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高效好用的bi数据分析工具

商业智能(BI)作为一个历史悠久的技术领域,其核心在于基于OLAP的数据自助式分析和可视化呈现。随着移动互联网时代的到来,从互联网上采集到的数据呈现爆炸式增长,促使了大数据相关技术的迅速成熟。同时,海量的数据源为AI领域中的机器学习算法提供了大量可供学习的数据样本,基于机器学习的预测性分析正成为商业智能下一步的一个重要发展方向。可以说,商业智能正在从传统的数据采集、数据检测,向着基于AI的数据洞察

#大数据
数据可视化呈现方式有哪些

​数据可视化有什么作用?数据可视化的实际意义是协助人更强的剖析数据,信息的品质非常大水平上取决于其表达形式。对数据列举所构成的数据中所包括的实际意义开展剖析,使剖析結果数据可视化。实际上数据可视化的实质便是视觉效果会话。数据可视化将技术性与造型艺术极致融合,依靠图形界面的方式,清楚合理地传递与沟通交流信息。一方面,数据授予数据可视化以使用价值;另一方面,数据可视化提升数据的灵气,二者紧密联系,协助

#数据分析#大数据
高效好用的bi数据分析工具

商业智能(BI)作为一个历史悠久的技术领域,其核心在于基于OLAP的数据自助式分析和可视化呈现。随着移动互联网时代的到来,从互联网上采集到的数据呈现爆炸式增长,促使了大数据相关技术的迅速成熟。同时,海量的数据源为AI领域中的机器学习算法提供了大量可供学习的数据样本,基于机器学习的预测性分析正成为商业智能下一步的一个重要发展方向。可以说,商业智能正在从传统的数据采集、数据检测,向着基于AI的数据洞察

#大数据
三步教会你制作数据可视化大屏,领导不看重你都难

在这个大数据的时代,各行各业对于数据的价值重视程度与日俱增,但是想要把数据价值最大化的发挥出来,就得需要对数据进行采集、融合、分析、数据可视化,而能让数据价值更直观展现的手段就是要数据可视化,数据可视化现如今已经成为日常办公、应急处理、指挥调度、战略决策等场景中不可或缺的一部分。那么什么叫“数据可视化”呢?简单来说就是,把相对复杂、抽象的数据通过可视化的方式以人们更容易理解的图形展现出来,数据可视

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#人工智能#big data#大数据
常用的数据可视化工具有哪些?

在大数据和信息化浪潮的推动下,各大企业纷纷拥抱数据可视化技术,为企业决策提供直观、清晰的依据。作为掌握企业经济命脉的财务部门来说,企业的财务人员已经不再是简简单单记账和做报表了,而是借助实用有效的BI工具,构建专业的财务数据分析与展示系统,为企业高层和中层战略决策提供数据分析支持,使管理层可以在最短的时间内掌握企业的财务情况,及时应用于报告、日常会议、决策以及战略部署。下面,我们就通过Smartb

#大数据#数据分析
电商数据分析师要用到的4种数据分析方法

电商数据分析师通过分析数据,可以了解到产品的受欢迎程度、发现产品的问题所在,做到通过数据分析掌握产品的具体情况从而制定有针对性的产品方案,最终实现创收。

#人工智能#大数据
做大数据可视化分析的软件和工具有哪些?

大数据可视化分析工具,既然是大数据,那必须得有处理海量数据的能力和图形展现和交互的能力。能快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新。Excel作为一个入门级工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具,Excel应当是

数据分析的常用工具有哪些

大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。下面整理了一些大数据分析能用到的工具,助力大家更好的应用大数据技术。一、hadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数

#大数据#数据挖掘
常用的数据可视化工具有哪些?

在大数据和信息化浪潮的推动下,各大企业纷纷拥抱数据可视化技术,为企业决策提供直观、清晰的依据。作为掌握企业经济命脉的财务部门来说,企业的财务人员已经不再是简简单单记账和做报表了,而是借助实用有效的BI工具,构建专业的财务数据分析与展示系统,为企业高层和中层战略决策提供数据分析支持,使管理层可以在最短的时间内掌握企业的财务情况,及时应用于报告、日常会议、决策以及战略部署。下面,我们就通过Smartb

#大数据
每一个数据分析师都要掌握的方法:多维度分析法

多维度分析实质是细分分析,多维度分析对精细化运营的作用非常重要。多维度分析主要基于两个地方展开,一个是指标的细化,一个是维度的多元,比如时间维度,竞品维度等。管理层通常看的是综合指标,总值。但是这些总值无法真正发现问题。而运营通常需要根据具体的、细分的数据来支撑决策。比如从用户角度看,每天访问用户100万,每天购买的用户1万,但这100万个用户是通过什么渠道知道平台的,在平台哪个模块停留时间长,哪

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#数据挖掘#产品运营#big data
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