摘要： 
随着国内信息化的快速发展，各行各业的信息化建设程度越来越高，随之而来对信息化和智能化提出了更高的要求，从信息化的管理阶段上升到以数据驱动，数据洞察，数据价值为核心的层面，那么在现阶段我相信大数据、可视化、数据大屏等行业名词大家不再陌生，这些技术或产品也在逐步渗透到各行业中，为行业赋能。基于一个高速发展的社会组织里面，一切以快为胜，我们一直在思考如何让每一家企业采用极低的成本，极快的速度，极其简单的方式实现数据洞察，数据应用呢，这个是我今天想要和大家分享的内容。
我们先来了解一下数据分析的几个步骤：（1）数据获取；（2）数据整理；（3）数据建模；（4）数据应用；大致分为上面几个步骤，数据获取、整理（ETL）部分不是今天的重点，所以不在这里展开讲，那么数据应用需要做哪些事情呢？大致分为三个步骤： 阅读全文
随着国内信息化的快速发展，各行各业的信息化建设程度越来越高，随之而来对信息化和智能化提出了更高的要求，从信息化的管理阶段上升到以数据驱动，数据洞察，数据价值为核心的层面，那么在现阶段我相信大数据、可视化、数据大屏等行业名词大家不再陌生，这些技术或产品也在逐步渗透到各行业中，为行业赋能。基于一个高速发展的社会组织里面，一切以快为胜，我们一直在思考如何让每一家企业采用极低的成本，极快的速度，极其简单的方式实现数据洞察，数据应用呢，这个是我今天想要和大家分享的内容。
我们先来了解一下数据分析的几个步骤：（1）数据获取；（2）数据整理；（3）数据建模；（4）数据应用；大致分为上面几个步骤，数据获取、整理（ETL）部分不是今天的重点，所以不在这里展开讲，那么数据应用需要做哪些事情呢？大致分为三个步骤： 阅读全文