在月度的人力资源数据分析中，我们永远绕不开岗位的绩效数据分析，在月底会对于各个岗位的员工进行绩效的数据建模和分析，那如何对岗位员工进行数据建模，我们从哪几个维度来做绩效的分析，最终通过绩效改进和绩效辅导来提升员工的岗位技能，今天我们从绩效数据分析的思维来聊一聊绩效模块的分析。
到了年底很多的HR开始做年终的数据分析总结报告，但是很多人的数据分析报告都局限在数据的描述上，没有对数据进行诊断和给与解决方案，并且在数据的呈现上都是以表格和基础的图表为主，没有进行多维度的数据分析。
“企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。
来源：搜狐科技 每一个做过调研的人，都会惊讶于中美两国在大数据分析理念和客户心态上的巨大差别。 “企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。 目前，国内的企业级客户在进行大数据分析时，仍以分析结构化数据为主，而对于内涵丰富的非结构化数据，市面上并没有有效的工具进行分析。 同时，在进行结构化数据分析时，仍采用了“招标＋外包”的传统模式，即
对于同比，环比的数据对比在人力资源的数据分析中，一般在人员流动，人员离职还有人效数据分析中出现的比较多。特别是在人员流动的数据分析中，因为人员流动的数据分析主要是通过对历史数据的分析，来预判明年人员入离职的时间，从而提前为招聘培训做好准备，所以在流动模块就需要来进行数据的对比。
做数据分析的同学最常服务运营，也最怕运营纠结。因为本身运营的工作和数据分析有高度关联，以至于大家在网上看到的数据分析文章，十篇里有六篇是运营写的。运营对数据分析涉入的如此之深，以至于经常在分析思路、分析方法、分析结论上和数据分析师们怼起来。
在做人力资源数据分析的过程中，很多HR的小伙伴都在追求数据分析如何支持业务，数据分析的结果，数据分析的解决方案如何给业务进行赋能，提升业务的岗位技能，最终提升业务的绩效。
本书以数据分析思维为主题，主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维，同事以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容，全书分为4篇，囊括了数据分析思维的基础概念培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式以及用户流失、用户转化实战等共十一章的内容。
首先，要明确的一点是数据最终是要服务于业务的！但是，数据仓库一般又不直接对接于业务，而更多地对接数据分析系统、用户画像系统和推荐或广告系统等。因此不容易用业务指标来衡量数据仓库的效果。
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HRBP，能最终的来支持业务提升绩效。
在绩效的数据分析中，我们会从员工和KPI绩效的维度来做绩效的分析，在分析维度上，以员工和KPI的评估维度为标准，进行数据的建模分析，在完成绩效的数据分基础上，首先我们需要建立一张标准化的绩效数据分析表，按照岗位信息和绩效考核的时间来进行绩效数据的录入。
最近读了谷歌数字营销布道师 Avinash Kaushik （他同时也是畅销书 Web Analytics 2.0 作者）写的：The Lean Analytics Cycle: Metrics > Hypothesis > Experiment > Act 一文，个人认为其中的方法论对我们应用数据分析来指导商业实践是非常有价值的。 我是做技术出身，不太喜欢重复造轮子，在对 Avinash Kaushik 这篇文章的大部分编译的基础上，也提出了我的一些个人看法和思考。限于篇幅原因，原文里的四个案例，这
最近读了谷歌数字营销布道师 Avinash Kaushik （他同时也是畅销书 Web Analytics 2.0 作者）写的：The Lean Analytics Cycle： Metrics > Hypothesis > Experiment > Act 一文，个人认为其中的方法论对我们应用数据分析来指导商业实践是非常有价值的。 我是做技术出身，不太喜欢重复造轮子，在对 Avinash Kaushik 这篇文章的大部分编译的基础上，也提出了我的一些个人看法和思考。限于篇幅原因，原文里的四个案例，这
因为产品数据是在产品上线后收集到的，所以为了之后能够得到一系列全面合理的数据，需提前做好数据的规划，明确每一个数据所能产生的价值。 不同的分析目的，所需要的KPI数据不一样 对于产品经理来说，一般有三个场景中的数据应用： 1.每日观测的产品运行数据； 2.为了验证某个想法而做的产品实验数据，如A/B测试； 3.发布某个功能后的反馈数据。 不同的产品类型，所需要关注的KPI数据不一样 1.基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户等； 2.社交产品：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、次月、3月）等；
