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  • 然而随着企业数据越来越庞大,且杂乱无章,分布零散,数据管理逐渐失控,大部分的企业都面临着一个难题:管理人员如何使用这些数据信息才可以把握公司动态,做出正确且重要管理决策呢? 有道是乱世出英雄,领导...

    越来越多的企业向数字化转型,企业经营管理追求精细化和信息化,然而随着企业数据越来越庞大,且杂乱无章,分布零散,数据管理逐渐失控,大部分的企业都面临着一个难题:管理人员如何使用这些数据信息才可以把握公司动态,做出正确且重要的管理决策呢?

    有道是乱世出英雄,领导驾驶舱应势横空而出。领导驾驶舱是基于ERP的高层决策支持系统。通过详尽的指标体系,实时反映企业的运行状态,将采集的数据形象化、直观化、具体化,帮助管理者全局掌握企业实时运营状况,更精准地做决策,促进业务的发展。而Smartbi就可以做这样的领导驾驶舱。

    比如,某公司用Smartbi做了一个销售高管领导驾驶舱。把销售数据通过各种图形、图表直观的展示出来,清晰的反映了销售各个环节的数据,比如月度、季度、年度销售额、各个区域销售指标、每个销售人员的销售业绩、以及汇款进度等多个指标的数据。

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    领导驾驶舱所具备的特点:

    1. 直观性:进入驾驶舱的页面就像进入汽车的驾驶舱一样,面前展示着各种各样的图形,比如油量图、地图、条形图、柱图等等直接反映出不同指标的具体情况,一目了然,便于领导们快速了解并规避风险。

    2. 可配置性:领导驾驶舱界面的图形组件可灵活配置,都可以根据自己的需求选择合适的图形、图表展示数据,也可交叉使用,往往一个图形就可反映多种指标。

    3. 方便性:进行完配置后,用户可以把这些配置进行保存,要想查看这种配置下的各种指标显示情况,只需进行一步操作就可以实现,真正实现了让用户的操作更加方便的设计思想。

    4. 全面性:领导驾驶舱在第一层数最多可配备六个图型,而且在每一个图型的基本上面能够产生同样指标值,不一样标准,不一样图型的的第二层显示信息,保证客户能更全方位地对企业中的每个指标值开展把握。

    5. 多维性;领导驾驶舱支持多个用户同时操作,不同权限的用户可以进行不同的操作;他们可以根据自己的需求,查看自己关心的核心数据,功能上实现了多个用户、多个权限的多维操作。

    此外,领导驾驶舱不仅可以帮助领导实时监控数据,也可以帮助企业树立高端的形象,对外可当做是公司门面,展示在接待中心等场景时尽可以展现企业的数字化风貌。

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    如此高大上的领导驾驶舱,已成为大数据时代的“代言人”了,再不用起来,你就out了!快来思迈特软件官网,制作一款属于你的驾驶舱吧!

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  • 统计工作对于一个企业而言是很重要,它不仅是实现企业科学化管理主要手段,还是企业决策过程中重要依据,同时还是一个企业衡量市场做出判断标准,所以统计年终报表是有多么重要。但是统计年终报表比较...

    统计工作对于一个企业而言是很重要的,它不仅是实现企业科学化管理的主要手段,还是企业在决策过程中的重要依据,同时还是一个企业衡量市场做出判断的标准,所以统计年终报表是有多么的重要。但是统计年终报表比较复杂,统计起来浪费人力物力,浪费资源,还担心会出现记错、记漏等现象,因此选择一个正确的报表软件做统计报表显得尤为重要。

    如何选择正确的报表软件做统计报表?

    在选型制作统计报表的软件时,必须要有强大的数据分析统计功能,能否满足一些高级的汇总分析的需要,比如同比环比排名序号,是否有封装好的公式或者模型拿来就用,以及工具本身是否带有很多公式让你使用,excel里面的公式最好都有而且都兼容。另外,在报表分析的时候,报表页面是死的,不想EXCEL那样可以自由筛选,如果我要一列逆序的话,实现不了只能导出到EXCEL,所以,报表工具要带有页面即时分析功能, 进行筛选过滤排序。

    小编这边推荐大家使用Smartbi报表软件。

    Smartbi数据报表系统是企业报表平台的解决方案专家,基于Excel创新地实现报表设计,满足各种格式的行业监管报表、内部管理报表的需求。包括:清单报表、交叉报表、分组报表、多源分片报表、分块报表、表单报表、图形报表、回写报表、假设分析报表、二次计算报表、套打报表、段落式报表、预警报表(Excel条件格式)。

    下图是基于Smartbi数据报表系统的报表效果:

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    Smartbi对企业有什么好处?

