速度需求更快的数据探索
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-04-15
有多种方法可以实现更快的数据探索，以便识别数据中的价值并做出更好，更明智的业务决策。它以简化的分析界面开始，因此用户可以在数据发现过程中体验速度和流畅性，一个易于使用的数据分析平台，可以使探索，导航和用户界面变得简单，直观和无缝，可以在积极的用户体验中发挥关键作用，并缩短获得见解的时间，例如有助于简化查找，企业和过滤数据可视化数据的界面功能可以真正简化分析过程。
直接从可视化文件中浏览数据并与之交互
而不会中断您的思路，可以帮助您快速获得见解，示例包括：在图形中突出显示数据的不同元素以创建新的数据类别，而无需更改数据源；只需单击即可选择要浏览的确切数据的能力；拖动以标记区域您可以直接从图例中选择（或取消选择）类别，或在轴上单击一下即可配置图形的外观。
高度互动易于使用的功能可帮助您快速浏览数据探索过程
以发现新的趋势，模式和异常值-所有这些都以思想的速度进行，这不仅是赋权，而且是乐趣和回报，紧跟大数据分析时尚潮流智能分析，基于数据和分析的业务决策真的过时了吗？大数据与分析与绿叶羽衣甘蓝的比较源于以下事实，有人争辩说，基于数据/分析进行决策并不像以前那样时髦，就像“千篇一律的风尚”已经过时了，尽管理解了有关大数据和分析炒作的观点，但是他不能支持这种思路，建议我们减少数据和分析在业务决策中的作用类似于“争取黑暗时代的回归”。
数据和分析的替代方法是什么？
当然不是少数轶事或简单的人类直觉，我们应该高度重视数据和分析的原因之一是因为人的大脑“通常会在判断中犯下系统性的错误。”企业经常采用错误的指标，或者他们可能没有将好的数据用于更好的使用，或者有时，即使是的分析也可能导致错误的决策。
如果必须选择一种资源来做出更好的决策，那就是数据和分析
答案可能是使非分析专家（即业务分析师）更容易使用分析，例如智能分析工具可以将业务用户转变为数据拥护者，使他们能够更轻松，更快地找到新的业务见解，从而可以做出更好的业务决策，大数据泛滥的时代（无头甘蓝的日子）可能已经结束，需要的是更多的“特定炒作”，以显示大数据和分析如何帮助改善特定功能或解决特定业务问题，智能分析似乎很适合的“特定炒作”。
准备雇用您自己的数据科学家吗？
数据科学家的工作规范将研究生或研究生的学位列为关键要求，在大多数情况下，准雇主会寻找在统计，数据挖掘，计算机科学和/或算法技能方面具有较强背景的求职者，数据科学是两种截然不同的技能组合的结合，一种是传统的“以技术为中心”的技能集，可帮助企业，清理，保护大数据并为其提供背景信息，另一个技能是“纯分析”，它带来了业务领域的知识和数据挖掘的思维方式。
CIO和其他高级管理人员寻求具有扎实的定量技能的人员
包括能够在大数据集中发现模式或异常的能力，例如，数据科学家能够通过销售点数据进行梳理并分析交易事务的能力，与涉嫌欺诈的零售业务员相关的活动，在其他情况下，数据科学家可能会搜索数据以帮助识别导致特定产品，类别，地区或客户群销售下滑的因素，多项研究表明，现有的水平的人才库不足以满足行业对数据科学家的需求.
终企业希望数据科学家能够帮助他们找到困扰他们的问题的答案-确定不一定明显的趋势或模式
例如数据分析师可以帮助包装消费品公司确定竞争对手近的降价如何削减了他们自己的销售和利润率，数据科学家可以检测到客户满意度的近下降或电信客户流失的增加，然后找出问题背后的根本原因，此外良好的沟通能力-能够用数据讲故事并影响事实的决策者（尽管难以捉摸）是数据科学家对业务成果产生积极影响的必不可少的条件，拥有定量或统计技能和技术导向相结合的数据科学家，再加上强大的业务敏锐度，对企业而言可能是无价之宝。