在做人力资源数据分析中，最后的一个环节我们是要输出 数据分析的报告，这个也是数据分析最重要的一个环节，今天我们来聊聊如果做数据分析报告 PPT版本
数据分析的的最终呈现的形式是数据分析报告，我们通过数据的数透，数据的汇总，在通过数据的可视化数据仪表盘，然后对数据图表结合公司业务和发展进行分析，最终以PPT或者WPRD的形式进行数据报告的呈现，在这些工作中，对大家来说，可能做数据报告比较化时间，我无数次听很多HR的小伙伴在群里说秋季度年度数据分析报告的模板。你下载过来的模板几乎是没用的，因为每个公司的情况不一样，你肯定是需要进行修改个更新，但是如果你不懂数据分析报告的设计和一些EXCEL的数据技能，你就不能做出一个很好的数据报告。
一文学会如何做电商数据分析（附运营分析指标框架） 电子商务该如何做数据分析？如何数据分析入门（从各项指标表象进入） https://www.processon.com/outline/6589838c3129f1550cc69950
1、如何做好数据分析？ 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你
最近在部门室内的交流会上，分享了一些撰写数据分析文章的心得，索性今天把这些心得体会以文字的形式记录下来，一方面当成是对数据分析工作的分享，另一方面作为个人成长记录，可能未来回头再看此文会觉得幼稚、粗浅。
1. 认为学会 Python 就可以掌握数据分析技能，大错特错，Python 只是数据分析师使用的工具之一，从商业 sense 到分析还有很多工具要掌握。
答：需求方想干的（预期）和自己提的需求可能不匹配，这时候分析师就得站出来帮他修正。比如需求方想看新老版本的效果是否显著，需求单里面只列出了老版本实验组，和新版本实验组数据项，缺乏新老版本对照组数据项，这时候就得帮他修正。以上，需求方逻辑还挺清楚，更多时候需求方自己都没想明白要干啥，就让你跑数，美其名曰，先把数跑出来我看看……
每到月底季度底都是数据报告汇报的高峰期，各种部门数据的汇总报告、监控报告、经营报告。
临近年底，很多同学问：“如何做出优秀的数据分析项目？不然年终总结都不知道咋写”。今天系统回答一下。想做好数据分析类项目，主要靠的是：树立正确的观念。这里有5道测试题，一起来测一测自己有多大可能做出好项目。
随着大数据分析在行业里的应用，很多企业开始追寻企业内部数据化的转型，在企业内部数据化转型的同时，内部的各个部门都要追随企业的脚步进行转型，对于人力资源部门我们如何在部门内部进行数据化的转型和落地，这是现阶段很多HR面临的问题。
人人都是产品经理火了那么多年，现在又开始人人都是数据分析师了！一个公司就那么多坑位，很少能见到几家公司专门配备一个数据分析师，供其他部门使用，现实就是这么骨干地把你打造成一个全方位人才。
人效的数据分析是所有模块数据分析里最有价值也是最难的一部分，在年底的时候很多同学开始做人效的数据分析，但是不知道如何做分析，今天我们就通过一个案例给大家梳理下人效数据分析的思路。
今天分享一篇来自于李启方老师(公众号：数据分析不是个事儿)关于数据分析师求职面试经验帖，以下为分享原文：
上面这些情形不管是在大公司还是小公司都是很常遇见的，如果你经常处于类似的工作状态下，那么一定时间后，你将失去两项核心竞争力：技术深度和业务深度。
先把数据分析，机器学习，人工智能等这些概念搞清楚，就知道要学什么，以及从哪开始学起了。
在数据驱动的时代下，凭感觉、凭经验做决策的时代已经过去了，作为运营狗需要掌握一定的数据分析能力，从数据中查找问题，分析问题，解决问题。
一切技术的出现都是为了解决现实问题，而现实问题分为简单问题和复杂问题。简单问题，需要简单分析，我们使用数据分析。复杂问题，需要复杂分析，我们使用机器学习。
在每次的数据分析工作中，将分析过程与结果写成一份通俗易懂的报告是工作的最后一步，并且对有的人来说，这也是最难的一步。一份技术报告的目的是传递信息。然而，技术信息是很难让人理解的，因为它不仅复杂，而且无法让人轻易的了解。将数学焦虑等融入到任何事情都可以被统计数据证实这一流行观念中，你就可以明白为什么做数据分析报告是一份挑战。
文 | KUNAL JAIN 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有，转载请留言申请授权 每当我参加数据分析相关论坛或者在与学生交流的时候，经常会被问到两个问题：“我是一名在校生（或者其他），并且希望未来从事数据分析相关工作，我需要如何做？”或者“我希望在商业分析领域开启自己的职业生涯/转换自己的职业，为了实现这个目标，我需要如何做？”后来，我收到了通过在邮箱/社交媒体/评论里面与上述问题相似的多个提问。为了确保这些问题能被以一种最佳的方式解决。我认为最好通过写一篇相关的文章，从而
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
Yonghong Desktop是永洪科技推出的国内首款自主研发的桌面智能分析工具。它既可以帮助企业员工进行数据探索分析，让商业决策更加可靠，又能充分发挥桌面电脑的计算性能，让企业员工的分析判断更加简单高效。
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
昨日（2022 年 6 月 14 日），人力资源和社会保障部官网发布《机器人工程技术人员等 18 个新职业信息向社会公示》，公示全文如下：
Prism是一款非常实用的软件，它主要是用来进行数据分析和建模的。如果你是一名数据分析师或者是科研工作者，那么Prism绝对是你必备的工具之一。
