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。
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。
摘要：Office是Windows操作系统下最常用的办公软件之一，它包含了Word、Excel、PowerPoint等多个应用程序，可以满足人们在日常工作、学习中的各种需求。其中，Excel作为一款专业的数据处理软件，可以帮助用户快速、准确地完成数据分析的工作。本文将从数据格式、公式计算、数据透视表、图表分析四个方面介绍如何利用Excel进行高效数据分析。
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。
在我们以往的人力资源数据分析课程中，我们都是以单表的形式来对某个模块进行数据分析，数据的来源也只是来源于某个模块的单张数据表，但是人力资源的各个模块其实是一个体系化的存在，我们在分析某个模块的时候，其实一定会跟另外一个模块的数据进行关联。
在人力资源的数据分析体系的构建中，我们最终的目的是要把人力资源各个模块的数据表进行数据的关联，然后通过关键指标来构建起一个体系化的数据模型，在进行人力资源的数据模型构建中，我们往往会忽略最重要的原始的数据标准表，今天我们就来聊聊在人力资源数据分析中的原始数据分析表。
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。
在前端开发领域，表格一直都是一个高频使用的组件，尤其是在中后台和数据分析场景下。但当一屏展示数据超过1000条数据记录时，会出现浏览器卡顿等问题，严重影响客户体验。为解决这些性能问题，不少组件也提出了相关的解决方案，以ElementPlus为例，提出了虚拟化表格的概念来流畅的展示更多的数据，但该功能目前仍在测试中，投入生产环境可能会有一定的风险，因此本文不做更多的介绍，大家有兴趣可以参考虚拟化表格。
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。
在流动数据分析报表的基础上，我们要对人员流动模块的关键指标做数据建模，在人员流动模块的数据建模仪式上我们选择了数据仪表盘的形式。所以要人员流动数据表的各个关键指标做数据透视表和数据透视图。
人力资源的数据分析过程是一个流程化，标准化的过程，对于HR来说，在数据分析的学习过程中，最关键的是要学习数据分析的思维，数据分析思维的最关键是数据分析的流程，以及在这个流程中的方法，工具。
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
上次我已经为大家整理了97页的《python自动化办公文章》，反响甚好(下面这张图是很这篇文章的下载量，还不包括私下给别人的，到现在下载量肯定更高)，得到了大家的一致认可。
在做薪酬的数据分析过程中，我们的基础薪酬数据来源于薪酬的年度基础数据表，在这个表的基础上，我们需要对数据进行汇总分析生成薪酬的数据分析报表，在薪酬的数据汇总报表中有薪酬的一些指标数据，比如各个层级的薪酬最大值，最小值，各个层级的薪酬带宽，各个层级的中位值。这些关键指标都是来源于薪酬的数据基础表，在这个过程中，我们希望能快速的 自动的可以进行这些关键指标的计算，汇总。
大家好，我是零一，今天给大家带来基础教程。我的公众微信号是start_data，欢迎大家关注。 本文适合以下情况的读者： 1丶淘宝店铺运营或者店长，目前还不会做数据分析，渴望提升自己 2丶打算在淘宝开店的朋友，目前尚在混派代学习中 3丶其他对数据分析感兴趣的朋友，尚在入门阶段 ================第一部分 数据分析概述================== 那么，我们直奔主题。 数据分析的概念必须搞清楚。简单点说，数据分析是将数据进行清洗后，把隐藏在数据背后的信息提炼出来。 另外，值得一说的是，数
在年度的薪酬数据分析中，我们会从年度的薪酬数据记录表中计算各个层级的中位值和最大值，最小值，通过最大最小值来进行薪酬带宽的计算，年度的薪酬数据记录表是由月度的薪酬数据构成的，所以我们就需要从月度的薪酬表里来完成各层级薪酬中位值数据的计算，并完成该数据能根据原始数据表的数据更新而更新。
Excel是一个功能强大的电子表格软件，它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员，掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中，我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
已经使用各类函数统计出了数据结果，却被要求加入新的临时需求。这是数据分析师的工作日常，你是否还在为此苦恼？
数据透视表是一种可以快速汇总大量数据的交互式报表，总结信息的分析工具，快速比较统计数据，综合了Excel中数据排序、筛选、分类汇总数据分析的优点，可以方便的调整布局、分类汇总方式，灵活地以多种不同的形
▊《Excel革命！超级数据透视表Power Pivot与数据分析表达式DAX快速入门》 林书明 著 电子书售价：39.5元 2020年07月出版 Power Pivot，又称超级数据透视表，是Excel 中一个全新的、强大的数据分析工具，堪称Excel 的一项革命性的更新。本书将带你快速学习并掌握Power Pivot 数据建模与DAX（数据分析表达式）的相关内容，帮助你显著提升Excel 数据分析能力。 本书在Power Pivot 与DAX 的讲解上具有一定的新颖性、独特性，读者对象为具有一定Exce
工作之中，一些简单的数据处理工作都会选择用Excel完成，其实微软给我们开了个玩笑，它将一些好用的功能给隐藏起来了，比如“数据分析”，“规划求解”工具栏。我也是在使用mac之后才发现，原来微软是提供这两个工具栏的，想想以前，真是被骗了好久……
因为鸭鸭对数据比较敏感，喜欢探索数据背后的事情，思考他的业务逻辑，这也是我选择数据分析的原因，直观! down to earth!
