如何从数据分析师进阶为数据科学家?
如何从数据分析师进阶为数据科学家?数据分析师是对结构化数据进行收集、处理并应用统计算法，从而产生效益和改进决策。而数据科学家有类似的目标，但需要更强的能力，从而能处理大量的非结构化数据，很多情况下需要实时处理。对于很多数据分析师来说都想成为数据科学家，如何才能成为数据科学家，数据科学家需要掌握哪些知识?今天我们就通过数据分析公司-DataHunter与大家一起来探讨一下吧!
国内数据分析工具使用现状分析
近些年，随着越来越多的企业对数据价值的认识不断提升，数据分析工具得到了前所未有的关注，特别是以自助式BI为代表的分析产品。据知名调研机构Gartner预计，到2019年，使用自助式BI产品的用户将超过专业的数据分析人员。与此同时，在人工智能、机器学习等前沿技术的推动下，数据分析工具也正在向着自动化、智能化的方向发展，未来，数据价值也势必会得到更好的挖掘和体现。关于当下国内数据分析工具使用现状我们通过数据分析网站-DataHunter一起来了解一下吧!
最便宜中秋月饼1元数据大探密
今年各大超市里月饼促销力度较大，买一赠一、买一赠二等活动比比皆是，礼盒装月饼的价格大多在一二百元以下，动辄上千元的“天价”月饼已不见踪影。真的是这样吗，可有凭据可考?下面就追随DataHunter的脚步，给你来一次无痛数据抓取和分析。
数据可视化第一步从哪里获取数据？
数据可视化第一步从哪里获取数据？无论是做数据分析还是数据可视化，很多像小编这样的菜鸟会常常遇到找不到数据的困境。这只拦路虎一出现，让好多人对数据分析望而却步。极小部分的人最后成功了，但是耗费了这么多的精力，性价比高吗?我们大多数人更应该关注的是后续的数据分析研究而非数据获取。
如何使用Data Analytics制作箱线图?
如何使用Data Analytics制作箱线图?相信对于很多学习数据分析的朋友来说，都要对于制作箱线图有一定的了解，进而更好的做好数据分析，今天我们通过今天我们通过数据分析网站-DataHunter与大家一起来探讨一下关于如何利用Data Analytics制作箱线图，更好的帮助大家做好数据分析。
如何对于繁杂的数据进行完善整理易于数据分析
在数据分析和可视化的过程中，对于所有的数据分析师都会花费多达60%甚至以上的时间在数据清洗上，如何把数据改变成利于我们分析的样子，给那些繁杂的数据进行完善整理，今天我们就通过数据分析公司-DataHunter与大家一起来探讨一下繁杂数据的整理完善。
足球数据分析的起源和发展
作为世界上最流行的体育运动，足球在近年来实现了巨大的增长，随着更多先进设备被引入和使用，不管是国家队还是俱乐部，也开始注重依靠数据来进行日常管理、球员转会以及训练比赛。在足球领域，虽然数据分析仍然算是一个比较新颖的概念，但针对比赛的数据统计却是由来已久。下面我们通过数据分析公司-DataHunter与大家一起来探讨一下。
数据可视化攻略-疫苗案例解析
随着一篇《疫苗之王》的刷屏，问题疫苗引发了社会各界的广泛讨论和关注。我们作为专业的数据分析师，可以从自己的专业角度来分析与思考一些有价值的信息。今天我们就通过数据分析网站-DataHunter与大家一起探讨一下从疫苗数据采集到数据可视化的全过程，并最终通过数据分析得到了相关结论。
学习数据分析有哪些推荐的书籍?
学习数据分析有哪些推荐的书籍?任何学科或技能的学习都是一个循序渐进的过程，数据分析也不外乎如此。为了更好地帮助数据分析师更好的提升数据分析能力，今天我们通过DataHunter与大家分享一批优秀的数据分析相关数据。
数据分析报告中如何增强图表的可读性?
数据分析报告中如何增强图表的可读性?相信对于很多数据分析来说，做好每一份优秀的数据分析报告，是他们想要实现的，但往往很多数据分析师做的报告不尽如意，原因有很多，今天我们通过DataHunter与大家一起来了解一下关于图表的可读性，如何更好的增强这方面的调整。
数据分析项目中常犯的12种错误
数据分析项目中常犯的12种错误，对于数据分析师来说都会接触很多的数据项目，在进行操作过程中常常会遇到一些问题，也避免不了会犯一些常见的错误，影响最终的数据分析报告呈现，今天我们就通过DataHunter与大爱一起来探讨一下大家可能会范的错误。
大数据分析最常用的4种方法
相信当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师都会被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，相信比较资深的数据分析师会说是能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。当然也会借助工具帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，今天我们要聊一个工具，叫做四维分析法，分析过程可以划分为4种关键方法，下面我们通过DataHunter与大家一起来聊一下吧!