2019年4月17日，一则亚马逊即将退出中国市场的消息迅速传开。18日，亚马逊中国称不会退出中国。但不少媒体却眼尖地发现亚马逊虽然依旧保留部分业务，其主体业务电商却即将退出中国。又一个国际品牌折戟中国，真的是因为本土对手都太强了吗？


      刘强东曾公开指出亚马逊对中国团队不信任，其总经理一直由未曾在中国居住过的外国人担任。对中国市场变化、对中国电商环境缺乏了解，这或许是亚马逊十五年后的今天不得不撤离中国的原因之一。


      对任何一家企业而言，不了解市场变化、环境所造成的影响是巨大的，甚至能决定一家企业的生死。因此不管规模大小，企业对数据分析的要求都不能降低，甚至随着当前大数据可视化工具快速发展，企业对数据分析的要求也随之提高。企业数据分析，要可视化，更要深入、高效。


      可视化，数据分析怎样可视化？


      所谓可视化，其实是只数据关系的可视化。如OurwayBI大数据可视化工具就能利用更容易被人接收信息的图像化传达数据信息。效果如下：

      OurwayBI_服装行业销售监控驾驶舱

      OurwayBI_项目管理分析

      通过以上三张效果图可以看出，OurwayBI大数据可视化工具制作的这些数据分析报表能用最直观、简单的方式呈现数据关联，如占比多少、销售趋势如何等这些问题，哪怕还没了解到具体数值，其数据情况却早已被浏览者所掌握。这就是大数据可视化工具的直观、高效。


      直观，在数据深入分析后的呈现阶段；高效，贯穿了大数据分析的整个过程，包括数据清洗、数据分析、数据呈现以及数据分析报表的制作。那么深入呢？它存在数据分析的每一个细节中。


      联动、钻取、筛选、多维动态分析等大数据分析功能的组合使用，使企业数据分析得以秒速从海量数据中抽取关键数据，并从多角度、多层面对数据进行更直观的分析、呈现。更重要的一点是，进行以上的大数据可视化分析时，企业应结合实际业务，老老实实地对数据进行可视化分析，才能真正找到问题，并通过大数据分析最终找到最优的解决方法，提升业绩。


      亚马逊之所以不得不将主体业务撤离中国，或许正是因为其团队并没有结合实际业务进行大数据可视化分析。

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