DataFocus教你如何美化你的可视化报告
在工作中制作报告以有效展示公司业务价值至关重要，而数据可视化则是最高效的方法之一。本文总结了一些制作优美高效报告的技巧，包括使用简练的标题和文本注释来提升可读性；避免在同一仪表板中重复展示相同的业务意义；通过钻取分析丰富数据层次展示；利用联动分析改善数据分析体验；消除杂乱，确保信息清晰传达；进行多维分析，探索数据后可能隐藏的价值。最终，这些经验旨在帮助读者在数据可视化过程中更加高效、有序，挖掘数据背后的洞察。
阅读全文DataFocus · 分类：场景分析
分类：场景分析
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推荐一款超好用的可视化工具
本文推荐了一款名为DataFocus的可视化工具，它打破了传统可视化工具复杂难学的局限，提供了一种简单易用的方式，让一般用户也能够轻松创建酷炫的可视化大屏。DataFocus是国内首款采用自然语言搜索的可视化工具，使用者只需具备基本的搜索技能，便能在短时间内掌握并进行数据可视化。该工具不仅外观美观、配色丰富，还集成了数据仓库、分析、可视化及报表功能，既强大又简单。因此，DataFocus是降低可视化门槛的理想选择，让更多人可以体验到可视化的乐趣与实用性。
阅读全文一份合格的可视化数据报告前提
在这个人人都重视数据分析并讲究决策要依托数据的时代，作好一份合格的数据化报告显得尤为重要。 一份靠谱的数据化报告究竟都有哪些套路呢？除了使用DataFocus、Tableau等智能数据分析工具以外，本文还会告诉你从哪些角度去思考做这样一件正确的事。 一、清晰的分析目标 这是结果导向的数据分析工作的出发点。...
阅读全文DataFocus教你新老客数据分析的含义
在大数据时代，各行业积极挖掘数据价值以优化决策和客户关系，新零售行业更是数据应用的先锋。本次DataFocus分享了关于新老客户数据分析的思路及其重要性。通过对某服饰商家2017年与2018年618促销数据的对比，发现老客户的销售占比逐渐下降，可能因未区分对待新老客户服务。此外，新老客户的客单价和客件数均显示老客户依旧是销售的主力。建议对老客户进行定期维护，提升忠诚度，并通过促销关联性提高客单价和客件数。DataFocus还提供可视化工具辅助分析。
阅读全文数据分析师最应具备的软实力是什么
在大数据时代，企业与个人都面临着信息爆炸和知识快速迭代的挑战。面对这些机遇，企业可通过招聘数据分析师或使用数据工具（如DataFocus或tableau）来应对。然而，真正能够在大数据环境中生存并快速迭代的分析师却不多。成功的数据分析师应具备迅速反应和纠正错误的能力，因为决策的速度和错误识别的及时性直接影响企业链条的运作。长时间不修正错误会导致数据分析模型的基础错误，进而造成巨大的损失。因此，数据分析师应不断培养其思维的灵活性，以适应快速变化的市场环境。
阅读全文数据分析应是沟通的结果
在大数据时代，企业越来越依赖数据分析来辅助决策，以提升决策的精准性。许多企业已组建数据分析团队，利用数据报表和智能工具（如DataFocus和Power BI）来解决问题。但在实践中，分析团队与业务团队之间的沟通障碍仍然显著。因此，数据分析并非单纯的机械过程，而是需要各方的持续沟通。文章中提到五个数据分析实施的过程组：启动、规划、执行、监控和收尾，强调与客户的有效沟通是关键。借用福特与客户的例子，指出数据分析应该深入洞察客户的真实需求，以提供不仅是数据表，而是能驱动决策的可视化结果。
阅读全文一个典型的可视化大屏项目的成本构成--开发成本占了80%，这种投入值得吗？
一个典型的可视化大屏项目的成本构成--开发成本占了80%，这种投入值得吗？ 很多单位都上过数据可视化项目，有的一个大屏投入上百万元，当然这里仅计算软件投入，大屏显示设备、强弱电工程等硬件投入不算。有的单位十来万轻松搞定。硬件费用这里不讨论，因为除了工程费用之外，大屏显示这种硬件成本基本是透明的。 今天单聊可...
阅读全文数据可视化产品不再稀缺，价格没有竞争力，用户凭什么用你
随着数据可视化概念的深入人心，通过可视化大屏进行数据展示和业务汇报也已经成为业界标配了。毫无疑问，美国可视化软件巨头Tableau和Qlik等公司，由于最早进入市场，开启了一片蓝海而收获颇丰。 但是随着国内BAT巨头和一些领先的科技型公司的加入，比如阿里云的DataV，百度的Echarts，Data...
阅读全文数据可视化即将进入红海化竞争，如何挑选物美价廉的数据可视化方案
数据可视化成为必须具备的IT技能之一，越来越多的被更多的企业和组织所采纳。经过十来年的发展，数据可视化产品也是从无到有，到现在的百家争鸣。随着一些开源的可视化组件、JS框架广泛的传播，数据可视化的技术门槛也是越来越低。可以说，大量的数据可视化产品或组件功能都可以满足80%以上的市场化需求。 那么企业的IT部...
阅读全文开发数据可视化大屏，你还在写代码吗？OUT了！
数据可视化大屏作为有效的信息传递方式，已被广泛应用。随着技术的发展，尽管使用Echarts等前端框架进行大屏开发相对简单，但由于用户需求差异，开发者常需编写大量前端代码以及调整CSS样式。此外，阿里云的DataV工具虽然简化了前端开发，但在数据连接时仍需编写繁琐的SQL语句。相比之下，DataFocus工具允许用户在图表设计和大屏开发过程中完全不用编写代码，能够通过自然语言表达复杂的数据分析需求，成为DataV与QuickBI的结合，涵盖数据可视化与分析的功能，并自带数据仓库，极大地提升了工作效率。
阅读全文在数据可视化成为普遍需求的今天，控制成本才是王道
在当今数据可视化成为企业普遍需求的背景下，控制成本显得尤为重要。许多企业在开发数据可视化大屏时，面临着工具成本、人工成本和时间成本等多个方面的开支。高效的可视化工具，如DataFocus，可以显著降低开发成本，避免不必要的代码编写，提高团队效率。通过优化资源配置，企业能在经济低迷的情况下，以较低的投入实现良好的可视化效果，增强数据分析能力。实现数字化管理的关键在于选择合适的工具和团队，避免将大量资金浪费在华而不实的项目上。
阅读全文带你了解何为MEASURE列，何为ATTRIBUTE列
DataFocus是一款强大的数据可视化工具，其中的数据表中有两种列类型：MEASURE列和ATTRIBUTE列。MEASURE列主要用于计算，要求其中的值全部为数值，如销售金额和数量等，系统通过字段类型（如int、double）识别为MEASURE列。ATTRIBUTE列则表示属性信息，通常为文本，如员工的姓名和地址，字段类型为timestamp、string或boolean时被识别为ATTRIBUTE列。两者可以互相转换，MEASURE列可转为ATTRIBUTE列，但ATTRIBUTE列只能在boolean类型情况下转为MEASURE列。了解这些列的定义和区别，有助于更好地利用DataFocus工具进行数据可视化。
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