开始

开始

让你自己跟上我们的介绍内容。

• 先进的分析

  高级分析是一种广泛的查询类别，可用于帮助推动业务实践中的更改和改进。继续阅读

• 华体会小金体育

  这些最佳实践可以帮助企业将大数据战略放在正确的轨道上，以满足分析需求，并产生预期的业务效益。华体会小金体育

• 8个大数据用例，用于企业和行业案例

  随着对大数据需求理解的增加，大数据用例也在不断增加。以下是企业利用大数据改善运营的8种方式。继续阅读

• 大数据分析工具的12个必备功能

  正在为您的组织搜索大数据分析工具?以下是在软件评估和选择过程中需要注意的12个关键特性。继续阅读

• 谷歌分析

  谷歌Analytics是一个免费的网络分析服务，为搜索引擎优化(SEO)和营销目的提供统计和分析工具。继续阅读

• 定义开始

  • 先进的分析
  • 谷歌分析
  • 自助商业智能(自助BI)
  • 大数据分析

  • 业务分析(BA)
  • 优势分析
  • 预测分析
  • 文本挖掘(文本分析)

  查看所有的定义

• 查看DataOps工程师的角色和职责

  数据ops工程师和数据工程师经常被合并在一起，但他们有各自不同的职责。看看新兴角色的区别是什么。继续阅读

• 关于图形技术，分析领导者需要知道什么

  企业图分析的采用最近已经成为趋势，而且预计只会增长。高德纳分析师马克·拜尔探讨了关于图形技术你需要知道什么。继续阅读

• 自助商业智能(自助BI)

  自助业务智能(BI)是一种数据分析方法，它允许业务用户访问和探索数据集，即使他们没有BI或数据挖掘和统计分析等相关功能的背景。继续阅读

• Python代码格式化:您需要的工具以及它的重要性

  计算机不关心代码的风格，那么您为什么要关心呢?看看Al Sweigart对代码格式有什么看法，并抢先看一下他的新书。继续阅读

• 10 BI仪表板设计原则和最佳实践

  BI仪表板是向业务用户交付分析数据的关键工具。以下是如何设计有效的仪表盘，以帮助推动明智的决策。继续阅读

• 大数据分析

  大数据分析通常是一个复杂的过程，它通过分析大数据来发现信息——比如隐藏的模式、相关性、市场趋势和客户偏好——从而帮助企业做出明智的商业决策。继续阅读

• DataOps和DevOps使用的关键区别

  与DevOps一样，DataOps依赖于团队之间的合作，打破组织内部的隔阂，重点是实现和维护数据体系结构。继续阅读

• 业务分析(BA)

  商业分析(BA)是对组织数据的迭代、系统的探索，重点是统计分析。继续阅读

• 大数据流平台增强了实时分析能力

  数据流处理在商业和行业中变得越来越流行。继续往下读，看看采用流媒体平台是如何让企业受益的。继续阅读

• 优势分析

  边缘分析是一种数据收集和分析的方法，在传感器、网络交换机或其他设备上对数据执行自动分析计算，而不是等待数据被发送回中央数据存储。继续阅读

• 预测分析

  预测分析是一种高级分析形式，它使用新的和历史数据来预测活动、行为和趋势。继续阅读

• 文本挖掘(文本分析)

  文本挖掘是在软件的帮助下对大量非结构化文本数据进行挖掘和分析的过程，软件可以识别数据中的概念、模式、主题、关键字等属性。继续阅读

• 商业智能(BI)

  商业智能(BI)是一种技术驱动的过程，用于分析数据和交付可操作的信息，帮助高管、经理和员工做出明智的业务决策。继续阅读

• 关联规则

  关联规则是“if-then”语句，它有助于显示不同类型数据库中的大型数据集中数据项之间关系的概率。继续阅读

• 一个强大的数据科学团队是由什么组成的?

