在人力资源的各个模块工作中，绩效的分析提升最能体现出人力资源的价值，我们在日常的绩效工作中需要对绩效做分析建模，然后根据绩效的模型来给解决方案，最终提升业务部门的绩效，在这个过程中，如何对部门，和岗位的绩效做分析...这个指标代表的是成分的关系，所以在图表的呈现上是饼图，具体如下 2、各个部门的绩效分布 以部门为维度来分析每个部门每个岗位的各个绩效类别的数据分析占比，所以在呈现上我们用条形图的成分堆积来呈现每个部门所有岗位的绩效类别占比...3、各员工的绩效数据分值 在这个指标上，我们可以看到每个部门各位员工的绩效数据的分析，在这个指标上，我们把绩效的数据下沉到了姓名，用柱状图来呈现每个员工的绩效数据。...在绩效的模块中，要分析部门的绩效，岗位的绩效和个人的绩效，所以在交互的切片器中，我们选择了，部门，姓名。...除了部门和姓名维度外，我们也想知道每个绩效类别的人员分布是什么样的，所以在维度中还需要加上 绩效各个类别的筛选，最终我们建模仪表盘如下： 通过这个模型我们首先分析公司的宏观数据，看看公司整体的绩效是什么样的
这个话题是我最近一直在思考的，不一定成熟，这篇文章权做笔记 前言 大数据部门的常见能力如下： 报表统计 算力/存储输出 推荐/搜索/精准营销等传统产品形态 通常，大数据部门会花费很大的力气构建数据平台...，而这个数据平台除了能让研发，算法，分析师等角色爽一些，从宏观角度很大的节省部门人力成本，提高效率以外，似乎对公司/其他业务部门并无一个直接的输出。...人力资源的问题是个大问题，算法团队再大，也就是大数据部门一个子部门/组。如何在保持现有成本的情况下，扩大人力呢？...AI平台对单一算法（后面我会解释什么是单一算法）问题是非常友好的，可能一个普通的工程师（甚至运营，分析师）都可以完成的。这样，部门所有的人都具备了成为AI人力的潜能。...那么为了让组织更加合理高效，重构数据部门团队就很有必要了。 算法部门需要切分成三个子团队，一个是偏研究性质的，一个是偏业务性质的，还有一个则是AI平台和工具团队。
这个话题是我最近一直在思考的，不一定成熟，这篇文章权做笔记 01 前言 大数据部门的常见能力如下： 1、报表统计 2、算力/存储输出 3、推荐/搜索/精准营销等传统产品形态 通常，大数据部门会花费很大的力气构建数据平台...，而这个数据平台除了能让研发，算法，分析师等角色爽一些，从宏观角度很大的节省部门人力成本，提高效率以外，似乎对公司/其他业务部门并无一个直接的输出。...从上面我们可以看到，数据部门的最大价值，最终会通过AI来进行落地，并且还会给部门/公司提供了极为丰富的想象空间。 03 如何All In AI？...人力资源的问题是个大问题，算法团队再大，也就是大数据部门一个子部门/组。如何在保持现有成本的情况下，扩大人力呢？...AI平台对单一算法（后面我会解释什么是单一算法）问题是非常友好的，可能一个普通的工程师（甚至运营，分析师）都可以完成的。这样，部门所有的人都具备了成为AI人力的潜能。
| 2023-06-20 | 2023-12-22 | +--------------+-------------+-------------+-------------+ 二、分析...题目本身是一个拉链表的结构，可以认为是一个左闭又开的数据。...第1问：查询时点数据，我们可以根据记录中的开始日期和结束日期与时间判断，如果时点在区间内，则代表用户在该部门； 第2问：2024年1月份A部门员工最多时有多少员工，调整表结构为进入离开部门的记录表，并进行计数...2.计算出A部门在1月份的总人 * 天 然后除以1月份天数（31天）。其中计算总人 * 天数可以使用第2问的过程数据，即每个人数状态 * 持续天数来计算。...，保证1月份有记录，增加两条A部门月初月末无人员变动记录 因为后面使用数据累积，也就是只有在数据变化的时候的才有记录，所以我们增加两条无人员变动记录，employee_id = 0 ,enter_or_leave
