在Excel中,你可以使用图表工具来进行数据分析和可视化。以下是一些关于如何使用Excel图表进行数据分析的步骤:
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希望这些信息能够帮助你更好地理解如何使用Excel进行数据分析和可视化。
作者@小强me 认为新手总觉得数据分析是一件超级复杂,技术含量极高的事情。他们总关心一些专业词汇,图表怎么做,excel工具怎么用,结论怎么写…作者强调文中所说的都是游戏的数据分析,因此别以为大数据什
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。
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。
在做数据分析的时候,数据的视觉化呈现是很重要的一个环节,一般我们在用EXCEL 做数据的呈现的时候,都会用数据图表来做,很多小伙伴就很苦恼,看看人家好看的图表怎么做出来的,人家配色怎么配的,今天我们来讲一个技能,只要你掌握了这个技能,好看的高大上的商务图表都是浮云。
现在大数据,数据分析,企业数据化转型是每个行业,每个企业都在讨论的一个话题,在网上我们会看到很多讨论数据化分析,建模,转型的各种话题,文章等,但是你会发现很多话题的讨论都聚焦在上层,都在讲为什么要去做做数据化的转型,数据化的转型,数据分析对企业的意义是多大,但是很少有讲到应该如何去转型,用什么工具,流程是什么样的,如何去做分析。所以就导致我们在听这个话题的时候,觉得好像说的很好,但是回去到底要怎么做,就不知道了。
下文为电子表格大会主席李奇在论坛上的分享。 一般我都先讲Power BI,今天被前面老师讲了,我想了半天,该讲什么好呢,最后决定给大家先讲一个我自身的故事,跟大家分享一下我是如何接触到Power BI以及Excel商业智能的吧。 很多人都问我专业不对口能否做数据分析,其实我想跟大家说,我是学考古的,所以大家只要想干一切皆有可能。 2011年以前我都在日本,在日本待了11年,在日本做过程序员,也做过开发工程师,也给日本那边失业的人进行Excel培训。2011年回国之后,我到了IBM,做销售运营管理数据分析。做
我是个只会用Excel的数据分析工作者。有一天,我和同事大鹏约好晚上一起喝酒,离下班还有5分钟,老板突然Q我:
上期中,已经把一个看板搭建完成了,但是很多技术细节并没有做解释,这里把上一节没有讲的细节讲一下~
有人说AI工程师,也有人说高级咨询师,还有人说网络安全工程师.....从百度,知乎看到的答案层出不穷,但80%的答案里都出现了一个相同的职业,那就是数据分析师。
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
最近疯狂被一个Excel的BI风格模板刷屏,好奇下载看了看,其实不难,这就教你怎么做~
你知道哪些做数据分析的图表?柱状图、饼状图、折线图、散点图,数据分析图表有很多,用excel就可以生成,但是本文我想告诉你的是,通过这些图表该怎么做分析?
我是个只会用 Excel 的数据分析工作者。有一天,我和同事大鹏约好晚上一起喝酒,离下班还有 5 分钟,老板突然 Q 我:
EXCEI在人力资源的数据分析方面我觉得和其他几个软件对比,由其自己独有的优势
从理论指导角度,数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法,很显然基于统计学的相对容易理解一些,而数据挖掘对高等数学要求会高一些,相信毕业十几年的同学很可能连A*X**2+B*X+C=0都快忘记了,甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。
随着企业数智化转型的推进,内部的各个部门都开始做数据化的转型,人力资源部也一样,在各个模块中数据关键指标,搭建数据模型,结合业务进行人力资源的数据分析,在人力资源整个数据分析的进程中,有三支柱的企业SSC和BP走在了人力资源数据分析的前列。
题外话:天天不用做事也是一种痛苦,老天爷呀,看在我如此虔诚的份上,就让我一个人承担这样的痛苦吧!
“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!”
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?
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。
Power BI VS Tableau 是个老生常谈的话题。相关文章在csdn、知乎、谷歌上有不少。但一来这两家的产品更新迭代很快,二来网上很多文章都是大方向上抽象概念的对比,没有细化到操作层面。个人估计,很多文章都是把初始一两篇对比文章的几个观点换个表达再写一遍,因此都是大同小异,且不痛不痒,让读者看完还是不知有啥区别。接下来我将以Power BI老手的视角,从多个方面去进行对比。本篇主要讲解可视化层面。为此,我特地用Tableau复刻了一遍Stack Overflow 2019调查问卷的Power BI报告。详见下图:
Excel应该是被用得最多的数据统计和数据分析软件了,它具备了很多强大的功能,像数据记录整理、数据加工计算、数据透视表、数据可视化等。作为一个数据分析入门工具,Excel具有十分突出的优势,就算是初学者,通过简单的学习就能够掌握基本的操作技巧。很多人也认为做数据分析用Excel就可以解决了,不再需要BI软件。对于数据量较小的分析需求,Excel确实够用,但是对于几百万甚至更大的数据量来说,Excel就显得捉襟见肘了。
对于数据分析工具,我们通过会有一个疑问,在众多的数据分析工具中,到底有什么区别,哪一个更好,我又应该学习哪一个呢?
