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数据MVP测试,可以简单有效的达成沟通目标
,它们都指向的是初始化 SQL 数据库(比如:新建一张表、初始化表数据),而不是初始化数据源
一个业务如果很容易就做得好,那一定早就做好了
本篇是针对数据可视化在黑白两版环境中产生的色彩搭配问题进行的总结分析~
如果每次数据分析做出的预判都很准的话,就是所谓:知其所以胜,知其所以败,这就是数据分析的最高境界了
数据分析,算是技术呢?还是业务呢
怎么从一个个数据指标里,得出一个优化结论
一个业务技术双精通的数据分析师,是可以提业务方搞掂上边所有问题的
时间是一个顺序变量,不能用作圆环图中的类别。
Symbol是什么数据类型
如何建立以数据为导向的设计体系
如果取数的指标/分类维度,在数据字典里没有标准定义,则还需要说清楚计算公式
好的数据支撑体系,从来都是业务数据一体运营,集体作战的结果
一份ppt或一张数据表,是无法满足上述目标的
那么,是否有更有高度的分析呢
。同样的人,进野外就得凶猛,进庙堂就得谦卑,根据具体场景选择方法,才能走的最长远。
掌握梳理需求,建立思路的技巧,这样才能判断:到底是对方糊涂,还是自己的能力差。
如何在不熟悉的领域开展数据分析工作
如何将电话号码数值格式改成文本格式
产品设计的方向不可以一味的依赖于验证环节,好的产品通常是“一意孤行,不被理解”的
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