对于临床医生而言，我们能接触到的更多的其实是临床数据。目前关于数据分析有一个专门的术语叫做“数据科学”。今天就给大家介绍一个数据分析流程的网站，利用这个网站来简单的了解一下数据分析流程。
到了年底很多机构开始组织各种论坛，在今年貌似数字化特别的火，各种人力资源论坛活动不加个 “数字化” 都不好意思做宣传推广，但是什么是人力资源的数据数字化转型，人力资源的数字化转型的真正目是什么，我来谈谈我的看法。
前几天，我在「大数据分析和人工智能」公众号主理人邓凯的朋友圈，看到下面这张图片：
现在，越来越多的人都听说过商业智能BI，很多人认为，BI就是做报表的。其实，报表只是BI的一部分，虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示，但是，BI绝对不等于报表。
GrowingIO 2017年 第3本电子书 《产品经理数据分析手册》 正式上线啦 点击【阅读原文】立即下载 升级你的数据分析技能！ 本文选自 GrowingIO 《 产品经理数据分析手册》 ，根据张溪梦演讲内容整理编辑;原文发于GrowingIO 博客 和公众号，授权大数据文摘发布 / 转载 。 本文作者：张溪梦， GrowingIO 创始人 & CEO，原 LinkedIn 商务分析高级总监。张溪梦先后服务过EPSON、eBay、LinkedIn 等硅谷明星企业，有着 14 年的数据分析、用户增长经
比如说在你简历当中所涉及到的一些信息，你不需要完全去背诵它，你只要把关键词说清楚就好了。
商业智能（Business Intelligence，BI）是一种数据分析过程，旨在帮助企业和组织做出更加明智的商业决策。它通过利用一系列工具和技术，将原始数据转换为有用的商业洞察，以支持策略制定和决策过程。
今年回家有人问了我一个问题，大数据是什么？在这个领域里工作了这么久，竟然一时不知道怎么回答。是的，大数据到底是什么呢？每个人都在谈论，比如大数据分析、大数据XX，政府工作报告上“大数据”这样的关键字眼也经常出现，但是大数据这个名词含义下到底是什么呢？
“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！”
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
POWER Bi 的软件操作相对来说只要你掌握了EXCEL的数据他透视和一些基础函数就会很容易上手POWER BI，所以现在有很多的PB的课程，专门来讲解PB的一些基础的操作的课程。
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
初入大数据行业，大家肯定会听到“BI”“报表”这俩词，“BI”出现的地方一般都会出现“报表”，以至于很多人直接认为他们是一个东西。其实不然，虽然BI的结果通常需要报表来呈现，但是“BI”和“报表”并不是一个东西。
「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用Sqlserver 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之三-最值得使有低投入高产出的Sqlsever
上一篇《数据分析师的真实绩效是什么》发出以后，又被大家加入了《陈老师日常劝退套餐》。很多粉丝强烈呼吁，写一篇数据分析师的幸福生活，不然感觉真的要被劝退了。今天就响应群众号召来一篇。其实需要陈老师来写这篇，就说明大家对数据解读的还不够啊。因为数据分析师的幸福生活，早已藏在大家的分析报告里，只是大家太过关注冷冰冰的数字，而不是数字后的含义，所以没有解读出来。
大数据时代各行各业都需要处理分析海量的数据，很多企业在多年以前就配备了报表工具。报表工具在数据展示与分析方面确实为企业提供了不少帮助，但是随着企业的发展，需要分析的数据量越来越大，一些企业在考虑是否需要再配置BI工具。也有一些中小型企业正在报表工具和BI工具中做选择。
在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！
大数据文摘作品 编译：王一丁、王梦泽、夏雅薇 本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源，由浅入深，比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。相信各种背景的朋友都会在这篇文章中有所收获。 之前，我们已就数据可视化进行了深入探讨。这次，我们将从更基本的概念讲起，以便在涉足更复杂的数据科学和商业智能之前能够真正理解大数据。文中会引领大家阅读介绍大数据的相关文章，研究网络上流传的大数据的概念，查看与大数据相关的出版物。 数据可视化： ht
没有哪个统计值比P值更富于争议了，数百篇博客和论文围绕许多统计学家嗤笑的“零假设显著性检验”展开。（null hypothesis significance testing：零假设显著性检验，NHST
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。
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。
目前，大数据分析是一个非常热门的行业，一夜间，似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力，但是对于大数据分析行业来说，仍然处于快速发展的初期，这是一个快速发展的领域，每时每刻的都在产生新的变化。我们来看下大数据行业的未来的五个趋势。 1.基于云的大数据分析 Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具，这个最初被设计工作在物理机的集群上，但是目前这种现象已经改变，越来越多的基于云中的数据处理器技术出现，例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款，谷歌B
这两年的大数据热潮带火了数据分析这个职业，很多人想转行干数据分析，但是又不知道现在这个行业的求职环境和前景如何，动了心却不敢贸然行动。
BI全称商业智能（Business Intelligence），在传统企业中，它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合，快速制作出报表以作出决策。涉及数据仓库，ETL，OLAP，权限控制等模块。
“每一张图片都能讲述一个故事，难道不是吗?”——引用 Rod Stewart 的歌词开始这篇文章。用数据讲故事被一些BI和数据可视化供应商视为一大卖点，但就像引用的这首1971年的老歌一样，数据讲述其
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。
今天分享一下交流群里海潮兄弟的「数据分析岗」求职与工作经验，以下是海潮兄弟的自诉，全文共4825字，6图，阅读大概需要15分钟。
