如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂,我们便会需要借用分析工具,来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是,目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
随着数字化的发展,实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长,传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求,越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具,质量也参差不齐,笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具,以供有需要的朋友参考。(排名不分先后)
随着大数据信息化时代的到来,数据分析是各行各业都绕不开的一个话题,企业在发展过程中积累了大量的数据,对这些数据进行专业的分析,能够促进企业更好更精准的发展,能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律,够帮助管理者进行判断和决策,以便采取适当策略与行动。
文:傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层,包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说,数据应用层的创业机会最多,想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
原文:4 Lessons Learned From 4 Years Of Non-Stop Data Analysis
如今,数据分析已成为互联网行业的热门话题,越来越多的企业都开始尝试借助数据分析工具来解决企业问题,但还有大多数抱着怀疑态度的小伙伴,盘旋在众人内心的疑问就是数据分析工具到底是做什么的?有什么作用呢?
今天给大家安利两款简单好用易上手的excel数据分析插件! excel虽然内置有数据分析模块 (需要调用开发工具,还不知道怎么调用的请参考小魔方12月21日文章) 但是毕竟不是专业的数据统计分析软件,功能上受限很多。 当然我们平时的大部分数据分析工作,无论是课程、毕业论文需要的,大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab,甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。(后面四种小编想都不敢想) 不过这些分析工具要么安装包占内存、要么只有英
营销的基本原理是一致的,每个人都喜欢洞察力,因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动,更有效地运作,以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
BI工具即商业智能分析工具,是指使用一套方法和技术来准备、呈现和帮助分析数据的工具。将企业中已有的数据转换为知识,从而帮助企业做出明智的商业决策。这里说到的数据包括订单、库存、交易账目、客户和供应商等数据,它们来自于企业业务系统,企业所在行业和竞争对手,以及来自于企业所在的其他外部环境。
程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具,这里列举了几种大数据技术分析工具的介绍,加米谷大数据带大家一起来了解一下吧
有人说AI工程师,也有人说高级咨询师,还有人说网络安全工程师.....从百度,知乎看到的答案层出不穷,但80%的答案里都出现了一个相同的职业,那就是数据分析师。
随着科学,技术和经济的进步,人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据,并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集,清理,整合,存储,计算,建模,训练,显示和分析数据,如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它,一直是许多公司困扰的问题。因此,为了解决这个问题并更好地分析和开发数据,大数据分析工具应运而生。
大数据时代的到来,给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化,而围绕数据所生成的数据新闻,更成为一种新生的载体,以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。
这一个多月以来,相信大部分人都跟小编我一样:早上打开手机的第一件事是看有关疫情的最新新闻,看今日有没有新增人数,新增了多少。眼看着数据从一开始的几十发展到现在的快8W,渐渐地数据在我们眼里就只是一串数字。
对于许多大企业来说,开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示,如今62.5%的企业在生产环
我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源数据分析解决方案,其中一些为大数据分析提供了全面的端到端平台,另一些要与其他技术结合起来。它们都适合大企业使用,都是市面上领先的数据分析工具。 1.
性能测试对于大部分测试人员都是一个神秘地带,因为在很多公司,性能测试都是由一个性能测试团队来做,所以普通测试人员没有机会接触到真实的性能测试,因而很难学习到很多新的测试实践知识。
现在,数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节,无论是财务、市场、销售还是运营,都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析,提取有用信息,对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断,以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛,笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具,看看你用过哪一类呢?
