2020年5月6日，人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》，报告显示：预计2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右，数据分析人才是市场上迫切需要的高端型人才。
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
SAS软件是一款非常受欢迎的数据分析软件，它提供了强大的数据管理和统计分析功能。无论是学术界、研究员、还是工作中需要进行数据分析的人士，使用SAS软件都能快速高效地完成数据分析任务。本文将从SAS软件的特色功能和使用方法两个方面进行详细讲解。
随着企业数智化转型的推进，内部的各个部门都开始做数据化的转型，人力资源部也一样，在各个模块中数据关键指标，搭建数据模型，结合业务进行人力资源的数据分析，在人力资源整个数据分析的进程中，有三支柱的企业SSC和BP走在了人力资源数据分析的前列。
数据分析和绘图通常是一个非常耗费时间的工作。为了提高数据分析和绘图的效率，Graphpad公司开发了一款名为Graphpad Prism的软件。Graphpad Prism软件具有简单易用、功能齐全且灵活等特点，已经成为了科学实验数据分析和绘图中必不可少的工具。本文将介绍Graphpad Prism软件的特点和使用方法，并通过荧光定量PCR数据分析为例，详细讲述了软件的使用流程。
SPSS软件是一款非常知名的数据分析软件，对于研究员、数据分析师和学术界等人群来说，使用SPSS软件来进行数据分析和统计分析，是必备技能之一。本文将从SPSS软件的特色功能和使用方法两个方面进行阐述。
本案例数据为招聘网站上收集的有关数据分析师岗位的数据，对该数据集从数据分析的角度出发，利用pandas、pyecharts库处理与展现数据，开发一个完整的数据分析项目。
一个好看的图表， 图表元素整体样式的协调共存会让人感觉赏心悦目，包括颜色设置，文字大小，边框粗细等各种样式。在seaborn中，可以通过不同的函数来修改图表的样式
了解数据分析 1定义 · 数据分析是什么？ 简单地说就是利用有限的数据通过发散的思维，利用相关关系来解释你想知道的问题。 2目的 · 数据分析干什么？ 把隐藏在一对杂乱无章的数据背后的信息集中、萃取和
对人力资源从业者来说，进行人力资源数据分析的难点是对对于一些数据分析方法的掌握，和相关的一些软件的操作，以及一些数据分析的思维，其中最基础的是数据的视觉化呈现，我们日常看到的数据都是以数字为主，我们要做的是通过图表的形式，把这些数据进行简化，进行视觉化的呈现，今天我们来讲讲如何在EXCEL中进行图表设计和原则。
EXCEI在人力资源的数据分析方面我觉得和其他几个软件对比，由其自己独有的优势
Spss软件是一款强大的数据分析工具，广泛用于学术研究、商业决策以及政府机构等领域。本文将介绍Spss软件的基本功能和使用方法，并结合具体的案例分析Spss在数据分析领域中的应用。
GPT-4替代初级数据分析师的成本只有0.71%，换成高级数据分析师则是0.45%……
Excel是一个功能强大的电子表格软件，它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员，掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中，我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
说来我正式接触数据分析也快一年，对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。
数据分析的概念都不陌生，在我们大学时候的数据报告、年底工作业务总结、社会上的各行各业的发展都离不开数据。数据分析的广泛适用性、未来发展的引导性使得数据分析在社会生产、科学研究中持续火热。由于数据分析概念比较模糊，有必要对数据分析的理论和过程进行简单的梳理，对数据分析有更为深刻的认识。
数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，说简单点就是将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。需要数据分析师对杂乱无章的数据进行包装，让阅读者能对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。
摘要：Office是Windows操作系统下最常用的办公软件之一，它包含了Word、Excel、PowerPoint等多个应用程序，可以满足人们在日常工作、学习中的各种需求。其中，Excel作为一款专业的数据处理软件，可以帮助用户快速、准确地完成数据分析的工作。本文将从数据格式、公式计算、数据透视表、图表分析四个方面介绍如何利用Excel进行高效数据分析。
从上期全球大数据领域投融资分析（2016年上半年全球大数据领域投融资市场分析）中可以看出，美国比较侧重发展大数据的技术应用，而数据分析是大数据技术应用领域投融资最多的技术方向。2016年上半年，中国在
作者@小强me 认为新手总觉得数据分析是一件超级复杂，技术含量极高的事情。他们总关心一些专业词汇，图表怎么做，excel工具怎么用，结论怎么写…作者强调文中所说的都是游戏的数据分析，因此别以为大数据什
很多人觉得数据分析是一个很高深的技能，要学会数据分析好像要会很多专业的软件，然后要和很多的数字打交道，要逻辑感非常强，其实数据分析没有大家想象的那么复杂，通过学习你也可以学会人力资源的数据分析。
从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A*X**2+B*X+C=0都快忘记了，甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。
在现代社会，数据分析日益成为重要的一环。不同领域需要处理不同的数据类型和数量，因此需要使用专业的数据分析工具，以提高工作效率并保证数据分析结果的准确性。SPSS软件就是一款常用的数据分析工具，具有强大的数据处理、统计分析和图表制作能力。本文将详细介绍SPSS软件的特点和使用方法，并结合实际应用场景进行演示和说明。
POWER BI 软件主要是面向数据可视化，和数据建模，在数据的交互和数据可视化上有自己独有的优势。在对行业数据进行数据分析的时候 PB也有自己的一套数据分析的逻辑，我们以前在讲数据分析课程的时候，也一再强调，数据分析的重点是行业的数据分析的逻辑，并不是软件的应用。在人力资源模块也是一样，我们用PB 来对人力资源各模块进行数据分析，也是需要有一套行业的逻辑。那用PB 来做人力资源的数据分析仪表盘建模，我们的逻辑是什么样呢，我觉得主要是有3个大的步骤构成
随着数据分析和可视化工具的广泛应用，Tableau和Power BI已成为行业标准的分析工具，而Python则作为数据科学的主流编程语言，广泛用于数据处理、分析和机器学习。本教程旨在介绍Tableau、Power BI与Python的基本使用方法及其在数据分析中的应用。
