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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
企业级多智能体平台,低门槛搭建智能体,灵活编排流程,融合 LLM 实现“问数”、“问知识”
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2019-04-25来源:浏览数:5582次
数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为更广泛数据社区日常用语的同义词。
	
许多招聘广告专注于数据可视化技能,而不一定指明分析技能的重要性。随着“数据艺术家”,“数据可视化专家”和“数据讲故事者”等新角色的出现,职称反映了这一趋势,但组织仍在寻找能够从数据中提取价值的人,因此这些角色必须包括分析技能。
	
	数据分析与数据可视化
数据分析是一个探索性过程,通常从特定问题开始。它需要好奇心,寻找答案的愿望和良好的韧性水平,因为这些答案并不总是容易得到。
	
	仪表板的作用是什么?
在您作为数据分析师或可视化专家的工作中,您可能会为利益相关者创建仪表板。但是,仪表板在整个
分析过程中的作用是什么?
	
Ann会把这个仪表板交给她的利益相关者并称之为完成吗?不,因为现在真正的讨论开始了。Ann可以与观众坐在一起,深入了解更多细节,探讨为什么会出现某些结果并找出改善业务绩效的机会。 进一步调查数据,与您的受众一起探索,这是您作为分析师添加的价值,而不是生成仪表板。它们为这些讨论提供了良好的基础,但不应成为终点。
	
	不要停留在视觉上
我与更广泛的社区中的许多分析师分享的一条建议是,不仅可以直观地显示数据,还可以展示见解并展示您的分析技能。
	
许多工具使得快速构建可视化变得非常容易。您作为分析师的角色是确保他们提供的信息易于理解和清晰。我强烈建议您将您的调查结果用于实际的句子,注释,标题和副标题,以引导您的受众通过您的报告或信息中心,并使信息可访问,无论他们的数据素养水平如何。
	
问自己一个问题:对于那些没有通过该数据集进行相同分析和研究过程的人,我的结论是否易于理解?
	
	显示您的分析
数据分析和数据可视化可能是不同的活动,但它们是内在联系的,通常可以支持另一个。
当您处理数据并构建下一个仪表板时,我鼓励您进一步考虑如何更有效地合并您的发现。如何以最易于
	
访问的方式向受众展示关键洞察?
内置近百种炫酷组件和3D特效,只有想不到,没有酷屏做不到
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