加米谷数据分析与挖掘课程体系包括5个板块、9个阶段、200+模块以及4个真实项目实战。...等 学习效果：掌握网络爬虫相关知识点及开发技术 第六阶段 数据分析 学习内容：数据分析 学习目标：数据分析工具讲解、数值计算包、Pandas与数据库......等 学习效果：掌握数据分析相关知识点，能灵活在项目中运用 第七阶段 数据处理 学习内容：数据处理 学习目标：数据清洗和准备、数据合并和重塑、数据汇总和组操作 学习效果：掌握数据处理相关知识点，能灵活在项目中运用...第八阶段 数据分析处理进阶 学习内容：数据分析处理进阶 学习目标：Matplotlib、时间序列分析/算法、机器学习......等 学习效果：掌握数据分析处理高阶知识点，能灵活在项目中运用 第九阶段 项目实战 学习内容：项目实战 学习目标：4个数据分析与挖掘项目的实战 学习效果：通过项目实战串联所学知识点，深化理解，熟练掌握
到了年度很多HR开始要进行年度的各模块的总结报告，在总结报告中肯定是离不开各模块的数据，对这些数据进行数据的标准化设计和数据建模分析是必不可少的工作，今天我们来分享年度的一个培训模块的数据仪表盘的建模...一、关键数据指标 在做数据分析的过程中，关键的数据指标比较重要，因为后面的数据图和模型都是围绕指标来生成的。...，在对透视图进行数据的排版布局，就可以完成数据仪表盘，最后生成的仪表盘如下： 五、数据分析报告输出 针对完成的数据仪表盘，我们可以根据数据切片器上的数据聚焦和交互，来分析各个部门和各个培训类型的数据...，最后生成培训模块的年度数据分析报告。...通过数据建模和数据仪表盘我们可以完成一个体系化的培训数据分析体系，对培训数据进行数据化的管理和分析，最终帮助我们在培训模块制定解决方案。
刚做完给新入职的产品新人关于数据分析的培训，培训的内容主要是一些分析工具的使用上，目的是为了让这些新人能够尽快的开始看一些产品相关的数据。 回忆起这些年自己的工作经历，始终在数据路线上游走。...直到近两年，开始自己作为业务人员和产品经理分析自己的数据。可以说，是完整地走完了整个从技术到业务的进化历程。...明确数据分析的目的和量化标准 在分析数据之前，首先非常清楚分析的目的和确定量化的标准。举两个工作中很普通的例子。...一旦对数据有疑问，要立即检查取数的过程有没有问题，是否有外部因素导致数据和经验值有较大差异，各个不同的数据之间的逻辑关系是否通。 以上，大概是我理解的产品经理需要具备的一些数据分析能力。...保持一定的数据敏感度，有明确的分析目的，再加上一些方法保证较高的效率，对于产品经理而言就足够了。
以下文章来源于接地气的陈老师 ，作者接地气的陈老师 有同学问：“目前数据团队的分析能力偏弱，想提升分析能力，能结合公司业务，快速见效那种”……可见跑数机器的状态，不但个人不满意，连领导也看不下去。...提升能力的方法 数据分析能力本质，是分析逻辑+业务理解+代码编写。...所以提升能力的思路，就不是满世界找“一炮搞掂模型”，而是从基础的分析模板开始，逐步迭代能力 第一步：按部门归类需求，形成监控模板 常见的数据分析需求有四类： 1、监控业务情况 2、分析问题原因 3、预测业务走势...比如提升销售业绩 1、如果是市场部做个促销活动，则可以用数据记录，哪些订单是促销订单，看促销订单的增长情况，计算活动收益。 2、如果是销售部开个销售能力培训会，很可能没有数据记录每个人提升多少。...此时只能退而求其次，记录哪些人参与培训/哪些公司参与培训，然后看指标是否有变化。
有同学问：“目前数据团队的分析能力偏弱，想提升分析能力，能结合公司业务，快速见效那种”……可见跑数机器的状态，不但个人不满意，连领导也看不下去。可要怎么提升呢？今天系统分享一下。...提升能力的方法 数据分析能力本质，是分析逻辑+业务理解+代码编写。...所以提升能力的思路，就不是满世界找“一炮搞掂模型”，而是从基础的分析模板开始，逐步迭代能力 第一步：按部门归类需求，形成监控模板 常见的数据分析需求有四类： 1、监控业务情况 2、分析问题原因 3、预测业务走势...比如提升销售业绩 1、如果是市场部做个促销活动，则可以用数据记录，哪些订单是促销订单，看促销订单的增长情况，计算活动收益。 2、如果是销售部开个销售能力培训会，很可能没有数据记录每个人提升多少。...此时只能退而求其次，记录哪些人参与培训/哪些公司参与培训，然后看指标是否有变化。
