随着大数据时代的到来,很多人对大数据产生了浓厚的兴趣,然而,大数据只是一个新概念,很多认识都是不正确的。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化,特别是社交网络和各种传感设备的发展。大数据分析拥有自身的特点,与计量经济学既有区别又有联系。当前对大数据的分析存在许多流行观点,但其中很多核心观点都值得商榷。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化,特别是社交网络和各种传感设备的发展。云计算和搜索引擎的发展,使得对大数据的高效分析成为可能,核心问题是如何在种类繁多、数量庞大的数据中快速获取有价
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。
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,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
人效的数据分析是基于历史的数据来进行数据的对标的预测,所以如果企业内部要进人效分析需要至少5年的人效指标的字段数据,这些历史数据包含公司历年的财务数据,还有公司的人员数据,人力成本数据等,在这些数据的基础上,我们才能进行人效的指标计算,然后用数据预测的工具方法,来进行下一年的人效,人力成本的数据预测。
数据分析是指运用适当的方法和技巧对数据(一般数据量较大)进行分析,从看似杂乱无序或毫无关联的数据中挖掘出有价值的信息,总结出隐藏在数据背后的规律。
问:现在上有关numeric analysis的课时,都用Python,实际工作时候呢?
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。
SPSS软件是一款功能强大的数据分析软件,它可用于数据预处理、描述性统计分析、探索性因子分析、多元回归分析和非参数检验方法等。对于研究人员来说,掌握SPSS软件能力,不仅可以提高研究效率和质量,还能够为学术研究和商业决策提供更加精准的分析结果。
作为一款专业的统计分析软件,Minitab可以帮助用户快速高效地分析数据,得出有效结论。在我使用Minitab软件的过程中,我深刻体会到了它的优越性能和方便性。下面我将分享一些我个人的心得体会。
想要培养数据分析的能力,我认为可以从两部分来着手:一是数据分析方法论的建立,二是数据分析从入门到精通的知识学习。 那么该如何搭建自己的数据分析知识体系?数据分析的价值又在哪里?做数据分析有哪些具体的方法?又如何学习数据分析? 我把我之前的两篇文章整理下,和大家分享一下这些问题。 Part 1 | 数据分析方法论 & 知识体系 1. 数据分析体系:道、术、器 「道」是指价值观。要想做好数据分析,首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 「术」
自从我改行做数据分析,发现要学习的东西很多,转行并不是一件容易的事情。空缺的知识特别多。所以自己记录自己的一些学习和工作心得。
在信息时代,数据已经成为了最重要的资产之一。随着数据采集和存储技术的不断发展,数据分析和挖掘也变得越来越重要。而对于数据分析人员而言,一款强大且易用的数据分析工具是非常关键的。Minitab软件作为一款常用的数据分析软件,被广泛地应用于企业和学术研究中。本文将从软件的基本功能和使用方法入手,详细介绍Minitab软件在数据分析中的应用。
疫情即将散去,又到了求职季。学习Python的各位该如何选择自己的职业方向,算法工程师还是数据分析师?跟随本文一起看看吧!
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 互联网时代,都说得数据者得天下。 企业需要通过数据分析得出的结论做出正确的决策,确保业务精准符合用户市场需求,数据分析师这个岗位也得到了越来越多求职者的青睐。 本期就为大家分享14本数据分析类图书,让你轻松掌握数据分析的三板斧:Excel、SQL、Python,打好理论知识(统计学、机器学习)的基础。 即使你是零基础的小白,也能够轻松入门,并逐步进阶,找到自己喜欢的工作。 ---- 01 ▊《深入浅出数据分析》 Michael Milton 著
近几年美国公布的相关数据分析中,薪酬最高、最吃香的行业中便有IT业。IT产业日益崛起,技术也被越来越多的人掌握,而往往最被看重的技能是:数据分析、风险管理、机器人技术、信息安全、网络技术。数据分析排名
互联网的发展,带来了各种数据的爆发式增长,所以接入互联网的相关操作行为,都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来,一个明显的变化就是全样本数据分析,面对TB/PB级及以上的数据规模,Hadoop始终占据优势。今天的大数据学习分享,我们来聊聊基于Hadoop的数据分析平台。
环境准备:python数据分析可以在多个平台上运行,一般我习惯在jupyter notebook运行。如何下载?
