在人力资源数据分析中，人效的数据分析一般是做的频率比较少的，一般我们是一年做一次的人效分析，而且相对来说一般的HR 也很少做这个分析，一般都是HRD或者VP来做一年的人力资源的人效分析，所谓的人效的分析是指人力资源在公司的运营财务数据中的效率，我们在做人效分析的时候一般会从以下几个维度来进行分析：
本篇是给各种有兴趣的，好奇的，想学习，想转行的门外汉做的简介，有兴趣的同学请传阅，业内各位老炮儿看了随意吐槽 ( ＾∀＾)
相信很多HR 都听说过柯氏四级评估，而且在实际的培训工作中都在应用柯氏的四级评估，我们在讲今天的内容之前，首先回顾下什么是柯氏四级评估。
今年经济形势不好，很多公司又开始打起“经营分析”的大旗，要求“考核财务效益”“推动降本增效”。这一下把很多同学干懵了：财务部门本来不就有财务分析吗？经营分析又和数据分析有啥差异？今天系统的跟大家讲解一下。
自2012年起，一直被称为“最性感的工作”的数据科学家职位，吸引了大批远渡重洋到达硅谷，做着“数据梦”的留学生们。
又是一年年底，企业都在制定2021年工作计划。一提数据分析的工作计划，很多同学纠结的直挠头。到底数据分析工作计划该咋写？今天我们系统讲解一下。
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】在美国为马云打工，一年能赚多少钱？近日有外媒披露了阿里向美国劳工部公布的公开薪资数据，工程师底薪最高为24万美元。 中国科技巨头阿里巴巴也许因其丰富多彩的亿万富翁创始人马云而闻名，其净资产估计接近400亿美元。阿里巴巴是一个类似于美国科技巨头的庞大企业。其主要网站Alibaba.com类似于亚马逊——你可以浏览无数的廉价商品，包括消费电子产品、汽车零部件、服装和许多其他类别。它的其他电子商务业务包括面向中国的消费者购物平台淘宝网和本地销售平台
用户从启动APP到最终下单购买，中间会有一系列步骤，最初的那个步骤可能是点击搜索框，可能是点击首页Banner图，也可能是点击收藏页面，总之是这个步骤让用户最终下单购买的，把这部分销售归属到最初那个步骤所在的模块就是销售归因。
答：推广渠道的曝光量增加了30%、落地页面点击率70%、活动期间有6万用户参与……（此处省略各种指标）。
据内部人员今日透露，暴风科技目前正在展开裁员工作，涉及客户端、技术、开发和测试等部门。据悉，此轮裁员比例为30%。看到这样的消息，难免感慨今年真是个多事之秋，特别是互联网科技公司的裁员风波是一波接着一波。8月中旬HTC为了降低成本，裁减约2300名员工，约占员工总数的15%。而且前段时间，HTC在台湾的两家公司有再裁减600名员工的计划。 微软今年的整体营收相比较去年同期也有5%的下滑，因为手机业务的重创，7月份宣布将裁员7800人，约占员工总数7%。 为了让整体业务重新回到正常轨道，联想集团今年也拟采取一
记得自己在去年的时候私信问了一些朋友关于DBA核心价值和最重要的能力的问题，听到了很多不同角度的思考和反馈，今天整理了下，时隔半年，也算是完成了一件心头的事情。
最近两天终于闲来写写之前的Python代码，好久没做，手有点生，编程这个活就是这样，得需要经常写，不然认生。今天的主题比较随意，任务就是爬取拉勾网的数据并且做简要的数据分析，本文直接给出我的个人分析结论，存在比较片面的情况。感谢@某某给的提供的初始代码，我给忘了谁了，加我的人太多，发的消息我可能没看见，可以在给我发一次，两次我没回复，那就是这个问题我回答不了，或者说百度很轻松能回答你。废话少说，直奔主题。
作者 杨琳桦 这可能是我听过对大数据最逻辑清晰和实用的一段案例阐述了，来自 Simon Zhang，LinkedIn Business Analytics 部门资深总监。 特别介绍一下：Simon 原是国内脑肿瘤医生，但“觉得一个人真正要想有追求，还是应该做自己喜欢的事”，于是 12 年前到美国，因个人爱好是计算机，就从医生转到了计算机行业。 四年半前，Simon 曾独自一人支持公司 200 多个销售；现在，他 80 人部门支持 LinkedIn 近 5000 多员工。该部门实际上负责所有和收入有关的
---- 新智元报道 编辑：拉燕 桃子 【新智元导读】疫情下，人工智能、增强现实等领域发展势头不减反增。快来看看十几家科技巨头员工们的薪资水平吧。 美国的科技巨头公司在疫情期间全力应对，实力不减反增。这些公司都实现了巨大的增长，赚到了更多钱，也招了更多人。 2021年7月，科技行业协会CompTIA发布的一份报告指出在过去的一年里，科技行业有10个月都在增长。并且，全美的科技公司在2021年上半年招了80000多名员工。 谷歌的母公司Alphabet在去年的第二个季度就招了4000多名员工。6月
我们团队每周开会讨论问题的时候，都会对每天的增长数据进行复盘。期间，领导常常会提及「数据思维」这个词。 这就涉及到，你必须要有思维能力，去支撑你在看到数据时，会从多维度去分析，而不是只看到表面数字这么简单而已，否则就是抓瞎。 数据时代，无论你是做产品，运营，还是做研发，系统架构，乃至于安全风控，都会发现，数据思维是考验你能力提升的重要指标。 但其实，很多人只是掌握了数据分析的工具和技能，却做不好数据分析，无法让数据产生真正的价值。 比如有的新闻：「某市的人均住房面积是 120 平米」「计算机行业人均年收入
