可视化大屏，拥有的企业都说真相！
每一年的购物节晚会上，你一定看见过这样的大屏： 而且每年的效果也越来越炫酷~ 这种超大画面、富有科技感和炫酷的呈现效果，确实很吸引人的眼球。但是，小编却要泼一盆冷水，其实炫酷并不是可视化大屏的真正意义，可视化大屏的真正目的是更直观快速地诠释信息。 什么是大屏数据可视化 大屏数据可视化是以大屏为主要展...
阅读全文DataFocus · 分类：数据可视化
分类：数据可视化
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Excel是最全能的数据分析工具，没错但是.......
Excel作为一款受欢迎的数据分析工具，具有400多个内置函数、丰富的图表制作能力和宏功能，吸引众多用户。然而，其在处理大数据时存在明显弊端，如处理速度慢、数据安全性低和可视化学习成本高等问题。为解决这些不足，DataFocus应运而生，作为AI赋能的工具。其独特的搜索式交互方式、高效的大数据处理、行列级的数据安全管控以及易于操作的可视化能力，使得DataFocus在数据分析领域具备显著优势，能够显著提高数据处理效率，推动业务决策的智能化。
阅读全文“毅力”号成功登陆火星，而你的企业还在驾马车吗？
美国NASA的“毅力”号火星车于18日成功着陆火星，为人类解开火星生命之谜带来希望。随着科技的发展，交通工具的演变从独轮手推车到火箭，推动了社会的巨大变化。数据分析领域也经历了类似的变革：从“独轮车式”的Excel手动操作，到“马车式”依赖ERP形成孤岛，再到“汽车式”逐渐专业化数据管理，最后进化到“飞机式”BI软件的速度分析。最先进的“火箭式”数据分析技术则通过创新的搜索方式，显著提升企业效率，让决策更加迅速。选择合适的分析工具，是企业在快速变化时代中保持竞争力的关键。
阅读全文用数据讲故事专题：数据可视化的优势
这篇文章探讨了人类视觉的强大能力，强调了视觉在信息处理中的重要性。视觉分为低阶和高阶，其中人工智能目前只能部分模拟低阶视觉，但在高阶视觉方面尚有局限。人类在感知形象化信息方面更为迅速，而对非形象化信息的处理较慢。例如，通过柱状图可视化销量数据，可以迅速获得信息。数据可视化技术将数据转化为易于理解的图形，提升了信息沟通效率。利用如DataFocus等工具，用户可以实现无代码的数据可视化，帮助企业更直观地分析数据，增强决策效率，从而从海量信息中提取有价值的知识。
阅读全文DataFocus带你看2020年中国企业级SaaS行业研究报告
2020年是动荡的一年，尽管新冠疫情重创了许多传统行业，但企业级SaaS行业却迎来了新机遇。本文分析了中国企业级SaaS行业的发展要素，包括信息化程度、云服务发展和政策法规的推动。中国市场在经历了成长阶段后，SaaS厂商的供需之间存在诸多挑战，如产品与业务的匹配不足及企业的付费意愿低下。疫情促进了企业对SaaS的需求，市场规模预计在未来几年内将迅速增长。头部互联网厂商正在加大对SaaS生态的构建，以提升市场份额。未来的商业模式将注重客户价值的“可视化”，以激活企业需求。DataFocus也在积极推出新产品，致力于提升用户体验，推动数据分析服务的发展。
阅读全文实际案例讲解：如何实现业财一体化
业财一体化是企业信息化建设的关键，旨在实现数据共享与实时控制，提升经济效益。然而，企业在实施过程中面临诸多挑战，如传统财务会计的影响、业务与财务系统不匹配及信息孤岛问题。传统模式下，财务部门未能参与管理，导致信息处理滞后；不同部门使用各自系统，信息缺乏沟通；业务软件的局限性使得数据共享性差。为此，DataFocus Cloud提供解决方案，通过规范化的系统整合，消除信息孤岛，实现数据分析与决策的同步。具体流程包括明确业务需求、处理库存和销售数据，最终利用中间表实时监控和支持决策，有效推动业财一体化的实现。
阅读全文零代码搞定弦图桑基图，DataFocus挑战秒级数据分析！
“用图表说话”，这句话你肯定不陌生。好的图表能给报告、PPT增色不少。在网上你肯定也见过不少炫酷高大上的图表，比如弦图、桑基图，可是却苦于做不出。 又或者，想学习Python、R语言，又因为入门门槛太高几次放弃了。怎么办？就这样错过制作精美图表的机会吗？ DataFocus来帮你！零代码搞定弦图、桑基图，挑...