本文总结数据分析常用的软件，以及推荐相应的学习参考资料。主要包括Excel、SQL、Python/R等。同时，介绍了数据分析“直接”使用的数据类型，以及SQL、Python/R等软件在数据分析中的应用。最后，给出了Python学习框架的学习建议。
感谢您来到黄同学《原创作品》所在地，这里将会分享很多实在的干货文章和手册，供大家学习。 先来看看他的原创好文 Python实战 20000字的深度分析 ，让你彻底搞懂《电信用户流失预测模型》！ 数据分析实战之超市零售分析(附python代码) 20行代码教你用python给证件照换底色！ Python热点 《大秦赋》最近很火！于是我用Python抓取了“相关数据”，发现了这些秘密...... 爬取周杰伦新歌《Mojito》MV弹幕，看看粉丝们都说的些啥！ 太牛了！用 Python 实现抖音上的“人像动
OFFICE软件是现代办公中最为常用的办公软件之一，它包含了各种涉及到办公的软件，其中的电子表格是最常用的功能之一。
Origin是一款广泛应用于科学数据分析和绘图的软件，具有许多独特的功能。本文将通过实际案例来介绍其中四个功能。
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。
世界上最深入人心的数据分析工具，是Excel，在日本的程序员考试中，程序语言部分，是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。
在做一些财务、供应链、资产管理等系统时，由于业务人员线下都是采用Excel来完成的，因此就需要将Excel中业务人员使用的功能都能在Web端系统实现，整体上的实现方案有三种：
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢？我们分三文来说清楚。
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。
在节前的一次推送中，我写了如何使用FME来进行进行数据透视的相关分析。今天来填之前挖的坑，使用Python来完成同样的数据分析。只不过，Py实现起来，更简洁! 数据透视表的强大，这里就不再赘述了，Python语言的优势与缺点，这里也不再介绍。 只说一句：Python，绝对值得学习，非常适合非计算机专业的人来用！
今天分享一篇来自于李启方老师(公众号：数据分析不是个事儿)关于数据分析师求职面试经验帖，以下为分享原文：
相对与转换率对渠道的分析，可能很多HR没有做的很精细，只停留在比较宽泛的渠道数据分析里，今天我们来讲讲如何对招聘渠道做数据分析。
人脑以这样的方式工作，即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据，并将其意义传达给参与决策过程的人员。
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。
近日一篇名为 Excel界地震 微软宣布 跨4代人34岁的 VLOOKUP 退休 刷爆朋友圈，几小时就像病毒一样传播起来并很快得到了10W+的阅读，太香了。几乎所有和 Excel 有关的公众号都在发与 VLOOKUP 及 XLOOKUP 有关的文章，这还不够说明地震的嘛。一个小小的 VLOOKUP 其实可以洞悉到人们对 Excel 的依赖度之广之深。
昨晚在CPDA微课堂做了场直播，聊了一个终极问题，也是很多人在关注的话题。我把内容整理下来供读者们阅读、质疑和思考。（全文长6000多字）
一般来说，在各系统里导出的数据，在导出数据的时候，已经对导出行为进行了权限管控，如甲员工只能导广州区数据，乙员工只对导深圳数据，他们的主管可以导华南区的数据等等。理想的场景是各人使用各自的权限导出所需的数据作分析。
大海：好吧，Power Query你学了那么多，Power Pivot也基本入门了，Power BI也可以同步开始学了，反正PQ和PP的知识除了操作上有一点点儿区别外，都是能在Power BI里直接用的。
大海：在传统数据透视表里的确是要那么干的，但到了Power Pivot里，当然就不用辣妈麻烦啦。直接拉根线连起来就把表的关系建好了，在数据分析的时候就可以直接用他们的关系了，数据根本不需要接进来。
人力资源的数据化转型需要HR在日常的工作中对人力资源各模块做落地的数据建模，数据分析是在数据可视化模型的基础上进行数据的交互，通过数据的交互和数据的交叉来进行数据分析，最终发现问题，解决问题。
数据透视表（Pivot Table）是一种数据分析工具，通常用于对大量数据进行汇总、分析和展示。它可以帮助用户从原始数据中提取关键信息、发现模式和趋势，并以可视化的方式呈现。
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。
一提起数据分析，很多人都会自然而然联想到Excel，SQL，Python等工具。搞得很多小伙伴深陷书海无法自拔，经常问：到底要学到什么程度，才算能懂呀？
在数据分析过程中，图表是最直观的一种数据分析方式，数据透视表具有很强的动态交互性，而Excel也可以根据数据透视表创建成同样具有很强交互性的数据透视图，而且，直接通过普通表格创建数据透视图，也将同步创建一张数据透视表。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用，python的基础语法及常用的数据结构及其运算，包括:
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