Разбираем инструменты аналитики и основы профессии
Узнайте, что такое data governance и как его использовать для улучшения качества данных, соблюдения законодательства и безопасности.
Узнайте, что такое аналитика данных, ее этапы, инструменты и примеры использования, чтобы сделать успешный проект.
KPI — ключевые показатели эффективности, помогающие бизнесу оценивать свой прогресс и успех.
Ищете вдохновение в анализе данных? Рассмотрим примеры дашбордов, эффективного инструмента для визуализации ключевых бизнес-метрик.
Освойте методы определения аномалий в данных и их причин, используя статистические методы, машинное обучение и визуализацию.
Каждая компания выбирает свой формат бюджета. В отличие от налоговых и бухгалтерских форм формы бюджета не регламентированы. Главное, чтобы бюджет
Заглянем в мир Big Data: узнаем, что это такое, основные технологии обработки и их применение на практике.
Узнайте, как аналитика данных становится основой цифровой трансформации, повышая конкурентоспособность и эффективность бизнеса.
Узнайте, как использовать аналитику данных для определения эффективности маркетинговых кампаний и повысить ROI в нашей увлекательной статье!
В мире, где информация — новое золото, всё чаще возникает вопрос о том, кто такой data scientist.
Узнайте, что такое дашборд и как создать его шаг за шагом, чтобы эффективно анализировать данные и принимать обоснованные решения.
В статье рассказываем, что это за показатели, из чего они складываются и как их измерять.
Откройте для себя мощный инструмент визуализации данных Tableau, узнайте о его компонентах и освойте методы создания интерактивных дашбордов!
Узнайте, как анализировать данные о продажах и товарообороте для оптимизации процессов и повышения прибыли вашего бизнеса!
Узнайте, как использовать аналитику данных для принятия обоснованных бизнес-решений и улучшения стратегии с нашей подробной статьей.
Изучаем KPI или ключевые показатели эффективности — инструмент управления бизнесом и процессами.
Чтобы сделать продукт лучше, компаниям нужно собирать и анализировать большие объемы данных. Здесь не обойтись без аналитиков и специалистов по data
