又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示:有没有模板可以抄抄,今天它来了。
12月,又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示:有没有模板可以抄抄,今天它来了。考虑到每位同学做述职的性情不太一样,有的想出人头地,有的只想交差了事,有的早就对公司不满恨不得马上离职。因此,我们今天会给几个个性化版本,大家参照自己的需求来写。
又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示:有没有现成的模板可以抄抄,今天它真的来了。 考虑到每位同学做述职的性情不太一样,有的想出人头地,有的只想交差了事,有的早就对公司不满恨不得马上离职。因此,我们今天会给几个个性化版本,大家参照自己的需求来写。 01 版本一:负分滚粗型 使用场景:想被领导骂的时候。 范文: 我一年都好忙啊,都在写代码,写的啥我也不知道。 写作要点:很多做数据分析的同学,其实没有什么项目经验,也没有正儿八经建模,每天都在做人肉sql机,跑一堆数。这时候会觉得似乎天天在忙,却
通常的命名方式是:ODS_应用系统名(或缩写)_数据库类型_(数据库名称可省略)_数据表名_加载方式(增量还是全量),表名不能太长,一般不超过30字。如:
随着市场的逐步成熟,要想保持企业的长期竞争力,运营和产品改进工作需要越来越精细化。 比如,在游戏行业,玩家留存率是一个关键指标,为提升·留存率,需要精细化地分析玩家是哪一步流失的,根据游戏进程推进过程,按照先后顺序设置关键节点,分析各个节点流失情况数据,可以形成一个玩家流失漏斗。有了玩家流失漏斗,我们可以选择流失率高的环节进行进一步精细化分析,找到流失原因,比如机器适配问题,引导缺乏吸引力问题,数值设计问题等,根据这些原因就可以针对性的在产品和运营侧做改进了。 又比如保险行业,为了提高销售效率,可以先通过
导语:几乎所有的数据分析工作都会提到一个词——“建立数据指标体系”,虽然这个词对于大家来说并不陌生,但是数据指标到底是什么以及如何具体的搭建,很多人还是一头雾水的。
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。
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。
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
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。
在《数据分析报告的 3 个层级》这篇文章下面,有位读者留言:有完整的数据分析报告模板吗?
明确数据分析目的以及确定分析思路,是确保数据分析过程有效进行的先决条件,它可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。
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。
回溯统计的发展历程,从小数据到大数据的分析思路均源于验证性数据分析,因此,业务需求尤为重要,而需求从何而来是由数据分析师所处的行业而定的。
大数据分析仍处于初级阶段,我们还没有深入应用数据驱动决策。在这里,我们讲讨论当前的痛点以及如何用更好的方式应用大数据。 大数据为企业提供了一个更好的提高生产力和收入的机会。然而,企业在大数据收集上就遇到了麻烦。2012年,通过对300位高管和经理们的调查,清楚的展示了企业在管理大数据过程中的挑战和困难。下面是调查的要点: 66%的受访者希望企业里可以有更多的人使用分析工具。 59%的受访者认为,现有的分析框架处理大数据太慢了。 57%的受访者认为他们的分析框架无法与大数据的流入网络的速度匹配。 55%的
临近年底,做数据分析的同学们都在写各种报告。按理说,写数据分析报告是数据分析师最基本的技能,人人都该会。可怕就怕,自己辛辛苦苦写完的东西没!人!看!没人看还是好的,更怕的是
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。
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
撰写数据分析报告作为数据分析师日常工作的1/3,也是最重要、最能帮助大家展示分析结果的工作,写好一份数据分析报告非常重要。
导语|数据分析能力是各族同学都应具备的能力,无论是向老板汇报还是优化产品,好的数据分析无疑大大提高效率,本文将介绍数据分析的全流程,以及一份好的数据分析报告应该如何撰写。
在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了支撑决策的核心工具。随着数据量的爆炸性增长,传统的数据处理方式已难以满足快速发展的需求。在这种背景下,大语言模型(如OpenAI的GPT系列)展现出了其在自动化数据分析报告生成中的巨大潜力和优势。
在当今数据驱动的时代,数据分析已成为各行各业不可或缺的一部分。Python,作为一门功能强大、易于学习且拥有丰富库支持的编程语言,在数据分析领域占据了举足轻重的地位。本文将带您走进Python数据分析的世界,从初体验到深入介绍,并结合实际代码操作,让您快速上手并感受Python在数据分析中的魅力。
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
