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。
各个行业的数据中台解决方案类似，只是涉及到的业务不同，建设框架类似。下面以零售行业构建数据中台和网易构建的数据中台为例，说明构建数据中台的解决方案。
2014年世界杯开打，掀起许多国家「全民疯足球」的热潮。过去的媒体报导，除了靠记者和编辑的敏锐度外，常常得等到新闻播出，才能从收视率、阅读率及网路新闻点击数和读者反应，持续修正议题方向。 而中国腾讯却透过大数据分析，在球赛开打之前，就事先分析出中国球迷最热爱的球队、球员，想知道的议题等，让记者能提供最即时且受欢迎的素材。 腾讯还发现，不同球星支持者的年龄、性别和喜好都有些微差距，这也让每篇报导的用字遣词都更能掌握粉丝的心。造就每场比赛发文，高达1,640万次微博
社会科学统计软件包的英文缩写是SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)，他最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮（从国外的角度看），是非专业统计人员的首选统计软件。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。
随着大数据时代的到来，数据可视化工具越来越受到关注和重视。Davinci软件作为一款国产开源的数据可视化工具，具有多种优秀的特点，可广泛应用于数据分析、数据可视化、商业决策等领域。本文主要研究Davinci软件的特点、功能、应用场景和未来发展，旨在探索其在数据可视化领域所扮演的角色，以及其未来发展的趋势和挑战，对于深入理解现代数据可视化工具的应用价值具有重要意义。
首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。
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在数据分析和数据科学领域，pandas是一个非常强大和流行的Python库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，其中最重要的是DataFrame类。DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一，它类似于电子表格或SQL中的表格。本文将介绍pandas.DataFrame()函数的基本用法，以帮助您入门使用pandas进行数据分析和处理。
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举一个典型的例子：男士到超市买尿布会顺带买一些啤酒，通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒，从而增大销量，买尿布与买啤酒之间没有因果关系，但是存在着某种相关关系。
随着经济环境变得更加黯淡，企业开始关注实现盈利性增长，而不仅仅是增长。数据驱动的决策可以加速实现这一目标，但组织必须发展新的数据力量才能实现这一目标。
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大数据文摘出品 记者：闫雨莹、魏子敏 本文为清华数据科学研究院联合大数据文摘发起的年度白皮书《顶级数据团队建设全景报告》系列专访的第一篇内容。《报告》囊括专家访谈、问卷、网络数据分析，力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见。前往文末参与填写问卷，将获得《报告》完整版~ 传统行业的数据化转型一直是个热门但棘手的课题。 媒体、行业报告中曝光的例子往往让人心动：处于发展早期、体量相对小的公司，通过几个月的部署，迅速引入大数据领域人才、上马一套完整的数据库，并建立较完整的数据搜集分析流程，产
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作者 Gam 本文为CDA数据分析师原创作品，转载需授权 数据分析老鸟都知道，相比于自己作出好的数据分析报告，“教别人如何入门数据分析”这事情简单多了。 什么for循环呀，def函数呀，print
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来源：SaaS研究院，作者Kaixin ---- ---- “相比成熟稳定的大型企业，创业公司更需要一套CRM。” 对于创业公司来说，人力资源和时间资源都极其宝贵，如果每日要花上好几个小时做电话记录、填各种表格等之类的繁杂工作，毫无疑问造成的人力和时间浪费是巨大的。 而CRM的出现，恰恰可以把许多公司从这些繁杂之事的困境中解救出来。CRM不仅可以提高销售团队的生产力，还可以通过建立强大的客户关系来加速增长。 创业公司如何充分利用好CRM？CRM提供商又该从哪些维度为客户提供核心价值？ 笔者总结了