  企业依靠强大的数据科学团队从数据中获得最大收益。继续读下去，找出你需要雇佣哪些人才来支持你的组织的数据。继续阅读

• 商业智能仪表盘

  商业智能仪表板，或BI仪表板，是一个数据可视化和分析工具，在一个屏幕上显示关键性能指标(kpi)的状态和其他重要的业务指标和数据点的组织，…继续阅读

• 数据科学家与数据分析师:比较两种数据角色

  两者之间的差别可能很细微，但总的来说，数据科学家比分析师承担更多的责任，拥有更高级的背景。继续阅读

• 数据准备

  数据准备是收集、组合、结构化和组织数据的过程，以便将其用于商业智能(BI)、分析和数据可视化应用。继续阅读

• BI团队的主要角色和职责是什么?

  商业智能团队帮助组织部署、管理和使用BI工具。以下是BI团队的主要角色，以及他们的职责和职责的概述。继续阅读

• 商业智能架构

  业务智能体系结构是组织部署用于运行业务智能和分析应用程序的各种技术的框架。继续阅读

• 数据科学家教育中的重要资源

  从进入这个领域的人到管理者，都有大量的数据科学学习资源。请继续阅读关键资源和一本关于数据科学技能的新书的节选。继续阅读

• 顶级数据可视化技术以及如何最好地使用它们

  BI和分析团队以及自助BI用户可以从各种类型的数据可视化中进行选择。下面是12个例子，并给出了如何使用的建议。继续阅读

• 创建现代商业智能战略的7个步骤

  商业智能可以提高绩效，为公司创造竞争优势。以下是实现有效BI战略的七个步骤。继续阅读

• 业务智能分析师做什么?

  商业智能分析师是BI团队的关键成员，他们负责分析数据、创建仪表板和处理其他任务。下面我们来看看这份工作及其要求的技能。继续阅读

• 数据科学面试准备:如何回答重要问题

  一个成功的数据科学家职位的面试取决于有效沟通和展示你的综合经验和技能的能力。继续阅读

• 伟大的数据可视化和故事叙述的4个特点

  在解释数据时，数据可视化和故事叙述是齐头并进的。这里有四种方法可以确保你为你的听众建立和讲述一个强有力的数据故事。继续阅读

• 决策过程

  决策过程，在业务环境中，是企业管理者为确定业务计划的计划路径和启动具体行动而采取的一系列步骤。继续阅读

• 企业应用程序中的顶级嵌入式分析示例

  嵌入式分析已经成为用户易用性和可访问性的趋势。以下是企业应用程序中这些工具的顶级用例。继续阅读

• 嵌入式BI软件为不同的分析创造了共同的基础

  了解如何将独立的商业智能功能嵌入到一个应用程序中，使用户无需打开单独的工具就可以深入、访问和分析数据。继续阅读

• 数据可视化

  数据可视化是一种将信息转换为可视上下文的实践，如地图或图表，使数据更容易被人类大脑理解和提取见解。继续阅读

• 数据科学家和数据分析师:有什么区别?

  数据科学家和数据分析师在他们的角色中有很多交叉，但他们肯定不一样。让我们来看看这两种姿势的一些关键区别。继续阅读

• 增强分析工具:业务用途、好处和障碍

  本指南探讨了增强分析技术的功能和潜在好处，并提供了如何使用它们来简化BI和分析流程的指导。继续阅读

• 标准操作程序

  标准操作程序(SOP)是一套书面的说明，描述了必须采取的一步一步的过程，以适当地执行日常活动。继续阅读

• 资产周转率

  资产周转率是显示公司使用自有资源产生收入或销售的效率的一个指标。继续阅读

• 未售出天数(DSO)

