R을 데이터 분석 플랫폼으로 사용하면 개발자와 데이터 과학자는 최소한의 코딩으로 복잡한 원시 데이터를 표현하는 다양한 유형의 시각화를 만들 수 있습니다.

우리 모두는 회사의 모든 역할에 데이터가 중요하다는 말을 들었습니다. 데이터는 결정을 내리는 원동력이며 올바른 결정을 내리고 있다는 것을 믿을 수 있는 유일한 방법이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.

이 도움말에서는 마케팅 캠페인의 결과를 이해하고 분석하기 위해 모든 사람이 추적해야 하는 상위 35개 마케팅 KPI를 수집했습니다.

팀과 요구 사항에 적합한 프로젝트 관리 소프트웨어 솔루션을 선택하는 데 도움을 주기 위해 프로젝트 관리 소프트웨어가 생산성, 만족도 및 마음의 평화를 제공하기 위해 갖춰야 할 프로젝트 관리 기능 목록을 수집했습니다.

Python을 사용하여 데이터 시각화를 만들면 사용자가 표 형식으로 표현된 형식화되지 않은 데이터의 대규모 데이터 세트를 분석하고 이해하려고 애쓰는 데 비해 사용자가 몇 초 또는 몇 분만에 데이터 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이 문서에서는 데이터에 가장 적합한 차트를 선택하는 올바른 단계를 보여줌으로써 귀하의 통찰력이 항상 최상의 결과를 얻는 데 사용될 수 있도록 합니다.

프로젝트 관리 소프트웨어의 주요 목적은 다양한 프로젝트 단계에서 프로젝트 관리자를 지원하는 것이며 전체 프로젝트 관리 프로세스를 단순화하고 개선하는 많은 이점이 있습니다.

디지털 업무 공간 관리 소프트웨어에 셀프 서비스 BI가 구현되면 팀 내 모든 사람이 손쉽게 데이터에서 작업을 생성하고 원활하게 협업할 수 있습니다.

CEO는 KPI에 쉽고 빠르게 액세스해야 합니다. 즉, 특정 기간에 비즈니스 성과를 모니터링할 수 있는 CEO KPI 대시보드가 필요합니다.

데이터 통찰력 도구는 데이터에 쉽게 연결하고 멋진 대시보드를 만들 수 있게 해주는 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션으로도 알려져 있습니다.