商品分析曾经是数据分析的最早形态。现代数据分析以及数据模型的大部分思路，都是从这里演化出来的。可能是因为它太过传统，可能是因为互联网公司不需要挣钱养自己，总之，现在介绍商品分析的文章非常少。今天我们就先开个头，简单介绍一下商品分析的基本概念。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 我已经就大数据及其益处和挑战写过不少东西了。有一件事情我谈得并不多，那就是做大数据有多么容易。的确，在大数据这个领域起步是一件简单直接的事情。 在做比较深入的论述之前，我必须澄清一点，如果你要在很多地方运用大量数据做大规模分析，那么，你很有可能需要在平台、工具和人员上花上一大笔钱。换句话说，如果你在大数据领域还是个新手，只是想初步了解一下怎么做，或者数据分析怎样改善公司业务，那么你并不需要花
今天很多是创业公司或者BAT公司，大家把时间花在下面，美国做了一个研究，大部分数据分析师和科学家花很多的时间，只有10%时间创造很多的价值。那么势必我们会产生更少的价值，用更多的资源，我觉得企业急需要解决的问题。不应该把时间浪费在下面，要做大规模自动化。
数据猿导读 最近十来年，国内互联网企业取得了飞速的发展，除了自身实力以外，很大程度上是时代红利推波助澜的作用。人口红利、流量红利和资本红利，这三大红利催生了中国独有的增长模式，『买』 的模式：买流量、
Y 总是一个年轻的90后创业者，花两年时间做了一款主打娱乐的App，还有一套 SDK 。
2013年从985院校化学专业硕士毕业，进入化工厂成为实验员。2016年经过数月自学，转行成为互联网公司数据分析师。现在知名互联网金融公司，负责信用评分产品的建模工作。
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员
论文 BEIR: A Heterogenous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models 中，作者提出了一种无需训练数据，即可学习（或适应）非对称语义搜索模型的方法。
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需
读书系列恢复更新啦~今天要读的书是一本数据相关法律的书籍《数据合规实务——尽职调查及解决方案》
论文 BEIR: A Heterogenous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models（https://arxiv.org/abs/2104.08663） 中，作者提出了一种无需训练数据，即可学习（或适应）非对称语义搜索模型的方法。
美国总统奥巴马在 2012 年竞选中的成功很大程度上要归功于对量化分析的运用。例如，他的团队可以分析出哪些人在收到竞选宣传单张、电话或家访后更有可能去投票，从而改变那些关键的“摇摆州”的局面。沃尔玛通过数据分析发现，在飓风袭击某地之前，不但当地对手电筒的需求会上升，某种果塔饼干的销量也会提升。这阵量化风还吹到了体育界──畅销书《Moneyball》把量化分析的概念普及给了民众。但这些新的量化技巧到底是怎么回事？企业应该如何运用它们？ 最近的三本书有助于管理层找到这些问题的答案：《大数据：改变我们生活、工作
春节回家，看到朋友晒的年终奖，我羡慕不已。 他入职腾讯一年半，拿了3个月工资作为年终奖。据他所说，这还不算什么，网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组，所有员工奖励888888元…… 虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖，但平均下来也有3-6个月的奖金（真香）。 相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂，那么数据分析、产品、运营人想进大厂，应该做哪些准备呢？ 为此，我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求，发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位，都对数据分析能力非常重视。 由此可见，数据分析能力已经
“每次你买到上好的红葡萄酒时，” 奥利·阿什菲尔特（Orley Ashenfelter）说，“其实就是在进行投资，因为这瓶酒以后很有可能会变得更好。而且你想知道的不是它现在值多少钱，而是将来值多少钱。即使你并不打算卖掉它，而是喝掉它。如果你想知道把从当前消费中得到的愉悦推迟，将来能从中得到多少愉悦，那么这将是一个永远也讨论不完的、吸引人的话题。”而这个话题奥利已研究了25年。 奥利的日常工作就是琢磨数据。利用统计学，他从大量的数据资料中提取出隐藏在数据背后的信息。作为普林斯顿大学（Princeton U
临近过年，很多小伙伴已经回家和亲戚朋友团聚，长时间不见，自然少不了嘘寒问暖灵魂拷问的环节。
春节回家，看到朋友晒的年终奖，我羡慕不已。 他入职腾讯一年半，拿了 3 个月工资作为年终奖。据他所说，这还不算什么，网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组，所有员工奖励 888888 元…… 虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖，但平均下来也有 3-6 个月的奖金（真香）。 相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂，那么数据分析、产品、运营人想进大厂，应该做哪些准备呢？ 为此，我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求，发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位，都对数据分析能力非常重视。 由此可见，数据