以上这张图片比较普遍现象的数据链路。如果你是厨师，最重要的肯定是做菜和摆盘环节，也就是数据分析和数据可视化环节。
众所周知，精通Excel不叫精通数据分析，会讲述啤酒与尿不湿的案例并不代表你能洞悉数据，PPT做得漂亮也并不能为你的数据分析能力加分……我们做数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题，并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES， ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。
以我自己的经历来看，很多时候能不能做出成果，其实并不完全在于我自己能力强不强，而在于我的队友拉胯不拉胯——数据分析结论能不能落地执行。如果运气好碰上了给力的队友，那真的是一起飞；如果点子背遇到了猪队友，就得体验一把恨铁不成钢的快感了。
商业智能（简称BI）像雨后的蘑菇一样蓬勃发展。商业智能始于决策支持系统，随着早期计算机的普及，已经有了长足的发展。后来，IBM提出了“数据仓库”的概念。同时，硬件的扩展，软件的更新以及数据库在企业中的广泛应用使商业智能真正兴起。
临近年底，做数据分析的同学们都在写各种报告。按理说，写数据分析报告是数据分析师最基本的技能，人人都该会。可怕就怕，自己辛辛苦苦写完的东西没！人！看！没人看还是好的，更怕的是
其中数据搜集和数据处理一般先在数据库中完成，也是数据分析关键的步骤。作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会Python，不会R，但是你不能不会SQL。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“ 硬实力 ”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自
目前，大数据行业面临人才荒的现状，伴随大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员得到了青睐，同时欢迎的还有数据科学家和数据分析师，这部分人才不仅是人才市场中的抢手资源同时更是获得较高薪资。正因为如此，互联网行业人士如何更好的获得此方面的工作呢，获取大数据认证就是极佳的方式。 如今，数据和大数据分析正在逐渐成为企业生命的血液。具有分析大数据所需技术的数据科学家和分析师，以及了解Hadoop集群和其他技术的开发人员在招聘市场中供不应求，很多企业不惜以重金委以重任。在这样的背景下，如果拥
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。 关
随着经济的快速增长，各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长，尤其是通信、电商等行业。大部分企业管理者开始意识到数据所能够带来的具体潜力与价值，数据分析技术也逐渐被人们使用。与此同时，数据分析人员供不应求，据麦肯锡咨询公司一份报告显示，到2018年，仅在美国，数据分析人才缺口约150万。 然而目前数据分析行业并没有统一规范标准，大部分大学里都没有开设专门的数据分析专业，从事数据分析工作人员大都为统计学、数学、信息计算、管理学、心理学等专业，对数据分析并没有一个清晰体系的认识，有的甚至连数据
小尧：本科财务类专业毕业后就进入职场打拼，在京东完成了从财务到数据分析的惊险一跃，目前是一家外企的数据分析师。
阅读建议：本文相对基础，适合准备/刚刚从事数据分析的同学，以及会用到数据分析的产品/运营/研发等同学。对于资深的数分大佬，可以回味一下刚刚入职时候的感受。
当你交给公司领导一份数据分析报告时，领导会问你的数据分析方法论是什么，如果你的方法论不正确或不合理，那么你的分析报告将没有价值可言，那么事实情况是不是这样呢？我们得从数据分析方法论的概念说起。
数据分析这个岗位一度很火，所以只要从事IT行业的朋友掌握一点数据分析的知识是有益无害的。
看看这些大厂的运营岗描述，你发现了什么？ 岗位要求出奇的一致：需要数据分析能力。 随着数据成为第五大生产要素，数据分析能力的要求更是渗透到了各行各业。对于运营来说，不管是活动策划、用户增长、还是对产品走向的决策，都需要数据分析去对其进行支撑。 下图展示了现今对于运营人员的能力要求： 但事实上，绝大多数运营人员其实不会做数据分析，有的甚至一看到数据相关的内容就开始头疼。别说是利用数据模型辅助分析业务问题了，就连哪些是关键指标有些人都搞不清楚。 但严酷的现实就摆在面前，不会数据分析的运营，在职场中很难升
近日，大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布，旗下Think Big公司正式进军大中华区市场，面向客户提供开源数据分析的咨询服务，融合优秀的数据仓库方案，帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构，快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中，想要整合不同技术架构的优势，就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台，尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本，面临着很多技术与路线图规划等实际问题
近20年来，KDnuggets每年都会进行一次调查，来研究数据分析和机器学习领域各个工具的使用情况，已然成为观测这一行业变化与趋势的重要参考依据。
文 | 邹昕 CDA数据分析师已获得作者授权 做过一点统计模型，做过一点数据分析，现在工作名字叫数据科学家，厚着脸皮抛砖引玉，聊聊数据分析中需要养成的良好习惯。 1. 了解数据分析的目的 / 需求 做数据分析的新人可能都遇到过，辛辛苦苦花了几个小时做出来的结果，跟客户 / 合作伙伴 / PM / 老板要的不是一个东西，运气好的话回去修补一下，花个半小时之类的，运气不好的话直接推倒重来，搞不好又得晚上加班了。 比如说下午六点，正准备收拾东西回家，PM 跟你说想看用户的活跃度，跟数据分析师提出需求说，我们来看
本文作者为数据海洋，海洋老师从一个数据分析师成长为管理过近百人的数据团队的负责人，这中间总结了不少经验，也踩了不少坑，现在他把这些分享出来，希望可以帮助到大家。总共有三篇，本篇为第一篇，主要写了数据分析师的入门需要的基本的知识，逻辑，工作方法。
进入9月后，各种大促销在即，数据分析师们又到了一年最辛苦，最悲催的时间段。然而，有多少无意义的加班，是因为业务部门不会提需求导致的。需求提得不合理，业务部门看了不解决问题，就会反反复复地再提需求。导致数据分析师们辛苦加班还不落好，背上一个：“分析没深度啊！”的坏名声。
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