良好数据治理的 6 种最佳实践
数据治理正在成为一项重要的战略举措。 以下是如何确保关键数据资产可靠、安全且可用于您的业务。为什么良好的数据治理如此重要？考虑没有它可能会导致什么：数据质量差，难以使用，缺乏完整性，容易受到网络安全威胁，不一致，并不总是提供给业务用户。 换句话说，从业务的角度来看，没有数据治理的数据几乎毫无意义。 数据治理...
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数据可视化应该遵循的基本原则
为了为业务使用案例取得更好的效果，应合法地承认遵循数据可视化所有原则的架构。 在本文中，您可以了解数据可视化的所有见解、使用原因以及一些应考虑的关键原则。 杂乱无章和混乱是设计的失败，而不是信息属性。 -爱德华·图夫特 每天产生大约2.5万亿字节的原始数据，这一比率正在逐日上升。因此，企业使用各种大数据工具...
阅读全文数据分析师必备的思维模式
本文强调数据本身并无价值，必须通过合理分析才能提取有用信息。DataFocus的搜索过程展示了如何在海量数据中获取有效信息。数据分析师需具备将数据转化为价值的思维，关注数据源、模型和可视化呈现。首先，数据呈现需有比较，如同比分析，以突出重点。其次，应运用降维思维，理解指标关系，归纳分析。最后，演绎推理可以帮助假设和推测，借鉴过去的经验。尽管工具是辅助，分析师的意识和思维才是核心，工具提供快速响应的支持，增强分析价值。
阅读全文Hadoop:大数据如何改变工业
这篇文章探讨了大数据平台Hadoop的演变及其在医疗、金融服务和制造业中的应用。以健康监测为例，通过云数据和机器学习，Pontem平台能够实时警报，帮助用户监控健康风险。金融行业利用Hadoop管理信用风险，以客户行为等数据为基础，创建先进的信用风险模型。而在制造业，传感器实时监测生产过程，借助Hadoop的数据分析能力，进行预测性维护，减少缺陷产品。尽管Hadoop并非万灵药，行业特定的知识和技术是必要的，然而，其灵活性和可扩展性带来了数据管理的革命。DataFocus Cloud还引入人机对话系统简化数据分析，提高效率，方便用户与计算机互动。
阅读全文数据分析你想知道的都在这！干货！（下）
本文探讨了数据分析过程中常见的思维误区及相应的分析方法。首先，强调了数据分析应从具体数据出发，而非依赖于宏观理论模型如4P或SWOT，这些过于宽泛，不能解决具体问题。其次，指出常见的误区是将用户留存、用户画像等指标视为分析结果，而这些仅是分析的素材。正确的做法是从商业问题出发，结合实际场景来定义指标。此外，还介绍了留存分析和漏斗分析等常用的数据分析方法，强调通过分解和量化步骤来提升整体转化率和优化用户体验。最后，提到AARRR模型作为产品运营的重要参考框架，帮助分析用户生命周期的各个环节。
阅读全文大数据时代，将会给我们的生活和思考带来什么样的变化
在大数据时代，每个人都在不断产生和使用数据，这一现象逐步被公众接受，并在生活中带来显著改变。大数据不仅提高了生活效率，如快递和外卖服务通过数据优化路径，还简化了借贷流程，增强了个体信用评分。此外，大数据帮助人们更智能地决策，节省开支，以及量化工作表现，使职场更加公平。同时，数据分析还可以揭示消费者需求的隐性特征，推动个性化教育和精准扶贫等领域的发展。综上所述，大数据对生活、工作和经济活动的影响是深远的，它赋予我们更多选择和可能，推动人类智慧的进一步提升。
阅读全文数据分析是产品经理最基本的技能之一
数据是一种绝对客观的工具，用于通过可量化的指标评估产品改进的成功与否。作为产品经理，我们需要养成思考数据和掌握数据分析方法论的习惯。在产品迭代开发的过程中，是数据驱动的，以确保产品开发的更好。 数据分析是产品经理最基本的技能之一。 在很多情况下，我们把数据分析函数当成纯粹的工具函数，比如Excel函数、数据透...
阅读全文当代被内卷困住的数据分析人，出路在何处？
这篇文章探讨了现代社会的“内卷”现象，尤其是在工作和教育领域。内卷意味着人们在竞争中付出大量努力，却收获甚微，造成身心疲惫。文章举例了热播剧《小舍得》中的教育内卷，反映家庭压力与社会竞争。此外，数据分析领域同样面临内卷，工作要求不断提高，造成重复性的低效率工作。针对这一现象，文中介绍了DataFocus云平台，通过提升工作效率、简化数据处理和可视化，帮助用户摆脱内卷困境，更好地分析数据背后的业务价值。内卷的普遍存在引发深思，激发人们反思自身的工作与成长。
阅读全文智能商务专题 市场销售数据分析实例
本文探讨了企业在经营一段时间后，如何通过市场销售数据的调查与分析，了解经营状况并为未来销售提供依据。以郑州市主要超市的销售数据为例，市场调研员进行数据调查，随后将超市月销售额进行等级划分：A级为销售额大于50000元，F级则是小于10000元。通过建立相应的统计公式，统计各等级超市数量，并结合不同关键字段进行数据分析，展示各级超市的数量和销售额情况。进一步分析方法包括组合不同视角的数据，利用图表呈现超市情况及销售占比，帮助企业做出更精准的决策。
阅读全文用数据讲故事专题：可视化简史（上）
数据可视化是将数据转化为图形图像的过程，其历史可以追溯至欧洲中世纪。早在10世纪，科学家就通过线形图展示行星运动。16-17世纪的文艺复兴时期，数据可视化技术逐渐成熟，包括迈克尔·范·兰格伦的统计图和哈雷的气象图。18世纪，统计学的发展催生了多种图表形式，苏格兰工程师威廉·普莱费尔创作了折线图、条形图和饼图。19世纪上半叶，数据可视化进入新阶段，如约翰·斯诺通过"鬼图"揭示霍乱病因和南丁格尔玫瑰图展示英军伤亡情况，体现了数据可视化在社会、经济等领域中的重要应用。
阅读全文IT人员VS业务人员辩论战，到底谁拖累了企业数字化转型进程？
随着IT技术的进步，传统的业务交易系统有了长足的发展，已经实现了业务信息化，每一笔业务数据都记录在数据库中，累积了海量的业务数据。这么多数据，占用了很多存储设备，耗费存储成本，企业当然希望能够从数据中挖掘业务规律、支持决策。 这不，IT人员小陈所在的公司正准备上线一套BI系统，来帮助企业完成数字化转型。可是，...
阅读全文DataFocus带你盘点浙江工业大学2020年度学术成果
2020年清华大学在疫情期间依然保持学术研究的活跃性，浙江工业大学共发表论文2703篇，呈现逐年上升趋势。根据Web of Science数据库的数据，2020年国际合作论文923篇，涉及58个国家，国际合作比例达34.15%，其中与美国的合作最多。研究方向方面，论文覆盖98个领域，以化学和工程类为主。关键词分析显示，最常用的关键词包括优化、微观结构、深度学习、电化学和吸附等。这些数据反映了浙江工业大学在学术研究领域的活跃与成果，显示出其在多领域的研究创新能力和国际合作能力。
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