说来我正式接触数据分析也快一年,对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的,但是零经验也有零经验的捷径。
大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求,数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
文章只列出了若干产品的对比,还有很多产品为列其中,欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论,请给公众留言,谢谢! 此文摘自IT168,感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
近几年美国公布的相关数据分析中,薪酬最高、最吃香的行业中便有IT业。IT产业日益崛起,技术也被越来越多的人掌握,而往往最被看重的技能是:数据分析、风险管理、机器人技术、信息安全、网络技术。数据分析排名
选文|康欣 翻译|周希雯 薛菲 校对|魏子敏 摘要:人们往往贪图便利直接进行最直接的可视化,而没有仔细想清楚目标。本文通过两大问题,清晰划分出了四类可视化方法,告诉你在四种不同的情况、目标下,你应该如何利用可视化提升自己的管理技能。 ◆ ◆ ◆ 导读 不久以前,数据可视化还是一个可有可无的加分技能,多数情况下,是一些需要设计思维和数据思维的经理特意去学习的加分项。而现在情况不同了,数据可视化成为了所有管理者的必备技能,很多情况下,为了搞明白自己的业务,他们必须要选择可视化交流方式。 数据是这个变化发生的
说到可视化,就不得不说一下大数据,毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段,而如今人人都在谈论大数据,大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大, 离谱的是,如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类,都敢说自己是搞大数据。
新媒体管家 说到可视化,就不得不说一下大数据,毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段,而如今人人都在谈论大数据,大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大, 离谱的是,如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类,都敢说自己是搞大数据。 时间推移到 2009 年,“大数据” 开始才成为互联网技术行业中的热门词汇。对“大数据”进行收集和分析的设想,起初来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司;麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值,于是投入大量人力物力进行调研,在 2011 年 6 月发布
以上这张图片比较普遍现象的数据链路,如果你是厨师,最重要的肯定是做菜环节,也就分析环节。数据可视化只是最后的摆盘环节。
作为一款前所未有的商业智能软件,Wyn Enterprise 提供自助式 BI 功能——WynBI,可让最终用户毫无约束的与数据交互,任意探索数据背后的真正原因,发掘价值,为企业决策找到有效的数据支撑。
您推荐哪种数据可视化工具?嗯,这是一个棘手的问题,因为有太多的数据可视化工具。以下图为例:
“数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念,并且,在这个数据化的时代,这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性,在这里仅提供我了解的一些方面。 我接触的数据分析,主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划,到采集过程(交互逻辑设计等),到回收数据的整理(机器层面和人工层面),与业务相联系的数据汇总,到后期的报告呈现(项目成果呈现),都有“数据分析”涉及。 对单一产品来讲,数据分析(非挖掘)的集中体现,往往在运营层面。一方面是日常数据的跟踪,另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。
本文介绍了数据可视化的重要性和用途,通过实际案例讲解了数据可视化的实现方法,并介绍了几种主要的数据可视化工具。
原文网址:https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
开头先说一件重要的事情,最近联合几个小伙伴(有在校研究生博士以及工作的),共同建立了一个秋招互助交流群,希望在算法岗越来越积累的时期,帮助大家共同进步,多多交流成长,一起拿到理想的offer
本文介绍了大数据可视化分析工具,列举了39种常用工具,并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域,如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
虽然我们身处数字化时代,可作为营销者,稍稍审视一下,我们也不得不承认,数据分析仍是一个朝阳产业。 如果你像大多数机构一样,这意味着尽管你要收集比以前更多的数据,但你也会面临着藏于数据中的挑战,如何激活那些数据以及如何从中获得重大的影响或价值。 我之前写过一篇文章,关于成功的数据分析的三个层次 (three layers of data and analyticssuccess)接下来我就直入主题,谈一些十分切实可行的处理数据的方法,相信很多从业者都能受益匪浅。 这是非常简单的三步法则: 1)运用数据分析过去
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科达洁能:提升效率、降低开销,大数据实现价值增长
本文系投稿作品 作者 | 陈屹 版权归作者所有,转载请联系作者 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 马云曾经说过『人类正从IT时代走向DT时代』。正如他说言,今天几乎所有的互联网公司背后都有一支规模庞大的数据团队和一整套数据解决方案作决策,这个时代已经不是只有硅谷巨头才玩数据的时代,是人人都在依赖着数据生存,可以说如今社会数据价值已经被推到前所未有的高度。 我作为一名前端工程师在阿里巴巴数据团队工作多年,深入了解数据生产加工链路与产品化。我们这群前端是与界面最
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