  未完成销售天数(DSO)是衡量销售完成后企业收回付款的平均天数。继续阅读

• 在BI和分析中使用的NLP说话温和，但带有大棒

  自助分析供应商在他们的工具中添加了NLP特性，使其更易于使用。了解一些著名的NLP应用程序以及一些注意事项。继续阅读

• 道德数据挖掘和分析避开隐私，使用混乱

  这本手册探讨了数据挖掘的道德准则，并提供了在挖掘和分析客户数据以帮助推动营销活动时应避免的错误建议。继续阅读

• 企业中的5个增强分析例子

  以下是BI供应商支持和支持的增强分析使用的顶级示例，包括数据准备、基于nlp的查询和自动洞察。继续阅读

• 逻辑回归

  逻辑回归是一种统计分析方法，用于预测数据值的基础上，之前的观察数据集。继续阅读

• 增强数据分析超过了传统的BI流程

  自动化功能正在被添加到BI软件中，以帮助用户找到和分析数据。本手册着眼于增强分析的好处和挑战。继续阅读

• 如何通过嵌入式报表集成Power BI和SharePoint

  专家布里恩·波西解释了在SharePoint Online的云服务页面上包含Power BI报告的两种方法:发布一个报告链接，或者嵌入一个报告。继续阅读

• 数据丰富的组织将注意力转向了道德数据挖掘

  随着数据分析日益成为组织战略的核心组成部分，人们开始关注如何挖掘数据。专家提出建议。继续阅读

• Qlik研究主管谈论关联引擎、自然语言处理和数据群

  Qlik的研究主管Elif Tutuk讨论了她的团队正在进行的项目，包括更智能的关联引擎、多属性可视化和NLP。继续阅读

• 情感分析(意见挖掘)

  情感分析，也称为意见挖掘，是一种自然语言处理(NLP)方法，可识别文本背后的情感基调。继续阅读

• 在转向云数据分析时要避免混乱

  当将BI和数据分析迁移到云上时，将现有的分析流程、软件评估、数据保护和成本控制考虑到一个经过考虑的行动计划中。继续阅读

• 如何让自助BI工具部署变得不那么痛苦

  自助式BI对组织中的每个人来说都是一个巨大的变化。专家Rick Sherman提出了三条可以让事情变得简单的原则。继续阅读

• 为公民数据科学家提供支持和培训

  随着越来越多的公民数据科学家承担起传统上由业务分析师承担的工作，组织必须考虑如何支持他们。从集中式数据团队开始。继续阅读

• 数据探索

  数据探索是数据分析的第一步，通常涉及总结数据集的主要特征，包括其规模、准确性、数据中的初始模式和其他属性。继续阅读

• 增强分析工具的兴起如何影响BI供应商

  BI供应商正通过简化界面和功能来响应人们对增强分析能力的兴趣，这些功能允许访问更深入的见解。继续阅读

• 为什么数据读写能力在增强分析中仍然很重要

  数据分析的民主化让每个人都可以使用工具和信息，但数据分析和提供成功的结果仍然需要数据素养。继续阅读

• 为自助BI用户创建策划数据集的提示

  数据管理计划可以通过减少用户花在定位和准备数据上的时间来帮助简化BI流程。获取准备数据集的4个技巧。继续阅读

• 特别的分析

  特别分析是一种业务智能(BI)流程，设计用于回答单个特定的业务问题。继续阅读

• 6大数据可视化项目思路和工具

  这些数据可视化项目示例和工具说明了企业如何扩大“数据即数据”工具的使用，以更好地了解大数据。继续阅读

• 让机器学习在商业中更有效的3种方法

  邓白氏(Dun & Bradstreet)分析高管尼帕•巴苏(Nipa Basu)就如何将机器学习工具整合到业务流程中，以帮助推动更好的决策提供了三个建议。继续阅读

• 数据采集

  数据抽样是一种统计分析技术，用于选择、操作和分析数据点的代表性子集，以确定正在检查的更大数据集中的模式和趋势。继续阅读

• 增强分析和BI工具有何不同?

