人力资源部门作为企业必不可少的部门之一,每年经手的数据量之大、类型之多可想而知。特别是在如今信息爆发式增长的时代,海量数据沉淀的背后是亟待挖掘的数据宝藏。
1.项目背景: 飞机航班经常会因为各种原因,如天气原因,雷雨、大雾、大风等情况,或机场原因,导致航班的延误甚至取消,现在有一批航班的历史数据,基于这些数据,对航班的各种重要指标做统计分析,如最繁忙航线、某机场起降最频繁时段等等;最后,利用机器学习,对航班延误做预测,旅客可参考这些统计及预测结果调整行程安排。 2.建设目标: 亲自动手搭建项目所需的实验环境:搭建hadoop集群、分析航空数据的一些指标;
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上,包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham (ggplot2包的作者,被称作“一个改变R的人”)大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
几乎所有数据分析的书、教程、文章,都很政治正确写上MECE作为数据分析的准则。这东西很快又成为一个数据领域的“咕咚来了”:
很多同学对数据分析感兴趣,也和自己在国内做数据分析师的朋友聊过,决定未来从事数据分析方向的工作。
在数据分析中,有一种分析就是相关性的分析,所谓的相关性的分析就是 “不同现象之间相互相影响的关系叫相关性分析”,比如商场折扣和销量的 的分析,我们可以通过相关性分析,来判断折扣和销量之间的相关性有多强,多少折扣是销量最大的折扣,再比如孩子的身高和体重是否有相关性,标准的孩子身高和提升多多少。
世界卫生组织25日发布的报告中说,肆虐西非地区的埃博拉疫情已致死将近5000人。如果能够提前预知病毒的传播和暴发,状况是否会有所不同?美国一个卫生机构通过分析互联网数据,试图提前定位可能的埃博拉病例,了解这一疾病的蔓延趋势。一些研究人员说,这类大数据分析可以有效抑制流行病传播。 极具潜力 “健康地图”现今主要使用这种大数据分析法探测和监控疫情。一些专家说,这种分析法中的预测性分析技术的用途可以更大。如果营销人员能够使用这类技术把分类广告信息投放潜在用户,而且可以依据用户喜好向他们推荐音乐和
●招聘完成率(招聘效率)=在规定周期内完成的招聘岗位数量÷在规定周期内计划完成的招聘岗位数量
参考:超详细的数据分析职业规划 一个产品的出现可以从业务和技术两个方向分析,业务需求+技术支持=产品的出现。 如果把职业也当成一个产品,也有类似的分析,
春节回家,看到朋友晒的年终奖,我羡慕不已。 他入职腾讯一年半,拿了3个月工资作为年终奖。据他所说,这还不算什么,网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组,所有员工奖励888888元…… 虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖,但平均下来也有3-6个月的奖金(真香)。 相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂,那么数据分析、产品、运营人想进大厂,应该做哪些准备呢? 为此,我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求,发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位,都对数据分析能力非常重视。 由此可见,数据分析能力已经
金三银四跳槽季,什么岗位最吃香? 看看字节、腾讯等大厂给自家数据分析师开出的薪资,你就知道这个岗位有多火热了。 数据分析师的薪酬这么高,真的是因为做数据分析很难吗? 当然不是! 相较于写代码,数据分析所师需的技能门槛要低得多,甚至你只需要精通几个分析工具,就能拿到大厂offer。 比如别人做个可视化图表憋半天,而你用Tableau几分钟搞定;别人分析网站数据,分析半天结果未必准确,而你用Python迅速地出具一份专业报告;别人几个小时没查询完的数据,你用SQL几秒钟执行完毕。 这就是你的职场竞争力。 分
最近有不少同学向大讲台老师咨询有关数据分析职业发展的问题,由此可见,随着大数据的飞速发展,数据分析职业也成为很多同学关注的目标。不要急,大讲台老师这就给大家介绍数据分析的职业发展。
“大数据”时代,数据分析岗位需求逐步增多,薪资也从最初的月薪1W到月薪5W。 不过从招聘网站上可以看出,高薪行业对数据分析能力要求也越来越严格,尤其是字节、阿里等大厂。 15 年,会用个 Excel,会查数据库就能找到很好的工作; 17 年,你得会做BI可视化,能给老板做漂亮的动态报表,同时还得精通Python; 到了 2022 年的今天,除了 Excel 、 Python 、 BI 这些基础的工具,你还要懂统计、建模、数据分析、业务增长等…… 为此,我从网站上搜了不少学习资料和视频,但看完只能