数据洞察是现代营销人必备的能力，但是怎么样才能应用数据思维来解决实际问题呢？来自Ptmind铂金智慧的创始人兼CEO郑远，在WAWX十年数据峰会上与大家分享近十年他对全球数据驱动营销的观察和思考。
大家好，今天给大家隆重介绍一下我的朋友俊欣，目前就职于魔都的一家互联网初创公司，有着丰富地海外留学经验，并且还去过20多个国家游学、旅游，而他的公众号：关于数据分析与可视化，已经累积了120+篇的原创，有关于数据分析与可视化方向的，也有Python入门实战方向的。 关注公众号：关于数据分析与可视化 后台回复【资料】可以获取众多Python学习资料 学习资料的分享 在俊欣的百宝箱当中集结了各式各样的学习资料，有Python零基础教学的内容、机器学习与深度学习的内容以及Python测试开发等等 资料
（很少见到这么简单粗暴的回答，对新手来说还挺实用的。但我证明作者看起来确实是个软妹子╮(╯▽╰)╭ ，C君注） 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2.怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3.选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多
1. 数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2. 怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3. 选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多少钱。 4. 用什么语言 数据分析：excel是必须，R是基本，python是进阶。SAS和Matlab
上一篇【这套系统，可能真的是数据分析师们未来5年的机遇！】引起了同学们强烈反响，其中提到一个关键点：CDP与增长实验结合，很容易让数据分析师立功。今天我们就系统的讲解下这一点。话不多说，直接上干货！
导读：智能代替人工的时代，已经开启，机器人将能更好地理解人类语言，改善学习能力，并能应对更复杂的情况，因此替代人类的能力大大提高，美国麻省独立研究机构Forrester发布研究报告称，未来五年，人类有
很多做数据的同学都被领导、同事这么吆喝过。然而，什么是策略性思考？？？往往一听到这种词，就有同学急不可耐的掏出《麦肯锡方法》之类的镇山法宝，或者在网上搜《底层思维》、《核心逻辑》、《分析框架》之类的文章。结果除了“裂变”“痛点”“颠覆”这些似懂非懂的词以外屁都没有记住，下次写报告还是继续同比、环比、三年比，低了要搞高……
买卖房子可能是你这一辈子做的最大的一次生意了。这一点对中国人来说如此，对美国人来说也不例外。
RFM分析是美国数据库营销研究所Arthur Hughes提出的一种简单实用客户分析方法，他们发现客户数据中有桑神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标，RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
【导语】：今天我们来聊聊粽子，Python分析部分请看第三部分。公众号后台，回复关键字“粽子”获取完整数据。
▶案例一：智能出行——被取代员工：驾驶员 最近在一次互联网+会议上，一家创新出行公司针对企业用车提出了一个耳目一新的方案。简单地说，这个提案就是一款类似滴滴打车的软件，但只针对企业员工使用。该公司号称拥有注册车辆及专业司机百万，可以保证客户呼叫后平均30秒内就有车辆应答，并在5分钟之内供车给客户使用。也就是说，理想的话，你的企业一辆车也不用养了。 车辆使用，在每家企业都是很大的支出，公司高层以及销售业务员的用车每个月成本都很高。高管在公司的用车都是专车专用，但是高管们业务繁忙，频繁出差，实际上一辆车的公务使
昨天的文章简单提了主数据的概念，相信不少小伙伴还处于道理我都懂，但还是不会用的状态，所以今天，我们就来深入谈谈主数据的用法。
转载来源：数据蒋堂 作者：蒋步星 本文共1495字，建议阅读3分钟。 本文蒋步星老师从时间与空间上讲解了1T数据到底有多大。 一英里不是个很长的距离，一立方英里相对于地球也不会让人觉得是个很大的空间。然后我说，这个空间内能装下全世界所有人，你会不会觉到很惊讶？不过这话不是我说的，是美国作家房龙在一本书里写的。 业内有个著名的数据仓库产品，叫Teradata，20多年前起这个名字，显然是想给人能处理海量数据的感觉。可现在，论用户还是厂商，谈论数据量时都常常以T为单位了，动不动就有几十上百T甚至PB级的数据
大数据这个关键词从去年红到今年，早已成为科技业的重要趋势，研调机构IDC便预测2015年将有超过25％的企业导入大数据方案，而美国专业招聘公司罗致恒富（Robert Halt）公布的《2015薪资指南（2015 Salary Guide》更把大数据工程师列为今年薪资涨幅最大的六大行业之一，预计薪资年成长率9.3%，平均年薪119,250美元至168,250美元。 据美国大数据分析与储存技术公司Teradata首席CTO宝立明（Stephen Brobst）表示：他认为大数据这个词将会在五年内消失，并认为从
传统企业推动数字化核心难点，在于经营模式的不同。不像那些烧钱的互联网公司，花大价钱砸数据不心疼。那些还在靠买东西挣毛利的传统企业，是经不起大把烧钱的。“一个项目要吃掉一个分公司一年利润，那它能挣多少钱？”是永恒的问题。
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