ITPub博客

在这个大数据时代的背景下，数据分析能力更是成为了每一个职场人必备的竞争力。这时候你想要进行全面的数据分析能力培养，你需要具备一个数据化的思维模式，比如数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维……

大屏设计时，用户有时候要概览全貌，有时候要放大调整细节，若是没法调整视野将是很痛苦的事情。这不，隔壁老王做大屏进行细节调整的时候时不时发出这样的感概：

相信大家都见过热力图，特别是分析人口密集程度的时候。

随着互联网技术的不断发展，数据化时代已然到来，数据分析师这个职业也是越来越吃香。就算不打算成为数据分析师，在职场中掌握一定的数据分析能力也是提高自身竞争力的重要方法。今天就来说说，成为一名数据分析师需要学习哪些知识。

如今互联网金融对数据分析的应用越来越深入，企业对大数据分析与应用的重视程度可见一斑。数据为什么对金融行业那么重要呢？这是因为在金融行业对大数据进行挖掘，不仅可以了解到企业过去、现在的经济效益

掌握一定的数据分析知识对“打工人”来说是非常重要的。现在小编就来跟大家一起来了解一下商业智能BI工具于企业而言的意义，以及有关商业智能BI工具的一些基础知识。GO!GO!GO!

数据，对企业而言有着不可替代的重要作用，根据数据分析不仅能够得出企业的经营状况，还能对企业经营提出有价值的建议。在这样的大环境下，数据分析系统的重要性不言而喻。今天，小编就以对大数据分析与应用需求最广且要求最严格的金融领域为例，分析一下金融数据分析系统该如何挑选。

根据Skyword进行的一项研究，包含文字和视觉效果的内容比纯文本的文章，博客文章或白皮书吸引了34％的参与；利用数据可视化分析，并结合各种相关见解来创建引人入胜的叙述，将获得比文本数据更高的收益效果。

随着大数据时代的到来，数据分析人才日益增多，企业对数据分析人才的青睐也日益增多。但是怎么做才能在从中脱颖而出呢？接下来，小编就来慢慢告诉小伙伴们要想成为优秀的数据分析师，需要具备哪些技能！

关于数据可视化，想必小编再多说它的含义以及重要性了吧，我们在日常生活中就已经多多少少地接触过数据可视化大屏，或是看过色彩丰富的动态数据可视化图表，但是自己做出来往往没有人家的动态可视化图表炫酷…

说起数据清洗，可能会有些小伙伴会觉得这一步可以忽略掉，但是！作为混迹在数据分析这一块多年的老油条，小编在此严肃地声明！资料清理是资料处理中最不能被忽略的部分，它是资料分析过程中不可缺少的一环，其结果的好坏直接关系到模型的效果。

二八法则指的是最重要的东西只占小部分，约为20%；剩下的80%，虽然是多数但却是次要的。在“二八法则”的基础上，衍生出了一种名为帕累托模型的数据分析方法。我们可以对很多社会或者经济现象进行解释，也可以作为一种数据分析方法运用在工作中，可以说在每行每业都适用。

随着大数据时代的到来，越来越多企业开始意识到数据的重要性。商业智能BI工具也如雨后春笋般不断涌现，如何选择BI工具倒成了企业急需解决的难题。

现在有很多人都有想要学习数据分析知识的心，但还没有找到数据分析的“路”，不知道应该从何学起。今天小编就带大家来了解一个很基础但也比较冷门的知识点——数据清洗。

也许你听说过数据分析，每个人都在谈论它。如今数据分析是业务发展的新趋势，但是数据分析究竟是什么?

在移动化、大数据浪潮的今天，基于数据做决策应该是每一家公司的标配；每家公司都有专门负责数据的人，也都应该有一个BI部门。

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。

首先说一下目前市面上的BI工具都有哪些吧。总体上，其实分为免费和付费两大阵营。免费阵营里，为首的当然是GA（也就是谷歌分析）、PowerBI，但是由于有墙的限制，很多公司没法使用前者。付费阵营里，近两年比较火的主要就是Smartbi了，传统的就是Tableau。

在这个大数据时代，大数据已经慢慢地融进了人们的日常生活中，并且数字化转型也已成为了行业迫切的需求。使数据更直观，为开发人员作出正确的决策提供依据。

说起银行、保险、股票投资等这些金融行业，大多数人都认为它们都是依靠数据驱动的企业，毕竟大数据的诞生本来就是为了金融信息流通而服务的，但是事实真的是这样吗？