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一步步教你如何入门精益数据分析！

数据分析精益数据分析数据统计

2016/5/16

大量的数据如何为我们所用呢。大概包含以下几点：明确问题本质；了解产品业务；大量深入的产品实践。

盘点10款最受欢迎数据可视化工具

数据可视化工具数据分析 Tableau

2016/4/8

在数字经济时代，人们需要对大量的数字进行分析，帮助用户更直观的察觉差异，做出判断，减少时间成本。当然，你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图，但是，如今利用各种形态的数据可视化图表帮助用户减少分析时间，快速做出决策一直扮演着重要的作用。

大数据的成长期烦恼：四大“冰点”三大“缺陷”

大数据大数据应用

2016/4/3

大数据在深刻地改变着经济社会生活的方方面面。然而，这一互联网新技术，眼下却遭遇数据难以共享等诸多困难，数据的公信度和权威性因此打折。同时，大数据在应用、交易、法律环境等方面也面临着不少制度性难题。

高效能数据分析的七个习惯

数据分析高效能数据分析产品数据分析

2016/4/1

高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握，下面有7个数据分析的习惯供大家参考。

我所经历的大数据平台发展史

大数据平台大数据平台发展史

2016/3/22

本篇幅将进入大家熟知的互联网时代，数据平台发展史仅是自己经历过由传统数据平台到互联网数据平台发展一些简单回忆，在这一篇章中将引用部分互联网数据平台架构，在这里仅作案例。

我所经历的大数据平台发展史(下)

大数据大数据平台大数据平台发展史

2016/3/4

本系列以独特的视角，比较了非互联网和互联网两个时代以及传统与非传统两个行业。是对数据平台发展的一个回忆，对非互联网、互联网，从数据平台的用户角度、数据架构演进、模型等进行了阐述。

我所经历的大数据平台发展史（上）

大数据数据平台数据仓库

2016/2/18

这个数据平台发展史仅是自己经历过由传统数据平台到互联网数据平台发展一些简单回忆，文章引用了历史项目&平台规划架构，在这里不做更深入描述。

2015年大数据行业的9大关键词

大数据商业智能

2016/1/8

2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。

8个提高数据分析工作效率的技巧

数据分析大数据

2015/11/27

提高工作效率的一些方法。我不强调非要第一次就把事情做好，但是你必须养成每一次都能做好的习惯——这样你才能成为一个专业的数据科学家。

快速发展中的企业存在的数据污染问题

大数据数据污染

2015/11/25

公司由粗犷式发展转向精细化运营的过程中，数据决策支持发挥着至关重要的作用。而在传统行业里，由于数据量相对较小；业务系统变更相对规律；系统架构相对简单；数据来源相对单一等原因，从而使数据的计算过程更加简单，计算结果更加准确。

教程：帮初学者们梳理一下数据报告的制作方法

数据分析数据报告制作

2015/10/31

因为因为在之前的回答里提到，建议希望成为数据分析师的知友们在学习过相关知识以后，做一份自己的数据报告，作为求职的敲门砖，展示已有能力。后来发现，我这个建议自以为干货，但其实犯了“给鸡汤不给勺子”的错误，很多人（>20个）发私信来问我报告到底怎么做……为了不违反我的人生准则之一——给鸡汤必须给勺儿，现在我就来帮初学者们梳理...

BI商业智能与大数据应用的区别

大数据大数据应用 BI

2015/10/16

之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。

如何布局提升大数据能力

大数据数据分析

2015/10/14

当下，大数据作为最流行的一个方向，被很多企业重视。那么如何提升企业的大数据能力，以发掘出它最大的价值？笔者会在本文中做出阐述。

数据中心里三类数据特征分析

大数据数据分析数据中心

2015/10/11

数据中心承载的业务种类多种多样，比如：支付、监控、管理、网站、数据分析等等，数据中心几乎无所不能。

如何选择最适合的大数据分析软件？

大数据分析大数据分析软件

2015/9/27

David Loshin 翻译

我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不止一个。这些厂商分别代表着大数据分析市场的不同方面。我们将结合之前文章中提到的特点，对这些产品进行对比，看这些产品是如何满足企业用户的业务需求。

一文了解大数据领域创业的机会与方向

大数据大数据创业大数据市场现状

2015/9/22

跨界和融合是大数据思维里最重要的一环，大数据就像是钱一样，你得让它流动起来才能产生价值。在这篇大数据行业的SWOT分析文章中，也许可以找到你想了解的大数据行业创业环境、问题、机会与方向。

制约大数据发展和应用的瓶颈是什么?

2015/7/30

通过对比分析目前IT企业在大数据领域的发展情况，以及对大数据行业专家的访谈，我们绘制了大数据发展的企业占位图。

张涵诚：写给创业者十个大数据观点

大数据创业

2015/7/16

对于创业者来说不但要拥有大数据的思维，帮客户创造价值，还要更好了解大数据的生态系统，不要想着成为什么平台，甚至设想成为数据生态里面的重要基础设施提供者，某个行业的领导者，而更多是要考虑如何先成为数据时代的收益者之一。

大数据思维到底是什么？

大数据大数据思维互联网思维

2015/7/12

大数据实际上是营销的科学导向的自然演化。大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。

大数据的最大价值：大数据+物体=智能

大数据智能硬件人工智能

2015/6/30

大数据的出现为人类生产智能的商品提供了一种强大的能力，我们发现大数据+物体=智能。

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