相对与转换率对渠道的分析,可能很多HR没有做的很精细,只停留在比较宽泛的渠道数据分析里,今天我们来讲讲如何对招聘渠道做数据分析。
ChatGPT已经火了好久了,想探索一下ChatGPT在表格中的使用场景,思考了很久自己整理了三点: 一、使用助手:根据需求提供操作指南、按照描述生成公式。
继推出ChatGPT后,龙年伊始,OpenAI公司又推出了最新人工智能文生视频大模型Sora,其火爆效果被誉为即将重塑视频内容创作的未来。而无论是ChatGPT还是Sora,众多身处职场的「男工女工」都在一边期待一边害怕,工作方式被彻底颠覆。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 数字经济时代,数据成为新时代的生产要素!数据已成为企业的重要生产力! “生产力”是企业创造财富的能力,掌握数据分析能力的企业将具备创造更多财富的能力。 很多小伙伴已经看到了数据分析对企业经营的重要性,也看到掌握数据分析技能的员工自然能成为企业的中坚力量,是各企业争相抢夺的宝贵人力资源。 所以,越来越多的人想要学习数据分析这一技能,来增强自己的职场竞争力,或为自己未来转岗、加薪铺路。 而CDA数字化人才身份认证是数据分析领域得到业界广泛认可的凭证,不少想要
说起网络,作为seo的一员,我们想到的就是网站运营、网络推广等,那么网站运营、网络推广都需要数据分析作为支撑,所谓兵马未动,数据先行,因此数据分析是我们做网络推广必须要掌握的技能。接下来,就让我们一起
数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式,说简单点就是将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。需要数据分析师对杂乱无章的数据进行包装,让阅读者能对结果做出正确的理解与判断,并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。
不知道大家还记不记得,上一篇文章中的X-SQL和HydraNet都是来自微软的模型。微软作为一个老牌科技公司近年不仅在云计算领域迎头赶上,在AI方面也有很多优秀的技术创新和应用。依托于强大的Excel,他们在表格问答方面也有很好的落地土壤。
数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中至关重要的两个环节,它们直接影响到数据分析的准确性和效率。在数据导入阶段,首先要确保数据的来源可靠、格式统一,并且能够满足分析需求。这通常涉及到数据清洗和预处理的工作,比如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等,以确保数据的完整性和一致性。
小编最近碰上了一个数据分析利器,可以将我们需要的数据展示在网页上,并且进行相对深度的数据分析与挖掘,所以就打算借此机会和大家分享一下。
SPSS是社会统计科学软件包的简称, 其官方全称为IBM SPSS Statistics。SPSS软件包最初由SPSS Inc.于1968年推出,于2009年被IBM收购,主要运用于各领域数据的管理和统计分析。作为世界社会科学数据分析的标准,SPSS操作操作界面极其友好,结果输出界面也很美观,同时还配备十分详细的用户手册。
对于静态网页,我们只需要访问对应的URL就可以获得全部的数据了,动态网页则没有这么简单。比如以下网站
这本书关心的是如何用Python对数据进行处理和清洗等操作。本书的目的是作为一个指南,讲解使用Python语言和它的一些处理数据的库和工具,这能让我们成为一个有效率的数据分析师(data analyst)。本书会告诉我们,使用Python语言的情况下,我们需要用那些工具来进行数据分析。
我们在做薪酬的数据分析的时候,往往需要把原始的每个月薪酬数据表格汇总到一张的年度的薪酬数据表里,这个时候我们如果用比较传统的方法,就是一张一张的进行复制粘贴,就会麻烦,今天我们来介绍几个快速报表合并的技能
最近Python星球里的一位朋友私信我,想学习一下Python自动化生成数据分析报告。
在一家年销售不到10亿的电商公司(行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿),你只要掌握一些基础的数据分析方法,再配合Excel表格,就足够你完成各种数据化运营工作了。
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。
大家普遍的痛点,都觉得数据分析的前80%的工作都花费在了数据整理上了,其中一个直接的原因就是,几乎所有人,都在加班加点,努力为他人制造这个麻烦。虽然出发点是为了完成自己的报告,想把数据呈现的更加美观和漂亮,再漂亮些,或者基于老板们的要求,把最后的报告整理成老板们希望看到的样子。而所有这一切,最后都成为你想要抱怨的对象。
