●招聘完成率（招聘效率）=在规定周期内完成的招聘岗位数量÷在规定周期内计划完成的招聘岗位数量
我们在做人效分析的时候，都绕不开公司的财务的数据分析，因为我们的人效都是建立在公司的财务数据的基础上的，所以说为什么人效是体现人力资源价值的一个关键的指标，因为你人效的改进是可以帮助公司提升财务数据的。今天我们就来分析一家上市的零售业公司，和大家分享下如何做财务的分析。
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。
<数据猿导读> 2015财年，凯迪网络实现营业收入2530.24万元，同比增长37.27%。2016年上半年，公司营业规模大幅度增长，相对2015年上半年，同比增长93.74%，达到2581.1万元。
人力资源各模块的关键指标数据汇总，供大家参考！ 模块关键指标指标意义计算方式数据来源人员结构 公司各部门人数在年度的数据分析里，了解各个部门月度的不同的人数，来了解各个部门的人员编制情况/人员信息表公司各岗位人数主要了解关键岗位的人员数量，同时浏览各个岗位的人数，来判断岗位人数是否合理，时候是可以裁人数/公司各学历占比通过数据的占比，来分析公司现在人员学历的组成情况，根据数据对人员招聘的学历要求做调整，同时可以根据部门的学习信息，在进行沟通和相关事宜的时候可以适当的调整策略/公司各年龄段人数通过该数据可以了
Han Hsiao 观点： 简单说：数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则，数据分析一般要分析的目标比较明确，数据统计则是单纯的使用样本来推断总体。 主要区别： “数据分析”的重点是观察数据，“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database），数据统计的重点是参数估计和假设检验。 1. “数据分析、数据统计”得出的结论是人的智力活动结果，“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。 2. “数据分析”需要人工
回归的数据分析是已知X和Y数据之间的关系，然后未来发生的X来预测Y值数据的这样一种关系，这种以过去数据为依据来预测未来数据的方式就叫做回归分析。就比如我们上一个章节在讲数据相关性的时候讲到的孩子身高和体重的数据，孩子的身高和体重是一个正相关的关系，在我们的数据图表中我们记录了1-12岁的孩子的身高和体重的数据，如果我们对这组数据做一个回归分析，我们就可以预测出12岁以后任意一个身高所对应的体重数据，比如我想知道160CM对应的标准身高，我就可以根据回归函数计算对应的体重
回归的数据分析是已知X和Y数据之间的关系，然后未来发生的X来预测Y值数据的这样一种关系，这种以过去数据为依据来预测未来数据的方式就叫做回归分析。
人效的数据分析是所有模块数据分析里最有价值也是最难的一部分，在年底的时候很多同学开始做人效的数据分析，但是不知道如何做分析，今天我们就通过一个案例给大家梳理下人效数据分析的思路。
在数据分析中，有一种分析就是相关性的分析，所谓的相关性的分析就是 “不同现象之间相互相影响的关系叫相关性分析”，比如商场折扣和销量的 的分析，我们可以通过相关性分析，来判断折扣和销量之间的相关性有多强，多少折扣是销量最大的折扣，再比如孩子的身高和体重是否有相关性，标准的孩子身高和提升多多少。
自2016年“新零售”的概念被提出后，各大零售纷纷开始部署转型措施。从零售业发展来看，从卖方市场向买方市场的转变，导致传统零售以线下门店为主导、商品为中心模式的瓶颈逐渐显现，这也迫使传统零售商纷纷向以顾客为中心的经营模式转变，并更加重视强化品类管理、优化供应链。
T客汇官网：tikehui.com 编译 | 徐婧欣 数据及分析美国零售商供应链的营业毛利润在过去五年里增长了19%。 制造业的增值设计、供应链管理和售后支持三个领域，数据分析在经济上做出了贡献。
人效的数据分析是基于历史的数据来进行数据的对标的预测，所以如果企业内部要进人效分析需要至少5年的人效指标的字段数据，这些历史数据包含公司历年的财务数据，还有公司的人员数据，人力成本数据等，在这些数据的基础上，我们才能进行人效的指标计算，然后用数据预测的工具方法，来进行下一年的人效，人力成本的数据预测。