最近,“大数据”成了媒体解读两会的“利器”。活泼的数据图表一出现,枯燥的政府报告、政策解读都变得有趣和易懂了。 将大数据当作金矿的话,那数据分析师就是掘金人——作为这一新兴产业的弄潮人,他们在人才市场上也是独领风骚哦!普通数据专员月薪3000元以上,高级数据专员年薪可达40万元到50万元。 而最重要的是,通过数据参与企业管理和市场营销,数据分析师成长为企业高层也充满各种可能。 数据分析员究竟工作内容是什么?他们如何工作?进入这行要具备哪些职业素养?本期行当版为你一一解答。 高级数据分析师不好
首先我们用来分析数据的工具仅仅是一个浏览器,也许你觉得愕然,觉得不可思议。但我们真的做到了,而且是一个通用的数据分析工具。不管你是库存数据、销售数据、金融数据还是行政统计都可以快速分析数据,并生成数据分析报告。如下图所示,只需点击书签就能启动数据分析,报告内容以网页的形式显示在浏览器页面。
而基于这些数据的分析,可以挖掘到非常多有价值的信息,这些信息正在成为大多数企业业务增长、迭代更新的关键。
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
这些新的思潮和趋势使现代BI系统更加强大和灵活,能够更好地满足用户的数据分析和洞察需求。
顶级的数据分析师一定会在数据变现最牛逼的行业里存在,比如金融风控或者数字广告行业,这些业务是真正的数据驱动,因为数据上差一点点,效益就会差一大截。
哪里下载mac版本ibm数据分析工具-IBM SPSS Statistics 26 for Mac 完美兼容版资源啊,IBM SPSS Statistics 26 for Mac 是一款强大的数据分析软件,专门面向 Mac 平台用户,为用户提供快速、准确、高效的数据分析和可视化操作。该软件适用于商业、教育、医疗、政府等各个领域的数据分析工作,可以帮助用户获得更好的数据解释和决策支持。
数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目,无论是数据分析还是专项挖掘,项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析(挖掘)流程? 在做本篇介绍之前,有以下几个方向需要做一个界定,这些界定是做本篇的前提: 该项目流程是面向业务层的,直接通过模型做代码优化或者以BI技术为方向的不同; 该项目的领导者是具有一定能力的数据分析师,需要具备业务常识、数据理解能力和专项分析挖掘能力,说白了,能接受问题并且能解决问题; 该项目是以
每到年底的企业人力资源年终总结报告,是令诸多hr朋友头大的事,公司年度会议上怎么给老板汇报这一年人力资源部门的工作呢,下一年的工作计划又该怎么列呢?
在做数据分析的过程中,经常会想数据分析到底是什么?为什么要做数据数据分析?数据分析到底该怎么做?等这些问题。对于这些问题,宝器一开始也只是有个很笼统的认识。
写报告最烦的就是不停地改改改。如何能够少改一些呢?这个锅,恐怕要让缺少一个好的研究设计来背。
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。
数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目,无论是数据分析还是专项挖掘,项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析(挖掘)流程? 在做本篇介绍之前
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。
Prism是GraphPad公司开发的生物统计和绘图软件,主要应用于科学研究、数据分析和结果解释。Prism软件具有易于使用、功能强大和高效率等优点,在医学、生物学、生态学等科学领域得到广泛应用。该软件不仅可以帮助用户完成数据分析和统计工作,还可以进行图形绘制、结果解释和报告编写等操作。
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。
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。
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
大数据是眼下非常时髦的热词,同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。近日,“改革进行时——关注大数据产业”走进了位于重庆大渡口区的重庆移动互联网产业园,记者也近距离接触了传说中和大数据打交道的数据分析师。 大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。 大数据分析师是做什么的?阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示,“大数
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
抛开一些公司岗位设置奇怪的因素不谈,其实从一般意义的岗位职责或者技能要求的层面上来看,数据分析师和财务分析师的界限还是挺明显的:
数据分析的任务必须是明确的,带着问题出发。它可以是一张简单的报表,也可以是专题或者综合分析。
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。
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:有扎实的 SQL 基础,熟练使用 Excel,有统计学基础,至少掌握一门数据挖掘语言(R、SAS、Python、SPSS),有良好的沟通和表达能力,做好不断学习的准备,有较强的数据敏感度和逻辑思维能力,深入了解业务,有管理者思维,能站在管理者的角度考虑问题。
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