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。
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。
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。
很多人觉得数据分析是一个很高深的技能,要学会数据分析好像要会很多专业的软件,然后要和很多的数字打交道,要逻辑感非常强,其实数据分析没有大家想象的那么复杂,通过学习你也可以学会人力资源的数据分析。
“数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念,并且,在这个数据化的时代,这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性,在这里仅提供我了解的一些方面。 我接触的数据分析,主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划,到采集过程(交互逻辑设计等),到回收数据的整理(机器层面和人工层面),与业务相联系的数据汇总,到后期的报告呈现(项目成果呈现),都有“数据分析”涉及。 对单一产品来讲,数据分析(非挖掘)的集中体现,往往在运营层面。一方面是日常数据的跟踪,另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。
Smart is the new sexy. 酷炫的图表,理性的分析阐述,出其不意又在情理之中的思考角度,总让人对这群“用数据讲故事的人”充满了向往。
基础知识包含数学、线性代数、统计学等,这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者,学习描述统计相关的内容和公式即可,再进一步就需要掌握统计算法,甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作,则要对高数进行深入学习。
而基于这些数据的分析,可以挖掘到非常多有价值的信息,这些信息正在成为大多数企业业务增长、迭代更新的关键。
转行,这个话题我觉得许多朋友都非常感兴趣。毕竟工作伴随着我们的一生,也是我们的主要收入来源,任谁都希望能拥有一份高薪又有前景的工作!
4月17日,有消息称亚马逊将于本周宣布退出中国,具体的时间待定。此后,亚马逊在中国仅保留两项业务,一是Kindle;二是跨境贸易,主营业务电商将全部退出中国。
这个层面追求数据的准确性,一般以静态的数据为主,主要操作是数据的录入和记录,是HR每天的基础的数据工作,比如 员工花名册,公司人员结构,每天招聘人员数据的记录,这些都是属于操作层面,对于这个层面的要求就是要准确,当老板问你公司有多少人,每个月入职多少人,离职多少人等这些静态数据的时候,你都可以准确的回答。
书不在多,而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能:统计学,Excel,SQL,业务知识,Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书
从统计到数据分析,从数据挖掘到大数据,数据科学逐渐成为了一门新兴的学科,数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师?如何入行数据分析?教育是一个难题!在这个行业中,是否有高质量的证书?拿到证书后能找到多少薪资的工作?今天,我们来分析分析作为这个行业中的老牌,CDA数据分析师的等级标准。
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。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 互联网时代,都说得数据者得天下。 企业需要通过数据分析得出的结论做出正确的决策,确保业务精准符合用户市场需求,数据分析师这个岗位也得到了越来越多求职者的青睐。 本期就为大家分享14本数据分析类图书,让你轻松掌握数据分析的三板斧:Excel、SQL、Python,打好理论知识(统计学、机器学习)的基础。 即使你是零基础的小白,也能够轻松入门,并逐步进阶,找到自己喜欢的工作。 ---- 01 ▊《深入浅出数据分析》 Michael Milton 著
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书? https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些? https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗:去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者,考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
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。
人力资源的数据分析过程是一个流程化,标准化的过程,对于HR来说,在数据分析的学习过程中,最关键的是要学习数据分析的思维,数据分析思维的最关键是数据分析的流程,以及在这个流程中的方法,工具。
(1)数据分析是为了验证假设的问题,需要提供必要的数据验证。在数据分析中,分析模型构建完成后,需要利用测试数据验证模型的正确性。
原文地址:How to Learn Python for Data Science the Right Way
它是日常工作中最常用的工具,如果不考虑性能和数据量,它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走,Excel依旧是无可争议的第一工具。
我羡慕那些从学校走出甚至还未走出的时候,就可以以自己学会的知识和技术来创造价值的人;而另外一些人,比如我,要再过很久才能找到自己的位置。已经开始读这篇文章的话,你与我很可能是同类。 大学期间,我基本算得上是个正牌的文科生。毕业之后,目光却逐渐转向数据分析,这个跨度颇有点不靠谱的意味。不过,在岗位上一段时间之后,我发现像我这样的人不在少数,只是他们可能在开始时距离“数据”没有那么远,例如传媒或者社会科学,但大家跨越自己原专业、进行新知识学习的程度是相似的。 既然如此,也一定会有后来人需要这些故事和鼓励,使他们
给CDA的小伙伴们打个招呼,介绍下您和您刚刚出版的新书,是什么原因激发了您写这本书的?
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 目前,在各大招聘网站查询数据分析相关岗位时,在任职要求一栏中基本都会看到“熟练运用 SQL”的要求,SQL 可以说是数据分析相关岗位的必备基础技能。 数据分析对 SQL 有哪些基本要求呢? 熟悉 SQL 语法,除了熟练掌握 SQL 常用语法,能对于一些细节理解到位,例如“BETWEEN 是否包含边界”、“对 NULL 的处理和查询”。 快速理解业务 SQL,通过文档、数据字典、数据宽表快速理解已有的常用业务SQL。在刚接触数据分析业务时,写 SQL 占据
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。
Excel是一个功能强大的电子表格软件,它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员,掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中,我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
最近休息了一段时间,也准备了新的课程,经过两个月的筹备,我把数据分析这一块内容已经做了一下整理与总结,最近公众号会出一个数据分析专题了.
