数据可视化
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干货分享|如何做好数据可视化?
数据可视化是指以图形的方式展示数据,帮助用户能够更快地识别模式;交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次,展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。 在这篇文章中,您将学习到:…
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52个数据可视化图表鉴赏!
来源丨数据STUDIO 一、数据可视化 是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变…
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干货分享|如何做好数据可视化?
数据可视化是指以图形的方式展示数据,帮助用户能够更快地识别模式;交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次,展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。 在这篇文章中,您将学习到:…
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干货|三个场景 玩转销售订单分析 —— 在线教育篇
来自:数据观 https://www.shujuguan.cn/?from=iyy [导语]:订单数据,除了能告诉我们客户是谁、在哪儿、买了多少之外,还能告诉我们什么?其实,简单的…
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DEBORAH YEH:用“数字战术”带领丝芙兰登顶
编译:数据观 [本期CEO]: Deborah Yeh,美国哈佛大学心理系学士,毕业后先在Gartner的前身——CEB担任分析师,为公司的企业战略委员会与营销领导委员会提供研究与…
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干货|销售遭遇瓶颈,你需要这个“目标用户优化模型”!
企业资源有限的情况下,好钢必须用在刃上。因此,找准“目标客户”是非常重要的。然而,在光明中行进之前,通常我们更多的时间都是在残酷的黑暗中摸索。“Ta是谁,Ta在哪儿,Ta要怎样才会买我”堪称三大终极问题。有没有什么方法能够让我们厘清迷雾,迅速接近真正的“目标客户”呢?你需要的,就是一个可以实现不断验证的“目标客户优化模型”。
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“平台崩坏”时代(三)来自管理学的商业建议
编译:数据观 作者:Martin Reeves, Simon Levin, Kevin Whitaker 管理学版《商业启示录》 先发制人的创新对现有企业来说是一项挑战:短期投资者…
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从入门到精通,全球20个最佳大数据可视化工具!
1. Tableau Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决方案,可以让…
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“平台崩坏”时代(二)来自计算机科学的商业建议
编译:数据观 作者:Martin Reeves, Simon Levin, Kevin Whitaker 计算机科学版《商业启示录》 算法的研究也为先发制人的创新策略提供了线索。有…
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专业分析师,教你3分钟高效数据处理法
来自:数据观 当小观还在excel里面,通过复制、选择性粘贴、转置来完成列转行时,如果谁在我面前微动鼠标,按个按钮,就完成一切。我一定以为自己遇见了大表哥!其实,我只是遇到了数据观…
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2018年互联网必备12大神器
身处于移动互联网和社交网络发展双重的影响下的互联网时代,作为市场营销推广人员,我们可以清晰感受到消费市场的变化。面对日趋差异化、多元化的消费需求,市场营销推广人迫切需要一款集合移动技术、数据汇集和分析等各项营销一线工作需求的营销工具,以便快速、精准的进行营销活动。
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商业分析时髦范|作为HR,不可不学的“员工旅程分析”
如果说“客户成功”是企业成功的外部基础,那么“员工成功”就是企业成功的内在基石。自2015年Airbnb任命“员工体验全球负责人”后,截至今天,领英上关于“员工体验”的职位已经多达368万。“员工旅程分析”,必将成为HR工作新常态中的重要技能。
PS:把“员工体验”看成“员工体检”的小伙伴,请打起十二分精神来阅读本篇文章哦。 -
数据可视化“信息传达”和“视觉美观”的天平两端,你选择站哪边?
这篇文章来自数据可视化设计师Lisa Charlotte Rost,目前作为自由设计师为新闻社工作。数据可视化中,视觉美观常常能够促进对数据集的理解,从而实现数据集信息的呈现。但,…
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搞懂5种数据可视化方法,胜任90%热门信息图设计
导读:对数据可视化这块又进行了研究和心得的整理,跟大家分享下数据可视化常用的五种方式,希望能给大家带来思路的拓展。 ●概念 ◎借助于图形化的手段,清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从…
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解密 Uber 数据部门的数据可视化最佳实践
概述 在2015年初,我们在Uber规划了一个官方的数据科学团队。这个主意的缘起是:通过可视化数据探索工具从Uber的数据中发现洞见。每天,Uber 管理上亿级别的GPS位置信息。…
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10大Plotly数据可视化美图及工具介绍
文章整理出了2015年最优秀的十个Plotly图表,这些交互式的图表使用Plotly的web app和APIs制作而成。 第十位. “2001-2014对同性婚姻的支持” 这些Tu…
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数据可视化 真正可以遵循的制图技巧
可视化有许多“规则”。有的是实际的规则,有的则是帮助你做出选择的建议。如果是出于数据的要求,而且你也知道该怎么做,那么许多实际的规则也不必遵守。 但是,的确有一些规则不应该违背。这…