我们以前在讲HR的各个能力赋能的时候都是从HR的角度出来做分析，特别是HRBP要支持业务部门，BP需要哪些技能，我们应该如何的去赋能这些BP，今天我们换个角度，从业务部门的角度出发，业务部门到底需要一个什么样的...指标 4、协助完成日常的人事事务工作 5、协助我做薪酬结构设计 如果我从人力资源数据化的角度出发，我觉得在业务部门的这些需求里，可以数据分析+人力资源专业+业务 来完成这些需求 1、能帮我招到我需要的达到岗位胜任力标准的人才...招聘各个阶段的转换率数据的分析，建立招聘漏斗图和各个岗位的转换率数据模型，分析各个岗位的招聘阶段转换率数据 招聘岗位各渠道的招聘有效性分析，招聘各渠道的招聘成本分析，岗位的平均招聘成本分析。...2、帮我提升业务的岗位技能 岗位和绩效的相关性分析，分析出岗位哪项核心能力是和绩效最相关的，最制定学习计划的时候，根据数据的相关性来确定岗位的核心能力 用动态图表来设计员工岗位能力数据分析和 能力的员工数据分析...同时BP在企业内部和SSC一起建立起人力资源和业务的数据分析模型，协助业务可以根据各模块的数据仪表盘来对人力资源各模块进行数据分析，发现问题，解决问题，最终提升绩效。
给定一个部门，输出当前部门的所有父部门及其自己。如下图： 分析： 1：如果直接就是一级部门,直接返回； 2：如果不是一级部门,就递归查询。...Department d9 = new Department(); d9.setParentId(5); d9.setId(9); d9.setName("大数据
每次我们不用技术分析就直观地知道这是一个我们错过了解我们业务的好机会。 自成立以来，这个数据可视化团队就不断发展壮大，从我和另外一个工程师两个人发展到了现在的15人的全栈团队。...数据可视化技术专家囊括了从计算机图形学到信息设计、封面创意技术以及 Web 平台开发。我们团队专注于从视觉分析到地图绘制以及从框架开发到面向公众的数据可视化的整个过程。...让我们看看都做了哪些工作: 可视化分析:增强数据可操作性 ? AB测试平台的表格和置信区间可视化 可视化分析主要都是由抽象数据可视化组成的。这个涉及到可视化工作的数据是没有内在的地理结构。...与之相反的是科学可视化，这种可视化从物理世界（地图、3D物理结构等等）的角度描述了数据。大多数有效的可视化分析在这种情况下都是关于报告、仪表盘、实时分析的图标和网络图。...这个工作范畴有趣的融合了数据作家和数据艺术化呈现所带来的挑战。数据处理和我们我们内部可视化探索的数据分析产品一样充满挑战。
项目地址：https://github.com/lenve/vhr 好了，那我们本文主要来看看数据库的设计与存储过程的编写。...部门数据库整体来说还是比较简单，如下： 都是常规字段，脚本可以在项目中下载。depPath是为了查询方便，isParent表示该条是否是父部门。...set isParent=false where id=pid; end if; end if; end$$ DELIMITER ; 关于这个存储过程，我说如下几点： 1.一个输入参数表示要删除数据的...2.如果该部门下有员工，则该部门不能被删除。...3.删除该部门时注意加上条件isParent=false，即父部门不能被删除，这一点我在前端已经做了判断，正常情况下父部门的删除请求不会被发送，但是考虑到前端的数据不能被信任，所以后台我们也要限制。
在数据部门初期，大部分业务部门可能还没有很好的数据思维，他们初期的诉求应该是“提数”，也就是“提取数据”，做简单的分析，而这个数据往往是在自己部门内部的数据。...通过中台，他们可以很好的访问自己部门内部的数据，完成数据获取，极大的满足了运营，产品对当前自己产品的数据状况。...而且，因为跨部门的数据获取需求不多，数据部门去协调跨部门数据交流成本会降低，可以专心修炼内功。 但是联邦的问题其实也明显，比如我司经常遇到的问题就是业务的从库扛不住分析和查询。...所以要解决这两个问题也方法上比较简单（执行上依然存在困难），第一是让业务的新增从库采用最新的数据库技术，比如TiDB,这种数据库本身比较适合OLOAP分析，也就是能支持大数据量的存取。...同时让分析师团队帮助业务团队进行使用，并且提供更高级的报表分析业务。