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 如今,数据分析俨然已成为一种基础工作,无论是哪个行业,做哪个方向的研究,都离不开数据分析! 学好数据分析,不仅可以帮助企业更好地开展业务,也可以助你在工作中脱颖而出,让科研成果得到更好地呈现! 所以,本期书单就和大家分享10本今年出版的数据分析好书,希望可以帮助你有效地利用数据分析,让数据更好地展示给大家! ---- 01 ▊《更好的数据可视化指南》 [美] Jonathan Schwabish 著 易炜 译 1本全面而专业的数据可视化宝典 5
“数据分析师”这一职业,哪怕你对他的具体职责不够了解,但随着大数据这一行业日渐的与我们现实生活息息相关,你也一定在某篇文章或新闻上有听说过它。
从各大招聘网站中可以看到,今年招聘信息少了很多,但数据分析相关岗位有一定增加,而数据分析能力几乎已成为每个岗位的必备技能。是什么原因让企业如此重视“数据人才”?
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:有扎实的 SQL 基础,熟练使用 Excel,有统计学基础,至少掌握一门数据挖掘语言(R、SAS、Python、SPSS),有良好的沟通和表达能力,做好不断学习的准备,有较强的数据敏感度和逻辑思维能力,深入了解业务,有管理者思维,能站在管理者的角度考虑问题。
近几年来,随着人工智能、大数据的兴起。数据分析师、数据挖掘工程师几乎成了高薪职位的代名词,不过很多人并不太清楚数据分析师的岗位职责和能力要求。今天我们就来聊一聊,企业数据分析师、数据挖掘工程师到底需要哪些能力储备?
推荐理由:本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法,非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中,该书会让你完成一系列习题,而你则可以通过反复练习来学到技能,这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说,在能理解更复杂的话题之前,这可以说是最有效的学习方式。
在学习人力资源数据分析的过程中,除了要去学习基础的EXCEL的技能和人力资源的专业知识以外,我们还有一个技能就是 数据分析的方法这个也是我们需要去学的,数据分析的流程和方法其实有很多,今天我们来讲讲三维立体化分析的方法,这个在人力资源的数据分析里经常会用到。
毕业后我去了一家世界500强企业,从事的是搭建手机通信芯片里面一个小电路的工作。干了一年半,在转行的念头中挣扎了半年,然后裸辞回家,思考人生。
程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体,如今也面临着“保饭碗”的巨大压力,许多想要入坑的新人也处于观望态势。
学习SQL,这是数据分析最基础的能力 大体上掌握各类算法原理以及如何利用机器学习包 理论书籍:
如果你是一个对编程毫无经验的小白,那么首先你应该掌握一定的编程基础(尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们)。对于新手来说,博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言,Python易于理解,上手简单,非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐:简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》,经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过,大家看过之后基本上都很认同,是入门Python最快效果最好的书籍。
在大数据时代,数据分析的重要性毋庸置疑。但依然有很多人掌握了数据分析工具和技能,却做不好数据分析。 我们曾经都看到过这样的报道: “某市的人均住房面积是 120 平米”“计算机行业人均年收入超过 50 万元”。 看到这,不少人调侃自己“被平均、被幸福”了。 其实,这种事儿并不少见。我们最缺的不是数据,而是数的背后能看出什么结果。 就在前段时间,我的一个游戏分析师朋友告诉我,他的公司做了款游戏,很受欢迎,他们分别开发了安卓、iOS、Pad 等等版本。经过分析已有的付费数据,发现安卓用户的付费率要高于 iOS
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。
大数据因为其背后蕴含的价值,被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”,数据导向的工作也成为很多人的向往之一,特别是数据分析。
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑,并且咨询我该怎么办?并且经常是同样的问题,所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理,与大家分享,这里并非标准答案,仅作参考! 欢迎提出自己对数据方面的疑问,将在此篇将持续更新,敬请关注。 -------------------我不是完美的分割线----------------- Q1:大数据是什么? ---- 答:从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后,获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Valu
如果你打开招聘的职位要求,都会要求具有统计学的知识,这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识,是必须要学习的。
大数据时代,大数据分析行业水涨船高,很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对,面对市面上那么多大数据分析工具,大家在选择的时候都会懵一下。
作者 CDA 数据分析师 『写在前面』 “每个人都需要具备数据分析能力”当被问及对数据分析的理解时,王武佳老师这样说到。 『人物介绍』 云幕后创始人 王武佳 2005年毕业于上海财经大学统计学,从事
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。
现在随着数据分析在各行各业的广泛应用,各种数据分析的工具软件也层出不穷,现在行业里主流的有python, 微软的BI软件 ,Tableau, Excel 等。
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