春节回家,看到朋友晒的年终奖,我羡慕不已。 他入职腾讯一年半,拿了 3 个月工资作为年终奖。据他所说,这还不算什么,网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组,所有员工奖励 888888 元…… 虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖,但平均下来也有 3-6 个月的奖金(真香)。 相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂,那么数据分析、产品、运营人想进大厂,应该做哪些准备呢? 为此,我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求,发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位,都对数据分析能力非常重视。 由此可见,数据
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 上期书单分享的一季度重磅级上榜新书都是技术开发类图书,对于非开发的小伙伴们来说可能不够友好,所以本期就来分享几本大众一点的数据办公类图书! 📷 这几本书都是近期数据办公类的畅销新书,希望帮助大家用好数据分析解决实际业务问题,高效使用办公软件,从此告别加班,走上人生巅峰呀~~ 📷 ---- 📷 01 📷 📷 ▊《数据分析之道:用数据思维指导业务实战》 李渝方 著 用数据思维指导业务实战 互联网大厂资深数据分析师精心撰写 原创文章全网累计阅读量超10
进入9月后,各种大促销在即,数据分析师们又到了一年最辛苦,最悲催的时间段。然而,有多少无意义的加班,是因为业务部门不会提需求导致的。需求提得不合理,业务部门看了不解决问题,就会反反复复地再提需求。导致数据分析师们辛苦加班还不落好,背上一个:“分析没深度啊!”的坏名声。
新的一年的开始是反思已经取得的成就并展望未来,重新评估我们可以做得更好的最佳时机。改变,虽然一开始很困难,但也可以是非常有益的。这就是为什么我很高兴看到在 Thoughtspot Beyond.2021上分享了类似的情绪,以超越过去的传统仪表板。随着组织内角色的演变(从公民科学家和分析工程师的成长中可以看出)和数据需求的变化(想想模式变化和实时),我们需要更智能的方式来执行视觉探索、数据查询和分享见解。通过仪表板经常看后视镜,专注于历史数据,而不是未来的洞察力——即预测分析。
最近有不少同学在后台问我数据分析的职业发展相关,这里先列一个简易大纲。它更多是以我所在的互联网行业展开的。
小尧:本科财务类专业毕业后就进入职场打拼,在京东完成了从财务到数据分析的惊险一跃,目前是一家外企的数据分析师。
职场中不会数据处理,没有数据分析能力,办公效率低,缺乏竞争力怎么办? · 缺乏核心竞争力,容易被取代; · 不会批量处理数据,数据一多手忙脚乱; · 缺乏数据分析思维,老板想要的数据给不到; · 汇报、总结一团乱麻,可视化搞不定,好印象全无! 数据分析让你拒绝低效加班 网易特邀“哈佛外部导师——萨缪尔Samuel”为大家提供价值¥599【商业数据分析网易特训营】,现在限时免费! 3天直播课程助你解决工作中99%的难题! 限量30人,抢到就是赚到! 立刻扫码!现在可以不花钱,0元参与课堂! 手把手带你走上升
文 | 邹昕 CDA数据分析师已获得作者授权 做过一点统计模型,做过一点数据分析,现在工作名字叫数据科学家,厚着脸皮抛砖引玉,聊聊数据分析中需要养成的良好习惯。 1. 了解数据分析的目的 / 需求 做数据分析的新人可能都遇到过,辛辛苦苦花了几个小时做出来的结果,跟客户 / 合作伙伴 / PM / 老板要的不是一个东西,运气好的话回去修补一下,花个半小时之类的,运气不好的话直接推倒重来,搞不好又得晚上加班了。 比如说下午六点,正准备收拾东西回家,PM 跟你说想看用户的活跃度,跟数据分析师提出需求说,我们来看
很多做数据的同学都被领导、同事这么吆喝过。然而,什么是策略性思考???往往一听到这种词,就有同学急不可耐的掏出《麦肯锡方法》之类的镇山法宝,或者在网上搜《底层思维》、《核心逻辑》、《分析框架》之类的文章。结果除了“裂变”“痛点”“颠覆”这些似懂非懂的词以外屁都没有记住,下次写报告还是继续同比、环比、三年比,低了要搞高……