最近，在上班摸鱼闲逛某不存在网站的时候，发现红雨滴大佬披露的bitter盗用巴基斯坦某警察部门数字签名的攻击事件 ?...遂在免费沙箱anyrun上找到该样本进行分析学习 样本分析 先从诱饵文档开始分析 MD5 226d33f02acb6b8d0a1b9ecf4f7a1752 样本来源 https://app.any.run...通过执行命令rtfobj.exe cftd –s all将文档中的ole对象dump出来，用16进制查看器进行分析。在末尾可看到执行的shellcode。 ?...从c2获取数据，判断数据前几位是否为”WIT: #，若”WIT: #后跟了字符串内容，则下载执行该插件 ?...在分析的过程中未获取到其他插件 同源样本 根据红雨滴大佬的线索，另一个具有相同c2的样本信息如下 Md5 d8b2cd8ebb8272fcc8ddac8da7e48e01 C2 blth32serv.net
很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门，这个部门该如何组建，大家都在摸石头过河。...将它们结合起来分析 根据受访者的自我认知和技能排序，可以识别出不同类型的数据科学家所需要的技能。 ?...Data Creative 数据科学家往往可以独立完成一条龙的完整分析过程：从数据提取，整合、并进行分层，进行统计或其他复杂的分析，创造引人注目的可视化诠释和效果，开发具有更宽广应用前景的数据工具。...产品部门可能需要个性化用户模式；市场部门需要在可控实验（controlled experiments）方面的帮助；财务部门需要预测；运营部门需要流程优化。...通过直接加入不同部门，数据科学家能够了解关键业务的价值观和技能，专注于部门最需要帮助的问题，并以最小代价提供解决方案。
回到题目中的问题，在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗？结论也不能下的太武断。 早在2008年，云计算的概念刚刚兴起，百度内部出现了两拨势力。...曾经有一年多的时间，我们部门新设计和实现和底层的存储及计算系统，结果发现开源的版本也差不多实现到了同样效果。...与此同时，又面临了新的问题，因为大数据平台牵涉到数据的采集、传输、建模存储、查询分析、可视化等多个环节，而开源领域只是一些组件，于是各家公司都在纷纷打造自己的大数据平台，这就像Oracle 之前，各家都在打造自己的存储系统...在大数据这件事上，还是要从需求出发，而不是从大数据出发。 有人会问我，我有了一些数据，给我讲讲怎么能发挥更大的价值。坦率来说，许多时候不了解业务场景，很难提出建设性的意见的。...如果没有，那就继续学习大数据的知识，再等待这样的场景出现。 其次，企业要有懂大数据的人。 这种人不一定是全职的，但至少是可以将企业的业务和大数据技术结合起来的人。
通过部门ID查询子部门 例如:select getDepartmentListName(1);getDepartmentListName:函数名；1：参数 获取结果：顶级部门/一级子部门/二级子部门/...三级子部门/四级部门 DELIMITER $$ USE `sporch`$$ DROP FUNCTION IF EXISTS `getDepartmentListName`$$ CREATE DEFINER
在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗? 结论也不能下的太武断。如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗?...回到题目中的问题， 在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗? 结论也不能下的太武断。 早在 2008 年，云计算的概念刚刚兴起，百度内部出现了两拨势力。...曾经有一年多的时间，我们部门新设计和实现和底层的存储及计算系统，结果发现开源的版本也差不多实现到了同样效果。...与此同时，又面临了新的问题，因为大数据平台牵涉到数据的采集、传输、建模存储、查询分析、可视化等多个环节，而开源领域只是一些组件，于是各家公司都在纷纷打造自己的大数据平台，这就像 Oracle 之前，各家都在打造自己的存储系统...原创作者：桑文锋，神策数据创始人&CEO，前百度大数据部技术经理；神策数据（Sensors Data）是一家专业的大数据分析服务公司，致力于通过大数据技术帮助客户实现数据驱动，提升用户体验。
