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。
“通过不断的技术创新，利用AI和专家系统让分析师和普通用户能更好地驾驭数据。”在以“携手共赢•数创未来”为主题的第二届数据分析技术与应用高峰论坛上，从永洪科技CEO何春涛的这句话中，我们看到了不断进阶的永洪科技，日益夯实着技术创新的根基，在技术创新能力、场景方案能力、生态体系建设能力以及面向全行业的数据分析师培养能力方面持续进阶，全方位驱动企业数字化升级。
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
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。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是
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。
其实直到3个月前，我还不知道数据分析是什么。不知道的原因是一直以来我从事的都是医学相关专业。我就是在看了一场演讲之后，毅然决定从新选择一条职业道路。
目前许多企业在决策时仍沿用以往的个人经验，没有用数据说话，这在实际决策运行时会出现很多问题。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。用数据说话，重视定量分析，也逐渐成为科学研究、企业经营、政府决策等过程着重考虑的问题，越来越多的人们意识到数据分析对经济发展的重要意义。 什么是数据分析呢？ 权威组织Gartner Group的定义：一类由数据仓库(或数据集市)、查询报告、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等组成的应用，以帮助企业决策。 但在现代，商业智能是指利用现代数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据展示技术，进行数据分析。其实质是数据+业务理解， 总结一句话，就是通过各种BI软件的功能，实现商业价值。
导读：数据分析逐步成为很多职业的必备技能，也成为大家求职过程中的加分项。随着数据分析方法体系的逐步完善，学习数据分析门槛也逐步降低，本篇就从分析框架角度，带大家揭开数据分析的面纱。
如今大数据分析市场与几年前相比已经截然不同，在日前发布的2017年度市场研究报告中，2017年的全球大数据分析市场规模比前一年增长了24.5%，这主要是由于公共云的部署和利用好于预期，以及云计算的平台、工具和其他解决方案都在加速融合。此外企业正在通过大数据分析更快速地脱离实验和验证阶段，并从部署中获得更高的业务价值。展望未来，通过在物联网(IoT)、移动性和其他边缘计算用例中采用大数据分析技术，大部分市场可以保持未来几年的增长。
WISE-PaaS 数据分析框架服务提供简易的拖拉接口让开发者将分析模块组装成解决方案。整合多种机器学习函式库，如：Spark Mllib、Tensorflow，可轻松调用后端分布式计算资源降低开发门坎。
要想弄清楚商业智能BI与数据分析的区别和联系，我们首先来看下什么是商业智能BI，什么是数据分析。
嘉宾介绍： 李永，大数据厂商联盟理事长，20多年从事数据分析实践、10多年电信公司管理、10多年数据仓库BI经验；首批受聘广东省电子政务大数据专家；长期游历MIT、Stanford、CMU从事大数据技
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。
想做好一份项目总结，总结人员必须具备一定的结构化思维，对问题、数据进行结构分析，且能够通过结构化思维表达出来。结构化思维具备以下四个特点：
随着这几年大数据应用的兴起，很多企业开始意识到了数据分析对于行业和企业的重要性，零售、电商、制造业等行业大规模的进行大数据的转型和分析。零售行业通过用户的购买数据分析，进行精准的产品推送和产品结构的调整，做到销售的精准化。制造业提出了工业4.0的概念，通过对整体制造过程的数据采集，呈现，分析，以仪表盘数据的形式来监控整体的制造的进行，从而可以更加高效的进行产品的生产。
领先的大数据智能分析科技公司Kyligence今日宣布正式发布其企业级大数据智能分析平台KAP，同时，Kyligence宣布与Hadoop数据管理软件与服务提供商Cloudera达成深度战略合作，双方
SAS公司联合创始人兼CEO Jim Goodnight SAS公司成立40年来一直保持增长态势，名字却很朴实，SAS即Statistical Analysis System的缩写，代表专注于数据统计
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。 一、大数据应用现状 1、数据量在不断增加，且数据结构不断复杂。 根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。于此同时，大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。 这些由我们创造的信息背后
晚高峰时段，导航软件总能找到路程最短、堵车最少的路线；运动过程中，穿戴式设备可以记录人的心率、速度等数据，进而判断最适合用户的锻炼方式…… 这些都离不开数据分析。
有很多想转行数据分析的或者是刚入数据行业的朋友会问，除了Kaggle、天池之类的比赛项目，有没有一些案例可以让我快速的练习学到的分析体系和工具，并且可以基于这些项目搭建一套完整的分析系统，比如SQL取数脚本的优化编写、分析思路的应用、图表可视化的展示和结论的呈现。
上面这些情形不管是在大公司还是小公司都是很常遇见的，如果你经常处于类似的工作状态下，那么一定时间后，你将失去两项核心竞争力：技术深度和业务深度。
各个行业的数据中台解决方案类似，只是涉及到的业务不同，建设框架类似。下面以零售行业构建数据中台和网易构建的数据中台为例，说明构建数据中台的解决方案。
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。
本文探讨了开源技术在大数据处理和分析领域的重要性，分析了开源工具在处理大数据、构建分析流程和实现数据可视化方面的作用。通过深入研究不同的开源解决方案，我们将了解开源如何在大数据和分析中发挥关键作用。
本篇文章汇总了国外2018年商业智能领域多份权威报告，将普遍受到认同的核心观点进行梳理，包含AI、移动BI、自助式BI、云部署、数据治理、增强型BI等多个方向，力求为读者呈现清晰的2019年商业智能蓝图。
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。