答案一： 先从问题本身来回答一下，培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践 理论：是进行分析的基础 1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手； 2）基础的统计学知识...实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的 1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的； 2）多结合业务去看数据。...最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了； 4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多...答案二： 最重要的是形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，提升自己的数据分析能力，并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，也同时检验自己的成果。...却不拘泥于数据；考虑模型，但要动态变化；不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果；不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事。
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...如是临时发明的，需说清楚指标的计算公式 分类维度：按XXX维度区分数据。 思路清晰的业务部门，自然不用多说。碰到思路混乱的，可以这么引导 你要分析的是人？货？还是场？...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
CDA培训简介 CDA数据分析师系统培训，由人大经济论坛根据CDA协会认证标准而设立的一套针对数据分析师技能的全面系统培训。...培训师资目前均来自学界、实务界相关领域的讲师、教授、专家、工程师以及企业资深分析师，名师荟萃，代表了国内数据分析培训的最高水平，可以很好地保证培训的学员既能学到扎实的数据分析理论知识，又能具备较强的利用软件解决实际问题的能力...丁亚军，男，首席数据分析师，现任职于人大经济论坛评谷数据处理与分析研究中心，兼职中国学习路径图国际培训中心技术顾问，SAS、SPSS高级统计学讲师。...考试内容：统计概率基础知识，数据库基础知识，解决简单的数据处理与数据分析。 3. 报名费用：1000元/人。参加CDA系统培训学员费用为600/人。 4....国家工信部数据分析师证书 此证书参加CDA培训后随堂考试，通过即可获得，证书申请费用为400元。
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。...培训的数据分析如果从整体的大的分析来，我们可以分为培训组织分析和培训成本分析和培训评估分析。培训组织分析又可以分为内训和外训，内训外训又可以分为培训场次数，培训人次，各部门人均课时。...接下来我们要对培训组织做分析，在培训组织上，我们主要分析对比的是每个部门的的培训场地和部门的人均课时，特别是部门的人均课时是反应部门培训效率比较重要的一个指标，下面是我们通过这个图表做的分析： 数据分析...最后我们会对两个季度的总的数据做一个对比分析，分为外训的分析和内训分分析，从场次，课时，人均课时，来做分析对比，最后我们根据数据得出的分析如下： 数据分析： 1.内训的场次，从3月份开始各个部门的负责人需要进行每月培训计划的录入...对于培训模块的数据分析，从部门的角度和机构的角度来从时间维度和自身横向的对比很重要，我们可以结合我们自身培训模块的实际情况，通过数据报表来描述现在的数据，发现问题，解决问题，然后进行数据的预测。
定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。...数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，方便业务方快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview. 如果常用excel，那需要用PPT展示，这项技能也需要琢磨透。...4 多学几项技能 大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。...尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。...现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。 内容来源：中国统计网
