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對(duì)比以下產(chǎn)品,看看哪個(gè)更適合你?
根據(jù)用戶點(diǎn)評(píng)的偏好數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品相關(guān)信息進(jìn)行比較,希望通過(guò)點(diǎn)評(píng)以及產(chǎn)品信息的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算,幫助你做出最佳的選擇,哪一個(gè)更適合你的業(yè)務(wù)需求。
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DATA DANCE
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DataFocus
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基本概括

評(píng)分情況
產(chǎn)品介紹
查數(shù)據(jù)上順為,讓工作更簡(jiǎn)單
商業(yè)智能BI
所屬公司
北京順為互聯(lián)科技有限公司
杭州匯數(shù)智通科技有限公司
成立時(shí)間
2016年
2014年
融資情況
尚未獲投
未融資
人員規(guī)模
51-200人
1-10人
主要客戶規(guī)模
中型企業(yè)(44%)
小型企業(yè)(62%)
主要服務(wù)行業(yè)
-
-

功能

商家功能 商家提供的產(chǎn)品功能信息對(duì)比
共有功能
暫無(wú)共有功能
差異功能
本地?cái)?shù)據(jù)源—自建數(shù)據(jù)
本地?cái)?shù)據(jù)源—自建數(shù)據(jù)
開(kāi)放API
開(kāi)放API
權(quán)限管理
權(quán)限管理
數(shù)據(jù)嵌入
數(shù)據(jù)嵌入
智能數(shù)據(jù)搜索
智能數(shù)據(jù)搜索
展開(kāi)

定價(jià)

免費(fèi)試用
不支持
不支持
定制
不支持
不支持
價(jià)格套餐
-
獲取獨(dú)家報(bào)價(jià)
-
獲取獨(dú)家報(bào)價(jià)

客戶規(guī)模

小型企業(yè)
(50人及以下)
22%
62%
中型企業(yè)
(51-1000人)
44%
37%
大型企業(yè)
(1000人以上)
34%
1%

評(píng)分

綜合評(píng)分
暫無(wú)評(píng)分
3.8
易用性
暫無(wú)評(píng)分
4.6
穩(wěn)定性
暫無(wú)評(píng)分
暫無(wú)評(píng)分
售后服務(wù)
暫無(wú)評(píng)分
4.5

問(wèn)答

熱門問(wèn)答
DATA DANCE怎么看客流
4個(gè)回答
首先,要了解什么是 DATA DANCE。DATA DANCE 是一款基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能分析工具,它可以從多個(gè)維度對(duì)商鋪的客流、銷售情況等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,幫助商家更好地了解顧客的消費(fèi)行為和購(gòu)物習(xí)慣,從而制定更科學(xué)的經(jīng)營(yíng)策略。 在使用 DATA DANCE 進(jìn)行客流分析時(shí),可以采用以下幾種方法: 1. 客流量統(tǒng)計(jì):通過(guò) DATA DANCE 可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)商鋪的客流量,包括每日客流量、客流趨勢(shì)、客流分布等,幫助商家更好地了解自己的客戶群體。 2. 客流路徑分析:通過(guò) DATA DANCE 可以分析客戶在商鋪內(nèi)的活動(dòng)軌跡,了解客戶的流向和停留點(diǎn),從而優(yōu)化商鋪的布局和商品陳列,提高客戶的滿意度和購(gòu)買率。 3. 客戶畫像分析:通過(guò) DATA DANCE 可以對(duì)客戶的基本信息、消費(fèi)偏好、購(gòu)買習(xí)慣等進(jìn)行分析,幫助商家更好地了解客戶需求,制定更合適的營(yíng)銷策略。 4. 營(yíng)銷活動(dòng)效果分析:通過(guò) DATA DANCE 可以對(duì)商鋪的各種營(yíng)銷活動(dòng)進(jìn)行效果分析,了解活動(dòng)的參與率、轉(zhuǎn)化率、ROI 等指標(biāo),從而不斷優(yōu)化營(yíng)銷策略。 綜上所述,使用 DATA DANCE 進(jìn)行客流分析可以幫助商家更好地了解顧客需求和購(gòu)買行為,制定更科學(xué)的經(jīng)營(yíng)策略,提高客戶滿意度和購(gòu)買率。
DataFocus是什么
3個(gè)回答
DataFocus是一款基于大數(shù)據(jù)突破技術(shù)的軟件應(yīng)用,是市場(chǎng)上第一款支持中國(guó)自然語(yǔ)言的BI數(shù)據(jù)產(chǎn)品。這是大數(shù)據(jù)自主BI系統(tǒng)最簡(jiǎn)單的操作。全過(guò)程通過(guò)搜索分析,不需要用戶編寫復(fù)雜的代碼,簡(jiǎn)單易學(xué),可以說(shuō)是最符合銷售員自我服務(wù)的視覺(jué)BI。由于它易于使用,并且適合每個(gè)角色的用戶,因此對(duì)于每個(gè)角色和每個(gè)場(chǎng)景都能對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行最適當(dāng)?shù)姆治觥? 數(shù)據(jù)可視化的實(shí)施步驟主要有四個(gè)方面:明確需求,建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型,進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、清洗、轉(zhuǎn)換和裝載,建立可視化分析場(chǎng)景。 一、明確需求 在開(kāi)始創(chuàng)建視覺(jué)項(xiàng)目時(shí),第一步是確定要回答的問(wèn)題,或嘗試回答“這個(gè)視覺(jué)項(xiàng)目對(duì)企業(yè)有什么幫助?”包含需要分析的主題,可以看到的主題角度,需要找出各方面規(guī)律的企業(yè),用戶需求等等。 二、建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型 基于需求分析,建立了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型;除ER建模和數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系建模外,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模還包括面向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的三維建模技術(shù)。 三、數(shù)據(jù)提取、清理、轉(zhuǎn)換和裝載(ETL) 為了為每個(gè)數(shù)據(jù)源創(chuàng)建不同的提取器,每個(gè)數(shù)據(jù)提取過(guò)程都需要使用一個(gè)接口來(lái)將元數(shù)據(jù)傳輸?shù)角謇砗娃D(zhuǎn)換階段。

產(chǎn)品截圖

截圖對(duì)比
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