阅读全文DataFocus Cloud即将上线，让您感受云端的乐趣！
DataFocus Cloud发布了一个功能强大的数据分析平台，分为商业分析师版、企业共享版和企业专享版。其采用分析即服务（AAAS）模式，推翻了传统软件的交付方式，降低了企业在信息化软件上的前期投入。用户只需在云端注册，便可享受无需硬件的服务。同时，平台提供基于云的数据仓库，支持大规模并行处理，显著降低了成本和使用门槛。DataFocus Cloud还具备智能分析功能，用户可以通过简单的搜索问答方式获取数据洞察，且支持多终端操作，实现灵活的数据分析。该平台在保留原有优势的基础上进行创新，推动BI向云时代迈进。
阅读全文数据可视化进阶之路的技、术、道
近年来，企业级数据迅猛增长，传统固定化BI报表已无法满足快速变化的商业需求，迫切需要转向由业务人员主导的探索性分析。BI工具应更具架构灵活性，方便业务人员利用自助式BI工具进行数据分析。分析的核心在于“数值与维度”，通过切割和分解数据形成具体的分析结果。优秀的BI工具应支持派生维的创建，以丰富分析视角。此外，数据可视化的学习过程分为“技”、“术”、“道”三个阶段，从基本技巧到深度理解，最终达成解决关键问题的目标。通过不断实践，提高数据可视化能力，提升企业的决策效率和数据利用率。
阅读全文日常数据分析中如何进行排名分析
本章探讨了排名分析的两种方式：静态和动态排名，及其可视化表现。静态排名是在特定维度（如销售额或利润）上对事物进行固定数量的排序，例如前十名产品或客户，通常通过表格展示。而动态排名则允许根据参数变化调整排名行数，依然使用表格进行可视化。实现动态排名可通过搜索框输入客户名称和销售额等信息，结合数据透视表生成实时更新的排名图。在分析过程中，比较不同时间段的排名变化可以帮助分析师理解业务动态，从而提升决策能力。
阅读全文商业分析中的趋势分析该如何进行
本文探讨了趋势分析在商业分析中的重要性，强调时间维度在数据解读中的关键作用。首先，针对快速消费品行业，尤其是季节性商品如水上运动服饰，推荐进行同比分析，通过折线图比较不同时期的销售数据，以揭示季节性变化的趋势。使用datafocus进行可视化时，需按月统计订单日期并分年度呈现。其次，针对IT行业等非季节性行业，建议采用环比分析来评估短期经营绩效。通过组合图展示季度销售额的平均值与历史数据的对比，分析师可以更好地理解市场变化。文章提供了具体实现步骤，为分析师在不同商业场景下的决策提供了指导。
阅读全文产品封测期的“用户流失原因分析”
本文探讨了在游戏产品封测期间进行用户流失原因分析的重要性，旨在为研发人员提供针对性的优化建议。通过DataFocus工具，分析用户流失的卡点，包括流失用户的等级、主线任务、所在地图及参与活动等。数据来源于游戏用户的行为日志，在分析时关注关闭游戏前的最后行为及其时长。实证数据表明，流失用户中29级角色用户较多，而任务行为后的流失比例显著。进一步分析发现，扬州地图是流失用户最多的区域，特定等级用户在该地图的流失量显著。通过以上分析，可以有效定位用户流失原因，为产品优化提供参考依据。
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