  看看增强分析与传统的BI和自助分析工具相比如何，以及新一代人工智能数据分析平台可以提供什么。继续阅读

• 对商业分析教育项目的需求不断上升

  越来越多的学院和大学提供商业分析学位。毕业生可以帮助中小型组织建立IT和业务能力。继续阅读

• GPU的实现不仅仅是关于深度学习

  Simulmedia正在使用GPU技术来增强报表工具，同时着眼于未来的深度学习应用程序，帮助证明硬件成本的合理性，同时构建体验。继续阅读

• 您的仪表板的十个KPI模板

  kpi帮助公司衡量成功，但是如何选择正确的指标来创建有用的报告呢?在这里，您将发现10个KPI示例，以激励您的执行仪表板。继续阅读

• 战胜大数据系统中预测分析的挑战

  大数据和预测分析似乎是同义的，但理解每个学科的约束是从结合它们的项目中提取业务价值的关键。继续阅读

• 非组织性数据

  非结构化数据是许多不同形式的信息，它们不遵循传统数据模型，因此通常不适合主流关系数据库。继续阅读

• 预测分析技术和流程是如何工作的

  预测分析不再局限于高技能的数据科学家。但其他用户需要在开始构建模型之前了解它所涉及的内容。继续阅读

• 作战情报(OI)

  操作智能(OI)是一种数据分析方法，它使业务操作中的决策和行动基于公司生成或收集的实时数据。继续阅读

• 客户分析(客户数据分析)

  客户分析，又称客户数据分析，是对一个公司的客户信息和客户行为的系统检查，以识别、吸引和留住最有利可图的客户。继续阅读

• CardinalCommerce是如何发展其大数据分析能力的

  通过使用Spark进行大数据分析，CardinalCommerce在整个组织内激发了对数据的需求，并让更多内部用户参与到分析过程中来。继续阅读

• 数据驱动的警务战略如何影响公共安全

  一位软件供应商高管表示，分析和新的数据来源为市政当局部署大数据监管战略打开了大门，这可能会改善应急响应时间。继续阅读

• 可视化数据探索是进行更深入分析的关键第一步

  经验丰富的用户警告说，可视化数据分析是任何高级分析项目中重要的第一步，如果分析师和数据科学家忽视了这一点，他们将承担自己的风险。继续阅读

• Tableau数据治理策略是企业使用的关键

  经验丰富的用户表示，使用和数据治理策略对于有效实现Tableau和避免可能影响自助软件部署的常见陷阱至关重要。继续阅读

• 关键绩效指标(kpi)

  关键绩效指标(kpi)是企业高管和其他经理用来跟踪和分析被认为对组织的成功至关重要的因素的业务指标。继续阅读

• 大数据迫使人们重新评估如何使用BI仪表板软件

  BI仪表盘仍然是大多数企业的首要任务，但围绕大数据的新兴趋势正迫使BI和IT团队重新考虑如何构建和最有效地使用仪表盘。继续阅读

• 消费科技公司推动企业业务分析

  云计算趋势正在推动亚马逊(Amazon)和谷歌等消费科技公司向市场推出企业分析软件。本期播客将探讨这些趋势。继续阅读

• 预测性数据分析使企业在游戏中领先

  预测分析可以帮助企业识别趋势，更好地了解客户。潜在的商业利益是巨大的，但构建预测模型并不简单。继续阅读

• 开始有效使用预测分析算法的十个步骤

  一个成功的预测分析程序不仅仅需要部署软件和运行算法来分析数据。这一组步骤可以帮助你建立坚实的分析基础。继续阅读

• 基于云计算的BI和分析系统开始更加稳固

  随着云计算变得越来越普遍，有迹象表明，越来越多的公司正在考虑云BI和分析应用程序是否应该成为其IT计划的一部分。继续阅读

• 社交媒体分析

  社交媒体分析是指从社交媒体网站收集数据，并使用社交媒体分析工具分析数据，从而做出商业决策的实践。继续阅读

• 数据科学家的技能包括从数据准备到讲故事

  数据科学家不是天生的，而是后天培养出来的。来自各种背景的IT专业人士正在努力获得公司正在寻找的数据科学技能。继续阅读

• 机器学习技术，技术增加了新的分析智能

  机器学习工具正在成为高级分析应用程序中更常见的组成部分，特别是在大数据环境中。但他们必须关注真正的商业问题。继续阅读

• 测试:你在数据科学技术和流程方面的智商是多少?

