DataFocus · 分类：大数据技术与运用
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本文分享了笔者使用DataFocus系统的经验，旨在帮助后续用户避免常见的使用误区。笔者在初次使用时遇到无法将制作的图表（answer）保存至新建数据看板的问题，经过查询官网评论区才得知是因为未保存该answer。文章详细介绍了两种将已保存的answer添加到数据看板的方法：第一种是在搜索界面直接点击“添加到数据看板”按钮选择目标看板；第二种是已经离开搜索页面时，通过点击目标数据看板的“导入”按钮再选择需要添加的answer。总的来说，DataFocus系统设计人性化，操作简便，适合用户使用。
阅读全文文章探讨了在大数据时代，企业如何选择适合的BI可视化工具，强调从安全性、可操作性、可视化效果和数据处理能力四个方面考虑。首先，数据安全是首要考量，确保数据权限分配合理。其次，工具需具备良好的可操作性，允许普通业务人员无需编写代码即可轻松处理数据。然后，可视化效果至关重要，优秀的图形表现能够满足用户需求。最后，数据处理能力也不可忽视，优秀工具应能高效处理大数据并与企业数据库同步。选择合适的BI工具应与企业业务需求紧密结合，确保工具的有效性与实用性。
阅读全文本文介绍了数据分析人员如何利用DataFocus工具创建可视化大屏（数据看板）。随着公司对大数据需求的增加，传统的Excel无法满足要求，因此引入了DataFocus，具有快速响应和丰富图表类型的优点。文中详细说明了两种新建数据看板的方法：一种是在数据看板界面点击“新增数据看板”按钮，输入名称和描述；另一种是在搜索界面制作历史问答后通过“创建数据看板”将其添加至看板。两种方式均为用户提供了便捷的操作体验，值得学习和收藏。
阅读全文新零售行业的活动策划与举办对吸引新客户和维护老客户至关重要。电商通过数据分析提升活动效果，利用特定的优惠和积分增强客户活跃度。活动预热不仅是造势，也是吸引优质客户数据的重要环节。合适的预热渠道显得尤为关键。以微博为例，因其吸引年轻用户，商家可通过创建超级话题和推动微博热搜来增添新客户，形成良性数据循环。同时，利用微博视频设置红包抽奖才能引发用户关注，获取更多曝光率和潜在客户反馈。这些方法有助于实现可持续的市场营销。
阅读全文随着各行业持续数字化，企业积累了大量数据，并利用大数据分析提升决策的精准性和高效性。新零售品牌在这一过程中，商品、客户及销售的数字化成为基础，促使它们使用大数据工具，如DataFocus和Power BI，或组建专业分析团队。文章强调数字化转型的三要素：一是“人”方面，需要通过数据分析打造清晰的消费者标签，而非模糊认知；二是“货”方面，应基于数据进行商品创作，采用品-消共创模式；三是在“场”方面，推动线上线下融合，构建统一的全渠道生态体系。整体来看，品牌应全面拥抱数字化趋势。
阅读全文在这个大数据时代，很多企业开始频繁的利用大数据分析赋能企业决策，让决策更加的精准和高效。那么在数据分析上就需要有专业的人员或工具进行支持，比如聘请专门的数据分析人员或是购买类似于DataFocus、Thoughtspot等BI分析工具。但无论是专家还是工具，都离不开方法的支持，用各类的数据分析方法、数据分析公...
阅读全文在大数据时代，企业面临着如何将新客户转化为老客户及老客户保持活跃的挑战，尤其在电商行业中愈发显著。因此，许多商家开始借助数据分析工具，如DataFocus和集客CRM，进行数据化营销。然而，数据分析的关键在于数据分析师的思维，而非单纯依赖工具。本文探讨了数据化客户营销的核心——人群标签的多样性，提供了标签分类的思路，包括人口统计学标签、平台总体行为和关系标签。通过详细划分年龄、兴趣、购买力等维度，可以有效构建客户画像，从而推动精准营销，提高客户留存率。
阅读全文很多人在使用DataFocus软件之前都会安全性及权限的问题，甚至有的企业高管只开放某一行的数据给对应的数据分析人员，对于安全性来说这样做我们表示理解，但是其潜在的风险是不容忽视的，尤其是对于一些专注客户体验的企业。 首先，在确保安全的基础下，数据不透明会让员工对企业决策产生不信任感，甚至信息的缺失，继而闹...
阅读全文本文首先介绍了数据中台的重要性，特别是其在打破企业数据孤岛方面的作用。数据中台通过集中管控企业内多个业务系统的数据，解决了各自为政的问题。然而，数据集中前需要进行复杂的清洗和标准化工作，这对历史悠久的系统尤其挑战重重。阿里巴巴之所以在数据中台战略上取得成功，是由于其持续更新的业务系统和强大的技术实力。在清洗标准化之后，数据变得像供水一样便于利用。而智能中台则是在数据中台基础上，通过自然语言处理技术，让终端用户以简单的方式获取和分析数据，大大提升了数据的可用性。最终，智能中台让复杂的数据查询变得直观简单。
阅读全文本文介绍了如何使用DataFocus工具进行数据筛选，旨在帮助用户熟练掌握这一商业智能工具。首先，用户可以在数据搜索界面，通过双击或输入关键词创建历史问答，并利用“数值表”按钮和三点符号对目标列进行筛选。完成筛选后，相关的筛选语句将会在搜索栏中显示。其次，用户在数据看板内也可进行筛选，通过点击X、Y轴图表标题，输入筛选内容实现数据精简。数据筛选在数据可视化过程中至关重要，DataFocus提供的两种筛选方法有效提升了用户操作便利性，关注了实际应用需求。
阅读全文数据可视化其本质就是将数据信息以简单、直接的图形方式呈现出来，以此来帮助读者更容易理解数据背后的规律。 交互性数据可视化与信息图的区别 信息图，是指数据、信息或知识的可视化表现形式，是一种静态的呈现。但是你想想看，如果要把一个月每天的数据都做一张图，我们就要做30张信息图。为了能节省空间和时间，这就要求图形“...
阅读全文要进行数据分析，我们必须建立一个整体的认知方法。在互联网上的大量数据中，数据分析解决了问题并使用数据来指导 决策。在完整的数据分析过程中，按以下顺序，可以分为以下五个步骤：确定目标，收集数据，组织数据，分析数据以及可视化演示。 1.确定目标 在进行数据...
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