众志成城，海南人共抗疫情
海南省在疫情期间面临挑战，截至2月6日，确诊新型冠状病毒肺炎病例达111例，主要集中在旅游城市三亚和海口，合计占全省病例的50%。尽管病例数持续上升，但交通管制和严格的管控措施使得疫情控制前景乐观。统计显示，50-69岁人群为高风险群体，而重症率趋于稳定并显示下降趋势，治愈率有所上升。感染病例呈现小范围聚集性传播，呼吁市民积极防控，少聚集，做好个人卫生和健康管理，为疫情防控贡献力量。
阅读全文DataFocus · 分类：大数据技术与运用
分类：大数据技术与运用
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湖北最新疫情传播分析
在这篇文章中，DataFocus通过大数据分析对湖北省的新型冠状病毒疫情进行深入研究，旨在为一线医护人员提供参考支持。从1月初开始，湖北的确诊人数快速增加，但最近医学留观人数的日增长量呈现下降趋势，暗示疫情可能逐渐得到控制。尽管武汉的确诊人数有所减少，但周边县市疫情依然严重，亟需重视。各省的严格防控措施初见成效，疫情向外省蔓延的态势有所放缓。然而，仍需保持高度警惕，继续加强防护意识，保障弱势地区的医疗水平。文章强调，个人防护是抗击疫情的重要一环，保护自己也是对社会的贡献。
阅读全文2003年SARS（非典）疫情回顾及2019-nCoV疫情发展趋势
本文分析了SARS与2019-nCoV这两种冠状病毒的疫情数据，探讨了它们的传播特点及致病机制的相似性。通过对2003年SARS疫情的回顾，指出其确诊人数、死亡率及病毒特性。SARS确诊人数在2003年迅速增长，并导致774人死亡，平均致死率约为9.6%。与之相比，2019-nCoV疫情自2019年12月爆发以来，传染性显著增强，致死率低于5%。文章强调了两者在传播途径、潜伏期、环境因素上的差异，认为2019-nCoV的爆发速度更快、传播范围更广，同时指出积极的隔离和医学观察措施的重要性，呼吁公众积极防护以战胜疫情。
阅读全文下一个技术浪潮：为什么企业需要使用数据分析
数据分析平台在企业层面的重要性日益提升，Forrester将其视为顶级新兴技术。这些平台旨在支持数据科学家的完整工作流程，包括数据集成与探索、模型构建与部署，以及结果的可操作性，从而实现透明、可重复和可扩展的数据科学操作。调查显示，企业对数据科学平台的接受率将在未来两年内显著增加，从29%增至69%。尽管使用过程中工具众多可能导致效率低下，但已有的“洞察力领导者”企业则通过建立全面的数据科学平台，实现了超出预期的利润与增长。此外，数据科学在企业战略中占据重要位置，成为成功运营的关键因素之一。
阅读全文自定义组件的使用场景
本文主要介绍了DataFocus系统中“自定义组件”功能的使用方法，以增强可视化大屏的数据表现力和用户体验。大多数可视化大屏以其炫酷的设计和多样化的图表吸引用户，但为了满足用户对设计丰富性的需求，DataFocus设计了自定义组件。自定义组件有浮动文字、浮动图片、标题文字和标题图片四种类型，用户可根据不同的布局选择适合的组件类型。文章指出在自由布局下，标题类型无法添加，以简化界面操作。通过提升用户自主设计能力，DataFocus希望能降低管理人员的工作量，保持界面的简洁，同时增强功能，为用户提供理想的可视化体验。
阅读全文知道吗，要做好数据可视化，首先得正确理解数据
随着数据可视化工具的普及，开发可视化大屏变得更加方便，如DataFocus通过问答式搜索自动生成图表。然而，仅有工具并不足以确保良好的数据可视化效果。首先，理解数据的性质至关重要，包括数据是定量还是离散、持续还是范围性。其次，分析数据之间的关系也很重要，因为不同关系应使用不同的图表。例如，用散点图和气泡图表示分布，饼图和环图展示部分与整体关系，而折线图适合时间序列表达。通过正确理解数据，我们不仅能选择合适的图表类型，还能更好地组织和呈现数据，讲述清晰有力的数据故事。
