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
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
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。
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
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
统计分析报告的分类有哪些?
统计分析报告的分类有哪些?所谓统计分析报告，就是运用统计资料和统计分析方法，研究和反映社会经济运动状态的一种文章，那么统计数据分析报告有哪些分类呢?今天我们通过DataHunter的微课堂与大家一起来探讨一下! 1、进度性统计分析报告 这是以定期统计数据为主要依据，辅以其他必要的统计调查资料，对被研究对象(宏、微观)的发展动态进行分析的一种统计分析报告。其特点是进度性、时效性和规范性(反映基本情况、分析主要原因，总结经验教训，发现存在的问题，提出改进建议或预测未来趋势)。如生产与效益同增，机遇与挑战并存一文，就是分析1-5月我省规模以上工业企业生产与主要经济指标的基本情况
浅析探索式数据分析与数据可视化工具
对于数据可视化分析到底怎么玩呢?数据可视化是大数据领域中非常关键的一环，数据可视化具有非常大的发展潜力与应用场景，今天我们通过北京数据分析公司-DataHunter与大家探讨一下关于数据可视化分析。 一、验证式与探索式数据分析相辅相成 数据分析方式主要分为验证式与探索式两种，两者相辅相成。验证式数据分析是目前大多数企业使用相对较多的分析方法，偏重于模型和假设;而探索式数据分析更偏重于分析过程，其最大的意义在于，允许分析人员或决策者在不清楚数据规律、不知道如何进行数据建模的情况下，通过数据本身所呈现出的各种可视化图表，进行查看和分析，从而快速找到业务中存在的问题。 DataH
数据可视化的那些事儿？
到底什么是数据可视化?数据的可视化其实是在用数据讲故事，数据分析公司-DataHunter与大家一起来探讨一下数据可视化的那些事儿。 数据可视化由真实数据、富有美感的设计和完整的故事化逻辑组成: 下面我们介绍的三个步骤既是数据可视化的构件，也是可视化流程必不可少的环节： 1、数据分析 将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，获得更有商业价值的洞见和价值。 2、视觉设计 作为数据分析的末端整合和图形化处理环节，将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，用大众能理解的图形语言来描述数据的内涵。 3、讲故事 另外可视化需要一个讲故事的逻辑，从一个宏观的问题，深入、
DataHunter打造更“亲民”的业务数据可视化分析平台
数据已经成为企业最重要的资产之一，因为只有透过数据，企业方能深入了解其运营的方方面面，从而在残酷的市场竞争中获得优势。越来越多的企业正在从IT转向DT，数据分析也正在涵盖企业整个业务，并且变得更加灵活敏捷。今天我们通过北京数据分析公司-DataHunter与大家探讨一下数据可视化工具。 当下，很多企业也正在为数据分析工具投入大量资金。国际数据公司(International Data Corp.)在今年3月份的报告中表示，2017年全球大数据和业务分析的收入将达到1508亿美元，比2016年增长12%，预计到2020年，收入将达到2100亿美元。 如今，市场上的数据分析产品
浅谈数据可视化的应用及发展趋势
近两年大数据备受关注，互联网端数据分析类产品兴起。企业经过早些年IT系统建设后积累了大量数据，包括业务数据、用户数据、及其他第三方数据。这些数据对企业很有价值，企业在上面做探索和分析的意愿强烈。今天我们通过数据分析网站-DataHunter与大家探讨一下关于数据可视化应用与发展。 数据和人之间的交互环节，是数据可视化的主要着力点。其中分为两个业务方向：一是数据展示和呈现，使大家明白数据的含义;二是针对大家可能提出的问题做相关数据分析。因此，数据展示和数据分析是数据可视化的两个核心切入点。 参考国外大数据行业的数据可视化方向，也是这两大主线。其中一个主线偏业务，一些专门做企业
国内数据分析工具应用现状与发展前景
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。今天我们通过DataHunter与大家一起来探讨一下关于国内目前数据化分析工具产品的应用与发展趋势。 近期，为了进一步了解数据分析工具在企业内部的应用情况，国内知名数据可视化分析展示厂商DataHunter联合CDA数