回到题目中的问题，在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗？结论也不能下的太武断。 早在2008年，云计算的概念刚刚兴起，百度内部出现了两拨势力。...曾经有一年多的时间，我们部门新设计和实现和底层的存储及计算系统，结果发现开源的版本也差不多实现到了同样效果。...与此同时，又面临了新的问题，因为大数据平台牵涉到数据的采集、传输、建模存储、查询分析、可视化等多个环节，而开源领域只是一些组件，于是各家公司都在纷纷打造自己的大数据平台，这就像 Oracle 之前，各家都在打造自己的存储系统...但也不是说企业已有的业务不用搞了，都来搞大数据吧。在大数据这件事上，还是要从需求出发，而不是从大数据出发。 有人会问我，我有了一些数据，给我讲讲怎么能发挥更大的价值。...如果没有，那就继续学习大数据的知识，再等待这样的场景出现。 其次，企业要有懂大数据的人。 这种人不一定是全职的，但至少是可以将企业的业务和大数据技术结合起来的人。
在线Coding题目例如：部门表（id，名称...），员工表（id，部门id，姓名，薪资，入职时间...）...，查出部门中薪资最高的员工；部门薪资总和；部门中入职时间在2022年4月份-2023年4月份之间的员工table designdepartment 部门表 id varchar(32), name varchar...position_id varchar(32),综合字段生成员工表 employee_position id varchar(32), department_id varchar(32), //部门
为此，我们应该感谢已经存在了多年的大公司，他们在大数据风潮出现之前已经成立了商业智能部门...... 一个传统的商业智能部门有以下三个人设：ETL工程师，报告开发者，数据库管理员。...在大约10年前，大数据和数据科学刚刚成为流行语时，已经有非常成熟的商业智能部门了。在这些部门里，“干活的”比较多，但“动脑的”不够。所以就专门为“动脑的”设置了一个岗位。...在Stitch Fix，我们力争做出世界上最好的算法和分析。我们试图用我们的成果引领商业潮流。除非你愿意大胆质疑、重新思考你认为不好的事情，否则这是一个很难的完成的目标。...看着我们的部门过去两年的成长，我很有信心来分享一下我们在做些什么。 我们的目标是引领，而不是简单的开发，我向你推荐一个我认为能更好地搭建数据科学部门的方法。...这也意味着数据分析和数据科学产出的所有权。数据科学家努力的最好结果的消费者应该是机器，而不是人。不是一份报告、数据面板或PPT，它应该是某种算法或API，被整合到工程栈 ——从根本上改变企业的运作。
近日，英国数据保护监督机构主管向欧盟立法者发出警告称，Facebook公司的隐私问题可能还会在其它在线平台上反映出来。...执法 德纳姆说，欧盟新颁布的隐私保护法规——《通用数据保护规则》（GDPR）——于5月25日生效，这将是保护人民的第一步。...“现在真正重要的是执法，这是数据保护当局愿意做的，是我们所看到的制裁举措，是让用户和公民了解他们的权利。”...Facebook称，他们对用户的信息很熟悉，但不会像Cambridge Analytica那样滥用个人数据。...在本周一的采访中，负责维护欧盟数据隐私法的安德列·耶利内克（Andrea Jelinek）说，欧洲监管机构打算审查这些报道。
及根据联邦法律成立的其他机构的负责人，以及构成俄罗斯关键网络体系核心结构的战略和骨干企业、组织及法人实体的负责人，授权各机构（组织）的副负责人确保网络安全，包括检测、预防和减轻网络攻击造成的后果，以及应对网络事件，并设立结构部门以确保网络安全
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