DataFocus数据可视化之公式计算
在数据分析中，不一定每个你想要的数据，都能在原始数据表中找到，例如，在销售数据中，想要知道每个商品的利润，但是原始数据中只有销售价格，成本价格，销售数量等间接数据，并没有直接的利润值，故此时，就需要用到公式计算，那在DataFocus中，如何进行公式计算呢？下面，就让我们一起来了解。 要创建“利润”，首先要...
阅读全文DataFocus · 分类：资讯
分类：资讯
按原公开分类与标签查看文章，读取时重新核对当前公开状态。
BI已死，BA重生
BI这个概念，就是一个烂杏筐，啥都往里装 BI，Business Intelligence，这个上世纪就被创造出来的名词，经过数十年的滥用，已经逐渐走向了坟墓。为什么这么说？是BI不重要吗？商业智能没有用吗？ 都不是。现今的这个时代，商业智能可以说比任何时候都重要，比任何时候都能体现价...
阅读全文关于数据运营你需要知道的先决意识
进入大数据时代后，各路企业都开始对大数据进行应用和运营尝试，并根据企业特性开发出一套套特有的标准化流程或模型，或购买DataFocus等智能数据分析工具代替大量人工劳力。而说到数据运营，用接地气一点的表达来说，数据与运营是一对亲兄弟，谁离开了谁，都难免陷入孤军作战的境地。但如果两兄弟捆绑在一起，便能发挥一加...
阅读全文用DataFocus可视化功能为您的数据分析画龙点睛
本文探讨了数据可视化在数据分析中的重要性，强调其如同为画龙点睛一样，能够有效提升数据的表现力。通过DataFocus工具，企业能快速用图形展示常用的数据关系，如使用饼图、折线图和帕累托图等，以更直观的方式呈现数据，帮助CEO及时掌握公司状态。同时，文章指出，传统的静态报表难以满足现代企业的需求，而通过动态联动和分类展示的方式，能够更清晰地传达信息。此外，文中提到的搜索式分析技术，代表了未来数据分析的发展趋势，并鼓励企业适应新技术，以实现更好的决策支持。
阅读全文企业如何更好的与商业智能接轨？
在商业智能技术快速发展的背景下，大数据分析极大地为企业带来了优势，但很多企业仍未有效利用这一技术，存在价值剩余。为实现精准的数据化运营，企业需关注三个关键问题：首先，商业智能是否能与其他系统无缝对接，以更好地分析和挖掘数据；其次，操作是否简便且结果清晰，以减轻IT人员的负担，数据可视化技术能有效解决这一点；最后，深度挖掘数据以实现精准决策，需分析人员对业务深入理解，并在清理整合数据的基础上提供智能判断，帮助管理人员制定科学的商业决策。
阅读全文有条理的确认可视化大屏的制作需求
本文探讨了成功可视化大屏的设计原则和技巧。首先，强调使用深色背景以增强视觉聚焦，保证信息的整体显示而不需滚动条，并确保信息层次分明。图表之间要相互联动，提供全面的信息展示。此外，文章提出了梳理展示信息需求的步骤，包括确认用户需要看到的信息、分析需求及优先级的明确。还建议采用有效的可视化方式展现数据，并通过设计增强数据的展现力度与视觉效果。最后，强调不断优化大屏设计以适应使用需求，推荐使用如DataFocus等实践数据分析工具，助力大屏制作。
阅读全文智能问答式数据分析的技术门槛在哪里？
智能问答作为人工智能的重要分支，经历了十年的发展，从最初的Siri到如今的各种智能助理，如Google Assistant和Alexa，渗透到人们生活的方方面面。然而，随着用户对这些产品的厌倦与质疑，智能问答的应用价值也被重新审视。虽然其技术进步并不显著，但经过多年的用户教育，大家已经认识到智能问答是工具而非人类情感的替代。未来，智能问答将在各个细分领域，如数据分析等，逐渐成为人机交互的主流。这一变化将使智能问答更有效地服务于人类生活，节省时间并提高效率。
阅读全文在数据营销中，我们首先应先进行数据挖掘
在大数据时代，企业的精准营销成败在于其数据挖掘系统的有效性。一些成功的企业拥有独特的分析方法，而其他企业只是一味依赖技术平台与服务商，导致营销效果平平。DataFocus发现，数据营销失败常因分析结果不准确及数据源采集不善。企业应主动从多方面收集数据，如销售、客户反馈等，而非仅依赖个人视角。同时，挖掘数据背后的客户需求至关重要。例如，一家零食品牌通过分析女性客户的数据，发现她们喜欢甜食，但更深层的需求是减肥，从而调整产品策略。真正的数据营销在于深入挖掘需求，以实现超出简单交易的盈利。
阅读全文如何快速的在DataFocus BI中创建中间表
本文介绍了如何在DataFocus系统中创建中间表，以便处理和筛选原始数据。这一过程包括数据清洗和有效字段的提取。文章详细描述了两种创建中间表的方法：首先是“搜索创建”，涉及关联多个工作表，利用公式和关键词筛选有效字段，并最终保存为中间表；其次是“数据管理创建”，通过选择数据源和公式来创建中间表，但不支持关键词搜索和筛选列中值。两种方法各具特点，可根据具体需求灵活选择，旨在使用户在数据分析过程中更加高效。
阅读全文DataFocus:一个简单易用的可视化自助BI
过去，企业相关的数据分析都是依靠IT人员。业务人员或者管理层将数据交给IT人员，同样的提出自己的需求，以求获取自己所希望的答案，但是由于所处的角色的不同大量，同样的数据很有可能产生的大量的需求，同样由于表述的原因可能需要重复的进行多次确认才可以达到最终的效果。有的企业则是专门招聘懂IT的数据分析人员，进行相关...
阅读全文客户关系管理能力（下）——基于RFM模型的客户价值分析
本文探讨了客户关系管理（CRM）的核心——客户分类，基于RFM模型对客户进行分析与合理分类。案例背景介绍了CRM的意义以及客户关系管理能力的重要性。案例目标是通过DataFocus数据分析工具搭建RFM模型，改善关键指标以支持营销决策。数据处理过程中，构建了包含客户ID、最近一次消费间隔、消费次数和消费金额的新中间表，并通过打分规则对R、F、M进行分箱，最终将其分类为八种客户类型。最后，通过可视化看板展示客户价值和交易明细，强调了RFM模型在消费者价值测算中的重要性，并指出了DataFocus在客户聚类中的应用价值。
阅读全文营销数字化,让AI赋能新零售客户运营
新零售是一种依托互联网、运用大数据和人工智能等技术手段，对商品生产、流通与销售进行升级的零售新模式。关键在于基于AI的大数据分析与决策系统，以驱动营销数字化。新零售客户经营策略包括三个主要方面：服务体验建设，注重客户满意度与全链路服务细节；智能营销建设，通过有效的数据分析实现精准的内容投放，借助AI技术提高响应速度；忠诚度管理建设，创建可持续的客户成长体系，优化会员管理与权益。整体而言，新零售运营需构建全景数据库并提高使用效率，AI则是实现实时数据分析与决策支持的核心工具。
阅读全文