    使用Smartbi报表软件,可以帮助企业提高统计报表的质量。建立一个健全完整的原始记录和统计台账是前提,但这种方法增加了统计人员的工作量,虽然说保证了报表质量,但是同时也是劳动效率低下,人为资源严重浪费。而使用Smartbi报表软件可以让业务人员快速完成报表编制或申报,一定程度上方便、提高员工的工作效率。

    在报表软件的实际应用通过报表展现数据,用户还经常需要利用报表来填报录入各种业务数据。例如通过销售合同表来录入新签合同,通过员工信息表来录入新进员工信息。使用Smartbi,系统自动生成报表,利用后台管理简单易操作,让企业提高高效率成本。满足各种复杂格式的监管报表和内部管理报表的要求;支持交叉统计报表、不规则报表、不平衡报表、原始凭证报表等多种复杂格式的报表,更支持数据补录、报表数据汇总、误差处理等功能。

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  • 摘要摘要:对于企业而言,数据挖掘有助于发现业务发展的趋向,帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、近邻、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联...

     

    摘要摘要:对于企业而言,数据挖掘有助于发现业务发展的趋向,帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、近邻、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。当实际开发一个数据挖掘系统时,究竟应该选择哪种数据挖掘技术,往往是一件很困难的事情。本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,提出选择数据挖掘技术的两个重要依据,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。


