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。
人力资源的数据分析过程是一个流程化,标准化的过程,对于HR来说,在数据分析的学习过程中,最关键的是要学习数据分析的思维,数据分析思维的最关键是数据分析的流程,以及在这个流程中的方法,工具。
之前在公众号提过,我写了一本书,现在这本书终于面世了,这本书就是『对比Excel,轻松学习Python数据分析』,这本书是写什么的,以及这本书怎么写的,相信大家通过书名就能了解一二,但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下。
这两年的大数据热潮带火了数据分析这个职业,很多人想转行干数据分析,但是又不知道现在这个行业的求职环境和前景如何,动了心却不敢贸然行动。
在人力资源的数据分析体系的构建中,我们最终的目的是要把人力资源各个模块的数据表进行数据的关联,然后通过关键指标来构建起一个体系化的数据模型,在进行人力资源的数据模型构建中,我们往往会忽略最重要的原始的数据标准表,今天我们就来聊聊在人力资源数据分析中的原始数据分析表。
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。
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。
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。
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。
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。
都了年底我们开始做各个模块的数据分析,在人力资源各个模块的分析中,薪酬属于比较专业并且还是有点难度的数据分析模块,我们看到的很多HR在年底对薪酬的分析,基本都是集中在静态的薪酬数据分析,一般会对年度的薪酬做数据性的描述,并且在薪酬数据分析的呈现上都是从公司整体的宏观数据来做分析,如果要聚焦到部门,岗位,层级,在这些数据的展示上就需要跟过的PPT页面来做呈现,在数据的交互和数据展示上逻辑性比较的弱。
在我们以往的人力资源数据分析课程中,我们都是以单表的形式来对某个模块进行数据分析,数据的来源也只是来源于某个模块的单张数据表,但是人力资源的各个模块其实是一个体系化的存在,我们在分析某个模块的时候,其实一定会跟另外一个模块的数据进行关联。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,可以用来存储和管理大量的数据。除了存储数据,MySQL还可以用来进行数据分析。在本文中,我将介绍如何使用MySQL进行数据分析,并提供一些实际的示例。
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。
有数据分析师曾抱怨:80%时间在清洗数据、加工数据和识别数据,仅有20%时间在做数据分析。面临这种困境的原因,大致有三点:
现在很多企业都在做数据化转型,相对应的是企业内部的各个部门也开始做数据化的转型准备。这几年很多的公司,很多的机构,很多的HR 都相继提出人力资源要做数据化转型,数据要驱动业务的发展,支持公司的战略。但是我们听到了太多的 WHY,战略层面的数据化转型,数据体系的搭建,人力资源整体的数据转型,人力资源支持业务的发展,HR的思维要如何的去转型思考。但是很少有人告诉你,作为一个HR 你在企业里,你应该怎么做,如何去在你自己的人力资源模块里进行数据化的转型,建立数据体系,人力资源结合业务去去确定业务,发现问题,解决问题。
在做人力资源数据分析的过程中,很多HR的小伙伴都在追求数据分析如何支持业务,数据分析的结果,数据分析的解决方案如何给业务进行赋能,提升业务的岗位技能,最终提升业务的绩效。
现在数据分析能力在职场中越来越重要,尤其对运营人来说,数据分析就是运营人职场能力的分水岭,不管是做内容运营、产品运营还是活动、直播运营,数据分析基本上已经成了大厂招聘运营的标配:
可以看出有能力,能力1,其实在Excel表中是有两个进攻能力的,但是在导入Tableau时,为了区分方便,自动转换成上图所示
在月度的人力资源数据分析中,我们永远绕不开岗位的绩效数据分析,在月底会对于各个岗位的员工进行绩效的数据建模和分析,那如何对岗位员工进行数据建模,我们从哪几个维度来做绩效的分析,最终通过绩效改进和绩效辅导来提升员工的岗位技能,今天我们从绩效数据分析的思维来聊一聊绩效模块的分析。
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
在数字化时代,数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及,数据分析的方法和工具也在不断进化。
大家好,我是零一,今天给大家带来基础教程。我的公众微信号是start_data,欢迎大家关注。 本文适合以下情况的读者: 1丶淘宝店铺运营或者店长,目前还不会做数据分析,渴望提升自己 2丶打算在淘宝开店的朋友,目前尚在混派代学习中 3丶其他对数据分析感兴趣的朋友,尚在入门阶段 ================第一部分 数据分析概述================== 那么,我们直奔主题。 数据分析的概念必须搞清楚。简单点说,数据分析是将数据进行清洗后,把隐藏在数据背后的信息提炼出来。 另外,值得一说的是,数
在做薪酬的数据分析过程中,我们都会用数据透视表来对薪酬的结构进行分析,我们今天就来讲讲如何通数据透视来对薪酬的结构做分析。
Origin软件是科学家、工程师和数据分析人员常用的数据分析和图形绘制软件之一。它提供了各种功能和工具,以帮助用户进行数据可视化和分析。无论是用于化学、物理学、生物学还是其他领域的数据分析,Origin软件都提供了强大而易于使用的工具。
今天我们来分享一个月度的薪酬数据分析的案例,首先我们来看下面这张薪酬数据表,这是来自于一家零售行业的月度薪酬数据表,在薪酬的字段上包含了薪酬类别和员工考核的数据,这些字段都是一般企业的日常的薪酬数据,针对下面这张表,我们如何来做月度的数据分析,接下来我们和大家做这个数据分析过程的分享。