最近读了谷歌联合创始人 Avinash Kaushik 写的《The Lean Analytics Cycle: Metrics > Hypothesis > Experiment > Act》一文，个人认为其中的方法论对我们应用数据分析来指导商业实践是非常有价值的。
数据指标体系建设的方法可以总结为三个步骤，即明确业务目标，理清用户生命周期以及行为路径以及指标分层治理，在这三个步骤当中又涉及到 OSM(Object,Strategy,Measure),AARRR(Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Referral),UJM(User, Journey, Map), MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 四个模型，这四个模型是指导我们构建完整而清晰的指标体系的方法论。
我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据。哪里是驱动业务了，分明是被人牵着鼻子走啊！
很多同学都在问：”数据分析从0到1的文章看多了，咋样才能从1到10，从普通到优秀呀！”今天系统地解答一下。“优秀”是一个形容词，只有清晰了参照物，才能知道到底什么是“普通”，什么是“优秀”。今天就从“普通”讲起，想通往“优秀”，需要迈过6个阶梯。
随着“数据驱动产品设计”的理念被越来越多的公司所认可，越来越多的人认识到数据分析的重要性，数据分析也成为产品经理的一项必备技能。但是到我们在进行数据分析的过程中，总会存在一些问题，比如，我该关注哪些指标？指标太多我该如何通过这些指标获取我想要的结论？如何解读这些指标以便能够达到“数据驱动产品设计”？本文结合埃里克·莱斯的《精益数据分析》这本书，结合自我思考，阐述精益数据分析方法，后续会给出案例进行方法的实践。 1、为什么要进行数据分析？ 彼得德鲁克有句名言：if you can't measure it,
仓储物流是货物生产销售的重要环节。随着贸易自由化和电子商务的兴起，物流企业快速发展，为提高仓库管理效率，发掘更多的仓库供应商客户，合理配置资源并降低经营成本，经营者在制定经营决策时需要分析仓储物流过程的整个环节的数据，然而在业务系统中的数据是按照业务过程进行组织的，处于孤立分散的状态并不适用于数据的统计和分析。在仓储物流系统上建立数据仓库，按照用于决策分析的主题对不同系统中数据进行重新组织，为数据分析和数据挖掘提供有效的数据来源。
我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据。哪里是驱动业务了，分明是被人牵着鼻子走啊！很多同学都有类似的疑惑：到底数据分析对企业有什么用？我的数据用到什么地方去了。最关键的：如果数据都对企业没用，我的岗位还值钱吗？数据当然会驱动业务，只是在不同的企业发挥作用的形式不一样。今天我们一起来看一下，数据驱动业务的七种类型。看看你们企业是哪一种。
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
我们在做人力资源各项工作的目的都是为了可以支持业务的绩效，提升业务的绩效，不管是在招聘，培训，绩效等工作，但是在人力资源的工作中，我们很难直接的去和业务的绩效相关联，都是间接的支持业务的相关绩效，所以在人力资源的工作中我们一直在探索如何找出和有业务最相关的一些因素。 我们从人才发展和能力维度来分析如何通过数据分析的方法来找出业务业绩最相关的那个能力。 要做这个分析首先需要了解的一个概念就是“数据相关性”，所谓的数据相关性是两个变量之间的数据关系，这个数据关系分为两种正相关：Y数据随着X数据的增大而增大，系数K 是个正值负相关：Y 数据随着X的增大而减小，系数K是个负值
作者：陈会华 腾讯CSIG数据产品经理 导语| 从优秀数据分析师的访谈中，找到进入数据分析领域的捷径。 寄语 数据分析师Data analytist（或者数据科学家Data scientist），是公司不可或缺的组成人员，一家缺失数据分析师的公司，至少说明这家公司缺少数据驱动的意识，在未来竞争中，一定处于被动。 一直以来，我致力于推进数据化运营，而数据化运营需要解决几个核心问题： 1. 如何培养员工基于数据决策的意识和能力？ 2. 如何构建一个高效的数据驱动的公司组织（如数据中心、产品团队的分析组等）和文
2021-12-15，Zebra BI 发布了构成其分析和展示设计哲学的重要组成部分：Card。
数据分析的过程是不断的提出假设、验证假设的过程，通常我们遇到的不知道如何下手的数据分析，可以通过假设法来破局。
