TG Database

Tatyana Snegireva， Dobro Games
营销分析师
游戏分析师做什么？
游戏分析师在高预算的AAA（或三 A）游戏、游戏即服务和手机游戏的开发团队中工作。根据产品类型的不同，分析师的工作重点可能会有所不同。

例如，游戏即服务旨在长期留住用户。它们通常是免费的并且专注于持续的游戏内购买，因此它们会定期更新并充满新的活动。另一方面，大多数具有一种核心机制的超休闲游戏都试图在游戏的第一周获得尽可能多的收入，而对长期留存不太感兴趣。移动城市建设策略或赌场游戏也将与玩家建立长期关系。 AAA 游戏在游戏销售时获得主要收入，游戏分析师将更多地专注于处理发布后的错误、改进和修复 ...

方法和能力的主要信息来源。其章节包括：

基本概念：工作簿（Workbook）、工作表（Worksheet）、单元格（Cell）。
处理文件、工作表和表格的方法。
性能优化工具
常见错误
尝试打开另一个程序正在使用的文件
如果您在另一个程序（例如MS Excel ）中打开了Excel 文件，那么当您尝试使用 OpenPyxl 库打开它时，您可能会遇到与文件访问相关的错误。因此，关闭所有可能使用该文件的第三方程序。

由于尚未进行更改，因此更改未保存到文件中。
进行更改后，不要忘记调用save()方 电话号码库 法来保存这些更改。

wb。保存（'文件.xlsx' ）
使用不存在的区域或单元格 ...

隨著業務資料量的成長，對其進行分類的選項也越來越多，從而產生了大量的資料集。它們的一些資料欄位和記錄有所重疊，而其他一些則包含一些信息，當合併時，可以為您提供完整的資訊。

因此，對於尋找頂尖人才的中小型企業（SMB）來說，一個定期更新的招聘資訊資料庫可能就足夠了，跨國軟體公司可能希望至少將技術和產品評論資料集添加到他們的收藏中。

不幸的是，如果沒有適當的數據匹配，許多商業價值就會在數據集之間丟失，永遠被隱藏，永遠無法回收。

什麼是數據匹配？
資料匹配是識別和連結來自代表同一實體的不同資料集的記錄的方法。資料匹配也稱為實體解析和記錄鏈接，它使用機器學習 ...

關鍵要點
B2B 配對將不同行業的公司聯繫起來，以推動成長和創新，例如將製造商與強大的行銷商配對。
為了獲得良好的匹配，您需要明確目標、設定標準、進行研究、聯繫潛在合作夥伴、評估相容性、協商、正式化和監控合作關係。
要找到最好的合作夥伴，請專注於行業協調、規模、位置、技術、文化和共同目標。
您是否曾經想過尋找商業夥伴，但不知道從哪裡開始或在新聯繫中尋找什麼？

本文將協助您定義完美匹配的標準，向您展示一些可以自 銷售數據 動搜尋業務夥伴的工具，並讓您對自己的配對決策充滿信心。

什麼是商貿配對？
商業配對或配對是將尋求互利互惠的企業連結起來的策略過程 ...

它倡导负责任的数据收集实践、道德资源的使用，并旨在教育行业了解这些原则。

通过他们的新认证计划，像我们这样的公司现在可以佩戴 EWDCI 认证徽章，以证明我们对这些理想的坚定奉献。

我们信奉道德、生态系统管理和社会责任原则。这不仅仅是一个徽章，更是对负责任和透明的数字未来的持续承诺。

那些有兴趣与我们一起倡导这些原则的人可以访问了解更多详细信息并提出申请。

深入了解我们的数据专业知识
我们获得此项认证的道路充满了勤奋和对数据准 兼职数据 确性和相关性的一丝不苟的关注。

我们主要专注于公司统计数据和公共雇员档案，从多个来源收集数据并定期更新档案 ...

