データ分析プラットフォームとして R を使用すると、開発者やデータ サイエンティストは、最小限のコーディングで複雑な生データを表すさまざまな種類のビジュアライゼーションを作成できます。

企業のあらゆる役割にとってデータが重要であるということは誰もが聞いたことがあるでしょう。データは意思決定の原動力であり、それが正しい意思決定を行っていると信頼できる唯一の方法であることに疑いの余地はありません。

この記事では、マーケティング キャンペーンの結果を理解して分析するために、誰もが追跡すべき上位 35 のマーケティング KPI を集めました。

チームやニーズに適したプロジェクト管理ソフトウェア ソリューションを選択できるように、生産性、満足度、安心感を実現するためにプロジェクト管理ソフトウェアに必要なプロジェクト管理機能のリストをまとめました。

Python を使用してデータ ビジュアライゼーションを作成すると、ユーザーは表形式で表現されたフォーマットされていない大規模なデータセットを分析して理解するのに数秒、あるいは数分かかるのに比べて、ミリ秒単位でデータの分析情報を得ることができます。

この記事では、データに最適なグラフを選択するための正しい手順を確実に示し、洞察を常に最適な方法で使用して結果を得ることができるようにします。

プロジェクト管理ソフトウェアの主な目的は、プロジェクトのさまざまな段階を通じてプロジェクト マネージャーを支援することであり、プロジェクト管理プロセス全体を簡素化および改善する多くの利点を備えています。

セルフサービス BI がデジタル ワークプレイス管理ソフトウェアに実装されている場合、チーム内の全員がデータからタスクを簡単に作成し、それを中心にスムーズに共同作業を行うことができます。

CEO は、KPI に簡単かつ迅速にアクセスできる必要があります。特定の期間におけるビジネスのパフォーマンスを監視できる CEO KPI ダッシュボードが必要です。

データ インサイト ツールはビジネス インテリジェンス アプリケーションとしても知られており、データに簡単に接続して美しいダッシュボードを作成できるようになります。