首先总结下平时数据分析的一般步骤。...第一步：数据准备：（70%时间） 获取数据（爬虫，数据仓库） 验证数据 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集） 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件...残差分析、对数图、倾斜 多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图 第三步：数据建模 推算和估算（均衡可行性和成本消耗） 缩放参数模型（缩放维度优化问题） 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比...） 第四步：数据挖掘 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析） 大数据考虑用Map/Reduce 得出结论，绘制最后图表 循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章...结合实际业务来做数据分析 “无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。
在上篇的文章里我们对培训模块需要分析的指标走了罗列和多相应的指标做了说明，接下来我们需要对这些指标进行数据抽取和图表化的呈现，我们一个一个来看我们的数据指标的分析。...接下来我们需要来做细分，根据内训外训，我们需要根据部门和培训机构来进行数据的呈现分析。...外训个培训机构培训场次： 这个数据是指一年以内，各个公司参加各个培训机构的场次分别由多少场，通过这个数据占比可以分析出大概的外训的情况，因为一年的外训机构很多，我们除了做上述的条形图外，我们也可以用树状图来对各个机构的培训场次做一个数据的占比...月度的内训场次对比： 这个是通过时间对公司年度内训场地的数据分析，主要是通过这个分析，来判断哪些月份适合培训。 ?...我们在得到数据以后需要对数据进行分析，我们根据这个图表我们可以分析出各个部门的培训展开情况，为什么有些部门的培训场地和人均课时数高，他们做的好的原因在哪里？为什么有些部门做的不好？为什么？
并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。 1....统计分析回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。...统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。...PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计，令人惊叹叫绝...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
如何挑选Java大数据培训机构?...如何挑选Java大数据培训机构? 想要学好大数据，就要选择好的培训大数据培训机构，那么，如何评判一个培训机构是一个好的培训机构呢?就要从以下方面进行考察!...如何挑选Java大数据培训机构? 1. 企业实力 在选择培训机构时，需考察企业实力，主要看一下学校规模、讲师实力，大数据行业实战经验! 2....、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文： 学习大数据去培训机构，国内哪个数据培训机构会好一些？...http://www.duozhishidai.com/article-14924-1.html 大数据学习为什么要进行大数据培训？
3）从个人素养来看，会帮助你提升商业洞察力、逻辑思维能力 数据分析思维会提升我们的商业洞察力，思考问题会习惯性的对应到商业模式画布的四要素：给谁、给什么、怎么给、给的结果，更容易看到事务的本质。...数据分析思维也会提升我们的逻辑思维能力，主要是闭环和分类的思维模式带来的正向影响。数据分析师在遇到问题的时候大多从问题是什么、由什么原因导致、如何解决这个过程去思考，闭环的思维模式会使逻辑更具条理性。...02 数据分析师的能力要求 信息化时代人人都可以是数据分析师，但并不是每个人都可以成为优秀的数据分析师，想成为一个优秀的数据分析师需要具备：知识、技能、能力。 ?...技能主要包含问题界定与拆解、指标体系的理解、SQL/可视化工具的熟练使用、报告呈现以及分析方法的应用，学好技能可以成为初级数据分析师，初级分析师的能力范畴是通过对数据的分析，给业务运营状况做出诊断。...能力达到一定水平可以成为高级的数据分析师，高级分析师的能力范畴是为业务发展定规划，以及为业务决策定方向。 03 数据分析师的三大技能项 数据分析师的三项必备技能是：懂业务、会拆解、重指标。