当今对数据质量的理解涉及数据完整性。数据完整性是在准备和分析阶段实现的。

遵守
由于数据发现涉及广泛的分析，许多企业利用该流程来实现对 GDPR（通用数据保护条例）的数据合规性。

数据发现方法
与数据规范化和竞争分析等过程类似，数据发现过程因人工智能和自动化工具的兴起而得到了极大改善。

让我们看一下数据发现过程的两种方法以及从手动到自动发现转变的原因。

手动数据发现
在自动化数据发现工具发明之前，数据专家需要花 学生资料 费大量时间手动准备、映射和分析数据。

如今，自动化数据发现工具和人工智能共同加速了这一进程。手动数据发现涉及监控元数据和数据沿袭，以揭示数据集内的趋势。

在此期间 ...

在当今数据驱动的商业环境中，数据常常被誉为新石油。但与石油不同，数据并不是有限的资源。相反，它是一个广阔的、不断增长的海洋，不断被更新和扩展。

因此，这就把我们带到了一个关键的十字路口——是购买还是自行爬取？是一头扎进数据海洋自己收集数据，还是简单地从已经为你做完所有准备工作的供应商那里购买？

让我们分解一下。

首要任务——数据质量
无论您选择哪种方式获取数据，其质量都是至关重要的。数据 美籍华人数据 是您决策和战略洞察力的基础。其准确性、完整性、一致性、新鲜度、统一性和独特性都是决定您数据驱动努力成功的关键因素。

数据质量是您做出采购决策的关键因素，它包含六个关键方面：

准确性 ...

要提取可付诸行动的见解，仅凭员工人数是不够的。使用招聘信息数据、员工数据或评论数据来丰富员工人数数据将有助于进行更深入的分析。就像内部员工人数分析一样，如果没有背景信息，这些数据可能只是一个数字。

因此，假设您使用员工人数数据来确定一家公司的业绩增长速度或成功程度。在这种情况下，有必要使用可以从外部来源提取的其他指标（例如工作数据）来支持它。例如，在这种情况下，了解该公司过去如何扩大团队以及目前如何发展将会很有用。

员工总数 FTE 分析
统一公司员工人数报告的方法之一是采用全职员工人数当 领英数据 量 (FTE) 分析。员工 FTE 分析涉及计算工作时长，而不仅仅是计算全职员工。这样 ...

客户关系管理 (CRM) 是企业使用的顶级数据和分析工具之一。公司使用 CRM 系统来存储和高效移动客户数据，以便销售、营销和其他部门可以在需要时充分利用这些数据。

然而，CRM 中存储的信息往往不够充分。这时 CRM 数据丰富功能就可以派上用场了。本文将介绍 CRM 数据丰富功能是什么，以及它如何确保您的 CRM 数据始终处于最佳状态。

什么是 CRM 数据丰富？
CRM 数据丰富是向公司 CRM 系统中已存储的数据添加更多数据点的过程。用于丰富 CRM 的数据来自第一方和外部来源。

CRM 中的任何类型的数据丰富（也称为数据附加过程）都被公司用 外汇数据 来保持数据新鲜。 CRM ...

当然，初创公司在利用网络数据时也面临一些挑战。主要挑战是数据成本，尤其是对于资金有限的早期公司而言。

对于投资轮次较少的初创公司来说，大型数据集的数据价格可能过高，因此与能够提供定价灵活性并允许按实际使用的数据付费的数据提供商合作至关重要。

例如，那些提供API 解决方案的公司，这些解决方案可以只检索所需的数据，并为各种规模的企业提供基于信用的付款计划。

此外，从数据中提取有价值的见解需要足 银行数据 够的专业知识，而对于技术资源有限的初创公司来说，维护数据提取和管理基础设施可能会耗费大量资源。

克服这些挑战需要仔细规划和战略决策，以最大限度地发挥网络数据对初创企业成长和成功的好处 ...