    摘要:数据挖掘 电子商务 关联分析 分类 聚类


    1引言
    随着网络技术和数据库技术的成熟,全球传统商务正经历一次重大变革,向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋向不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择,同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一,将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证,是电子商务不可缺少的重要工具。
    电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,为公司创造更多潜在的利润,数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多,其核心技术历经了数十年的发展,其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天,这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段,并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域,在实际应用当中仍存在许多尚未解决的新问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择,本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析,指出各种数据挖掘技术适用的场合,以便开发出切实可用的数据挖掘系统。
    2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用
    2.1数据挖掘的概念
    数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据,从中发现有意义的新的关联模式和趋向的过程。从商业的角度定义,数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特征是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立猜测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术,可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。
    2.2数据挖掘在电子商务中的应用
    由于数据挖掘能带来显著的经济效益,它在电子商务中(非凡是金融业、零售业和电信业)应用也越来越广泛。
    在金融领域,管理者可以通过对客户偿还能力以及信用的分析,进行分类,评出等级。从而可减少放贷的麻木性,提高资金的使用效率。同时还可发现在偿还中起决定功能的主导因素,从而制定相应的金融政策。更值得一提的是通过对数据的分析还可发现洗黑钱以及其它的犯罪活动。
    在零售业,数据挖掘可有助于识别顾客购买行为,发现顾客购买模式和趋向,改进服务质量,取得更好的顾客保持力和满足程度,提高货品销量比率,设计更好的货品运输和分销策略,减少商业成本。
    电信业已经迅速地从单纯的提供市话和长话服务演变为综合电信服务,如语音、传真、寻呼、移动电话、图像、电子邮件、计算机和WEB数据传输以及其它的数据通信服务。电信、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信和计算的融合是目前的大势所趋。而且随着许多国家对电信业的开放和新型计算和通信技术的发展,电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈。因此,利用数据挖掘技术来帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量是非常有必要的。分析人员可以对呼叫源、呼叫目标、呼叫量和天天使用模式等信息进行分析,还可以通过挖掘进行盗用模式分析和异常模式识别,从而可尽早发现盗用,为公司减少损失。
    3选择数据挖掘技术的两个重要依据
      数据挖掘使用的技术很多,其中主要包括统计方法、机器学习方法、和神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳)、基于范例学习、遗传算法等。神经网络方法可细分为钱箱神经网络(BP算法)、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法。由于每一种数据挖掘技术都有其自身的特征和实现的步骤,对数据的形式有具体的要求,并且和具体的应用新问题密切相关,因此成功的应用数据挖掘技术以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情,本文主要从挖掘任务和可获得的数据两个角度来讨论对数据挖掘技术的选择。
    3.1不同的挖掘任务使用不同的挖掘技术
    数据挖掘的任务是从数据中发现模式。根据挖掘任务,数据挖掘可分为概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现、回归发现和序列模式发现等。在选择使用某种数据挖掘技术之前,首先要将待解决的商业新问题转化成正确的数据挖掘的任务,然后根据挖掘的任务来选择具体使用某一种或几种挖掘技术。下面具体的分析每一种挖掘任务应使用哪些挖掘技术。
    概念描述
    概念描述是描述式数据挖掘的最基本形式。它以简洁汇总的形式描述给定的任务相关数据集,提供数据的有趣的一般特性。概念描述由特征化和比较组成。数据特征化是目标类数据的一般特征或特性的汇总。通常,用户指定类的数据通过数据库查询收集。例如,为探究上一年销售增加10%的软件产品的特征,可以通过执行一个SQL查询收集有关这些产品的数据。概念的特征化有两种一般方法摘要:基于数据立方体OLAP的方法和面向属性归纳的方法。二者都是基于属性或维的概化方法.数据特征的输出可以用多种形式提供。包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。数据区分是将目标类对象的一般特征和一个或多个对比类对象的一般特征比较。例如,将上一年销售增加10%的软件产品和同一时期销售至少下降30%的那些产品进行比较。用于数据区分的方法和用于数据特征化的方法类似。总之,进行概念描述挖掘时一般采用面向数据库的方法,另外还可以采用机器学习方法的基于范例学习技术。和机器学习方法相比,面向数据库的概念描述导致在大型数据库和数据仓库中的有效性和可伸缩性。
    聚集发现
    聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群和群之间差别很明显,而同一个群之间的数据尽量相似。聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群,并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法(如特征和分类等)的预处理步骤,这些算法再在生成的簇上进行处理。和分类不同,在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组,也不知道怎么分(依照哪几个变量)。因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好,这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式,经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。聚类方法主要有两类,包括统计方法和神经网络方法。自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的聚集算法。
    关联规则发现
    关联分析是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性,比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。序列模式和此类似,它寻找的是事件之间时间上的相关性,如对股票涨跌的分析。以市场货篮这个典型例子分析关联规则。“在购买面包和黄油的顾客中,有90%的人同时也买了牛奶”(面包+黄油%26#61614;牛奶)。用于规则发现的对象主要是事务型数据库,分析的是售货数据,也称货篮数据。以下给出的数学模型用来描述关联规则的发现新问题。
    设I={I1,I2,...,Im}是一组物品集,其中每一个事务T是一组物品,显然T%26#61645;I。设X为一组物品,当且仅当X%26#61645;T时,称事务T包含X。一个关联规则是如下形式的一种蕴涵摘要:X%26#61614;Y,其中X%26#61644;I,Y%26#61644;I且X∩Y=%26#61510;。假如D中s%的事务包含X∪Y,则称规则X%26#61614;Y在事务集D上的支持度support(X∪Y)=s。可信度为c,假如c=support(X∪Y)*100/support(X),则说明D中包含X的事务中有c%的事务同时也包含了Y。可信度说明了蕴涵的强度,而支持度说明了规则中所出现模式的频率。具有高可信度和强支持度的规则称为“强规则”(strong rules)。关联规则发现任务的本质是要在数据库中发现强关联规则。利用这些关联规则可以了解客户的行为,这对于改进零售业等商业活动的决策很有帮助。例如,可以帮助改进商品的摆放(把顾客经常同时买的商品摆放在一起),帮助如何规划市场(互相搭配进货)等。在数据挖掘探究领域,对于关联分析的探究开展的比较深入,人们提出了多种关联规则的挖掘算法,如APRIORI、FP%26#61485;增长、STEM、AIS、DHP等算法分类发现
    分类要解决的新问题是为一个事件或对象归类。设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记),该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记,这样的数据库称为示例数据库或练习集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据,为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则,然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。在电子商务中分类分析可以猜测客户响应,如哪些客户最倾向于对直接邮件推销做出回应,又有哪些客户可能会换他的手机服务提供商,或进行商店定位,如按成功的商店、一般商店和失败商店排列得出这3类商店各自具有的属性。然后选择包含位置属性的地理数据库,分析每一预期的商店位置属性,以确定预期的商店定位属于哪一类。只有那些符合成功一类要求的商店位置才作为商店定位的候选。用于分类分析的技术有很多,典型方法有统计方法的贝叶斯分类、机器学习的判定树归纳分类、神经网络的后向传播分类等。最近数据挖掘技术也将关联规则用于分类新问题 。另外还有一些其它分类方法,包括k-最临近分类、MBR、遗传算法、粗糙集和模糊集方法。目前,尚未发现有一种方法对所有数据都优于其它方法。实验探究表明,许多算法的准确性非常相似,其差别是统计不明显,而练习时间可能显著不同。一般的,大部分神经网络和涉及样条的统计分类和大部分判定树方法相比,趋向于计算量大。
    回归发现
    回归是通过具有已知值的变量来猜测其他变量的值。它和分类类似,差别在于前者的猜测值是连续的,而后者是离散的。在最简单的情况下,回归采用的是象线性回归这样的标准统计技术。但在大多数现实世界中的新问题是不能用简单的线性回归所能猜测的。如商品的销售量、股票价格、产品合格率、利润的大小等,很难找到简单有效的方法来猜测,因为要描述这些事件的变化所需的变量以上百计,且这些变量本身往往都是非线性的。为此人们又发明了许多新的手段来试图解决这个新问题,如逻辑回归、决策树、神经网络等。一般同一个模型既可用于回归也可用于分类,如CART决策树算法既可以用于建立分类树,也可建立回归树。神经网络也一样。
    序列模式发现
    序列模式分析和关联分析类似,其目的也是为了挖掘数据之间的联系,但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“在某一段时间内,顾客购买商品A,接着购买商品B,而后购买商品C,即序列A%26#61614;B%26#61614;C出现的频率较高”之类的知识。序列模式分析描述的新问题是摘要:在给定交易序列数据库中,每个序列是按照交易时间排列的一组交易集,挖掘序列函数功能在这个交易序列数据库上,返回该数据库中出现的高频序列。在进行序列模式分析时,同样也需要有用户输入最小值信度C和最小支持度S。另外序列关联规则挖掘中采用的Apriori特性可以用于序列模式的挖掘,另一类挖掘此类模式的方法是基于数据库投影的序列模式生长技术。