專 欄 ❈强哥，Python中文社区专栏作者，曾供职于摩根士丹利（Morgan Stanley）和eBay。❈ 我们用Python来爬取淘宝店铺的数据，分析一下iPhone X到底有
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“这家渠道商，可能会有二心。”李波是永洪科技营销中心副总经理，显然他并不是能掐会算，更没有得到内部消息。但李波还是向客户的渠道总监，提出了自己的看法。因为关键信息就明明白白地摆在表格里，这家渠道商销售、库存、进货等环节的关联数据，明显存在异常。
文章主要讲述了零售行业数据分析的五大趋势：全源数据整合、数据视觉化、移动端沟通协作、数据即时更新和海量数据秒级响应。通过这些趋势，零售行业能够更好地利用大数据，实现更高效的运营和管理。
数据工作中有一类非常重要的角色，那就是数据分析师。为什么这个角色这么重要呢？因为要是没有这个角色，不管一个企业中的数据管理做得有多么好都没用，都无法带来实际的价值。这些数据就像是藏在海底的石油，而数据分析师就是开采海底石油的油井设备。要想让石油用于汽车轮船，需要通过这些设备先将海底的石油抽取出来，经过加工处理，提纯。
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对比分析方法在我们生活中经常遇到。女友天天对我进行灵魂拷问：我和对面那个女孩谁胖？这就是对比分析方法。
随着市场的逐步成熟，要想保持企业的长期竞争力，运营和产品改进工作需要越来越精细化。 比如，在游戏行业，玩家留存率是一个关键指标，为提升·留存率，需要精细化地分析玩家是哪一步流失的，根据游戏进程推进过程，按照先后顺序设置关键节点，分析各个节点流失情况数据，可以形成一个玩家流失漏斗。有了玩家流失漏斗，我们可以选择流失率高的环节进行进一步精细化分析，找到流失原因，比如机器适配问题，引导缺乏吸引力问题，数值设计问题等，根据这些原因就可以针对性的在产品和运营侧做改进了。 又比如保险行业，为了提高销售效率，可以先通过
做人力资源数据分析的项目差不多有6年的时间，从最开始的企业内训，到线上课程项目，线下公开课，企业内训，差不多做了100场的内训和公开课，从去年开始数据化的转型开始成为了很多机构和企业特别关注的话题，人力资源行业也开始讨论在人力资源如何在数据化的时代背景下进行数据化的转型，我就来聊聊我这几年接触的很多要做数据化转型的HR，和我们做过的人力资源项目和课程，来分享下在现在这个阶段人力资源行业究竟要如何做数据化转型。
NO.1 Data Mining 和统计分析有什么不同？ 硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢？主要原因在相较于传统统计分析而言，Data Mining有下列几项特性： 1.处理大量实际数
NO.1 Data Mining 和统计分析有什么不同？ 硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢？主要原因在相较于传统统计分析而言，Data Mining有下列几项特性：
在看完本文后，你将对数据分析有更好的理解，而且将了解到作为数据分析师，你需要做些什么，以及该如何进入这个领域。
产品经理，你对用户的需求了解多少呢?你知道用户想要什么样的产品吗?你想知道用户将会如何看待你的产品吗?你想知道你设计的产品在用户中的口碑如何吗? 是的。每一个产品经理都希望在产品开始立项设计前，得到用
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。
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导读：数据分析究竟是什么？需要掌握哪些技能？如何进行数据分析？本文是对于数据分析的实践与总结。
随着企业数据应用的深化，尤其是低代码开发理念的提出，业务人员能便捷地看数和用数，即业务人员在其业务分析场景构思完成后，可以快速实现数据分析，进行论证和调整，成为数据应用效率和成效提升的关键。