  创建一个成功的数据科学程序可以让您更深入地了解组织的数据，以便进行分析。做下面的测试，看看你对数据科学过程了解多少。继续阅读

• 大数据与数据挖掘相结合，帮助用户磨练竞争优势

  在如今的数据科学时代，数据挖掘可能不再是人们谈论的话题，但如果没有有效的数据挖掘技术，高级分析应用程序也不会走得很远。继续阅读

• 正确的数据挖掘数据集是正确的预测建模的必要条件

  如果数据科学家和其他分析师没有对他们希望挖掘和分析的数据集做出正确的选择，那么预测分析应用程序可能很快就会偏离轨道。继续阅读

• R编程语言

  R编程语言是一种用于预测分析和数据可视化的开源脚本语言。继续阅读

• 数据货币化策略增加了新的商业机会，IT需求

  专家表示，大多数公司都有可以利用的数据货币化机会。但明确的战略和长期计划是获得预期利益的关键。继续阅读

• 公司利用流分析工具进行实时业务视图

  为了加快运营决策过程，一些组织正在寻找竞争优势，部署实时数据支持的流媒体分析平台。继续阅读

• SAS研究所有限公司

  SAS Institute Inc.是一家专门从事高级预测分析应用、商业智能和数据可视化工具的软件供应商。继续阅读

• 将数据货币化的任务需要从前期工作着手

  启动数据货币化战略的组织应该在开发创收数据产品和分析服务的计划中考虑一些关键的初始步骤。继续阅读

• Qlik

  Qlik是一家专门从事数据可视化、执行仪表板和自助业务智能产品的软件供应商。继续阅读

• 使数据可视化项目成功的四个步骤

  数据科学家Jennifer Shin就如何管理数据可视化项目和创建满足业务决策者信息需求的有效可视化提供了建议。继续阅读

• A/B测试(分离测试)

  A/B测试，有时被称为分割测试，是一种评估工具，用于识别哪些版本的东西能够更有效地帮助个人或组织满足业务目标。继续阅读

• 利用A/B测试工具的5种方法

  许多企业在对他们的网站进行更改时缺乏一个清晰的a /B测试策略，这意味着他们经常会错过提升网站性能的潜在机会。继续阅读

• 数据科学即服务

  数据科学即服务(DSaaS)是一种外包形式，它涉及将从外部公司的数据科学家运行的高级分析应用程序中收集到的信息交付给企业客户，供其业务使用。继续阅读

• 用数据讲故事指南:如何分享分析见解

  企业中充斥着大量的数据。下一步是解释所有的信息——但是这样做需要正确的信息平衡。这就是用可靠的数据讲故事的原因。继续阅读

• 建立数据科学团队需要混合技能和业务重点

  在2016年Strata + Hadoop World的一场小组讨论中，数据科学项目的经理们讨论了如何组织和领导数据科学家团队进行有效的大数据分析。继续阅读

• 分析团队结构在没有数据科学家的情况下也可以工作

  尽管数据科学家可以为大数据分析团队带来价值，但并非所有企业都需要他们。有些人将技术和文化结合起来，以避免这种需求。继续阅读

• Spreadmart(电子表格数据集市)

  spreadmart(电子表格数据集市)指的是公司员工对公司数据的看法不一致，因为每个部门都依赖于他们自己的电子表格中的数据。继续阅读

• 漏斗分析

  漏斗分析是一种从最初的客户接触到预先确定的转换指标的渐进过程中衡量和改善客户互动表现的方法。继续阅读