    3.2理解可以获得的数据的信息。
    对可以挖掘的数据进行分析,理解可以获得的数据的信息摘要:内容、字段类型、记录之间的关系。可能影响数据挖掘技术选择的数据性质主要有摘要:
    1)种类字段摘要:关联分析和连接分析只适用于种类字段。决策树也可以很轻易的用于种类字段。但是有一个忠告摘要:就是当种类的值较多的时候,效果可能就会比较差,当然假如限制分支的个数的时候,决策树的效果还是不错的。神经元网络,可以将种类字段转化成数值字段,但是这样就给种类字段强加了一个先后次序。也可以将种类字段作为多个输入,但是当值很多时,这种方法就成新问题了。
    2)数值字段摘要:神经元网络将所有输入转化到0—1之间。MBR和聚集检测通过距离函数来处理数值字段。决策树可以通过splitter数值来处理数值字段。对于关联分析,则必须将数值变量区间化成种类变量,但是区间的选择是一个很困难的新问题。
    3)每条记录都有大量的字段(独立)摘要:记录中的字段很多,神经元网络和MBR技术会受其影响,关联规则挖掘也会受影响。而决策树受其影响的程度就比较的小。
    4)多个目标字段(非独立)摘要:对于存在多个依靠变量的情况,神经元网络是最佳的选择。
    5)记录是变长的 摘要:只有关联规则和连接分析可以直接处理变长记录。对于其他的技术,数据需要一些预处理摘要:可以生成一些统计字段;将一条记录拆分成几条记录,每个含有记录号。
    6)有时间顺序的数据摘要:神经元网络,关联规则对时间顺序的数据的处理能力比较的好。决策树也能处理时间顺序,但是需要的数据预备就相对较多一点。
    7)自由文本数据摘要:MBR技术最适合。
    4结论
    总之在选择一种数据挖掘技术我们应根据商业新问题的特征来决定采用哪种数据挖掘形式比较合适。应选择符合数据的模型的算法,确定合适的模型和参数。只有选择好正确的数据挖掘工具,才能真正发挥数据挖掘的功能,使企业在激烈的市场竞争中做出正确的决策,保持有力的竞争优势。


