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想要精通数据科学，你必须不断地实践。

当今的公司，面对不断加大的竞争威胁，如何避免“柯达式”的灾难性失败？有远见的领导者必须避免被传统的业绩指标蒙蔽双眼，并在不可逆转的溃败发生之前找到新的增长点。而一些其它领域的研究，包括生物学与计算机科学，可以为企业创新、增加存活几率提供启发。

现在虽然数据可视化仍然具有巨大的前景，且近十年来它也一直是一门主流学科，但目前它依然不够成熟。

如果从市场和销售的角度来说的话，提升效率的工作流程信息化、移动化、智能化的工具类软件，以及对效果负责的软件和服务是必不可少的利器；但更重要的是要善用这些工具，学会拆解大客户管理的本质和核心目标，还要能留出更多的时间来思考做好核心任务的策略

经常在网络上看到这样的问题：“从零开始学习数据可视化，需要怎么开始？”《Data at Work》一书的作者Jorge Camoes在一次演讲中，提出了“数据可视化思考者”这一概念，并分享了他的12个想法。我们从中选取了最具价值的8个，进行了编译。

所有电商公司都拥有海量数据，这些数据正在改变公司与客户的交互方式。

很多人问我是如果从物理学转行到数据科学，本文讲述了关于我为什么决定成为一名数据科学家，以及我是如何追求并实现目标的。希望能够最终鼓励更多的人追求自己的梦想。让我们开始吧！

本文要讲的是Matplotlib，一个强大的Python可视化库。一共5小段代码，轻松实现散点图、折线图、直方图、柱状图、箱线图，每段代码只有10行，也是再简单不过了吧！

技术的世界日新月异，一不小心就会跟潮流脱节。而CTO们不但要监督系统的维护与开发，还要管理员工——时间永远不够用。So，技术高管应该优先考虑哪些关键技能？十个来自福布斯科技理事会的高管，给出了他们的建议。

如果说“客户成功”是企业成功的外部基础，那么“员工成功”就是企业成功的内在基石。自2015年Airbnb任命“员工体验全球负责人”后，截至今天，领英上关于“员工体验”的职位已经多达368万。“员工旅程分析”，必将成为HR工作新常态中的重要技能。

看似复杂的库存体系，可以通过简明的数据可视化还原全貌！

流量明星和大IP只能作为噱头，如果没有口碑保证，那么高票房只能是昙花一现。不过对比往年贺岁档的影片质量来看，2018年各位导演也算是良心制作了，毕竟大过年还要到处路演宣传也是不容易啊！