我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据。哪里是驱动业务了，分明是被人牵着鼻子走啊！很多同学都有类似的疑惑：到底数据分析对企业有什么用？我的数据用到什么地方去了。最关键的：如果数据都对企业没用，我的岗位还值钱吗？数据当然会驱动业务，只是在不同的企业发挥作用的形式不一样。今天我们一起来看一下，数据驱动业务的七种类型。看看你们企业是哪一种。 奴隶监工 类型一 数据驱动业务，最直接的形式就是给业务下KPI。你，今年销售要破千万！你，今年销售要破一个亿！类似的场景我们可能早就有耳闻。
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。
用数据下判断，是看似简单，实则极大影响数据分析结果的一个问题。同样是本月销售业绩1000万，如果判断是：业绩很好。那么下一步的分析就是总结成功经验。如果判断是：业绩很差。那么下一步的分析就是发现问题，寻找方案。
当你负责一个产品，不管是从0-1的无中生有，还是站在前人的肩膀上对现有产品进行迭代，都需要有一个好坏的判断标准，这样才能让这个产品走的更远。同样，对于一个数据决策分析类的产品或者利用Tableau等BI工具搭建了一个Dashboard页面，你知道该怎么判断它到底做的是好还是坏呢？只有了解这些，才能够更好地规划和设计一个数据决策分析产品。
也许每家企业有自己的表述，但核心都是“如何利用数字技术和智能技术推动企业实现商业模式、企业文化、组织结构的转型”。数字化转型战略启动后，很多企业一是很兴奋，二是投入大量资金进行各种数字化技术相关的平台、系统的建设，期待平台或系统的建设完成后就可以带领企业实现数字化转型。
作者：李江
前面几讲我们以中国人口数据为例介绍了什么是指标体系，指标体系的意义，同时总结了一套用三个步骤，四个模型搭建指标体系的方法。今天，小编会从数据如何赋能业务讲起，同时告诉大家如何进行多部门配合实现整套指标体系的搭建流程，最后介绍面如何用前面讲的方法论快速搭建一套通用的数据指标体系。
Froc寄语：数据分析师（或者时髦一些的说法是数据科学家），是公司不可或缺的重要组成人员，一家缺失数据分析师的公司，至少说明这家公司缺少数据驱动的意识，在未来竞争中，一定处于被动。一直以来，我致力于推进数据化运营，而数据化运营需要解决几个核心问题：
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。
此类的问题，会逼疯无数运营。特别是实战派的剑宗。剑宗的运营干活可以，但真让他回答这种绕口令般的问题，估计能气的掀了桌子和面试官干一架。可干架归干架，人家的问题本身并没有错：我就是想知道到底是你做出来的还是躺赢的吗！
有同学问：陈老师，每次被面试都被问“你使用过哪些数据分析的方法”。结果都感觉答不上来。到底数据分析有什么方法？为啥我在做数据分析，却感觉没什么方法？今天系统解答一下。
有同学问：经常听到“搭建运营分析体系、搭建业绩监控体系、搭建商品分析体系”等等要求。可到底数据分析体系是什么？似乎经常看到的，只有AARRR五个字母，又语焉不详。到底怎样才算是建了个体系？今天我们系统解答一下。搭建数据分析体系，是从初级数据分析向高级发展的必备一环。留心看哦。
本人，去年六月硕士毕业，在上海一所以土建类见长的高校里跟钢筋水泥打了7年交道后，顺理成章进入一家央企设计院做岩土设计类工作，开启了职业画图生涯。
很多数据分析招聘的要求里会写“构建指标体系”，所以建立指标体系是数据分析人员的一项基本技能。下面从4个问题出发，系统介绍指标体系：
有小伙伴问：除了分析方法，数据分析师还要掌握哪些技能？其中最重要的，可能就是梳理指标体系了。在招聘的时候，这是数据分析师的一项硬技能要求。
数据只是数据分析的素材，数据分析则是一个系统工作。就像我们想做一个大盘鸡招待客人，光从菜市场买一只冰鲜鸡回来是远远不够的，还得：
这个数据指标主要是针对在招聘的整个过程中，对招聘所有阶段的各项通过率，转换率的数据的记录和汇总分析，需要有比较完善的标准的数据统计表格，同时针对不同的岗位进行各阶段的数据透视和汇总，通过对各阶段的数据对比和历史数据的对比，来分析出哪个阶段的数据异常，从而提升该阶段的数据转换率。
很多同学有疑问：数据分析到底对企业有什么用？数据分析到底能解决什么问题？今天我们一次讲清楚。所谓不识庐山真面目，只缘身在此山中。如果只站在数据分析本位角度看，很容易陷入各种花里胡哨的名词讨论中。我们换种方法，设想一下自己是业务部门的人，看看数据分析到底有什么用。
其次，很多部门对 Nginx 日志中可分析的数据都很重视。比如，对于运维团队而言，服务质量和流量带宽等统计 KPI 都可以从 Nginx 日志中获取。而对于公司的业务运营团队而言，运营活动或商品访问的 PV,UV 等，也可以从 Nginx 日志中统计出来。另外，像金融行业的风控模块，对 Nginx 日志其实也是有很大需求的。
在大数据概念“泛滥”的今天，BI对于企业的价值越来越明显，然而大部分的企业还在这条路上探索。
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