元素，DataHunter新零售解决方案，提供基于全渠道数据整合、探索式分析、整合AI的智能分析、定制化权限管理以及沟通协作等能力，覆盖了从消费者洞察、品类优化、销量预测到库存优化、数据融合等一系列核心业务场景。
数据分析师如何提升对数据的敏感度
数据分析师如何提升对数据敏感度?对于分析师来说，提升对于数据的敏感度至关重要，更好的帮助我们进行数据分析报告的撰写，面对海量的数据，可以很快的进行分析，得出结论，下面我们就通过数据分析公司-DataHunter与大家一起来了解一下吧! 一、什么叫数据敏感度 简单来说， 讨论问题的时候，不会说一些泛泛的概念，而是代之以数据说明，提供翔实有公信力的数据，同时，依据数据逻辑来推论结论。 如果这个人还能炒股挣到钱，就是从实战结果判断这个人数据敏感度真的很高了 对于分析师而言，数据敏感度高的表现应该是这样的： 1、看到业务关键数据指标，能够在1秒内，发现它们是高了低了还是错了; 2、
我们距离“人人大数据”还有多远
有研究机构预测， 2018年我国大数据市场规模将达到280亿元，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为27.29%。而随着大数据基础设施不断完善，数据分析和商业智能工具将逐渐成为大数据的主力军，产业应用将成为主旋律。
数据可视化图表配色的小技巧
数据可视化图表配色的小技巧，好的配色方案赏心悦目，数据可视化也同样如此。在做数据可视化分析图表时，数据的直观展现(选择什么样的图表，图表如何组合搭配)是重点，图表的配色也是关键。图表low不low，看配色就知道。今天我们通过数据分析网站-DataHunter与大家一起来探讨一下数据可视化图标配色技巧。 1、多彩配色：宜克制 许多时候，我们容易首先考虑设置多彩的颜色去达到外观的酷炫，而没有考虑到这些颜色是否有实际的意义。显然，多彩的图表可能有助于广告效果，却分散了读者对于真正有价值的数据本身的注意力。 2、色调与明度：跨度要大 在把数据进行可视化的大多数情况下，我们需要让配色
DataHunter：融合刚需 把数据分析变成优势服务
近期，在大数据产业服务市场中，一家初创型公司进入大众视野，不仅是其拿到千万级别A轮融资，更有他们对企业业务数据实时分析和可视化展示的优秀能力，该公司名为DataHunter。与其他企业在融资发布会侧重强调融资金额所不同，DataHunter更加务实，据该公司创始人兼CEO程凯征表示，未来，DataHunter将进一步加强在数据可视化分析展示领域的市场布局。
数据分析模型建立之用户画像
数据分析模型建立之用户画像，用户行为路径分析是重要的数据分析模型，为企业实现理想的数据驱动与布局调整提供科学指导，所以认识、了解、掌握用户画像的应用是数据分析师必要的技能，关于用户画像的作用、构成、构建下面我们通过DataHunter与大家一起来了解一下吧! 一、 什么是用户画像 用户画像(persona)的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出:Personas are a concrete representation of target users. 是指真实用户的虚拟代表，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。 现在百科的定义将用户画像又称之为用户角色
DataHunter：深耕“数据”，赋能业务
新一代的商业智能已经不再局限于可视化分析，DataHunter已经将其拓展到企业数据应用层面，帮助企业打通数据脉络，让企业内的每个人通过数据做决策，DataHunter战略升级之说也是源自于此。
数据分析技能提升的十大建议
数据分析技能提升的十大建议,对于数据分析师来说，提升自身的数据分析技能是比较重要的，数据分析不仅仅局限于利用数据分析工具，对于如何提升自身的数据分析技能，今天我们通过数据分析网站-DataHunter的小编与大家一起来探讨一下! 一、熟悉行业、公司业务 熟悉行业、公司业务及流程，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值; 二、明确分析目的 常常有朋友问我这些数据可以做什么分析?这是典型的为了分析而分析。数据分析的前提需要先明确分析目的，这样分析才有意义; 三、运用营销、管理等理论 营销、管理等理论是数据分析的指导思想，使分析思路系统化。
DataHunter创始人兼CEO程凯征：大数据落地正当时
对于现代企业而言，数据的重要性再怎么强调也不为过。正因为此，才产生了数据是“资源”一说，也才有了前些年的大数据热。今天，大数据热表面看起来似乎有所减退，但在业内人士看来，减退的只是市场炒作，更多用户正在实实在在的部署和使用大数据，并从中受益，而大数据市场的融资行为仍然在照常进行。
数据清洗常见的问题是什么?
数据清洗常见的问题是什么?数据清洗是通过检测和去除数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗漏数据，去除空白数据域和知识背景下的白噪声。通俗来讲就是把脏数据清洗掉，提高数据质量。 那么在数据清洗过程中会遇到很多的问题，今天我们通过数据分析公司-DataHunter与大家一起来探讨一下吧! 一、处理离群点 对离群点最简单的解释是：离群点是和其余数据不匹配的数据点。按照惯例，任何过高、过低或者异常(基于项目背景)的数据都是离群点。作为数据清洗的一部分，数据科学家通常要识别出离群点并用通用的方法解决它： 1、删除离群点的值，甚至是离群点对应的实际变量。 2、 转换变量值或变量本身。 二
区块链正风口的今天，这家大数据公司凭什么拿到千万级融资
和前两年人工智能流行的时候一样，如今开个什么大会，如果不蹭上区块链，真的都不好意思开，但偏偏有一家大数据公司，在区块链如此火热的今天，不但开会没有蹭区块链的任何热点，还拿到了千万级的融资，在大数据热度已经消退的今天，这实属难得，所以，老孙也跟大家一样心中充满疑问，这家叫做DataHunter的公司凭借的是什么？
如何撰写统计分析报告呢?
如何撰写统计分析报告呢?统计分析是以统计资料为依据，以统计方法为手段，定量分析与定性分析相结合去认识事物的一种分析研究活动，是统计工作的最后阶段，也是展示统计工作成绩、提升统计地位的重要窗口，所以说撰写统计数据分析报告至关重要，那么如何更好的撰写呢?今天我们通过DataHunter的微课堂与大家一起来探讨一下! 一、选准主题开好头 1、主题鲜明 可以从四个方面来考虑、确定统计分析的主题 2、标题醒目 常见的标题类型大致分为四种： ①揭示主题 ②表明观点 ③设问提问 ④正副标题合用 3、开头简洁 三、围绕主题写正文 1、认真搜集整理相关材料 搜集资料既要占有当前的，也要占有历