一年又过半了,不知各位小伙伴的年中总结有没有准备好?例如老板要求的财务报表,发票报告,销售业绩等报告。数据量太大,报告类别太多,使得加班成为常态。面对海量数据,无法解决。实际上,我们可以使用可靠的数据分析工具来完成此分析。企业也是如此。使用数据分析工具,企业可以集成多个渠道的数据并快速完成并完善数据分析。那么,数据分析工具该怎么选?亿信华辰小编给大家总结了以下四点供大家参考。
想动手写写自己的经历,希望对更多的像我一样想转行自学的年轻人的一些帮助。和一些鼓励吧。
專 欄 ❈那只猫,Python中文社区专栏作者,Python中文社区新Logo设计人,纯种非CS科班数据分析人,沉迷Keras。在Cambridge做了点小事,深度学习的小学生。❈ Abstract: 用Tensorflow完成Autoencoder的实现,简单介绍了一下什么是Autoencoder以及Autoencoder的应用。再简单介绍了一下VAE,VAE相关代码放在Python中文社区的Github中。 Autoencoder基本是Deep Learning最经典的东西,也是入门的必经之路。Aut
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 数据分析是一门艺术。 做好数据分析不是一件容易的事情,既要了解业务,又要有数据意识和思维,还要懂得分析方法,熟练使用分析工具。 博文菌最近发现几本持续霸榜的新书和经典书,迫不及待地想要分享给大家,希望可以帮助大家掌握一套正确的数据分析体系,并熟练地应用到实际业务问题的解决中! ---- 📷 01 📷 📷 ▊《数据分析之道:用数据思维指导业务实战》 李渝方 著 本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合 作者累计创作 “100+”
最近收到了不少做公众号的朋友的好友邀请,交流经验或者互相引流什么的,也有一些是卖粉或者卖课的。也遇到了一些真的想帮忙的人,会认真地告诉我到底怎么引流,甚至教我如何分析数据。不得不说,虽然互联网喷子多,但是好人也真的不少啊!
上一篇《数据分析师的真实绩效是什么》发出以后,又被大家加入了《陈老师日常劝退套餐》。很多粉丝强烈呼吁,写一篇数据分析师的幸福生活,不然感觉真的要被劝退了。今天就响应群众号召来一篇。其实需要陈老师来写这篇,就说明大家对数据解读的还不够啊。因为数据分析师的幸福生活,早已藏在大家的分析报告里,只是大家太过关注冷冰冰的数字,而不是数字后的含义,所以没有解读出来。
跳槽过程中,你是否遇到过手里拿到多个offer,却各有利弊,不知如何抉择的时候?如下方脉脉截图。
在企业中,数据分析师们往往分为业务和技术两大类。两类能力和工作内容有较大区别,但经常企业在招人的时候都叫:数据分析师。这常使想进门的新人感到困惑。今天,我们就来科普一下业务与技术的那些事。
恕我直言,如果你的转行动机是因为看到了小红书上的转行帖子之后想转行入坑数据分析的小姐们,劝你三思而后行~
新增了五个教程: Python 和 Jupyter 机器学习入门 零、前言 一、Jupyter 基础知识 二、数据清理和高级机器学习 三、Web 爬取和交互式可视化 Python 数据科学和机器学习实践指南 零、前言 一、入门 二、统计和概率回顾和 Python 实践 三、Matplotlib 和高级概率概念 四、预测模型 五、Python 机器学习 六、推荐系统 七、更多数据挖掘和机器学习技术 八、处理真实数据 九、Apache Spark-大数据机器学习 十、测试与实验设计 精通 Python 数据
导读:上一期学习了软体机器人的相关介绍,今天我们来了解一下使用大数据进行图表分析的相关技能(文末更多往期译文推荐) 图表是最流行的计算机科学概念之一。他们已被广泛用于现实世界的应用程序,无论是在你手机上的GPS或汽车上的GPS设备,很多图表都可以直观显示出你抵达目的地的最短路径至社交网络,你还可以添加到你的好友列表进行分享你的路径,图表无处不在。随着数据量的增加,图表的概念(广度优先搜索,Djikstra等)都保持不变,但图表的实际构建方式发生了变化。 假设在社交网络中,网络中的某一位人员在他的网络中有数
在我们做绩效分析的时候,我们并不是单单的对员工的年度 的绩效做分析,我们更要去做绩效的相关分析,我们需要找到和绩效相关的能力的维度,也就是说那些绩优的人员和那些能力相关,这样我们就可以针对这些和绩效相关的能力维度去做提升,更好的针对个人的能力去做绩效的分析
近期,收到一些同学私信,想了解一下从事数据分析是否需要读研究生?对于学历有没有很高的门槛?恰巧,身边一些朋友在不同类型企业中从事数据分析,同时也有一些HR,同他们沟通过后,分享一些对此的看法,希望对你有所帮助。