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。 有哪些数据? 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品
互联网的发展,带来了各种数据的爆发式增长,所有接入互联网的相关操作行为,都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来,一个明显的变化就是全样本数据分析,面对TB/PB级及以上的数据规模,Hadoop成为主流选择。
“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论是学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”
根据我从业这么多年的经验,如果为了尽快找到一份数据分析的工作,需要掌握三个核心的点:
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。 有哪些数据? 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率
做人力资源数据分析的项目差不多有6年的时间,从最开始的企业内训,到线上课程项目,线下公开课,企业内训,差不多做了100场的内训和公开课,从去年开始数据化的转型开始成为了很多机构和企业特别关注的话题,人力资源行业也开始讨论在人力资源如何在数据化的时代背景下进行数据化的转型,我就来聊聊我这几年接触的很多要做数据化转型的HR,和我们做过的人力资源项目和课程,来分享下在现在这个阶段人力资源行业究竟要如何做数据化转型。
六西格玛或者统计学中的方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)是一种用于分析多个变量之间差异性的统计方法,方差分析的基本思想是将总体方差分解为不同来源的方差,以确定这些来源是否对总方差产生显著的影响。
一直以来有人问:“ 数据分析 VS 数据挖掘 VS 数据科学家,它们到底有什么不同?入行大数据的话该怎么选?” 估计 90% 程序员,包括一些数据相关工作的⼩伙伴,都给不出准确回答。最近整理了这张对比长图,来回答这个问题!PS. 被问次数太多了,实属无奈
这是一本有趣的数据分析书!基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念,以小说般通俗易懂的方式讲解。全书共8章,依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美以及专业分析报告的撰写等内容。
对于同比,环比的数据对比在人力资源的数据分析中,一般在人员流动,人员离职还有人效数据分析中出现的比较多。特别是在人员流动的数据分析中,因为人员流动的数据分析主要是通过对历史数据的分析,来预判明年人员入离职的时间,从而提前为招聘培训做好准备,所以在流动模块就需要来进行数据的对比。
《福布斯观察》分析大数据六大看点 从理念正确到行动正确路还很长 日前,在美国软件服务提供商天睿公司(Teradata)赞助下,《福布斯观察》联合麦肯锡咨询公司发布有关大数据分析状态的调查报告。调查对象是316位来自全球大型企业的高管。 该调查报告的六大看点 一是对大数据的炒作趋弱,大数据开始为企业争取竞争优势。调查显示,约90%的企业对大数据分析投资处于中等或较高水平。约三分之一的企业高管认为该项投资“非常重要”。最重要的是,约三分之二的受访者认为大数据分析举措已经对企业收入产生了可衡量的重大影响。59%
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。
译著《大数据时代》( 英国 ViktorMayer-Schǒnberger,Kenneth Cukier 著) 和《驾驭大数据》( 美国 Bill Franks 著) ,以及我国学者涂子沛、郭晓科的《大数据》等几本书引起了广泛的关注,其他各种媒体关于大数据的讨论也层出不穷,大数据已成为流行语。有人认为,大数据是一场新的革命,将横扫一切领域,重构世界。不少国家已将大数据作为国家发展战略,而商业领域更是将其视为下一个投资的宝库。毫无疑问,大数据时代已经来临,它正在悄悄地改变着人们的行为与思维,难以阻挡,无法抗
前段时间小编为公司搭建扩增子分析流程,在nature communications 发现一篇扩增子分析的文章,文章的题目为:Biodiversity, environmental drivers, and sustainability of the global deep-sea sponge microbiome。文章主要论文为,使用16s扩增子分析,揭示地理距离、化学循环等因素对深海海绵中微生物物多样性的影响。