阅读全文数据也应有它的规格
在大数据时代，许多企业面临数字化转型的挑战，尤其是传统企业如某工业插头公司，由于数据记录和输入方式的不一致，导致数据分析困难。这种杂乱的格式给企业的决策带来了不少麻烦，甚至让一些企业放弃BI工具，继续依赖传统手工数据抓取，浪费时间和人力。同时，缺乏企业数据库的企业依赖EXCEL进行数据分析，让运营人员备受困扰。为此，规范化数据格式至关重要。智能搜索和BI驱动的数据分析工具可以有效解决这些问题，帮助企业实现高效、实时的数据分析，从而为数字化转型奠定基础。
阅读全文怎样用DataFocus构建企业的数据中台
本文探讨了如何使用DataFocus构建企业数据中台。数据中台是阿里巴巴提出的概念，旨在整合并打通企业内部各部门积累的数据，以实现统一使用。文章总结了数据中台的关键功能，包括提供全局数据视图、数据使用的标准规范以及便捷的标准接口。数据中台可以作为一个集中式控制台，促进IT、业务及管理层之间的数据交互。DataFocus作为一个产品，其数据仓库模块能够整合企业数据资产，实现数据工具的规范和定义，并通过搜索式分析功能，让不同背景的用户都能方便地进行数据分析和交互，从而降低数据使用的门槛。
阅读全文数据筛选的两种方式
本文介绍了如何使用DataFocus工具进行数据筛选。DataFocus是一款商业智能工具，旨在帮助用户熟练掌握和运用数据分析。文章分享了两种主要的数据筛选方法。第一种是在数据搜索界面，通过双击或输入关键词创建历史问答，并对所需列（如日期列）进行筛选。筛选后，可以看到相应的筛选语句和图表。第二种方法是在数据看板中进行筛选：点击X、Y轴的图表标题，打开筛选对话框并输入筛选内容。数据筛选是数据可视化的重要步骤，可以帮助企业和用户从海量数据中提取有价值的信息，提升操作的便利性。
阅读全文数据分析技能提升五大建议
本文作者结合自身三年多的数据分析经验，向初入行业的新人提出了一些建议，以提升数据分析能力。首先，分析应紧贴公司业务，深入理解业务流程和行业背景，以实现数据价值最大化。其次，要关注行业动态，及时掌握行业变化，可以通过关注相关公众号学习经验。第三，掌握至少一款可视化工具，如Excel，帮助进行数据分析，并通过实践不断提升技能。最后，明确分析目标，以避免分析过程中的偏离，确保输出有价值的信息。希望这些建议能帮助新人更好地成长为优秀的数据分析师。
阅读全文数据分析开发与决策流程
拥有高效的数据分析和可视化解决方案是推动业务增长的关键。企业可通过以下步骤建立有效的数据运营和决策流程：首先，明确数据目标，如销售、员工等维度的数据类型。其次，整理多元化的数据源，包含业务系统和公共数据平台，以丰富数据来源。接着，对数据进行清理和分析，借助敏捷数据可视化工具如DataFocus生成直观图表。最后，将数据洞察应用于实际业务和管理，及时识别问题并采取改进措施。此过程确保数据能有效促进企业的决策和管理，提升运营效率。如需了解更多数据分析系统，可咨询DataFocus官网。
阅读全文数据分析下的人力资源管理
最近，一个知名互联网公司被曝取消了员工的年终奖。虽然该公司的管理层在公告中解释了这一决定，但内部员工仍然对此问题表示不满，并由此产生的后续影响给公司的业务运营带来了不小的影响。事实上，在企业特别是互联网企业的运营中，人力资源的调整往往会成为企业危机的直接“爆点”。 在经济增长总体放缓的背景下，上述案例已经司...
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