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
如果你刚开始学习数据分析，那么怎么入门呢？其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢？
本文是埃森哲大数据分析方法ppt，包括了概述，数据分析框架，数据分析方法，数据理解&数据准备，分类与回归，聚类分析，关联分析，时序模型，结构优化，数据分析支撑工具等内容。公众号后台回复：“埃森哲”，获取本文PPT。
这里的技能包括编程语言、应用软件、常用工具包的api。有朋友会问：我是搞数据分析的，思路最重要，什么工具其实不重要，为什么面试非要问我这些工具熟练度？
今天分享给大家一篇木东居士的文章，他最近面试十多个数据分析师，在此和大家分享一下。
这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代，这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代，得数据者的天下，目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。本文是一个来自百度内部培训关于数据分享的、阅读类的PPT，文字说明非常充分，适合刚入门数据分析的朋友进行学习。微信后台回复：
这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代，得数据者的天下，目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。本文是一个来自百度内部培训关于数据分享的、阅读类的PPT，文字说明非常充分，适合刚入门数据分析的朋友进行学习。微信后台回复：“百度”，获取本文PPT.
私以为，数据分析行业是可以长期发展下去的，但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
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众所周知，大数据不再只是简简单单的数据大这一事实了，而最重要的应是对大数据进行分析。只有通过分析，我们才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。
要做一名优秀数据分析师，首先对数据分析岗位有基本的概念，其次，要明白数据分析中有哪些套路和方法，如此，才能举一反三，才能不同场景数据分析切换自如。下面我们高屋建瓴，抽茧剥丝般讲讲数据分析四大要素。
第一阶段：工作时间被取数的工作安排得满满当当，根本没有时间做有价值的“分析”的工作；
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。
📷 工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
现在有关数据分析的文章满天飞，很多小伙伴好奇：到底数据分析是做什么的？今天小熊妹给大家捋一捋，就拿几个大家常问的问题举例吧。
报告也需要多种情况。按照应用场合可以划分多种类型：有的需要向上邮件汇报，有的需要给项目组里一个交代，有的是需要直接进行展示汇报等。按照项目类型也可以划分多种类型：新项目上线效果评估，AB test结果，日常数据汇总，活动数据分析等。
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。
“我可能干了个假的数据分析师！”经常有同学发出这种感慨，然后到处发《数据分析师是干什么的》《数据分析师、数据工程师、数据运营、数据挖掘工程师、商业数据分析师、我随便写个什么分析师之间到底有什么区别》一类的帖子。之所以会这样，是因为大家看的常常是理想状态下的数据分析岗位职责与内容。
续上一篇《数据分析对企业有啥用》之后，我们继续来讨论一个深层次的话题：数据分析师的工作绩效到底该怎么定。这个又是一个很蛋疼的话题，甚至很多从业很久的老鸟都没想明白，也很容易中坑。
以上是一位资深的数据分析师写的自嘲的段子，却是很多分析师的真实写照。在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。
导读：在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。本文是一位资深数据分析师对数据分析感兴趣的新人 Y一些建议，尽管不全面，但或许能够给新人一些借鉴。如有不妥地方，请各位数据大牛轻拍。 一、数据分析师有哪些要求？ 1、理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。 2、工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、word、脑图）等。 3、业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的
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。
在人力资源数据分析师的线下课中，我们对人力资源的各个模块做了数据仪表盘，然后通过各个维度对仪表盘数据进行交互，很多同学在做完数据仪表盘后就问，在PPT里能不能做数据仪表盘的交互，比较可惜的是 EXCEL 版本的数据仪表盘不能在PPT中做动态的交互，只能做静态的数据的展示。
解决痛点：最近有同学私信我，希望了解一下，初入数据分析，需要学哪些工具？需要掌握到什么程度？这里小火龙写一写，希望对你有所帮助。
大数据市场目前的焦点问题是：从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易，但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。 根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、Active Archive和Exploration，大数据分析目前大多处于前两个模式，只有少数企业真正能够进入大数据分析的实质性阶段。 近日，数据挖掘分析专家Shankar根据17年的商业分析经验（服务过的客户包括Home Depot、Best Buy、可口