在胜任力的应用中其中一项是 针对人员能力的评估，根据胜任力的各级的要求，来匹配个岗位的能力需求，通过量化的评估来分析各员工在岗位上的能力分布。...然后我们再根据实际的员工能力，对员工进行打分，根据权重算出实际的评估分析，有了标准分数和实际评估分数后，我们需要做一个能力评估分布的雷达图。...通过这个雷达图，我们可以分析出员工在各个胜任力维度上的能力分布，然后根据雷达图的曲线，我们来做后续的能力提升项目。...以上只是胜任力模型的其中一项应用，在人力资源的各个模块中，胜任力就好比是我们数据分析中的数据库，我们所有的数据分析都来自于数据库，所以在企业发展到一定阶段，就需要建立一个完善的胜任力体系，各位同学，关于胜任力...，关于数据分析，欢迎留言或者微信交流分享。
沟通能力 数据分析师在日常工作中免不了要跟企业内外部人员打交道，所以沟通理解能力都非常重要，良好的沟通能力是职场中非常重要的一项技能，作为数据分析师更应该注重加强这方面的能力。...逻辑思维 数据分析师日常需要分析和解决很多业务上的问题，良好的逻辑思维能力是基础，逻辑思维强的数据分析师往往分析问题的能力也较强。...协作能力 数据分析师需要不断跟各部门各个岗位进行通力合作，每一项方案的落地执行都需要各部门的配合，需要数据分析师去不断推动，所以对数据分析师的团队协作能力要求也很高。...专业能力 专业能力可以说是数据分析师有别与其他岗位能力的重要核心，数据分析师的专业能力包括对数据有极高的敏感度、对数学、统计学、概率论等具备良好的知识基础，因为这关系到后续的工具使用。...人员管理 最后是人员管理能力，这个是中、高级数据分析师需要重点发展的能力，也是数据分析师通往管理层的必经之路。当然数据挖掘工程师更注重是专业能力方面的深耕，所以人员管理并不是必须要求的能力。
山东 TRIZ培训 中讲到的问题分析工具有：功能分析、初始形势分析、因果分析，以及资源分析。本文将重点介绍因果分析。...因果分析不是一个新工具，到目前有多种不同的因果分析方法，比较有名的有因果链分析，美国 NASA 的 Apollo 根本原因分析，六西格玛中非常常用的鱼骨图，因果矩阵图等等。...因果分析是为了确定引起某一现象变化的根本原因的分析，主要解决“为什么”的问题。...主要使用的方法有两种：一是“5WHY”分析法，二是通过画“鱼骨图”来分析问题的因果关系。 图片 因果分析的目的 通过梳理问题中隐含的逻辑链及其形成机制，找出问题产生的根本原因。...具体是从发现的问题出发，列出其直接原因；再以这些原因为结果，利用“5WHY”分析法和“鱼骨图”分析法继续分析，直至找出根本原因。
分析业务的过程 随着现在大数据存储、云计算、IOT等技术的快速发展，越来越多的场景数据被收集起来，数据的重要性也逐渐被各大公司重视。...收集数据是第一步，更重要的是如何分析数据，发现背后的商业价值，帮公司做出正确的决策。 面对海量的数据，面对业务出现的问题，我该如何下手呢？...到这里，我们才明确要分析的问题是什么。 再接着往下分析之前，要先去数据校验一下老板提出的问题是否属实，因为他们的输入也不知道是来自哪里，可能和真实情况比会有偏差。...接着分析指标数据，判断是因为哪个模块做差了导致业务出现的问题。 然后分析该模块做差的原因：基于提出假设-数据验证的这一过程。不断提出可能的情况，反复的进行数据验证，直至找到最后的原因。...所以往往第一次沟通之后，分析师还需要再去做补充，多次沟通，直到双方都觉得OK。所以这也是我为什么觉得商业分析师最重要的两个能力是：专业能力和影响能力。
需求分析： 现有用户需要制作一个网站，该网站是一个教育培训类网站。...该公司为了推广自身的培训计划，也为了能够让其它学员更好的了解公司所推出的培训产品，时间，师资等内容，同时了也为了员工，学员等人可以轻松了解到公司的最新消息。故而，有了制作该网站的想法。...在事后的会议中，我们分析出，客户选择这个模版的原因是因为这个模版的颜色不重。客户方代表比较喜欢白色，比较喜欢有背景的网页，比较喜欢一些简单的动画效果。客户方代表不希望网页上有过多的特效。...，所以需要预留相关模块 5、应该分析出，最终用户最需要的模块是课程查询模块，所以这个模块应该予以最高的重视，在参考AMA网站的过程中，应该完整的取出这个模块的所有相关页面，分析是否可以给最终用户最多的便利...也至少应该有相关的数据库可以使用，这点非常重要是节约成本节省时间的方法 8、完成时间是4周
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