现在，数据分析的力量正深刻影响着商业格局。大数据对公司的影响非常广泛，涉及市场营销、风险、运营等，高级管理层能够以不同的方式参与其中。
续上一篇《数据分析对企业有啥用》之后，我们继续来讨论一个深层次的话题：数据分析师的工作绩效到底该怎么定。这个又是一个很蛋疼的话题，甚至很多从业很久的老鸟都没想明白，也很容易中坑。
过去三十年，许多公司增设新的管理层以应对变幻莫测的商业环境。上世纪80年代中期，对于多数公司而言，首席财务官还是个陌生的职位。然而，伴随着价值管理以及企业与投资人关系日趋透明，越来越多的公司有了首席财务官。随着品牌建设与客户管理对公司的重要性与日俱增，首席市场官就变得越来越重要，此外，还有不少公司设置了首席战略官，帮助公司应对来自市场的挑战。 现在，数据分析的力量正深刻影响着商业格局。抓住数据发展带来的机遇，增加利润，提升生产力甚至打造全新的业务单元，成为了企业的新需求——这不仅需要信息基础设施领域的人
数据分析逻辑是整个人力资源数据分析过程中最核心的一个环节。我们在学习数据分析的过程中，一些软性的技能我们可以通过线上学习或者跟随老师的操作，反复的操作就可以学会，比如EXCEL的技能，这些都是数据技能类的知识。但是思维的养成和改变确实最难的，数据分析的思维需要你在真实的工作场景中，通过真实的案例的学习，积累数据分析的经验，养成数据分析的思维。所以数据分析的思维是不断学习积累的过程。
导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，以最快的速度在大数据金矿中发掘出最
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，
到了年底很多的HR开始做年终的数据分析总结报告，但是很多人的数据分析报告都局限在数据的描述上，没有对数据进行诊断和给与解决方案，并且在数据的呈现上都是以表格和基础的图表为主，没有进行多维度的数据分析。
在学习人力资源数据分析的过程中，除了要去学习基础的EXCEL的技能和人力资源的专业知识以外，我们还有一个技能就是 数据分析的方法这个也是我们需要去学的，数据分析的流程和方法其实有很多，今天我们来讲讲三维立体化分析的方法，这个在人力资源的数据分析里经常会用到。
一个得心应手的数据分析工具，是每一位从业人员做数据分析的利器。面对浩如烟海的数据，如何选择合适的数据分析工具，成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，运用用数据分析工具，企业可以整合多种渠道的数据，快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢？笔者总结了以下五点供大家参考。
今天在我们人力资源数据分析群有个小伙伴提了这样一个话题，所以今天的来分享下什么是人力资源的数据分析思维，如何针对人力资源数据仪表盘来做数据分析报告，如何根据各个指标来做数据的诊断和解决方案。
有同学问：“我有个一个很好的分析发现，问题是如何让它落地呢？”还有同学抱怨，感觉发出去的数据分析报告都不见结果。要如何推动数据分析落地？一图以蔽之，推动方式和推动难度，完全取决于“我”是谁
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。
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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。
前面的一系列文章，笔者顺着数据全链路的方向，介绍了从埋点到数仓建设到指标相关的基础知识，还有常用的波动分析 和 AB-Test等工作内容
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。
“我可能干了个假的数据分析师！”经常有同学发出这种感慨，然后到处发《数据分析师是干什么的》《数据分析师、数据工程师、数据运营、数据挖掘工程师、商业数据分析师、我随便写个什么分析师之间到底有什么区别》一类的帖子。之所以会这样，是因为大家看的常常是理想状态下的数据分析岗位职责与内容。
【摘要】数据分析师是企业的贤内助，可帮企业识别市场机会、控制决策风险，保证企业利益的最大化。< span>< span>< span>< span> 数据分析师是企业的贤内助，可帮企业识别市场机会、控制决策风险，保证企业利益的最大化。在此，数据分析工作越来越受到各界的青睐。被《HR管理世界》评为七大赚钱行业之一，也被视为我国21世纪的黄金职业。在这样的背景下，有些网友想进入到数据分析行业，但对如何规划自己的职业之路比较迷茫。这里我谈谈自己的一些浅显理解，与大家切磋。 这个话题可以