1、数据分析师需要进行思考 随着时代的发展，人们每天在互联网上产生大量的数据，对于企业来讲这些数据都是十分宝贵的资源。企业可通过数据挖掘进行战略调整以及营销部署，尤其是对于互联网公司而言，用户行为产生的数据就是企业最宝贵的资源。 数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据挖掘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关。 不过目前为止，在企业中存在着很大的数据分析问题，如何进行数据分析，数
导读：相关性分析是指对多个具备相关关系的变量进行分析，从而衡量变量间的相关程度或密切程度。相关性可以应用到所有数据的分析过程中，任何事物之间都是存在一定的联系。相关性用R（相关系数）表示，R的取值范围是[-1, 1]。
最近有很多人在问，我是如何收集网络的数据，如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。
01：业务系统结构 目标：了解一站制造中的业务系统结构 实施 数据来源 业务流程 油站站点联系呼叫中心，申请工单 呼叫中心分派工单给工程师 工程师完成工单 工程师费用报销 呼叫中心回访工单 📷 ERP系统：企业资源管理系统，存储整个公司所有资源的信息 所有的工程师、物品、设备产品供应链、生产、销售、财务的信息都在ERP系统中 CISS系统：客户服务管理系统，存储所有用户、运营数据 工单信息、用户信息 呼叫中心系统：负责实现所有客户的需求申请、
本期关键词 经典统计学与大数据 人物档案 Thomas，北京人，毕业于首都经济贸易大学，目前在一家做个性化推荐的新闻客户端公司任职，主要从事数据挖掘方向的用户研究，基于用户行为、态度等各方面的数据进行分析，以及帮助技术团队梳理自己的推荐算法逻辑。 将大数据和调研数据有效地结合，得到更有价值的数据 DA：您是如何入行的？ Thomas：我是2009年本科毕业，专业是统计学，毕业之后就在零点咨研究集团做数据分析工作，因此算是一毕业就入行了吧。 DA：请您讲述一下您的工作经历，目前的工作职责（做哪块），工作中曾
近期本来打算系统的写一下App数据分析的套路，但忽然“微信小程序”发布了。作为一名信仰互联网和做数据分析多年的“老司机”，看到新事物我也是很兴奋的。不过我还没看到有关于微信小程序里，如何进行数据收集和分析的讨论，所以还是抛砖引玉，自己先写几篇文章吧。 以往的统计方案很可能不灵了 小程序里不支持普通的HTML，JS也是有限制的，所以无法执行CNZZ、百度统计等传统的网页版统计代码。同时，更不可能通过集成友盟那种方式去用App端的分析系统。其实，就算它们能运行，对我做分析来说也远远不够用。因为在我看来它们只能
金庸在《射雕英雄传》中刻画了郭靖这个形象，他一路追随江南七侠，到全真高人指点，再到师从洪七公学习降龙十八掌，在这个过程中他经历了几次蜕变，最终成长为一代大侠。我从进入数据科学行业到现在已经将近5年了，加上在校学习的几年，可以说基本完成了一个数据小白到数据研究者的蜕变。从我个人的体会来说，数据分析至少存在三个阶段或者说三重境界，这三重境界与郭靖的成长颇有几分相似。
10月31日消息，今天腾讯云与IBM共同签署“行业SaaS应用公有云”业务合作备忘录。双方同意在“行业SaaS应用公有云”领域建立业务合作伙伴关系，选择新型的中小型企业，智慧城市和智慧医疗等行业，展开业务合作，帮助企业、智慧城市和智慧医疗通过移动化、云计算。大数据等工具和手段改造企业内部的流程和运营，从而实现移动互联网转型，继而开启全新商业模式。 据了解，在此次“行业SaaS应用公有云”合作中，IBM将为中小企业提供面对互联网和云化的咨询服务，双方同意将IBM产品和服务部门提供的SaaS部署在腾讯云上并进行
CRM客户关系管理系统（英文全称Customer Relationship Management），主要就是利用软件、硬件和网络技术，为企业建立一个客户信息收集、管理、分析、利用的信息系统。
Q：大数据从哪来? A：任何地方。随着物联网兴起，任何以前不可能产生数据的东西或地方都可能「数据化」。天睿资讯(Teradata)首席技术长宝立明认为大数据的发展可以分成叁阶段，正说明了大数据的来源多
小程序是一种新的移动应用程序格式，是一种依赖Web技术，但也集成了原生应用程序功能的混合解决方案。小程序一些特性有助于填补Web和原生平台之间的鸿沟，因此小程序受到了一些超级应用程序的欢迎。
对于刷卡消费类的数据分析，如果能够拿到所有人的信用卡消费数据（一个人可能有多张信用卡），那么拿到这些信用卡消费数据应该如何展开分析。 对于用户消费行为分析谈的比较多的思路仍然是需要首先搞清楚分析的目标
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