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综合问题文章简介

文章 Power BI VS DataFocus（数据定时更新）

Power BIPower BI现在较为人熟知的各个版本主要可以分成桌面版Power BI Desktop、在线Power BI 服务和移动端Power BI应用，其中进行数据清洗、数据分析的步骤主要包含在Power BI Des...

赞同0  2264 浏览  0 评论 Cynthia 2020-09-28 18:36

文章营销中的4P营销模型，是指哪四个营销策略？

你是否听过这样的内容：“用4P营销理论做微商”，“4P营销模型解析直播带货成功的关键”，“4P模型可以帮你更好的理解餐饮营销”，“根据4P营销理论分析数据来对酒店运营提建议”......那么，什么是4P营销理论？营销4P理论，是一种以时长为...

可视化大屏 数据可视化 数据搜索 数据分析 商业智能

赞同0  1843 浏览  0 评论 胖子君 2023-04-24 10:16

文章飞书自建应用配置教程

系统配置 全局配置

赞同3  3473 浏览  0 评论 Dory 2023-07-26 15:58

文章树形图上线啦！一起来看看如何制作树形图吧！

1、首先数据需要有一定的层级关系，如部门组织架构关系，岗位层级关系等，可参考如下图1的数据结构；图1 数据结构2、需要在数据表管理页面，在“列信息”中，设置嵌套父列，即设置子级字段的父级字段，如下图所示，设置部门的嵌套父列为上级部门；图2 ...

数据可视化

赞同0  2957 浏览  0 评论 Nora 2021-07-14 18:19

文章自然语言BI工具DataFocus助您快速获取企业数据答案

在今天的商业环境中，数据已经成为了企业成功的重要因素。越来越多的企业意识到数据分析和洞察的能力将使其保持领先地位。但是，数据查询和分析通常是一个漫长而繁琐的过程，需要各种技能和工具。作为一款全新的商业智能BI工具，DataFocus凭借自然...

数据可视化 DataFocus 数据分析

赞同0  1767 浏览  0 评论 小专家 2023-05-16 17:27

文章怎样进行大数据的入门级学习？

建议首先确定好未来的职业方向，再针对性地进行学习。大数据的路线包括：数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程等等，每个方向侧重点不同。1. 数据分析/数据运营/商业分析，是业务方向的数据分析师。绝大部分人最初选择的岗位，但不同公司岗...

大数据

赞同0  1757 浏览  0 评论 小贝壳 2020-06-11 17:27

文章数据仓库数据挖掘的概念

随着信息时代的到来，数据的增长速度呈指数级增长。企业在日常运营中产生的数据持续存储，但是大量复杂且互相独立的数据难于直接进行分析处理。因此，出现了数据仓库和数据挖掘技术。一、数据仓库的概念数据仓库（Data Warehouse）是指集成组织...

数据可视化 数据搜索 数据挖掘 数据仓库 数据分析

赞同0  2190 浏览  0 评论 滴滴叭叭唔 2023-05-11 15:01

文章数据分析师必备的思维模式

数据本身没有价值，只有经过合理的分析和利用，才能提取有用的信息。对于DataFocus来说，提取信息就是搜索的过程，搜索关键词即可在海量数据库中抓取有效信息，并进行呈现。同理，数据分析师也必须具备时时刻刻能将数据转化为价值的思维。首先，在将...

数据分享 商业智能 传统BI 可视化大屏

赞同0  2931 浏览  0 评论 胖子君 2021-07-05 08:31

文章定性分析和定量分析的区别

分析方法，按功能分：定性分析、定量分析以及结构分析。定性和定量研究是社会科学研究首先必须面对的两个研究取向问题，定性分析与定量分析是人们认识事物所用的分析方式。定性分析，“性质”，对研究对象进行“质”的方面的分析。运用归纳和演绎、分析与综合...

数据分析 大数据

赞同0  2177 浏览  0 评论 小贝壳 2020-06-12 18:34

文章大数据，为什么不只是传统BI的升级?

BI(BusinessIntelligence)即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。大数据(Big Data)，指在可承受的时间范围内用...

大数据 传统BI

赞同0  2182 浏览  0 评论 胖子君 2021-06-22 16:21

文章数据分析助力精准营销

大数据营销的用处主要有两个方面，一是长期性看趋势，看市场。二是短期性的，通过分析消费者数据增加营销的效率。在现在很多大公司的大数据应用就是标签+精准营销。简单来说就是两步：第一，通过年龄，性别，兴趣爱好，习惯，人生阶段把消费者贴上不同的标签...

大数据

赞同0  2476 浏览  0 评论 Bella 2020-07-24 17:46

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