马上要到年底了 ，很多HR开始要做年度的人力资源数据分析了，我们针对各位HR的需求，开辟了这个主题，来讲讲在如何做年度的人力资源数据分析模块，今天我们来讲讲培训模块。
“这个数据分析，怎么就越干越糊涂了呢？转行以前，看着学习的书单很清晰，Excel，Sql，Python一点点学过来。可转行后反而迷茫了，越干越感觉自己在打杂”一位转行的同学向我抱怨道。实际上他不是唯一抱怨的一位，即使是一直在做数据分析的同学，也照样有一堆问题。诸如：
我们在上篇公众号里和大家分享了关于组织结构和人员离职应该如何来做数据建模，并且用可视化的形式进行数据的呈现，对人力资源进行数据化的管理，建立数据体系，今天我们来聊一聊 在年底培训模块，我们如何用POWER BI 来做数据的分析。
“你做的数据分析有什么用？”是一个面试时经常被问到的问题，也让很多同学犯难。要么不知道从何说起，要么回答完了被人怼回来。今天我们系统性解答一下。
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。
GrowingIO联合创始人、CEO， 前LinkedIn美国商业分析部高级总监，张溪梦应邀参加7牛D-Furure 数据时代峰会，发表主题为《用数据分析创造商业价值》的主题演讲。 数据是一种连接。它连接4个最基本的象限，时间，地点，任务，事件。我们为什么要说数据会是下一次技术革命浪潮的最重要的指针？大家来看一下，根据美国几家顶级研究机构的报告，（Gartner，IDC等等），在未来的5年，我们会有40亿人通过互联网产生各种数据，将成就一个4万亿美元的市场，将有两千五百万种软件接入，2
GrowingIO联合创始人、CEO， 前LinkedIn美国商业分析部高级总监，张溪梦应邀参加7牛D-Furure 数据时代峰会，发表主题为《用数据分析创造商业价值》的主题演讲。 数
过去三十年,许多公司增设新的管理层以应对变幻莫测的商业环境。上世纪80年代中期,对于多数公司而言,首席财务官还是个陌生的职位。然而,伴随着价值管理以及企业与投资人关系日趋透明,越来越多的公司有了首席财务官。随着品牌建设与客户管理对公司的重要性与日俱增,首席市场官就变得越来越重要,此外,还有不少公司设置了首席战略官,帮助公司应对来自市场的挑战。
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。
零跑汽车自成立以来，始终坚持核心技术的自主研发，成功自研智能动力、智能网联、智能驾驶三大核心技术，是拥有智能电动汽车完整自主研发能力以及掌握核心技术的整车厂家。
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。
第一阶段：工作时间被取数的工作安排得满满当当，根本没有时间做有价值的“分析”的工作；
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。
“大数据”时代到来了吗？ 潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打开任何媒体，要是不提“大数据”，恐怕都不好意思出版。这股潮流，铺天盖地，连国家领导人都不例外。问题在于：为什么人人言必称大数据？ 数据的价值，随着数据量的几何级数增长，已经不再能够通过传统的图表得以显现，这正是为什么商业智能还没来得及流行，便已被“数据分析”挤下舞台。因为，价值隐藏在数据中，需要数据分析方可释放这些价值。数据分析能力的高低，决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说，没有数据分析，“大数据”只是一堆IT库存，成本
人力资源各模块的关键指标数据汇总，供大家参考！ 模块关键指标指标意义计算方式数据来源人员结构 公司各部门人数在年度的数据分析里，了解各个部门月度的不同的人数，来了解各个部门的人员编制情况/人员信息表公司各岗位人数主要了解关键岗位的人员数量，同时浏览各个岗位的人数，来判断岗位人数是否合理，时候是可以裁人数/公司各学历占比通过数据的占比，来分析公司现在人员学历的组成情况，根据数据对人员招聘的学历要求做调整，同时可以根据部门的学习信息，在进行沟通和相关事宜的时候可以适当的调整策略/公司各年龄段人数通过该数据可以了
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。
