DataHunter馬珂：淺析探索式數據分析與可視化

數據已經成為企業(yè)最重要的資產之一，因為只有透過數據，企業(yè)方能深入了解其運營的方方面面，從而在殘酷的市場競爭中獲得優(yōu)勢。

世界知名研究公司Gartner曾在今年早些時候預測，2017年將是數據和數據分析之年。越來越多的企業(yè)正在從IT轉向DT，數據分析也正在涵蓋企業(yè)整個業(yè)務，并且變得更加靈活敏捷。

與此同時，企業(yè)也正在為數據分析工具投入大量資金。國際數據公司（International Data Corp.）在今年3月份的報告中表示，2017年全球大數據和業(yè)務分析的收入將達到1508億美元，比2016年增長12%，預計到2020年，收入將達到2100億美元。

如今，市場上的數據分析產品層出不窮，從Execl到傳統(tǒng)BI，再到自助式BI，企業(yè)該如何選擇？一款優(yōu)秀的業(yè)務數據可視化分析工具應該具備怎樣的特性？在不久前由CDA主辦的《數據分析工具談》沙龍活動上，DataHunter研發(fā)負責人馬珂分享了自己的看法。

馬珂，現任DataHunter研發(fā)負責人。原海軍總部工程師，從軍二十年，十余年編程經驗，長期從事數據庫管理、優(yōu)化，數據挖掘和可視化相關工作，分享主題為《遇見更“親民”的數據分析工具》

大數據的意義在于提供決策依據

數據庫技術產生于20世紀60年代末70年代初，而這項技術的出現，使得人類對數據有了管理和存儲能力。隨著人類社會的快速發(fā)展，時至今日已經積累了大量數據。

馬珂認為，大數據的出現，改變了企業(yè)長期以來依靠經驗和理論的決策方式?！按髷祿且环N企業(yè)資產，其最大的意義在于，企業(yè)可以通過數據分析，為各種各樣的決策提供依據，實現商業(yè)智能?！?/p>

更“親民”的探索式分析工具

想要通過數據進行決策，企業(yè)必然要將焦點放在數據分析上?！斑M入大數據時代，面對龐雜、混亂、海量的數據，傳統(tǒng)的驗證式分析已經無法滿足企業(yè)需求?！瘪R珂表示，“驗證想法”的時代已經過去，如今企業(yè)需要更加敏捷高效的探索式分析工具。

相比于驗證式分析，探索式分析最大的優(yōu)勢在于，業(yè)務人員可以在海量數據中“自由發(fā)揮”，不受數據模型的限制，通過交互式的分析和可視化的展示，快速發(fā)現業(yè)務中存在的問題。

在進行探索式分析過程中，可視化是數據分析的最終展示環(huán)節(jié)。一方面，透過簡單、直接的視覺圖形，可以更方便的看懂數據；另一方面，這也要求分析人員對數據與圖表間的轉換有一些基本的了解。

例如，柱狀圖適用于簡單對比，從而更直觀的了解兩者的量化對比情況；折線圖適用于兩個數值的變化關系對比，從而發(fā)現正相關性或負相關性；條形圖適用于兩個以上的數值互相之間的關系，通常用于排序分級，從而查看順序和數量。

最后，在產品演示環(huán)節(jié)，馬珂使用DataHunter業(yè)務數據可視化分析平臺，為現場聽眾講解了如何進行探索式分析。從異構數據源整合、交互式分析到快速可視化展現，DataHunter的表現不僅獲得了在場聽眾的一致認可，也成為本次活動中的最大亮點。

關于DataHunter

DataHunter(北京數獵天下科技有限公司)是一家專注于數據可視化分析展示的科技公司，成立于2016年?；谙冗M的探索式數據分析技術，DataHunter致力于為企業(yè)提供簡單易用的業(yè)務數據可視化分析產品及數據大屏設計展示服務，幫助用戶發(fā)現問題并改進業(yè)務，從而驅動企業(yè)向數字化運營轉變。  

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