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。
在网站运营、网络推广等方面都需要数据分析作为支撑,所谓兵马未动,数据先行,因此数据分析是我们做网络推广必须要掌握的技能。 1、没有明确分析数据的目的:要分析一个数据,首先要明确自己的目的,为什么要收集和分析这样一份数据。只有明确了目的之后,才能够把握好接下来应该收集哪些数据,应该怎么收集数据,应该分析哪些数据等。 2、没有合理安排时间:数据分析也要合理安排时间,一般有几个步骤,收集数据、整理数据、分析数据、美化表格。在做这些之前,要预估每一个步骤需要花多少时间,哪一步比较重要,需要花更多
摘要:Office是Windows操作系统下最常用的办公软件之一,它包含了Word、Excel、PowerPoint等多个应用程序,可以满足人们在日常工作、学习中的各种需求。其中,Excel作为一款专业的数据处理软件,可以帮助用户快速、准确地完成数据分析的工作。本文将从数据格式、公式计算、数据透视表、图表分析四个方面介绍如何利用Excel进行高效数据分析。
当进行SQL数据分析实战时,有一些关键步骤和技巧可以帮助你更好地理解和利用数据。在本文中,我们将探讨数据分析的一些基本概念,并提供一些SQL示例来说明这些概念。我们将使用一个虚构的电子商务数据库作为示例数据源。
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用,python的基础语法及常用的数据结构及其运算,包括:
明确数据分析目的以及确定分析思路,是确保数据分析过程有效进行的先决条件,它可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。
呆鸟云: """ Python 的数据分析能力已经被大家充分认可了。处理数据的 Pandas,绘制可视图的 Matplotlib,生成交互图的 Bokeh,实现机器学习的 Scikit-learn 等等,Python 数据分析师早就能把这些工具用得出神入化了。但今天呆鸟要和大家聊一聊 Python 数据分析报告的痛点。 """
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。
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。
在做薪酬的数据分析过程中,我们都会用数据透视表来对薪酬的结构进行分析,我们今天就来讲讲如何通数据透视来对薪酬的结构做分析。
学习大数据分析与应用课程的首要任务,是先了解统计与建模方法和数据挖掘方法所呈现出来的效果,然后依次学习Excel数据处理及编程、MySQL数据库的简单操作及Hadoop的基础知识。从而为进阶、提高打好基础。
在人力资源的数据分析体系的构建中,我们最终的目的是要把人力资源各个模块的数据表进行数据的关联,然后通过关键指标来构建起一个体系化的数据模型,在进行人力资源的数据模型构建中,我们往往会忽略最重要的原始的数据标准表,今天我们就来聊聊在人力资源数据分析中的原始数据分析表。
距离 GPT-4o 发布几天后,OpenAI 又上新了。这次,他们瞄准 ChatGPT 的数据分析功能,那些折线图、柱状图、饼图等分析起来毫无压力。
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?
数据的定义标准化是指在进行数据分析选择数据指标的时候,对这些指标定义的标准化,比如我们在进行薪酬数据分析的时候,我们会把各个层级的中位值数据和外部的分位值数据进行对标,在进行对标的时候,我们在定义内部薪酬数据的时候,我们定义的是“中位值”而不是平均值,所以我们需要理解什么是中位值,对中位值的定义是什么。
1 没有明确分析数据的 要分析一个数据,首先要明确自己的目的,为什么要收集和分析这样一份数据。只有明确了目的之后,才能够把握好接下来应该收集哪些数据,应该怎么收集数据,应该分析哪些数据等。 2 没有合理安排时间 数据分析也要合理安排时间,一般有几个步骤,收集数据、整理数据、分析数据、美化表格。在做这些之前,要预估每一个步骤需要花多少时间,哪一步比较重要,需要花更多的时间等。这些都要在开始收集数据前就计划好,然后在操作的过程中完成每一个步骤。 3 重收集、轻分析 例如,做任务的时间为3个星期,却用了两个多星期
我们在上一个章节讲到了相关性数据分析的一些概念和设计的流程,今天我们来讲下相关性分析在人力资源数据领域的里的应用,相关性的分析可以帮助我们去判断各个维度的数据和综合的数据之前,哪些因素会影响到我们综合的数据评估,比如我们在做培训的课后评估的时候都会对讲师或者培训组织进行评分,这个时候就可以用到相关性分析。
