- 地产企业面临着独特的数字化转型难题：业务广泛、资源庞杂、管理琐碎，导致了数据体系的凌乱，没有使数据资产真正发挥应有的价值。如何将数据分析工作真正的聚焦到企业独特的业务发展需求上？这篇文章告诉你。 地产企业面临着独特的数字化转型难题：业务广泛、资源庞杂、管理琐碎，导致了数据体系的凌乱，没有使数据资产真正发挥应有的价值。如何将数据分析工作真正的聚焦到企业独特的业务发展需求上？这篇文章告诉你。
- 如今，高校的信息化已经逐渐走向了成熟，如何进一步实现数字化、智能化？此阶段的工作重点和挑战是什么？如何真正实现高校的数字化、智能化运营，以实现降本增效，科学管理？这些问题急需找到答案。 如今，高校的信息化已经逐渐走向了成熟，如何进一步实现数字化、智能化？此阶段的工作重点和挑战是什么？如何真正实现高校的数字化、智能化运营，以实现降本增效，科学管理？这些问题急需找到答案。
- 说起BI工具，IBM旗下的cognos可谓是数据分析的先驱。从上个世纪开始，一直延续到现在，辛苦耕耘几十年，在数据分析领域一直发挥着重要的作用。而近年来，一方面随着国际形势的变化，从硬件到软件的自研趋势越来越明显；另一方面，随着数据分析的广泛使用，国内对于数据分析的需求已经愈加复杂，普通的数据分析软件逐渐不满足国内用户的需求。因此，国内涌现了一批又一批优秀的新兴数据分析企业。而我们亿信华辰... 说起BI工具，IBM旗下的cognos可谓是数据分析的先驱。从上个世纪开始，一直延续到现在，辛苦耕耘几十年，在数据分析领域一直发挥着重要的作用。而近年来，一方面随着国际形势的变化，从硬件到软件的自研趋势越来越明显；另一方面，随着数据分析的广泛使用，国内对于数据分析的需求已经愈加复杂，普通的数据分析软件逐渐不满足国内用户的需求。因此，国内涌现了一批又一批优秀的新兴数据分析企业。而我们亿信华辰...
- Python OOP - practice_2 Python OOP - practice_2
- 在做数据分析工作时，当你搜集完数据后，就进入到了报表制作阶段，也是最重要的数据展示阶段。所谓可视化数据分析，不光是让数据让别人看见，更是让人看懂，让人忍不住欣赏。只有认真考量报表上的所有展示元素，才能让其达到最佳的数据传递效果。今天，我们将使用永洪桌面数据分析工具Yonghong Desktop举例分析，通过图表组件选择、配色使用、整体布局、细节把控4个维度，帮助大家找到报表美化的正确打开方... 在做数据分析工作时，当你搜集完数据后，就进入到了报表制作阶段，也是最重要的数据展示阶段。所谓可视化数据分析，不光是让数据让别人看见，更是让人看懂，让人忍不住欣赏。只有认真考量报表上的所有展示元素，才能让其达到最佳的数据传递效果。今天，我们将使用永洪桌面数据分析工具Yonghong Desktop举例分析，通过图表组件选择、配色使用、整体布局、细节把控4个维度，帮助大家找到报表美化的正确打开方...
- 制造企业可以分析生产类数据，整合海量数据资源，搭建统一共享分析平台，激发业务人员分析思路，提供经营决策数据支撑。除此之外，作为生产制造行业也可以从企业的角度看财务数据或者其它具体业务的分析。 制造企业可以分析生产类数据，整合海量数据资源，搭建统一共享分析平台，激发业务人员分析思路，提供经营决策数据支撑。除此之外，作为生产制造行业也可以从企业的角度看财务数据或者其它具体业务的分析。
- 在众多的客户关系管理分析模式中，应用最广泛的就是RFM模型，它可以通过一个客户的近期购买行为、购买的频率以及花了多少钱三项指标来描述客户的价值情况。RFM模型用户分群是介于千人千面的个性化运营和未加区分粗放式运营的一种折中方式。相比于千人千面的个性化运营，基于RFM用户价值分群实现简单、开发周期短，更能从整体层面判断用户的价值。一.什么是RFM模型？R代表消费时间间隔（Recency），指用... 在众多的客户关系管理分析模式中，应用最广泛的就是RFM模型，它可以通过一个客户的近期购买行为、购买的频率以及花了多少钱三项指标来描述客户的价值情况。RFM模型用户分群是介于千人千面的个性化运营和未加区分粗放式运营的一种折中方式。相比于千人千面的个性化运营，基于RFM用户价值分群实现简单、开发周期短，更能从整体层面判断用户的价值。一.什么是RFM模型？R代表消费时间间隔（Recency），指用...
- 连锁商超如何实现品牌快速“复制”的同时，兼顾经营与管理质量“不打折”？越来越多的连锁商超运营者借电子合同模式打通线上管理流程，实现开店-培训-运营全流程、系统化… 连锁商超如何实现品牌快速“复制”的同时，兼顾经营与管理质量“不打折”？越来越多的连锁商超运营者借电子合同模式打通线上管理流程，实现开店-培训-运营全流程、系统化…
- 我身边写python的人，绝大多数并不靠python找工作，他们在写python的过程中，还有一些其他的技能。 比如机器学习，需要很强的数学功底， 比如人工智能，需要很高的学历； 比如运维开发，需要很强的Linux系统知识。 那单纯靠Python找工作的人有吗，也有，但比较少。 一般人做不了人工智能，而是奔着学完Python做数据分析去的，比如爬虫，可视化，数据采集... 我身边写python的人，绝大多数并不靠python找工作，他们在写python的过程中，还有一些其他的技能。 比如机器学习，需要很强的数学功底， 比如人工智能，需要很高的学历； 比如运维开发，需要很强的Linux系统知识。 那单纯靠Python找工作的人有吗，也有，但比较少。 一般人做不了人工智能，而是奔着学完Python做数据分析去的，比如爬虫，可视化，数据采集...
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- 每年 3～4 月，技术圈都会进入一个特殊阶段。很多人把它叫做：金三银四招聘季。为什么这个时间段机会最多？原因其实很现实：企业新年度预算刚批下来新项目启动需要扩充团队年后离职潮产生大量岗位空缺于是一个现象就出现了：岗位明显变多。但很多人找工作第一步就做错了：简历只投一个招聘平台。事实上，不同招聘平台的 招聘机制、企业类型、岗位结构 都完全不同。用错平台，投再多简历也可能没有回应。这篇文章就系统... 每年 3～4 月，技术圈都会进入一个特殊阶段。很多人把它叫做：金三银四招聘季。为什么这个时间段机会最多？原因其实很现实：企业新年度预算刚批下来新项目启动需要扩充团队年后离职潮产生大量岗位空缺于是一个现象就出现了：岗位明显变多。但很多人找工作第一步就做错了：简历只投一个招聘平台。事实上，不同招聘平台的 招聘机制、企业类型、岗位结构 都完全不同。用错平台，投再多简历也可能没有回应。这篇文章就系统...
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