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一般用哪些工具做大資料視覺化分析？ - 3 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI大資料行業內普遍用的多的是Excel、R、Python、BI，可以滿足大部分業務需求~ 1. 一、Excel 1.一般的辦公需求下的資料處理工作； 2.中小公司資料管理，儲存（很多國有企業都用）； 3.學校學生，老師做簡單的統計分析（如方差分析，迴歸分析）； 4.結合Word，PowerPoint製作資料分析報告； 5.資料分析師的主力分析工具（部分資料分析師的輔助工具）； 6.部分商業雜誌，報刊圖表製作（資料視覺化）； 1. 優點： 1.容易上手； 2.學習資源十分豐富； 3.可以用Excel做很多事情，建模，視覺化，報表，動態圖表； 4.幫助你在進一步學習其它工具之前（比如Python，R），理解很多操作的含義； 2. 缺點： 1.深入學習
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終於有人把主資料怎麼管理講明白了！ - 3 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結每天處理“髒亂差”的資料，你累了嗎？ 同一份客戶資訊，財務部用Excel維護，銷售部存在CRM裡，月底對賬全靠手工對齊； 新產品上線，生產、採購、銷售三套系統三個編碼，業務流轉效率低下； 資料清洗耗時三個月，新系統還沒跑起來，老闆追問為什麼這麼慢…… 這些看似瑣碎的“資料病”，背後都指向同一個核心問題：主資料管理。 主資料管理（MDM）作為企業的“資料中樞”——它不堆程式碼、不造新系統，而是用一套標準化規則，把客戶、產品、供應商等核心資料從“各自為戰”變成“統一作戰”。這
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數字孿生技術是什麼？數字孿生的應用場景有哪些？ - 3 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結數字孿生技術可能對很多
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資料分析中最久負盛名的模型——安索夫矩陣 - 3 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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經營分析 ≠ 財務分析：從5個角度為你揭秘二者根本區別！ - 3 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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资料探勘的10大演算法我用大白话讲清楚了，新手一看就懂 - 3 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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使用者分析，掌握這6個核心要點就夠了！ - 8 months ago

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“正態分佈”在資料分析中的應用 - 8 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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“萬物付費時代”已然來臨，如何讓你的會員更加值錢？ - 8 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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經營超市越來越難！你需要這份超市盈虧資料分析教程 - 8 months ago

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資料分析 — — 辛普森悖論：資料會說謊？小心總體與分項分析的陷阱 - 8 months ago

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行銷績效分析怎麼做？這個例子教會你，學會了老闆都誇 - 9 months ago

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為什麼零售格外需要品類管理？品類管理的發展歷程是什麼？ - 9 months ago

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不知道預算分析有什麼用？盤點6大預算分析應用場景！ - 9 months ago

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看懂利潤表原來這麼簡單？一文講清利潤表分析要點！ - 9 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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“抽樣”在資料分析中的應用 - 9 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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財務分析怎麼做？數分大神手把手教你做財務分析 - 9 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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“標準差”在資料分析中的應用 - 9 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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分析報告品質太差？1種思路，3個分析模型，帶你完善精進報告！ - 9 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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競品分析怎麼做？總結7個常用的競品分析模型！ - 9 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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零售行業營運怎麼做？八大要素解讀零售行業營運全方法！ - 10 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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這才是主管想要的經營分析報告，而不是“純念PPT會” - 10 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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資料分析實戰篇：如何為明年的促銷活動做整體規劃 ？ - 10 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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“邏輯樹分析”在資料分析中的應用 - 10 months ago

1. 一、Excel1.1 優點：1.2 缺點：2. 二、R3. 三、Python4. 四、BI5. 一、什麼是主資料管理6. 二、主資料管理面臨的挑戰7. 三、主資料管理方法7.1 1.階段一、摸家底7.2 2.階段二：建體系7.3 3.階段三：接資料7.4 4.階段四：抓運營8. 四、總結9. 一、數字孿生技術是什麼？9.1 1.實時對映能力9.2 2.模擬推演能力9.3 3.預測最佳化能力10. 二、數字孿生的落地場景​應用10.1 1.軟體開發場景10.2 2.運維管理場景10.3 3.IT服務最佳化場景10.4 4.系統安全場景11. 三、帶來的機遇與挑戰​11.1 1.新機遇11.2 2.潛在風險與應對挑戰​12. 四、數字孿生技術的未來發展趨勢​12.1 1.從單系統拓展至生態級12.2 2.與 AI 深度融合12.3 3.低程式碼化發展13. 五、總結14. 一、安索夫矩陣
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效率遠超Excel的工具，四步輕鬆搞定對賬！ - 10 months ago

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資料分析思維模型之：方差分析 - 10 months ago

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金融行業資料分析怎麼做？完整指標體系和典型分析模板打包送給你！ - 10 months ago

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8大資料分析思維，解決90%的分析困境 - 10 months ago

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快2025年，這6種營運資料分析模型，夠你應用明年一年的分析場景了！ - 10 months ago

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3分鐘學會四種庫存分析方法！ - 11 months ago

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