数据分析应该向云端迁移，还是保留在本地
在企业纷纷“上云”，实现业务云化的大背景下，将数据分析业务迁移到云端成为一种流行的趋势。但是，这个过程并非一蹴而就，企业需要考虑许多问题，例如检查现有的分析流程、选择正确的云计算工具、确保数据质量等，而且必须制定一套行之有效的云化策略。
避坑指南：数据分析中这些常见错误你犯了几个
数据分析是一项科学、严谨的工作，分析结果常被作为企业决策的重要指导，因此必须确保分析结果的可靠性。 然而，在进行数据分析时工作人员很容易犯一些常见错误，导致分析结果不准确，为企业决策带来失误。 今天小编就来盘点一下数据分析中的常见错误，希望大家能够及时规避。 1、分析目标不明确 海量的数据其实并不能产生海量的财富，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。 但如果一开始就锁定了目标，你究竟要分析什么？ 再以结果为导向去思考，你就会知道需要用什么样的数据去支撑你的分析？ 从
掌握这25条小贴士，快速提升数据可视化能力！
可视化不是单纯的数据展示，其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。设计过程中的每一个选择，最终都应落地于读者的体验，而非设计者个人。
终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了！
故事里面三个角色：兼具经济效益与情怀的云计算；努力把信息变为智慧的大数据；模拟人类大脑工作方式，学会推理的人工智能。三个从出身开始就注定“量子纠缠”的伙伴，他们之间相亲相爱，相辅相成的跌宕故事，献给非专业技术背景，但是需要了解行业的你。
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。
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 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。
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?