DT(Data Technology)时代,公司对于数据越来越重视,身为职场人,收集上万条表格数据做商业分析,裁剪上千张图片,发送数百封邮件...这些都是经常会遇到的场景。我一直期待能有个工具解放我,直到我遇到了Python。
数据对于当今的每个行业都很重要,几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等,但是他们只提供了图标的功能,如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具,这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。
我们做政企客户的解决方案支撑工作,一直在跟客户提到“大数据”,通过大数据就能将数据转化成推动精准营销、精准管理的利器。但实际,我们对大数据的理解有多少,今天我们用几张图帮助建立对大数据的技术理解。
要分析一个数据,首先要明确自己的目的,为什么要收集和分析这样一份数据。只有明确了目的之后,才能够把握好接下来应该收集哪些数据,应该怎么收集数据,应该分析哪些数据等。
在前端开发领域,表格一直都是一个高频使用的组件,尤其是在中后台和数据分析场景下。但当一屏展示数据超过1000条数据记录时,会出现浏览器卡顿等问题,严重影响客户体验。为解决这些性能问题,不少组件也提出了相关的解决方案,以ElementPlus为例,提出了虚拟化表格的概念来流畅的展示更多的数据,但该功能目前仍在测试中,投入生产环境可能会有一定的风险,因此本文不做更多的介绍,大家有兴趣可以参考虚拟化表格。
在本篇技术博客中,猫头虎博主将带领大家探索如何高效从HTML中提取表格数据并保存至Excel文件的技巧。无论你是数据分析师、开发者,还是对数据抓取感兴趣的技术爱好者,这篇文章都将为你提供宝贵的知识和实用的代码案例。通过本文,你将学会使用Python语言及其强大的库如BeautifulSoup和Pandas来完成这一任务。本文内容涵盖HTML解析、数据提取、数据处理以及Excel文件的生成,旨在帮助读者轻松掌握从网页提取信息到数据持久化的完整流程。本文将成为你数据处理工作中的得力助手,快速从网页抓取数据再也不是问题。
本文由CDA数据分析师小编整理自帆软软件总经理陈炎在2015中国数据分析师行业峰会上的演讲,如需转载请注明出处。 今天,我要跟大家分享的是“管理数据化”。 联想的柳传志先生说过,管理三要素:建班子,
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。
2016年美国CrowdFlower公司从业内80位数据科学家那里得到的调查结果显示,他们平均花费在数据收集和整理上的时间占到整个数据分析过程的80%,而只有余下20%的时间才是真正用来分析数据的。 这就是我们通常所说的数据分析过程,其实有一大部分时间都用在了前期的数据的收集和整理上。那么收集和整理又为什么如此耗时呢? 随着数字化和信息化的深入,目前的可用数据并非集中于一点,而是广泛分布在各种文件、电子表格、分布式数据库、数据湖和其他软件系统之中,数据科学研究者需要从各种渠道获取这些数据,过滤其中的有效
近半年,居士看了很多关于数据科学家的模模糊糊的概念,也听了很多所谓数据科学家讲到自己比数据分析怎么怎么厉害,但,细问其和数据分析、数据挖掘有何区别时,又含含糊糊,讲不清楚。
在Google Drive和Microsoft OneDrive直接与表格和图表交互,并直接添加文件。
阿里妹导读:大数据与现有的科技手段结合,对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业,在大数据上深耕的原因。大数据分析场景需要解决哪些技术挑战?目前,有哪些主流大数据架构模式及其发展?今天,我们都会一一解读,并介绍如何结合云上存储、计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。
大数据,人工智能,工业物联网,5G 已经或者正在潜移默化地改变着我们的生活。在信息技术快速发展的时代,谁能抓住数据的核心,利用有效的方法对数据做数据挖掘和数据分析,从数据中发现趋势,谁就能做到精准控制,实时分析,有的放矢,从而获取更快速、更平稳、更长远地发展。
Pandas是做数据分析最核心的一个工具。我们要先了解数据分析,才能更好的明白Pandas,因此,本文分为两个部分:
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