导读:大家好,今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。
小B是一名数据分析师,他问小A XXX的所有指标给我一下,小A“鄙视的”给了他一个文档。
每个人家里都会有冰箱,冰箱是用来干什么的?冰箱是用来存放食物的地方。同样的,数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后,我们可以直接查找数据。例如你每天使用余额宝查看自己的账户收益,就是从数据库读取数据后给你的。
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。
随着数据化在各个行业各个企业的深入,很多企业开始转型数据化的企业,在企业转型的同时,人力资源部门也开始尝试做数据化的转型,但是相对于零售,电商,人力资源在转型的路上还是困难重重,不管是在行业的标准化,还是在数据的标准化上很少有成熟的模式。在人力资源的数据转型上,我们往往关注数据的前端,数据的可视化的建模,在形式上往往以数据仪表盘等方式呈现,我们在做数据建模的时候,重点关注最后数据的呈现,但是往往忽略了数据的后端,也就是人力资源各个模块的底层数据建模。
该图是数据分析概述部分。主要讲述了一个数据分析人应该具备哪些基本素质?有哪些职业要求?同时也讲述了数据分析的一些常用指标和述语,有哪些数据分析的类型,数据分析有什么作用,以及我们做数据分析有哪些主要流程。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 我们经常在淘宝网购物,作为淘宝方,他们想知道用户是什么样的,年龄、性别、城市、收入、购物品牌偏好、购物类型、平时的活跃程度等,这样的一个用户描述就是用户画像分析。 在实际工作中,用户画像分析是一个重要的数据分析手段,帮助产品策划人员对产品功能进行迭代,帮助产品运营人员做用户增长。 作为产品策划人员,需要策划一个好的功能,获得用户最大的可见价值与隐形价值、必须价值与增值价值,那么了解用户并做用户画像分析,是数据分析师帮助产品策划做更好的产品设计重要的一个环
数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位,但不同公司对这一职位的定位不同。即使是统一公司,在不同的团队,数据分析师的职责,作用和地位也可能不一样。本文从笔者自己的实际经历出发,总结一下数据分析师工作的内容,要求,工具,技能等多个方面。由于经历尚欠,文章内容难免疏漏,请多多包涵。也欢迎交流。
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
敏捷,指反应(多指动作或言行)迅速快捷。敏捷和技术结合往往具有快速、简单、迭代的特点。如大家听说的敏捷开发就是指:以用户的需求进化为核心,采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。 数据库(DBA)与敏捷
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
作为专注数据分析结论/项目在业务落地以实现增长的分析师,建议在开始学习新技能前,先明确应用场景。有的放矢才能不枉费努力。
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:
首先产品经理应不应该学习代码?不同的产品经理持有不同的观点。编程能力在产品经理的工作中是一个非必要的基本功,但会使用编程能力会给我们自己的工作带来加分项。因此在有空闲时间时可以学习代码作为自己的一个加分项,或者学习技术架构里面的逻辑。
这个就和sql中的合并类似了,数据集合合并你可以理解为与数据库合并类似,即内连接,左连接,右连接以及外连接。同样也等同于Pandas中的merge函数
感谢您在百忙之中抽出时间来阅读此信。虽然未曾谋面,但我们关注您已经有很长一段时间了。
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
今天给大家整理28张数据分析的知识地图,话不多说,直接上图: 1、数据分析步骤地图 📷 2、数据分析基础知识地图 📷 3、数据分析技术知识地图 📷 4、数据分析师能力体系 📷 5、数据分析思路体系 📷 6、数据分析核心主题 📷 7、数据科学技能书知识地图 📷 8、数据挖掘体系 📷 9、python学习路径 📷 10、B端数据分析地图 📷 11、RFM分析体系 📷 12、线下店铺数据分析 📷 13、小程序数据分析 📷 14、用户分析 📷 15、用户画像法 📷 16、Excel常用公式 📷 17、Excel透视
BlockETL软件包用于比特币区块链数据分析中的数据抽取/转换/加载(ETL),可以从原始的比特币区块文件中抽取区块与交易数据并加载入通用SQL数据库,以便于后续的数据分析处理,非常适合区块链数据分析相关的毕业设计或课题研究项目。BlockETL官方下载地址:http://sc.hubwiz.com/codebag/blocketl-java/。
度量聚合:每当把度量内的内容拉入到行或列时,在其前面会出现总计字样,这就是度量的聚合,并且聚合的形式多样。
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。
大海:好吧,Power Query你学了那么多,Power Pivot也基本入门了,Power BI也可以同步开始学了,反正PQ和PP的知识除了操作上有一点点儿区别外,都是能在Power BI里直接用的。
最近整理了20张数据分析的知识地图,话不多说直接上图 1、数据分析步骤地图 📷 2、数据分析基础知识地图 📷 3、数据分析技术知识地图 📷 4、数据分析业务流程 📷 5、数据分析师能力体系 📷 6、数据分析思路体系 📷 7、电商数据分析核心主题 📷 8、数据科学技能书知识地图 📷 9、数据挖掘体系 📷 10、python学习路径 📷 11、线下店铺数据分析 📷 12、小程序数据分析 📷 13、用户分析 📷 14、用户画像法 📷 15、Excel常用公式 📷 16、Excel透视表 📷 17、
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