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
很多小伙伴的企业已经引入了 Power BI,想知道 Power BI 整个架构是怎样的,也方便给老板做介绍。
通过部署和使用大数据分析工具,分析流程可以帮助公司提高运营效率,产生新的利润,获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情,揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
离9月15日已不足半月,由于美国的制裁,在此日之后,华为的高端麒麟芯片系列将无法制造。我们对此愤恨不已,却又无可奈何,因为国内并不掌握相关的高端制造技术。目前,在一些高端行业,我们国家确实比较落后,但我相信,在不久的将来,我们一定会赶上来并领先于世界。
数字化的今天,各种数据处理分析工具使企业的运营效率大大提升。而商业智能BI的出现给企业带来了更多的帮助。凭借商业智能BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功能,企业可以提高运营效率,增加利润率,并制定更快、更明智的业务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的商业智能BI软件。
坐在资本快车上飞速前进的BAT,正让传统的IT公司感受着前所未有的压迫。这种压迫不止限于业务空间。
对于数据分析工具,我们通过会有一个疑问,在众多的数据分析工具中,到底有什么区别,哪一个更好,我又应该学习哪一个呢?
image.png 我们已经看到了各种面向开发者的工具涌现——对应用进行测试、监控应用程序运行的状态、安全管理、提供支付、用户行为等数据的采集分析、交叉推广或是换量平台、管理各种API、广告平台等。 VisionMobile上一位名为PanosPapadopoulos的作者对此进行了总结,由于这类面向开发者的产品通常都需要开发者在产品里内置一个SDK,所以他将其称为“SDK经济学”。 在PanosPapadopoulos归纳的进程中我们可以看到,B2D产品发展的轨迹和移动生态圈的发展是完全一致的——最初,移
我们都知道谷歌爸爸收购了Cask Data一家公司。长期以来,谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务,但在这方面一直被亚马逊和微软吊打,这次的收购正是为了弥补自身的短板。 被收购的 Cask Data 是一家专门提供基于Hadoop的大型数据分析服务解决方案的初创公司。基于此,谷歌进一步加强他的大数据分析能力。 除了谷歌、微软、亚马逊、IBM等国际大佬全力布局大数据外,国内企业也积极投入大数据的怀抱,无论是BAT这样的大厂还是雨后春笋般涌现的创业企业,都纷纷入局。 国内IT、通讯、行业招
以前我在某外企银行实习的时候,需要处理将近七年的财务报表,如果按照传统的方式,我估计七天七夜都处理不完,就更别提分析了。一般来说外企的电脑软件限制非常严格,有专门的IT把控。很多软件是下不了的,即使是python这样的开源工具也不行,下载软件都需要找IT审批。
用户可能会说谎,但是数据不会说谎! 近几年来,人们越来越认识到数据的重要性,越来越多公司推从数据驱动产品、数据驱动运营,而不是单纯靠个人经验主观判断。 产品经理和运营也要不断地学习数据分析方法,获取自
现在市面上的商业智能BI软件数不胜数,与此同时,数据可视化工具也多如牛毛,许多厂商在介绍商业智能BI软件时也在对可视化功能进行大肆宣扬。因此有些人会认为,商业智能BI软件就是对数据做可视化展现的工具,忽略了商业智能BI软件的真正意义。
译者注:文章源址:https://blog.openbridge.com/is-tableau-right-for-you-10-point-checklist-to-make-the-right-decision-e43dbf9c63fd
随着大数据概念的提出,新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现,想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来,这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易,你只需要: 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据!大量的数据! 如果你已经有了一个基本的想法,而至于那些“数据科学家”们,你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们(如果没有的话,去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约 大学这样的高校碰碰运气吧)。 万事具备,只欠东风,那么问题来了,该如何找到数据呢?通常
Excel作为大家都熟悉的办公软件,特别是对每天需要接触大量数据的人来说,打开Excel的动作宛如条件反射般自然。
在大数据时代,数据分析的重要性毋庸置疑。但依然有很多人掌握了数据分析工具和技能,却做不好数据分析。 我们曾经都看到过这样的报道: “某市的人均住房面积是 120 平米”“计算机行业人均年收入超过 50 万元”。 看到这,不少人调侃自己“被平均、被幸福”了。 其实,这种事儿并不少见。我们最缺的不是数据,而是数的背后能看出什么结果。 就在前段时间,我的一个游戏分析师朋友告诉我,他的公司做了款游戏,很受欢迎,他们分别开发了安卓、iOS、Pad 等等版本。经过分析已有的付费数据,发现安卓用户的付费率要高于 iOS
