如果你恰巧自己在开公司，那你就会知道确保一切事务进展顺利是有多难了。除非你是超人，不然如果不想让自己生意失败的话，你一定会需要帮助。 是不是有可能让工作更有效率，甚至缩短工作时间，又不牺牲其他东西呢？下面是一个简短的指南，告诉我们如何让事情进展得更顺利。 减少分心（集中注意力） 比较典型的例子是，你的生意主要是卖产品或者卖服务，然而每天被各种日常琐事分散精力…

数据可视化，外号Infographic，小名visulization。我们选了七八本这个领域内的好书，既有理论高度，又有实践操作，希望对于想做出好看图表的读者有所帮助。毕竟在一个看脸的时代，掌握点美图技能，还是有点儿用处的。介绍书之前，水果君想强调一点，虽然技能对可视化很重要，但数据可视化的核心是借助图形化手段来传递和表达信息，重要的是背后的逻辑和思想，逻辑…

和人类不同，AI物体识别靠的是小的细节，而不是图像的边界，但是总是有办法来弥补这个差别的！

什么是商业智能？按照 Gartner 的说法，BI 是一个概括性术语，包括应用产品，基础设施，工具和确保能接触到的最佳范例，和完善信息的分析以及决策和性能的优化。

即使我们每天都在接收着大数据，理解大数据的副作用（负面影响）也是很重要的。不论你是否喜欢它，你都在接收着大数据。既然这样，有哪些事是我们需要意识到（知道）的呢？现在让我们来看一看大数据所带来的影响力的阴暗面吧。 你的智能手机比你以为的更加聪明 你听说过元数据吗？它是指一组数据和信息的集合，能够将让你无法想象的大量信息展示给他人，比如关于你是如何生活的故事。这…

数据被称作是最新的商业原材料“21世纪的石油”。 商业领域、研究领域、技术发展领域使用的数据总量非常巨大，并持续增长。就Elsevier而言，每年从ScienceDirect下载的文章有7亿篇，Scopus 上的机构档案有8万个、研究人员档案有 1 千 3 百万，Mendeley上的研究人员档案有 3 百万。对于用户来说，从这个数据海洋中抓到关键信息越来越难…

人工智能是一项真正具有变革意义的技术。

什么是BI?哪些行业需要用到BI?BI——就是分析利用企业已有的各种商用数据来了解企业的经营状况和外部环境，从而为企业的经营决策提供数据支撑

有调查表明，实现大数据的障碍按比例从大到小排列如下： 如何解决在实施大数据过程中出现的如上障碍？本文提到的4大战略可以助你将走向大数据之路的绊脚石们一扫而光！ 1. 缺乏商业嗅觉 首先是缺乏商业嗅觉。部分公司或机构领导者有时缺乏足够的商业嗅觉，以致于不清楚大数据能够给组织所带来的价值。 解决战略：可以通过大数据的潜力以及可能的使用场景的教育与构思，令组织对大…

随着大数据分析工具普及，特别是数据可视化技术的广泛应用，我们现在完全可以用简明的数据可视化图表来代替以往冗长晦涩的数据分析报告。这样不仅能节省工作时间，还能提升数据分析报告的含金量与可阅读性。 浓缩的数据 数据分析报告的写作难点就在于将已知的数据分析结果以大多数人能接受和理解的方式表述出来。而没参与数据分析的人也许很难理解某些数据分析结果，从而会对数据分析报…

零售业的出路不仅是线上线下的成功融合，更源于对数据的收集、整理、分析，实现可预测、可指导，也就是“数据化管理”。

Growth hacking 作为初创公司的营销加速之道，“技术+营销”催生的新型复合人才 Growth hacker (增长黑客)，则集合了营销人的创造力与工程师的缜密分析能力。 LeMore 之前为大家详细介绍了 Growth hacking 的步骤(初创公司如何利用Growth Hacker实现加速比如，Airbnb)，本文我们进一步为大家介绍增长黑客…

摘要：TweetShareEmail Print数据图也有陷阱即使数据准确、完整，其展现方式如果不易于读者理解，或是产生误导，也就丧失了它配合故事叙述的意义。美国媒体Quartz的记者Keith Collins在《2015最具误导性的图表》一文中总结出了我们经常会出错的几种类型，帮你炼就火眼金睛，做出更优质的图表。 这一年来，Quartz制作了众多图表，也花…

一、从移动互联网发展趋势谈 “数据驱动增长” 为什么要用数据来驱动增长我们不妨先来看看中国互联网的发展趋势。 第一点，在过去10年，中国的互联网发展非常快;尤其是移动互联网，2009年移动端新增用户比率高达35%。但是最近几年，移动端新用户的增长在不断放缓，去年年底降到了6%。这说明，人口红利正在逐渐消退! 第二点，过去十来年中国互联网是典型的“流量型”经济…

善战者，求之于势，不责于人。————《孙子兵法。势篇》

在许多行业的数据分析中，商业智能分析方法是最直接有效，也是最好解释的，能切实解决实际问题。

产品迭代和优化的基础是对产品的分析，而对产品的分析包含用户喜好、市场竞争、战略目标等等因素。这些因素看起来是一个个独立的部分，但是其实相互影响。总的来说，产品分析是一个非常综合的事情。

“数据科学家”很可能是本世纪最性感的工作。但雇佣一个人绝不是这样。事实上，这对公司来说是非常痛苦的。对于有志于在核心数据科学领域获得那份完美工作的人来说，这同样是一件大事。

2009年开始到2013年，美国硅谷迎来了第一轮密集的大数据创业潮，嗅到了大数据风口的人选择离开老东家，转而成立自己的大数据公司。最为典型的就是Hadoop三剑客Cloudera, Hortonworks, Mapr，其创始团队均带有纯正的硅谷基因。

在2012年及2013年诸多大型互联网公司其移动端的流量已经超越PC端的流量，很多大型互联网企业PC业务用户往移动端迁移，呈现出PC业务增长放缓，移动业务增长迅速的态势。从第三方数据机构统计的数据来看，网民中使用手机上网的人群占比进一步提升，由2013年12月的81.0%提升至2015年6月的88.9%，即中国网民中，接近9成的用户在使用手机上网，达到接近6…