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望，才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程，并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
近年来，越来越多的人选择大数据行业，只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错，而且培训项目、机构众多，各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。 但是没有对岗位和自身进行合理评估，求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许不一样。在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢？这行业有前景吗？需要什么样的知识结构？符合我的兴趣方向吗？ 📷 1、职业爱好：分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗？ 2、思考能力：如何根据数据推演、分析、提出解决方案，这常常需要你脑洞大开。
世界早已过了工业革命，现在我们正经历着一场数字革命的时代。机器学习、人工智能和大数据分析是当今世界的现实。 我最近有机会与Talend公司产品和营销副总裁Ciaran Dynes以及Datalytyx董事总经理Justin Mullen交谈。 Talend是一家为企业提供大数据解决方案的软件集成供应商，Datalytyx是大数据工程、数据分析和云解决方案的领先供应商，可在整个企业范围内实现更快，更有效，更有利的决策。 大数据操作的演变 为了更好地理解大数据操作的演变，我向Justin Mullen询
大数据经过多年的潜心发展，在当今可以说是进入到了一个快速发展期。各种围绕大数据的应用开发也迅速火热起来了。政务大数据解决方案、企业级大数据解决方案、智慧城市停车大数据解决方案等已经开始被应用。5月份一条很有意思的娱乐新闻——警方在某歌手的演唱会上抓捕了好几个被网上追逃的人。这同样是大数据技术的应用······
有很多想转行数据分析的或者是刚入数据行业兄弟会问，除了Kaggle、天池之类的比赛项目，有没有一些案例可以让我快速的练习学到的分析体系和工具，并且可以基于这些项目搭建一套完整的分析系统，比如SQL取数脚本的优化编写、分析思路的应用、图表可视化的展示和结论的呈现。
Origin软件是一款功能强大的科学数据可视化及分析软件，由美国OriginLab Corporation开发。Origin软件可以帮助科研人员处理和展示实验数据，从而更好地理解实验结果并进行进一步的研究。然而，对于初学者来说，如何正确地使用Origin软件可能会有一些疑问。本文旨在帮助用户深入了解Origin软件的使用方法，并结合实际案例说明其在实际应用中的优势和解决方案。
近日爱点击集团宣布增持畅移科技，表示会“将畅移在社交电商解决方案领域的专长、爱点击卓越的数据分析能力和双方的客户基础和资源，进行有机融合并发挥综效。”
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。
CDA数据分析师解析《2015中国大数据交易白皮书》 5月26日，2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会开幕，由贵阳大数据交易所推出的《2015年中国大数据产业白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》在中国大数据交易高峰论坛上隆重亮相。贵阳大数据交易所的成立标志着数据已经成为重要资产，702公约对数据交易的行为秩序规范标致着中国大数据走向正统，受国家支持，与国际接轨。 白皮书总共分为九个部分： 1. 全球大数据产业发展现状及交易发展趋势 本章从全球的角度阐述了大数据的发展，欧盟大数据战
提供大数据解决方案的技术供应商列表似乎是无限的。现在，许多特别流行的大数据解决方案都属于以下15种类别之一,我们一起来看看吧：
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你对数据产品有清晰的认识吗？你知道数据产品经理要做的是什么吗？无论你是对数据产品一无所知的菜鸟，还是已经入行多年的数据产品经理，相信这篇文章都会带给你一些新的启示与思考。（本文来自产品经理社区 PMCAFF的投稿）
经常有小伙伴在各种渠道问我，数据分析师怎么入门？应该读什么书？如何能成为被大公司认可的数据分析师？ Facebook 数据分析师邹昕曾分享过这样一张“数据分析核心技能地图”： 如果按照图上的标准，你正
<数据猿导读> 上周大数据领域共发生16起投融资事件，涉及领域包括人工智能、情报分析、旅游、云计算等多个领域。其中，上海钢联拟20.8亿元收购中关村在线成为上周最大一笔投融资，以下为您奉上上周投融资事
想成为 Facebook 水准数据分析师，有哪些必备的核心技能?经常有小伙伴在各种渠道问我，数据分析师怎么入门?应该读什么书?如何能成为被大公司认可的数据分析师? 经常有小伙伴在各种渠道问我，数据分析
Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势，这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。
数据中台是中国本土诞生的一个名词，很多企业在“什么是数据中台”和“我要上XX中台”徘徊。其炒作程度跟当年的“大数据” 一词有的一拼，如果用Gartner的炒作周期图来看，数据中台目前已经逼近炒作的顶峰。
2019年，将针对数据化运营进行一系列的文章总结，期待能够形成一套科学和体系化的方法和指引。而过程中，随着思考和实践的深入，相关的方法论会有优化，甚至推翻重构，请独立思考，根据实际情况，借鉴使用。
在几十年前，很多企业需要处理分析的数据量还比较少，大部分时候用Excel就可以解决，企业领导者依靠自己丰富的经验也可以做出一些重要的决策。但是数字化时代的到来让企业的数据量成倍的增长，通过Excel无法轻易地分析企业内各种各样的数据，在这样的背景下就出现了BI软件，以帮助企业充分利用积累的大量数据，帮助企业做出理性决策，降低风险，减少损失。现在市面上有各式各样的BI软件，笔者在此列出了以下5款主流的BI软件，以供大家参考。
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