TA说：之前我在回答里写过，数据分析师和圣骑士职业很相似，都需要“门门通”。最近，我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理，以下内容为一家之言，仅供参考。
来自数据的力量 您好，喜欢数据分析的初学者： 十年生死两茫茫 数据人，忙忙忙 良辰美景，平添我凄凉 一天早晚闲不住 调研急 报告狂 夜来思路忽闪现 寻笔记 怕遗忘 需求多变 改改又何妨 料得午夜加班时 听家人 鼾声响 以上是一位资深的数据分析师写的自嘲的段子，却是很多分析师的真实写照。在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。 最近接到一个职业访谈的邀请，要给对数据分析感兴趣的新人Y（目前在知名电商从事系统开发和维护）一些建议，才突然发现自己在这个领域打滚了一段时间
一般我们在找工作时，会看到大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位，有时候我们对这三个岗位具体是做什么，还有些懵逼。作为一名数据库 SQL 优化器工程师，结合我过往的大数据经验，今天帮大家分析这三个岗位，具体哪个好，要看你从什么角度去看他。
在数据分析中，我们会对数据表格进行可视化的图表，并用PPT的形式做数据分析报告，在数据的可视化中，很多同学对如何来进行颜色的选择，如何来配色比较的迷茫，今天我们来讲讲如何来在数据表格和数据报告中进行颜色的选择和搭配，做出一个让人心旷神怡的数据图表。
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“做数据分析，不要建立一种以掌握的软件来给自己分级的心态，但是一定要用工具避免误入职业发展的歧途！”
“这个数据分析，怎么就越干越糊涂了呢？转行以前，看着学习的书单很清晰，Excel，Sql，Python一点点学过来。可转行后反而迷茫了，越干越感觉自己在打杂”一位转行的同学向我抱怨道。实际上他不是唯一抱怨的一位，即使是一直在做数据分析的同学，也照样有一堆问题。诸如：
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？
临近年底，很多同学问：“如何做出优秀的数据分析项目？不然年终总结都不知道咋写”。今天系统回答一下。想做好数据分析类项目，主要靠的是：树立正确的观念。这里有5道测试题，一起来测一测自己有多大可能做出好项目。
在上数据化薪酬建模与分析课程的时候，我们会对薪酬建立数据仪表盘，通过数据仪表盘的形式来对薪酬的关键指标进行数据的交互，来进行数据分析，很多同学在完成了薪酬的数据仪表盘后都会提出一个问题，就是我们做的数据仪表盘能不能在PPT中呈现进行数据的交互，因为我们在很多时候在做工作汇报的时候都是以PPT的形式来呈现的。
我们以前在上《人力资源数据分析师》课程的时候，有让同学做各个模块的数据仪表盘的建模，很多同学在做数据建模的时候会问，我们的做的数据仪表盘可不可以放到PPT中去演示，很可惜的是 在EXCEL中，我们做的仪表盘只能在EXCEL 中做演示，如果复制到PPT中只能是一个静态的图表。
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。
我就在这里等你关注，不离不弃 ——A·May 数据分析和数据挖掘的区别到底在哪？这个问题还是要想清楚的，最开始，我以为用Python和R这种高级的编程软件做出来数据分析的结果才是数据挖掘的范围，而用excel和SPSS做出的统计结果属于分析。但是，实际上这个标准不是按照使用软件来区分，而通过对数据进行分析的方法和分析的结果来划分。 从广义而言，数据分析包括数据挖掘，但是从狭义而言，数据分析与数据挖局又有显著的区别，下面的图很好地表示了两者的关系。 📷 注：图来自于互联网，如果侵权，请联系May删除 我们可以
Python 自动化办公，无外乎就是 excel，ppt，word，再加上数据分析、爬虫等技能
经常会有一些朋友咨询有关数据分析师这个岗位的相关内容，包括该岗位一般做什么事情？具体的操作步骤是什么？如何让分析结果更加有意义？需要掌握哪些基本工具？正好，上周五为某企业做了一次内训，将PPT材料分享给大家，希望对关心数据分析师这个岗位的朋友有一点帮助。
说来我正式接触数据分析也快一年，对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。
落地、见效！是很多做数据分析的同学最怕的四个字。平时自己敲代码加减乘除很嗨，可一提落地就两眼一抹黑。到底要怎么落？落到哪里？完全不知道。每次报告结尾都写上苍劲有力的：本月活跃低了，要搞高！可好像也没人给我搞。咋办……今天系统讲解一下。这里有五个常犯问题。
作为一个全栈的数据分析师，必须能够操办从数据爬取，到数据存储，到数据清洗，到数据分析，到数据可视化一条龙的服务。 很多人包括我自己会羡慕网上的一些可视化图片，怎么可以做的那么好看，将数据与UI完美地结
有同学问：老师，到了年终写总结的时候，就发现自己写的总结很平淡。有些在别人看起来是亮点的，自己写起来效果一般。请问下，到底要咋写？
新能源汽车销量增长迅猛，一方面源于五一期间地方车展密集，车市维持较高热度，同时多个厂家高优惠力度叠加地方促消费政策，刺激消费；另一方面，部分新能源车企积极在研发、生产、营销、销售、售后等环节引入数智产品，持续接入市场反馈，高效梳理反馈需求，及时解决用户问题，真正践行汽车全生命周期链路视角下的“以用户为中心”。
“大数据”从概念走向落地的这几年，得益于外部利好环境，一部分企业开始尝试大数据，但从数据获取、预处理、储存、分析、可视化的实用性仍差强人意。 从最初的经营总结到决策支持，从数据分析师到大数据分析，市场需求的速度跑在人才进阶养成之前，你所拥有的技能够吃几年“老本”？当我们谈及大数据分析人才时，仍会叹惋能力还不够，毕竟如今的数据分析已不仅仅局限于编程建模，而是向机器学习迈进。 为此，东湖大数据·数据智库获取8198份真实的企业大数据领域数据分析岗位相关的招聘数据，具有针对性的发布《2017大数据分析师能力模型与
一个数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：
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