投资分析是对投资项目的潜在回报、风险及市场前景进行评估的过程，旨在帮助企业或个人做出明智的投资决策。本栏目将介绍投资分析的方法，帮助读者通过数据分析优化投资策略，提升投资回报率。
你以为企业数字化转型只是换几台电脑、上几套系统？实际上，中国企业在数据智能化的深水区，早已发生悄然巨变。根据《数字化转型：中国企业的创新道路》调研，截止2023年，超过67%的头部企业已将增强分析纳入战略级项目，连续两年带动产能增长超15%。而在数百万中小企业中，“数据分析”从一度被视为成本，到如今成为核心竞争力，甚至决定了企业生死。那些还在手动填表、凭经验决策的企业，已经在市场浪潮中逐渐被边缘化
2024年，企业数字化转型已不是“要不要做”的问题，而是“怎么做才有效”。不少管理层在项目初期信心满满，项目推进一段时间后却陷入困惑：为什么明明买了数据分析工具，团队还是靠Excel？为什么业务和IT总“鸡同鸭讲”，新系统上线后业务流程反而更复杂？据《2023中国企业数字化转型调研报告》显示，超过65%的企业在数据分析落地过程中遭遇“效果与预期不符”的困扰，尤其在Python等先进分析技术应用层面
“你真的了解地产行业的数据吗？在这个成交周期不断缩短、客户需求瞬息万变的时代，房企决策者往往一觉醒来就要面对‘昨天的热盘今天凉了’的现实。传统分析方法不仅费时费力，还极易陷入‘拍脑袋决策’的陷阱。有人说，地产行业复杂到用Excel都能做分析，真的如此？其实，只有深入挖掘结构化与非结构化数据，才能对市场和客户需求实现智能洞察。这背后，Python及其数据科学生态正在悄然改变地产行业的规则。本文将带你
你知道吗？据中国人民银行2023年金融数据报告，金融业数据量年增长率已超过30%，但只有不到15%的企业能将这些数据真正转化为有效决策。很多金融科技项目上线后，风控模型实际绩效远不及预期，甚至因数据分析不力导致合规风险和资产损失。更令人惊讶的是，业内调查显示，95%的金融决策者都希望用Python提升分析效率与风控能力，却苦于没有清晰的落地路径。这正是本文要解决的核心痛点——如何用Python系统
你知道吗？在中国，只有不到10%的企业能真正把数据变成生产力，大多数还只是把数据存储在“数据仓库”里，能分析、能决策的却寥寥无几。很多企业每年为“数字化转型”投入百万甚至千万预算，但最后往往卡在数据分析的环节——报告做不出来，业务看不懂，战略决策变成了“拍脑袋”。如果你也曾被日常的 Excel 报表绕晕、被业务部门的“数据孤岛”困扰，或者对“数字化转型”心生疑惑，这篇文章会帮你用一个全新的视角理解
以“专业、简捷、灵活”著称的企业级web报表工具
自助大数据分析的BI工具，实现以问题导向的探索式分析
一站式数据集成平台，快速连接，高时效融合多种异构数据，同时提供低代码……
全线适配，自主可控，安全稳定，行业领先
扫码添加专属售前顾问免费获取更多行业资料
数据管理
数据编辑
超强函数能力
数据可视化
分享协作
数据开发
运维平台