文 | 陈明 一个工作了5-6年的数据分析师，是如何改变比码农还惨的人生？谨以此文向每一位奋斗在一线的数据分析师致敬！ 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：“还...还不到级别。” 家人：“那是商务人员？做市场或销售。” 我：“...也不是，不过我们辅助他们作决策。” 家人：“决策不
相信做数据分析的同行在职场中经常会遇到这种情况：被别人说业务思考高度不够，只会简单的工具和常规数据统计，缺乏创新性。我是做数据分析出身的，对此我特别有感触。抱着去市场试错的想法，2018年我在网易云课堂打造了一门课《数据分析思维案例实战》，市场反馈非常好。在我看来，这门课最大的优势就是内容的创新性。 2019年的时候，我想写一本数据分析领域的创新性书籍，于是联合行业内两位资深的数据分析从业者黄怡媛、马炯雄，把我们10余年的数据分析工作经历、能快速应用到工作中的方法总结成书，这本书就是《数据分析原理》。 历
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在
很多同学总好奇：“数据分析要怎么做，才能驱动决策？”天天总听人说：数据驱动，可现实中没见过，只见过自己写的报告石沉大海……
DeeperMan | 作者 InfoQ | 来源 https://xie.infoq.cn/article/7c2951aeebab01a95b03341bf ---- 1 写在前面的话 在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。 有人说，数据分析报告，不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上
上一篇我们普及了【数据分析项目，是什么？为什么我没做过？】。今天我们系统讲解一下：如何做一个优秀的数据分析项目。首先大家要明白，并不是所有的项目，都需要找一个万人大会堂，拉着横幅，董事长总经理轮流上台鸣锣开道的。只要满足“在特定时间、特定条件下有具体产出的”都是项目。
“大数据时代，人人都有机会，大数据让市场变得更加聪明”——阿里爸爸马云 “大数据对制造业的冲击，远远超过电子商务对零售业的冲击” ——阿里爸爸马云 通过两个真是的故事告诉你：数据分析很重要，数据分析没那么难。遇到过两位想转型做数据分析的咨询者：机械哥和信用卡姐，他们通过数据发生改变的故事，很精彩。 一、数据缩短了成长的时间成本。 机械哥在三线城市做陆机机械设计，，研究竞品的产品信息和市场评价是必不可少的，机械哥都要花非常多的时间从对手官方网站上、阿里巴巴上手动收集、更新相关的竞品信息，还要从机械垂直网站中一
有同学问：老师，我们领导总说，要做有用的数据分析。可我废了很大力气，做出来的却被嫌弃：“我早知道了”、“没啥用”。到底要怎么才有用呢？这个问题很常见，我们今天系统解答一下。就拿一个很常见的问题：业绩下滑了，分析下怎么做才能达标？来举个例子：
昨天，我们为你打开了数据分析的大门，相信大家已经了解了数据分析的定义和一些工作、生活中的应用场景。 老师您一直在说数据分析有多强大，它到底能干什么事呢？能不能立马就解决我的问题？
最近数据挖掘与分析讨论比较热的话题是“数据变现”，也就是所谓的数据挖掘在业务中进行了应用，并确实给业务带来更大的业务绩效收益。很多朋友都知道，有技术、熟悉业务是前提，但有了前提，也常常困惑于各种迷惑，数据到底被业务用了么，业务用了效果不好的话，问题出在哪里？ 本文打算通过一些经验之谈，阐述“数据变现”基本准则（个人推荐），希望抛砖引玉，能引起更多人思考、讨论。 数据变现前提准备 数据变现首先得有清洗、整理、及时、准确的数据，以及科学的数据分析方法和手段；然后得有业务的熟悉程度，包括业务流程、业务运作方法和运
互联网下半场，流量红利早已消耗殆尽，一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性，没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户，另一方面，现在用户信息过载、产品和服务同质化严重，经常是花了钱也得不到客户，这样导致
小SUN目前就职于一家葡萄酒分销公司，其主要职责就是为业务部门提供数据分析报告，其中一份报告是追踪销售团队的KPI并与去年同期进行对比。
随着人工智能、数据分析等相关技术逐步渗透到各行业中，更多的传统企业面临数字化转型的需求，以求获得良好的、可持续的发展。而绝大多数企业的数字化转型，都离不开数据分析等技术及组织文化的升级。
模型纷繁复杂，要根据分析目的和模型对数据的要求选择模型；显著性检验在python中比较隐秘，需要日常积累
小伙们经常听到这样一句话：“数据分析要懂业务！”那到底啥玩意才是业务？懂多少才算懂业务？今天跟大家分享一下。
导读：大数据时代的到来，对产品经理提出了更加严格的数据分析要求。一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化，并提升客户体验。那么，产品经理到底该关注哪些数据呢？小产品如何运用A/B测试？产品经理该如何学习数据分析呢？ 本文根据GrowingIO创始人&CEO张溪梦与产品经理在线交流问题整理编辑，希望对产品经理提升数据分析能力有较好的帮助。 如何获取数据，获取什么样的数据？ Q1：一个电商平台，应该着重关注什么数据，怎样设计数据后台？ A1：电商数据的核心指标一般有：GMV，Transations（
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