    参考文献摘要:
    1.《构件面向CRM的数据挖掘应用》/(美)贝尔森,(美)史密斯,(美)西瑞林著;贺奇等译。人民邮电出版社,2001.8
    2.《数据挖掘概念和技术》,机械工业出版社,2001.8
    3.[AGGR98R.Agrawal,J.Gehrke,D.Gunopulos,and P.Raghavan.Automatic subspace clustering of high dimensional data mining applications.In Proc.1998 ACM-SIGMOD Int.Conf.Management of Data(SIGMOD`98),Pages94-105.Seattle,WA,June 1998.
    4.[AAP00R.Agarwal,C.Aggarwal,and V.V.V Prasad.A tree projection algorithm for generation of frequent itemsets.In Journal of Parallel and Distributed Computing(Special issue on High Performance Data Mining),200

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  • 数据分析是将数据清洗,分离和解释为... 经过计算和分析的决策使我们的生活和工作都受益匪浅。如果您觉得自己的业务停滞不前,则必须回顾自己的错误,从错误中学习(分析),并计划更好地避免这些错误。即使您的业..

      数据分析是将数据清洗,分离和解释为有用的业务见解以进行准确决策的过程。其目的是浏览数据池并提取有用的信息,这些信息将使企业受益于了解其当前和未来的业务功能。不知不觉中,我们也在日常生活中应用了数据分析的基本原理。例如,当我们通过考虑上次发生的事情或做出决定后将来会发生什么来做出人生决定时,那就是数据分析。

     

      数据分析的必要

     

      经过计算和分析的决策使我们的生活和工作都受益匪浅。如果您觉得自己的业务停滞不前,则必须回顾自己的错误,从错误中学习(分析),并计划更好地避免这些错误。即使您的业务蒸蒸日上,您也必须确保其进一步发展。为此,您要做的就是分析您的业务数据和业务功能。

     

      数据分析技术与方法

     

      数据分析技术因企业而异。但是,这里是基本的分析技术:

     

      文本分析–也称为数据挖掘,文本分析是使用数据挖掘工具在大型数据集中发现模式的一种方法。此过程将原始数据转换为业务信息,然后将其传达给组织的关键决策者,例如董事会和利益相关者。通过市场上存在的商业智能工具,此方法提供了一种提取数据并对其进行检查以解释数据的方法。

     

      统计分析–统计分析回答了“发生了什么?”这一问题。使用仪表板上的过去数据。这种数据分析技术包括收集,分析,解释,呈现和建模数据集或数据样本。在这种方法中,有两类:

     

      描述性分析,用于分析完整数据或数值数据样本,以显示连续数据的均值和偏差以及类别数据的百分比和频率。

     

      推论分析,它从完整的数据中分析一个样本,以通过遍历不同的样本从同一数据集中得出不同的结论。

     

      诊断分析–回答“为什么会发生?”这一问题。通过统计分析的结果找到原因。当业务功能出现新问题时,此方法可用于确定数据的行为模式。

     

      预测分析–这种分析方法回答了“可能发生什么?”的问题。通过基于当前和过去的数据对未来结果进行预测。有了详细的信息,预测将更加准确。

     

      规范分析–该技术结合了所有先前分析的见解,以检查哪种操作最适合特定情况。大多数数据驱动型公司都使用这种技术,因为预测性和描述性分析并不能提高数据性能。

     

      流程细分

     

      数据分析包括以下步骤:

     

      必需的数据收集–要收集必需的数据,重要的是确定其原因或目的。知道目的之后,下一步就是选择正确的方法。您将必须决定要分析的内容,应进行多少测量以及在何处使用这些见解。

     

      数据收集量–收集所需的数据后,您将知道要测量的数据量。因此,因此,您必须隔离并收集数据以进行分析。由于数据将通过不同的来源进行收集,因此最好对其进行管理。

     

      数据清理–并非所有已收集的数据都可用于此目的。因此,应将其清除以除去所有重复的记录,空格和错误。分析的结果将取决于数据的清洁程度。

     

      数据分析–收集,清理和处理数据后,您可以对其进行操作以提取所需的信息。在此阶段,您可以使用数据分析工具,以帮助您更好地了解数据集。

     

      数据解释–分析完成后,该是解释结果以找出最佳结果的时候了。可以以表格或图表的形式传达此解释。

     

      数据可视化–所述结果需要以图形方式传达给组织的员工。只有当每个人都朝着共同目标努力时,公司才能实现其业务目标。

     

      现在最重要的数据也许并不是那些大数据,而是我们所说的热数据。你也许已经建立了大数据系统,时刻准备从大数据金矿上挖掘潜在的价值,但一定不要忽视其他数据的价值。

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