学会这109个数据指标，全方位看懂零售业
如何能让你的分析报告真正为企业带来价值？如何拉近一套数据与实际生活生产之间距离，做到报告从数据中来、分析到业务中去？今天我们就零售行业中涉及到的三大块业务，探究如何为零售企业做切实有用的分析报告
大数据运营-应用和平台运营场景
通过建设的大数据平台，以按需的方式，为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案，通过SaaS模式可提供数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析挖掘、数据可视化等数据全生命周期处理能力，并还可以通过云平台部署的第三方软件和插件。
大数据平台安全性需求分析
大数据平台建设应在满足安全需求这一总目标指导下，结合项目实际，基于现代信息安全理论，遵循国家标准，采用目前国内外先进的信息安全技术，采取有效的安全策略和技术手段，建立覆盖硬件网络、操作系统、数据库、应用软件和管理等各个方面的统一、安全、稳定、高效的信息安全体系，保证系统安全稳定运行。
数据可视化专家的七个秘密
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，datahunter分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。
三大趋势看大数据可视化工具发展
目前市场上现有的大数据可视化工具，虽然能满足大部分企业的需求，但是还存在很多不足的地方。比如，在可操作性与功能丰富度方面;提升数据处理量级后的秒级响应;提升自身元数据管理能力、ETL处理能力以及数据存储能力;与多个系统融合同时支持移动端的数据共享和查看;提供灵活丰富的用户管理功能、权限控制功能，确保企业的数据安全和信息保密等方面还有待提升
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。