新泽西州大西洋城:工欲善其事,必先利其器

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从数据挖掘到数据洞见,就不得不提得到数据分析工具。掌握一个强大的数据分析工具,对于很多新手来说是相对便捷的一条捷径。但市场上的数据分析工具多如牛毛,它们之间究竟有什么区别? 哪一个更适合我?却也令很多人困惑。尽管这是一个老生常谈的话题,但它确实很重要。本专题将围绕经典数据分析工具和数据分析思维展开,供读者参考选择。

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纯国内商业自助BI工具之一,属于帆软的产品。它的数据处理很快,可以实时更新,并在数十亿秒内显示数据。在前端分析时,它呈现数据分析的结果也是很快的...www.55psb.com【详细】

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在数据处理级别,通过点击操作,可以方便地删除重复的行、空替换、数据裁剪、数据脱敏、类型转换等操作。学习成本低,整个过程无需编写表达式;还支持一键选择统计方法...【详细】

行业实战案例

数据分析常见问题及思路建议

数据分析面临五大挑战

一分析目的不明确:空有一堆数据,不知道分析是为了什么;二分析思路不清晰:不知从何入手,分析逻辑生搬硬凑;三分析过程无规划:分析进行中发现数据缺失或数据异常,却不知道如何处理;四分析工具不熟悉:功底不扎实耗时长;五解读数据能力弱:无法将分析结果和业务场景关联起来。

建议一:换位思考明确目的

站在他人的视角寻找有哪些需要进行数据分析的点。从这个角度更容易明确分析结果是为了什么,因此更有价值。总而言之,不要为了分析而分析,平时要对各业务部门的主要kpi和完成状况要了解,各部门间的关系,特别是kpi间的关系也要了解,这样更容易进入用户视角,而不是拘泥于数据。

建议二:强化基本的数据素养

在做有效益的数据,基本的数据素养必须扎实。围绕业务问题来收集相关的数据,并对收集来的数据进行预处理。明确要处理的数据概况,对数据分析整体流程做到心中有数。因为分析过程一般是环环相扣,把握数据分布和关联性,避免常见的数据逻辑谬误,才能形成清晰完整的数据故事。

建议三:选择合适的数据表达

数据分析最核心的工作,就是对数据进行分析。围绕业务问题,采用什么样的分析方法,使用什么样的分析模型,选择什么样的分析工具,这是数据分析的核心。而最后能直接呈现这个分析结果的就是数据表达类型,只有合适的数据表达,才能让用户对关键信息一目了然,文本和数据彼此呼应。

建议四:把握分析的价值所在

数据分析的根本价值还是在于用数据驱动业务增长,但一项业务的发展又是由公司的整体战略决定的。举个例子,公司马上要推新产品,那么分析同类产品的市场份额就比较重要。如果你这时候选择分析如何优化人力资源配置,不管你的分析是多么全面而准确,对公司当下来说其实意义不大。

建议五:数据洞察更需预见

当你站在公司战略层面思考时会面临一个问题:公司战略是如何制定的。这就涉及到对行业层面信息的把握,如果在分析中能提前掌握行业动向,那么数据分析的意义就会从支撑战略上升到决策战略。平时多多关注行业数据分析报告,就有可能在分析时高屋建瓴,厚积薄发,做出具有前瞻性的分析。

讲好我们时代的数据故事

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