为应用程序选择数据库可能是一个真正的挑战。不同的数据库设计服务于不同的目的,在这种情况下,由于他们的僵化模式和对数据类型的约束,关系数据库不能完全满足开发人员的需求。
过去一年内,我们看到了大数据的井喷式发展,数据处理分析成为热门,大数据行业呈现出信息激进之势。这导致数据科学家、数据应用程序员和商业分析师等大数据方面的人才成为当下职场最炙手可热的岗位。 但是,我们也能发现,有能力处理日益增长的大规模数据计算的专家和人才,还远远达不到市场需求的数量。 有人预测,随着商业数据不断增多,2017年将成为新数字信息时代的开始。但是如果没有足够多的专家对这些数据进行分析利用,那么这些资源将在很大程度上得不到充分的利用。 很不幸,事实情况是大数据的发展要远远快于我们学习利用数据的速度
身为一枚猿猿,大环境下,我们能做的,只有努力提升自己技能以及知识领域广度。
时光荏苒,2015正与我们渐行渐远;风云变幻,科技领域仍在不断向前。总需要一个时刻,我们应该停下来,看看曾经的日子。年关也许是最好的选择,所以在这个时刻,让我看看那些独领风骚一整年的SDK,与您一起分
随着大数据概念的提出,新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现,想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来,这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易,你只需要: 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据!大量的数据! 如果你已经有了一个基本的想法,而至于那些“数据科学家”们,你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们(如果没有的话,去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约大学这样的高校碰碰运气吧)。 万事具备,只欠东风,那么问题来了,该如何找到数据呢?通常有以下
进入大数据时代,调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据?如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息?如何分享、存储数据,并实现随取随用?钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单,分为八大类,方便实用,各有所长,供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎: 包括:搜索方法、技术:全文本搜索,信息检索,桌面搜索,企业搜索和分面搜索 开源搜索工具: Open Semantic Search:专门用于搜索自己文件的搜索引擎,同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
数据可视化:Data Visualization,即视觉传达,为了清晰有效地传递信息,数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具,例如点、线或条对数字数据进行编码,以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据,它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念,美学形式与数据功能在可视化中齐头并进,通过直观地传达关键的数据与特征,从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
“我想转行做数据分析,但是我只会用Excel,不会其他的工具,有其他的数据分析工具推荐么?“
数据分析的概念对于大家来说早已司空见惯,数据分析技能目前也已成为求职者和工作场所人员的一个亮点。对于面对自身累积的庞大财务数据,业务数据和运营数据,流量数据及其他数据资产的公司,公司如何利用大数据并进行大数据分析?我们从以下几个方面来了解一下。
为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?相信看完这篇文章,每个人都能找到一个属于自己的答案。以下为从事电力、军工、金融等行业担任数据分析师从业者的多年行业经验,希望能对大家
其实就是难者不会,会者不难 ,毕竟每个人要成为一个能做这些举手之劳分析的工程师,就需要至少一年的努力学习,为大家的学习和付出买单是理所当然的。
Microsoft Power BI 是一款强大的自助商业智能分析工具,可以对来自不同系统的数据进行提取、清理、整合、汇总、分析、可视化展示。简单来说,Power BI就是一个数据分析工具,它能实现数据分析的所有流程,包括对数据的获取、清洗、建模和可视化展示,从而来帮助个人或企业来对数据进行分析,用数据驱动业务,做出正确的决策。PowerBI分析的数据可以是Excel电子表格,也可以是基于云和本地混合数据仓库的集合。使用Power BI,可以轻松连接到数据源,进行数据分析并可视化。
市面上的出入库软件众多,解决方式和适用场景也都不一样。本文仅以草料二维码平台为例,扫特定品类二维码,记录该品类的出入库信息,进而统计出各品类的库存数。目前草料的方案仅适用于一品一码管理模式,涵盖配件库存管理、原料库存管理等。
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