事件回顾：今年1月，NBA新春形象大使首度由中国人担任，即国内某艺人。但由于该艺人对外形象与NBA一贯形象不符，引起了NBA粉丝与该艺人粉丝的网络互掐，刺激粉丝视频再创作灵感，其中以哔哩哔哩网站（简称B站）为好。直至今年4月，该艺人工作室一份律师信将B站诉诸法律，同时也将本次网友粉丝互掐事件推至高潮。
事件后果：两败俱伤，引发该事件的NBA和艺人形象受损，B站顺势固粉并刷一波路人好感度。
造成这样的后果，责任在谁？是NBA？是艺人本身？
这是一起典型的，因缺乏对双方粉丝受众群体的足够了解，好终导致失败的运营案例。追根究底，双方运营部门虽然掌握了大量粉丝数据，却没有做到对粉丝数据的深入分析，没有真正把握各自粉丝受众的性别、年龄分布、喜好等，好终导致了跨界宣传失败。NBA没能借助艺人的影响力扩大粉丝受众群体，反激起已有粉丝不满；艺人也没能成功扭转形象，反陷入更严重的形象风波，引起非粉丝群体的不满情绪。
与NBA、艺人运营团队相比，B站运营团队对大数据把握更到位，对粉丝群体刻画更全面深入，更了解粉丝与潜在受众群体的诉求，因而当哔哩哔哩“护犊子”式地正面应对该事件时，才能达到既加强了粉丝粘性，又收获艺人粉丝之外潜在用户的好感，顺利扭转局面的效果。
在互联网时代，不管是哪个行业哪个环节都无法完全离开大数据分析，更进一步来说，他们离不开的是大数据可视化分析。
大数据可视化分析：把握数据情况更高效、更深入
大数据可视化分析工具已被普遍应用于各个行业，如制造业、零售行业、医院行业等。借助大数据可视化分析工具，不仅提高数据分析效率，更让数据信息变得更简单易懂。
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Spee*I数据分析云_项目管理分析
这是一张项目管理分析效果图。通过该图表，管理决策层可快速掌握项目进度、各项数据情况，从而对整个项目有更直观的认识，一旦出现了某项数据过高或过低，可通过其他可视化分析功能对其进行进一步的分析，如通过钻取功能，层层钻取，快速调取相关的各项数据、明细，更高效地找出问题原因。
Spee*I数据分析云_工序制造加工驾驶舱
这是一张制造业的工序制造加工驾驶舱。从该分析图表通过折线图、柱状图等，借用不同颜色，好终达成了更具可读性的大数据可视化分析报表。管理层可快速掌握不同工序、制造加工设备的制造加工情况、维护情况，从而对制造加工进程有更直观清晰的了解。
这种基于不同行业的特殊性，结合企业实际业务的大数据可视化分析报表更能对实际制造加工经营产生实际性的指导作用，更符合企业数据化、信息化需求。
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