提个问题:数据分析要发展到什么程度,才能渗透到企业的管理中?做了近十年的数据分析工作,也参与过大大小小20个企业的数据化管理项目,谈一谈我的看法:
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。
现在,数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节,无论是财务、市场、销售还是运营,都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析,提取有用信息,对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断,以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛,笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具,看看你用过哪一类呢?
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。
小李在一家连锁超市企业的IT部门,经常要帮业务部分做数据分析,公司信息化建设发展比较落后,IT部门也只有两个人,各种各样的数据表经常让小李加班加到头疼,每次辛辛苦苦做好的分析报告,老板还总嫌丑。
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)
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻,它往往是体现数据分析报告的决定性一环,图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中,介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
1、无论你目前从事的是什么职业,在会python的基础上你的路子很变得更宽,升值更快,工资会更高
对人力资源从业者来说,进行人力资源数据分析的难点是对对于一些数据分析方法的掌握,和相关的一些软件的操作,以及一些数据分析的思维,其中最基础的是数据的视觉化呈现,我们日常看到的数据都是以数字为主,我们要做的是通过图表的形式,把这些数据进行简化,进行视觉化的呈现,今天我们来讲讲如何在EXCEL中进行图表设计和原则。
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。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 Excel是我们工作和生活中都会用到的一个工具! 不管你是做什么工作,肯定都会接触到这个软件;抛开工作,我们自己的生活中肯定也会用的到,比如用它来记账,做行程安排等等。 用好Excel,不仅可以帮助我们工作更高效,被领导高看一眼,有利于升职加薪,也能帮助我们更好地打理自己的生活,绝对是每个小伙伴学了都有好处的~~ 所以,博文视点邀请到资深Office培训讲师、《Excel数据分析可视化实战》一书的作者凌祯老师,于3月1日晚20:00做客博文视点
数据可视化:Data Visualization,即视觉传达,为了清晰有效地传递信息,数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具,例如点、线或条对数字数据进行编码,以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据,它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念,美学形式与数据功能在可视化中齐头并进,通过直观地传达关键的数据与特征,从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
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。
首先透露一下,最近憋着一个大招即将放送。接着请看下文,与大招相关。
今天上海市卫健委通报:2022年4月20日0—24时,新增本土新冠肺炎确诊病例2634例和无症状感染者15861例。最近两天的新增数据有所下降,出院人数也开始超过每日新增阳性患者数量。但形势仍然不容乐观,尤其外溢导致区域抗疫变成了全国抗疫。
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!
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 数据分析是一门艺术。 做好数据分析不是一件容易的事情,既要了解业务,又要有数据意识和思维,还要懂得分析方法,熟练使用分析工具。 博文菌最近发现几本持续霸榜的新书和经典书,迫不及待地想要分享给大家,希望可以帮助大家掌握一套正确的数据分析体系,并熟练地应用到实际业务问题的解决中! ---- 📷 01 📷 📷 ▊《数据分析之道:用数据思维指导业务实战》 李渝方 著 本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合 作者累计创作 “100+”
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
ChatGPT是一款功能非常强大的AI(人工智能)聊天机器人,能做很多的事情。比如它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。 但ChatGPT也并非十全十美,比如:它就做不了一份完整的数据分析可视化报告。 但是,你有表姐呀,我们《Excel数据分析可视化实战》全新图书,来咯~ 《Excel数据分析可视化实战》就是针对数据可视化的专项介绍,让你轻轻松松就可以做出炫酷、强大的数据分析大屏! 本书遵循
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。
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。
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。
任何的学习都是一个体系化的循序渐进的过程,要有一个学习地图和学习路径图,不同阶段的学员对于不同阶段的学习内容,结合不同的形式和路径,在一定的周期内完成学习内容,最终提升某项技能。在人力资源的人才发展TD的模块中,我们会为各个岗位设计不同的学习路径图,在人力资源数据分析的学过程中我们也为大家设计了 数据分析的学习路径图,帮助大家更加系统的体系化的来学习人力资源数据分析技能。
随着这几年大数据应用的兴起,很多企业开始意识到了数据分析对于行业和企业的重要性,零售、电商、制造业等行业大规模的进行大数据的转型和分析。零售行业通过用户的购买数据分析,进行精准的产品推送和产品结构的调整,做到销售的精准化。制造业提出了工业4.0的概念,通过对整体制造过程的数据采集,呈现,分析,以仪表盘数据的形式来监控整体的制造的进行,从而可以更加高效的进行产品的生产。
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
人力资源数据化转型和数据分析是一个系统化的学习过程,不管是人力资源部门的数据转型还是HR个人的数据转型,我觉得都是一个数据化的落地的过程,你需要具备数据分析的思维,数据分析的技能,对于现阶段的HR来说,不要值着眼各种战略,系统,组织这种高高在上的内容,你更应该关注数据化如何的落地。
我们在做部门的离职率的数据分析的时候,我们希望能对比每个部门每个月的离职率,同时也希望可以对比去年同期的离职数据,同时我们还希望去年的数据对比可以进行选择,可以根据需要来呈现数据。
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