很多人会问数据分析目的是什么?它有什么作用?让我们看看亿信华辰如何看待数据分析的目的和意义。仅仅谈论数据分析的作用实际上并不重要,因此在谈论该作用之前,我们首先要考虑受众,打个比方:对于个人而言,由于身体感应设备的原因,让我们每天锻炼身体健身各种指标可以数字化,最终完成对个人身体和生活习惯的自我量化,然后完善对个人日常生活规律的调节,使我们过上更好的生活。
适合对数据分析的入门者,对数据分析没有整体概念的人,常见于应届毕业生,经验尚浅的转行者。
大数据行业在迅速的发展,几乎每天都会出现新的技术和方法。因此,想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。想要玩出数据的商业价值,让数据变成生产力,就需要读书了。俗话说:“读书如登山,每向上一步都又是一番风景,数据分析的成长之路也如登山一样,要想成为数据分析师,读书是必不可少的。
前段时间,OpenAI公司召开了发布会,宣布了GPT-4 的大升级,还推出ChatGPT新的语音与图像功能,让ChatGPT可以看、听和说话。
数据分析遵循一定的流程,不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循,而且还可以让分析最终的结果更加准确,更加有说服力。一般情况下,数据分析分为以下几个步骤:
ClickHouse是由俄罗斯Yandex公司开发的一款开源列存数据库系统,旨在处理大规模数据分析场景下的实时查询。以下是ClickHouse的发展历程,包括最初的设计目标、技术架构的演进等方面。
导读:这个年代里,“用数据说话”已经像是一种过气的口号。各行各业不同角色和身份的人们都已懂得“用数据说话”的重要性,甚至日常生活中也需要用数据看清事实,科学吃瓜。所以,当前的重点已经超越了“用数据说话”,而是“怎样用数据说话”。
随着数据和信息的急剧增长,对数据分析和可视化工具的需求也呈现出爆发式增长的趋势。由OriginLab公司开发的Origin软件是一款全面的数据分析和可视化工具,可以帮助用户快速轻松地处理和分析各种类型的数据。本文将对Origin软件的功能和应用进行全面的研究,提供详细的介绍和实践案例。
image.png 数据是一个产品每天都要盯着的东西,虽说数字也会撒谎,但是在产品设计中数据,常常作为辅助设计决策和与研发沟通的必不可少的东西之一。 1. 移动产品经理需要跟踪app的哪些数据? 在做数据分析之前,对移动产品人员来说,首先要了解在移动互联网领域,我们需要关注那些数据呢? 讨论发现,不同的产品关注的数据数据分为:基本数据、跟产品类别无关的数据和跟产品类别相关的数据。 基础数据:下载量、激活量、新增用户量、活跃用户 社交:用户分布、用户留存(次日、3日、7日、月、次月、3月) 电商:淘宝指数、网
大数据与人工智能时代,掌握Python基础后,我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向... 如果想要追赶 Python 的热潮,应该如何学习呢?除了自学之外,多数人都会选择在线课程作为辅
一般在python进行数据分析/统计分析时,第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析,但是总会是有一大堆代码,那么今天就介绍一个神器pandas_profiling,一行命令就能搞定大部分描述性分析!
给CDA的小伙伴们打个招呼,介绍下您和您刚刚出版的新书,是什么原因激发了您写这本书的?
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。
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户。大数据分析与挖掘包含了哪些技术呢?
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前几期小编已经连续分享过很多篇单细胞测序的高分文章,并介绍了单细胞分选平台的选择对某些类型细胞捕获的重要性。本期开始,小编将从数据预处理、标准化及聚类、拟时序、SCENIC分析等几个方面放送大量数据分析干货,带领大家深入探索单细胞测序的奥秘。(赶快关注我们吧~)
数据异常分析,是数据分析工作中最常见且重要的分析主题,通过一次次的异常分析来明确造成数据波动的原因,建立日常的的运营工作和数据波动之间的相关性以及贡献程度的概念,从而找到促进数据增长的途径,改变数据结果。
本文利用Python对Amazon产品的反馈对数据文本进行探索性研究与分析,并给出结论。
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