如何在DataFocus新建数据看板
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。
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DataFocus Cloud功能详解：用户与权限管理
用户管理和权限管理是应用系统中的核心组成部分，用于有效管理不同用户的访问权限。DataFocus Cloud提供了一个完善的权限系统，通过角色管理实现统一的权限分配与变更，确保用户只能访问授权资源。系统角色包括管理员和开发者等，而自定义角色可由管理用户创建。管理员可以查看和管理组织架构，并配置角色与权限，确保每个用户获得必要的资源访问权限。权限管理支持细粒度的数据访问控制，确保不同用户可以看到同一数据表中的不同内容。整体而言，DataFocus Cloud为企业提供了高效、安全的数据权限管理解决方案，提升了管理价值与信息安全。
阅读全文数据可视化必备知识：什么是数据可视化？
随着大数据的爆炸式增长合数据来源渠道的复杂，数据有效的整理和分析变得很重要。密密麻麻的数据不仅将信息的可读性降低并且毫无重点。数据可视化也就应运而生，可以将数据信息变得更加直观有意义，帮助数据更易被人们理解和接受。 那么什么是数据可视化？首先从百度百科上搬出数据可视化的概念：“数据可视化，是关于数据视觉表现形...
阅读全文客户的历史价值和未来价值皆不容忽视
在这个大数据时代，数据分析对于客户的价值衡量有着不可忽视的作用，无论是用DataFocus等数据分析工具还是数云等CRM工具，核心都是数据的分析和挖掘，以衡量客户对企业产生的价值贡献。但是目前很多的方法或工具，只能衡量客户在历史时期产生的历史价值，而无法衡量未来的价值。虽说未来是不确定的，但是预测未来价值也会...
阅读全文DataFocus教你同期群分析法的应用
在大数据时代，企业越来越依赖数据分析来提升决策精准性和效率。不同方法如聘请数据分析师或使用智能BI工具被广泛应用。其中，同期群分析法是一种有效的客户行为分析手段。它通过将用户按照初始行为时间分组，追踪群组客户行为来预测未来趋势。通过横向分析，企业可以观察客户留存情况，评估客户流失概率；而通过纵向分析，可以检验新策略（如更换产品或营销手段）对提升客户留存效果的影响。同时，数据工具如DataFocus提供了自定义公式的功能，进一步优化数据分析过程。
阅读全文数据分析必备知识（四）：用上这些技巧你的可视化设计还用愁吗
本文对数据可视化中的常用图形及其使用技巧进行了总结，为设计实用的可视化图形提供了指导。文章首先介绍了比较型图表，基于分类和时间数据的不同情境下，应选择相应的图形，如柱状图、条形图、漏斗图等。其次，构成图表用于展示局部与整体的关系，推荐饼图、环形图等。进一步，关联图表帮助探讨数据间的联系，使用桑基图和散点图等。最后，分布绘图展示数据集的分布情况，涉及位置图和热力图。文中提到的所有图形可在DataFocus平台中找到，并鼓励读者进一步探索更多有趣的可视化工具。
阅读全文DataFocus可视化攻略之热力图
热力图是一种可视化工具，通过特殊高亮的形式展示访客关注的页面区域及其地理位置。热力图的颜色深浅反映数据密度，适用于显示人口密度、天气等地理位置相关数据。与传统地图上的行政区域不同，热力图边界由数据本身决定，通常称为等值线图。以人口密度为例，利用经纬度数据，可以在DataFocus系统中轻松绘制热力图，清晰展示特定地区的人口分布情况。此外，热力图也可以用于分析旅游景点游客流量及商业区特点，帮助选择合适的旅行和租房决策。热力图的实用性和准确性使其在地理数据可视化中备受青睐。
阅读全文常用的数据可视化工具介绍
数据可视化的工具很多，也有不少人总结过，这里笔者就推荐一些简单的，日常工作能实际应用起来的工具。 Excel 传统的数据可视化工具，也一直在迭代更新，图表也是越来越丰富美观，比较普及。但仍然是把数据往模板里套的方式。适合普通的业务数据记录和简单的可视化。 ggplot2 ggplot2是R中最流行、最强大...
阅读全文交互方式在数据可视化中有多重要？
数据可视化是将数据信息以简明图形方式呈现，帮助读者理解数据规律。交互性数据可视化区别于静态信息图，让用户能够自主选择数据，提高效率，节省时间并减少信息的重复呈现。在当前追求视觉美感的时代，交互可以增强用户体验，避免复杂性带来的理解成本。此外，未来的数据可视化将向对话式交互发展，用户通过简单语言表达需求，机器可以智能响应。这种方式提升了人机互动的亲密感与效率。国内的DataFocus工具实现了自然语言搜索，展现了交互式数据可视化的潜力，值得推广与应用。
阅读全文数据可视化的应用场景
完整的数据分析体系定然离不开数据可视化这个步骤，越来越多的行业开始使用数据可视化。数据可视化工具可以帮助企业降低数据可视化的成本，使杂乱、大量的数据的可读性得到提高，让企业可以在数据中找到规律，行业上有许多数据可视化案例可以借鉴。在实际应用中数据可视化具有非常广泛的应用场景。一般可以大致分为三类。 政府及公...
阅读全文DataFocus搜索关键词之分组统计
DataFocus搜索关键词之分组统计 今天来讲讲DataFocus搜索分析中分组统计的相关关键词。分组统计在我们日常的数据分析中也是经常用到的，快跟笔者一起来学习吧。 1.“按周/月/年统计” 首先是最简单的按时间统计。 例：按月统计的销售金额 2.按XXX 分组统计的（分段统计、划分统计的） 按XXX分...
阅读全文DataFocus可视化攻略之常用的日期公式
本文笔者来讲讲关于我们在数据分析中常用到的日期公式。在DataFocus中我们导入的时间列一般格式为”year-month-day hh:mm:ss”。 修改日期 在原有日期上推进几天：add_days 例如：添加公式列add_days( 订单日期 , 20)，查询出来的数据列的值为订单日期列的时间加上2...
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