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，它提供了高层次的API，可以帮助用户创建美观、具有吸引力的统计图形。作为Python数据分析领域中常用的可视化工具之一，Seaborn广泛应用于数据探索、模型评估、可视化报告等方面。本文将详细介绍Seaborn库的特点、常见功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
数据可视化：Data Visualization，即视觉传达，为了清晰有效地传递信息，数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具，例如点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据，它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念，美学形式与数据功能在可视化中齐头并进，通过直观地传达关键的数据与特征，从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
Prism是一款专业的数据统计和图表制作软件，由美国GraphPad Software公司开发。该软件广泛应用于医学、生物科学、化学、环境科学等不同领域，在数据处理和统计分析方面具有出众的表现。
关于本书 数据分析是作为一名运营人员需要掌握的一项基本技能，本书基于职场三人的对话（BOSS、数据分析菜鸟、数据分析高手），从数据分析概念、作用、步奏三个方面进行阐述，是一本数据分析入门书，是数据分析新手的不二选择。 1数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 2数据分析的作用 数据分析是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在企业的日常经营分析中有三
大家好，我是猫头虎。最近，OpenAI又双叒叕推出了一项震撼业界的新功能——实时交互式数据分析。作为一名全栈软件工程师和技术爱好者，我非常兴奋地和大家分享这个消息。
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻，它往往是体现数据分析报告的决定性一环，图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中，介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
本文主要介绍了Prism（棱镜）软件的基本功能、应用范围以及使用方法，着重介绍了该软件在科学数据分析、绘图方面的优势和价值。通过具体案例的分析和说明，阐述了如何使用该软件进行数据分析、绘图等操作，并总结了一些注意事项和技巧。
很多刚接触BI的人可能会有这个疑问，各大BI厂商在介绍BI的时候，也都会说BI是数据分析工具，其实，BI与数据分析并不能划等号。
POWER Bi 的软件操作相对来说只要你掌握了EXCEL的数据他透视和一些基础函数就会很容易上手POWER BI，所以现在有很多的PB的课程，专门来讲解PB的一些基础的操作的课程。
人力资源的数据分析是一个系统化的学习过程，除了需要掌握基础数据分析知识外，还需要掌握EXCEL的技能和人力资源的专业能力，为了帮助大家更好的学习数据分析，我帮大家梳理了一下学习的知识，需要学习哪些内容，如何循序渐进的来学习数据分析。
数据分析和绘图是现代科学研究中非常重要的环节，而 Origin 软件是这方面的一个专业工具。Origin 具有多种独特的竞争力和优势，本文将从该软件的功能特点、使用方法以及实例应用三个方面进行详细讨论，并说明该软件对于科学研究的重要性和帮助。
最近，数据分析师圈子大家在讨论GPT-4对他们的工作有什么影响：是替代还是辅助？个人认为GPT-4可以帮助我提高工作效率和质量。
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。
如何更好地分析和处理数据成为了一个重要的问题。Origin软件是一款专业的科学数据分析软件，被广泛应用于科学研究、数据可视化和数据处理等领域。本文将对Origin软件的功能和使用进行探讨。
TA说：之前我在回答里写过，数据分析师和圣骑士职业很相似，都需要“门门通”。最近，我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理，以下内容为一家之言，仅供参考。
👆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+”
任何的学习都是一个体系化的循序渐进的过程，要有一个学习地图和学习路径图，不同阶段的学员对于不同阶段的学习内容，结合不同的形式和路径，在一定的周期内完成学习内容，最终提升某项技能。在人力资源的人才发展TD的模块中，我们会为各个岗位设计不同的学习路径图，在人力资源数据分析的学过程中我们也为大家设计了 数据分析的学习路径图，帮助大家更加系统的体系化的来学习人力资源数据分析技能。
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。 一份好的数据分析报告，首先要有好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然；其次需要有明确的结论；最后需要有建议或解决方案。
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。
人力资源数据化转型和数据分析是一个系统化的学习过程，不管是人力资源部门的数据转型还是HR个人的数据转型，我觉得都是一个数据化的落地的过程，你需要具备数据分析的思维，数据分析的技能，对于现阶段的HR来说，不要值着眼各种战略，系统，组织这种高高在上的内容，你更应该关注数据化如何的落地。
您推荐哪种数据可视化工具？嗯，这是一个棘手的问题，因为有太多的数据可视化工具。以下图为例：
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
现在，数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节，无论是财务、市场、销售还是运营，都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断，以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛，笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具，看看你用过哪一类呢？
Origin软件是一款功能强大的科学数据分析和可视化工具，广泛应用于各种领域的数据处理和分析。该软件不仅拥有丰富的功能，还具有很高的易用性和灵活性，在数据分析、建模和可视化方面可以满足用户的不同需求。
大家好，最近分享了一些关于数据分析可视化相关的内容，其实在数据分析过程中，基本就是数据采集与处理，再通过描述性分析来探索数据，最后建模预测，而在数据探索部分这一环节你会通过各种图表来对数据进行描述，找到数据的趋势为后续建模做准备，这也是一份数据分析报告中较为吸引眼球的一部分，如果图表做的简陋或不明确，那么自然就没有往下读的兴趣。
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