五一跟朋友出去玩,听他晒自己Q1绩效,我羡慕不已。 他入职腾讯一年半,上个月就拿了3倍工资作为绩效奖励。据他所说,这都是小意思,其他大厂还有更高的...... 相信不少打工人都有一个大厂梦,可是数据分析、产品、运营人想进大厂,应该有哪些准备呢? 为此,我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求,发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位,都对数据分析能力非常重视。 由此可见,数据分析能力已经成为职场人的刚需。 但是一提数据分析,90%以上的互联网人都觉得无从下手。知识点零散、学习起来毫无头绪,有的人花了很多
在运营者的翘首期盼下,微信公众平台的数据分析功能终于上线了。公众平台推出一年后数据分析功能才姗姗来迟,效果却很华丽。 数据分析提供了用户、图文传播和用户互动情况三方面的分析,包括用户性别、地域、语言、增长情况,图文消息阅读、分享情况、消息互动情况等近20个指标,还提供了可视化的效果,对我这类普通微信运营者来说已经基本够用了。 数据分析功能并非全由微信团队完成,兄弟支持 在此之前,微信公众号只有在海外版的后台,才可查看消息的“UV”和“PV”。很多运营者登录海外版去了解情况。 登录海外
在大数据,数据分析,商务智能等概念日益火热的今天,仅仅只会用Excel处理表格是远远不够的。今天介绍商务智能分析的一大利器——Power BIDesktop
最近两周周末也都加班,只能利用有限的业余时间,写写深爱着的公众号文章,三年来从未改变过,因为有一个又一个你在守候。
本文会简单介绍大数据、大数据前端团队以及可落地的演进方向。ps: 针对数据前端团队 10 人及以内的中小厂。
我们常说数据分析师是企业的医生。如果你真的去多几趟医院,就会发现还真TM像。因为数据分析师和医生是一样的苦逼:内行面对外行的苦逼。
导读:我们坚信,未来是大数据的时代,而数据分析师,就是走在时代前端的人。别把时间花费在低产出的数据整理和清洁上面,善于利用工具,朝向正确的方向努力,一定可以在成长道路上走得更快更远。 作者:陈明,GrowingIO 联合创始人&运营副总裁 直到做数据分析师五、六年了,每每和家人朋友聊天,都还是会有人不懂我在做什么。 家人:“数据分析?分析什么东西?” 我:“哪里有数据,哪里就有我们,什么都可以分析。” 家人:“是软件工程师吗?会编程吗?” 我:“...不是,不太会。” 家人:“那是管理层吗?” 我
之前我们分享过,数据分析给建议的标准做法:{数据分析报告中“建议”该怎么写}看完这篇后,相当多的同学抱怨,说业务部门根本不想沟通。净把做数据当算命的,希望他们什么都不说,我们一看面相就能说出:产品线需要调整,A产品价格再降低25元就能拉动500万销量这种话。该怎么破!
前阵子,和同学吃饭聊到收入,他说“你们程序员的工资好!高!呀!” 事实上,也就是一份辛苦钱...... 干程序员,我要老板的钱,可老板想要我的命啊! 做运维的,平台问题立马得解决,724365不间断服务。天天对着服务器,连个说话的人都没有; 做测试的,项目稍有改动,就要重新测试。都说人工智能,测试就是负责“人工”这一块的; ...... 现在要说真正有“钱”途的岗位是什么?数据分析一定榜上有名。 任何一家公司都需要利用数据驱动业务的增长。尤其是在今年经济不景气,各行业增量减少的情况下,数据分析指
除了家人朋友,很多时候,同公司内部的人也会比较困惑,数据分析师究竟是做什么的。收集数据、整理数据表、做各种报表、写ppt、做挖掘模型、打小报告
大家普遍的痛点,都觉得数据分析的前80%的工作都花费在了数据整理上了,其中一个直接的原因就是,几乎所有人,都在加班加点,努力为他人制造这个麻烦。虽然出发点是为了完成自己的报告,想把数据呈现的更加美观和漂亮,再漂亮些,或者基于老板们的要求,把最后的报告整理成老板们希望看到的样子。而所有这一切,最后都成为你想要抱怨的对象。
今天是什么日子?推迟了一个月的高考终于来了,作为一个已经考完N年的人,说句实话,我比你们还激动!
作者 | 2016年大数据行业从业者调研报告主要编写人Sophie 前言 12月13号,问卷发出;截止12月31号,收到1416份回答,并制作《2016大数据行业从业者调研报告》精华版;1月1号伦敦当地时间中午,北京当地时间晚上8点20分,经过反复修改和确认,报告精华版发布于大数据文摘微信公众号。 分析过程中,我们有以下三个主要发现: 1、数据、数据分析(包括大数据分析)受到我国企业重视,多数企业拥有数据决策团队,并将增加数据项目的投入,表明大数据行业发展态势良好,具有可观市场前景。 2、我国大数据行业处
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