我们要确定怎么样简历是一份好数据分析师简历呢？那我们就要涉及到如何评价一个好数据分析师？一般来说，优秀的数据分析师有着很好的表达能力，能通过在二分钟对自己工作内容有着清晰且强逻辑，层次分明的表达出自己分析结论与解决意见，所以我们往往看到优秀数据分析师他在简历上会干净的语句，能很清楚表达出自己以往的工作经历。
我是一个数据从业者，很早以前就想把自己在工作和学习中的心得做个总结。一方面是对自己过往经历的一个总结和回顾；一方面最近几年大数据是越来越火了，也希望自己的经验能帮到那些对数据有热情、希望从事数据行业的新人们；还有一方面，也非常重要，是希望借助知乎这个平台跟广大同行们做一个交流，互相帮助，共同成长。
数据只是数据分析的素材，数据分析则是一个系统工作。就像我们想做一个大盘鸡招待客人，光从菜市场买一只冰鲜鸡回来是远远不够的，还得：
出人意料的是，音乐人才、物理学家和工商管理人士能为大数据团队带来全新的视角。 你的企业正在打造数据科学团队吗？首先，你应当从业务部门抽调专家来提出正确的问题。然后考虑招募一些物理学家、音乐人才，当然，还有统计人才和计算机科学家。 这些才是顶级大数据团队的关键“配方”，至少管理咨询与技术顾问公司Booz Allen的战略创新部门副总裁乔什沙利文是这么认为的。沙利文的部门负责帮助客户开展数据分析项目，在这个过程中沙利文看到太多企业犯下相同的错误。 “大多数企业只知道招聘计算机科学家，因为他们认为大数据是一个技术
在人力资源的数据化人才盘点过程中，我们除了要完成 绩效 - 能力的数据化盘点，生成九宫格模型以外，最后我们还需要为每个员工生成一份人才盘点的数据分析报告，这份报告除了每个部门的管理层能看到部门里各个员工的数据盘点的结果外，每个员工也需要了解自己未来的发展。
“Excel在过去、现在和未来都是一个无比优秀和天才的工具，无数虔诚的信徒将其奉为唯一的法门，而我却并不在其中了。”
“那谁谁给个数！”是数据分析师最讨厌听到的话。如果有更讨厌的，就是在你快下班的时候，突然一个电话打过来“那谁谁快给个数，我们总监马上要看，如果有问题让你老板亲自给我们总监解释！！！”——听完砍人的心都有了。于是很多小哥小姐姐挂着“数据分析师”的title，实际上干着人肉跑数机的活，日写sql两千行。结果一年下来，我分析了啥？连个像样的分析项目经验都没有。还经常被人嫌弃：“不就是个数吗，搞那么慢，人家外边都人工智能大数据分析了呢！一定是我们的分析师能力不行”。
数据分析作为最近火热的细分行业，越来越受到大家的关注。但最近和一些数据分析师沟通时，大家都对自己的未来发展感到有些困惑。除了一路从初级数据分析师做到高级，最终走向团队管理外，未来数据分析师还有哪些职业
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。
人力成本的数据分析是年底我们必做的一个分析模块，人力成本的分析包含了薪酬的部分，同时我们要做人效分析的时候就必须要做人力成本的数据分析，所以我们今天来讲讲如何来做人力成本的分析，以及分析的思维。
上一节讲了笔面试心态的准备，今天是真的要讲一些笔面试准备的干货了~把一个小时的小班私教课内容拿出来做成文字还是挺头疼的，毕竟文字不能像小班课一样顺着同学们的反馈进行延展。不过有机会听我的小班课的同学还是少数，还是整理一些文字内容供大家参考吧~今年的秋招虽然艰难，还是预祝各位同学都能拿到心仪的Offer。
一千个读者，就有一千个哈姆雷特。同样，数据中台对于企业内部不同角色的价值也不同，下面分别从董事长、CEO、 CTO/CIO、IT 架构师、数据分析师这 5 个角色的视角详细解读数据中台。
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。
数据猿访谈的主人公张丹洁作为客户关系经理，她是2023帆软MVP荣誉得主、帆软最具价值专家。帆软MVP（Fanruan Most Valuable Professional）是帆软颁发给产品用户专家的一项荣誉认证，以感谢他们为帆软产品的发展所做出的卓越贡献。
人员流动和离职数据分析是我们分析降低离职率的重要手段，同时人员流动的数据在人力资源的数据里也是比较重的一个数据模块，因为我们每个月都要统计人员的入职，离职数据，同时根据入离职数据进行各种关键指标的数据分析，包括人员离职率，新进率，流动率等数据指标，我们月度，年度在分析的时候单单这类数据，就会有很多数据和表格产生，看起来相当的复杂。
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