正确的可视化姿势
说起数据结果的可视化，我们可能马上就会联想到一些知名数据分析平台或者三微自媒体的数据报告。有些人可能会有疑问，这些平台或自媒体很多时候是会掩盖一些事实，突出一些他们想要受众看到的数据结果，所以可视化其实是不是将数据误导了呢？ 在这里我们要明白，所谓广告或媒体，生而不是为了阐述全部事实，是个公司目的一定是...
阅读全文DataFocus · 分类：技术专栏
分类：技术专栏
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拥抱被数据驱动的自己
DataFocus成立之初便探讨了生活与产品的关系，强调在大数据时代，我们应利用数据驱动自我发展。现代社会中，数据不仅为年轻人提供了改进短板的机会，也帮助年长者优化决策，打破以往的固有观念。拥抱数据，而非排斥，是每个人必须面对的挑战。通过数据分析，个体能更好地理解市场动态并做出明智判断。文章以扎克伯格为例，讲述他如何通过细致分析德州扑克的对手策略，最终改变输局为胜局，体现了数据驱动决策的重要性。DataFocus的愿景是鼓励人们不断探索新的思路，将“我以为”转变为“我发现”，适应迅速变化的市场环境。
阅读全文数据思维的落地——可视化和表达
文章讨论了数据思维的本质及其在企业应用中的重要性。认为每个人内心或许都有成为数据科学家的潜能，只是缺乏触发条件。数据思维不仅需要逻辑推演，还需要右脑的想象力和艺术细胞，以实现数据的有效可视化。优秀的数据科学家亟需具备跨界知识，包括信息技术、数学和商业应用等。而实现数据思维的落地，决策者需熟悉管理逻辑与市场情况，坚持数据库基础知识及数据审计能力。最后，强调数据呈现需灵活运用设计技巧，以便非专家也能理解，从而推动商业应用的成功。
阅读全文数据化看问题
在大数据时代，企业追求数据的红利，但往往忽视了其真正的目的与价值。大数据的核心在于为企业服务，通过适当的应用场景实现商业需求。以DataFocus为例，其搜索式分析旨在帮助决策者理解实时需求，从而辅助决策。为实现数据化思维，企业需量化商业需求，将数据处理以提取关键的信息，最终将结论应用于决策。这一过程是相互关联的，旨在推动企业的数字化转型。此外，企业应实现“泛会员数字化”，从而在全渠道整合潜在客户信息，形成数据驱动的运营模式。通过标准化的商业逻辑，数据化思维能够有效解决各类商业问题。
阅读全文你不能不知道的17个令人印象深刻的数据可视化示例
本文列出了20个令人印象深刻的数据可视化示例，强调了数据可视化对于企业和团队的重要性。通过可视化，原始数据可以被转化为易于理解的信息，帮助人们快速检视和吸收复杂信息。展示的示例包括美国人日常时间使用情况的分析、2016年美国联邦预算的可视化以及疫苗对传染病流行的影响等。其中，还提到了一些交互式可视化工具，诸如DataFocus，使得制作引人注目的数据图表变得更加便捷。文章鼓励人们借鉴这些实例，提升数据表达的创造力与清晰度。
阅读全文16个迷人的数据可视化案例
通过查看一系列数字和统计数据来获得清晰的概念并不容易。您必须以合理、易于理解的方式呈现数据。实验表明，人脑处理视觉信息比处理文本好得多，因此，使用图形、图表能更好的帮助你轻松地解释趋势和统计数据。但并非所有数据可视化都是平等的。为什么有的可视化项目让人着迷，有的可视化看起来像垃圾呢？如何以既引人注目又容易领...
阅读全文什么是数据建模和数据加工？
以前我们讲过大数据分析中采集（买菜）和数据清洗（洗菜）的过程。今天我们来阐述一下数据的建模和深度加工。 数据建模相当于把数据这道“菜”给配好。我们需要让数据发挥什么价值，达成什么目的，就要怎么去“配”数据，以一定的模型或算法让它发挥作用，就像配菜一样，不同的菜如何搭配才能成为一道美食，用什么样的碟子装等等。...
阅读全文可视化在项目管理中的运用
项目管理是一门综合多门学科的新兴研究领域，包括项目整合管理、项目范围管理、项目成本管理、项目进度管理、项目质量管理、项目资源管理、项目沟通管理、项目风险管理、项目采购管理和项目相关方等十大知识领域，传统的项目管理都重点着眼于这十大知识领域，却忽视了一项基础性工作：量化管理。缺乏量化管理，项目管理只能处于一种“...
阅读全文构成型图表的使用
在数据分析中，同样的数据场景采用不同的图表会带来很大的信息差距。正确的匹配数据与图表不仅要有对数据结构的理解、业务的理解，还需要对图形语言学的一定了解和实际可视化项目中的经验，每一个元素背后都有着很深的学问，这里总结了一些常用图表的特性，可以帮助用户更高效的选择合适的图表类型。 数据场景千千万，每个不同的场景...
阅读全文比较型图表分析数据变动
在数据分析中，同样的数据场景采用不同的图表会带来很大的信息差距。正确的匹配数据与图表不仅要有对数据结构的理解、业务的理解，还需要对图形语言学的一定了解和实际可视化项目中的经验，每一个元素背后都有着很深的学问，这里总结了一些常用图表的特性，可以帮助用户更高效的选择合适的图表类型。 数据场景千千万，每个不同的场景...
阅读全文可视化是不是一种花哨？
数据可视化是将数据分析的结果用一些图形来展示，以显示这个结果代表的趋势、数量、占比等。尤其是很多朋友在用过DataFocus工具后，都被其“美貌”所吸引，也导致很多朋友误以为有些数据被掩盖了，而更有人则怀疑这只是将朴实的数据分析结果给变得花哨了，只是为了给老板看而给老板看，甚至老板看了以后只是冷漠的一声回应后...
阅读全文什么是Descriptive Analytics？
描述性分析是统计学中的一个重要领域，主要关注收集和汇总原始数据，以便于解释和理解历史信息。这种分析广泛应用于各行业，涵盖诸如库存跟踪、年度收入和销售基准等。描述性分析通常是商业智能过程的初步步骤，能为后续的诊断和预测打下基础。它采用简单的数学工具，如算术、平均值和百分比变化，帮助组织在日常运营中生成清晰的报告，了解财务或库存状况。通过对历史数据的分析，描述性分析能揭示趋势和模式，从而为决策提供必要的上下文。例如，通过对年度收入的回顾，公司能更好地理解其财务表现的变化。
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