把你需要花大量时间和实践才能掌握的方法和知识，我加工后用通俗的语言分享给你，你就可以最短的时间掌握这些知识。
今年经济形势不好，很多公司又开始打起“经营分析”的大旗，要求“考核财务效益”“推动降本增效”。这一下把很多同学干懵了：财务部门本来不就有财务分析吗？经营分析又和数据分析有啥差异？今天系统的跟大家讲解一下。
在数据分析训练营给大家讲解数据分析案例的时候，发现一些新手小白在做数据分析时，拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析，脑海里没有清晰的分析思路。
每到年底的企业人力资源年终总结报告，是令诸多hr朋友头大的事，公司年度会议上怎么给老板汇报这一年人力资源部门的工作呢，下一年的工作计划又该怎么列呢？
“提示说明：数据猿最新发布产业全景图：2020中国数据智能产业图谱1.0版，欲获取超高清版大图，后台回复关键词“图谱”即可。
数据猿导读 证券行业是中国计算机应用高度密集的行业之一，如何利用好各项数据是券商摆脱低层次的同质化竞争，走向差异化服务优势的重要途径。那么以数据为基础，通过数据分析指导服务和决策就显得尤为重要。 本篇
数字经济蓬勃而起，能源行业数字化也正在有序开展，通过数字技术，构建更高效、更清洁、更经济、更安全的现代能源体系。
下面是未来2个月主要的分享内容： 一、数据分析和数据挖掘内容 1、梳理业务逻辑、认识行业的七步分析方法 2、分析营销/销售渠道5步方法 3、6个角度和2个体系认识目标客户 4、用数据解读营销策略的原则、体系和模式 5、通过数据挖掘企业营收的机会和不足 6、以解读银行报表为例，如何制作一张总经理需要的报表 7、以银行客户体系分析为例，如何深入挖掘企业潜在的目标客户 8、数据分析师收集分析数据的方法 二、咨询分析的方法和模型 1、顶级咨询公司是如何在一周内研究透一个行业、一家公司 2、顶级咨询公司平均分析母婴市
人效数据分析是人力资源数据分析里最能体现人力资源价值的一个分析模块，也是老板最关注的一个数据指标，因为这个指标是和公司的财务关联在一起的，通过人效的数据分析和对比，我们可以看出公司的人力成本在行业是否有竞争力，人员的调薪和人员的编制是否需要调整，这些都是通过人力成本和人效的数据分析得出来的。
A火锅店是一家24小时火锅店，在郑州拥有一家线下实体店铺，业务线包括线上外卖平台+线下实体堂食，并且经过一年的发展经营，该店成为郑州月均销量第一名，目前想进军石家庄市场。 新店铺的开张充满不确定性，该店想要通过数据分析为店铺开张提供可行性分析和建议，主要解决的问题包括： 1、线下实体店选址：为店铺的选址提供建议 2、外卖的菜品分析：为菜品的选择提供建议 3、比较成功店铺的经营特色分析，包括服务时间、送餐方式等 4、消费人群分析：分析研究该区域消费者对火锅的需求点、评价和接受度。 一、分析思路 线下选址的分析
“数据运营” 有两层含义，狭义指“数据运营”这一工作岗位。它跟内容运营、产品运营、活动运营、用户运营一样，属于运营的一个分支。从事数据采集、清理、分析、策略等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展。
来源：知乎，已获作者授权 作者：李大副 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 前言 半年来，笔者有强烈危机感。身处互联网革新年代，社会进步的强度和烈度不亚于“第一次工业革命”，未来3-5年重复性的工作将被程序取代、知识获取门槛越来越低、折旧速度越来越快、高端技术或技能被模块化、简单化；“80后”到40岁将再次面临“失业潮”，体力劳动被机器人取代，高级蓝领的专业和技能面临行业限制（行业存在则生、行业灭失则下岗，可是有长青行业吗？）。 “互联网+”牛逼的不要不要，这年头不谈点“线
下面是某公司每天的营业额，表名为“日销”。“日期”这一列的数据类型是日期类型（date）。
A火锅店是一家24小时火锅店，在郑州拥有一家线下实体店铺，业务线包括线上外卖平台+线下实体堂食，并且经过一年的发展经营，该店成为郑州月均销量第一名，目前想进军石家庄市场。
对于数据分析工作而言，如果没有目标，不仅工作结果可能没有意义，甚至有可能让人误入歧途。比如说，有的数据分析师，每天重复着制作报表的工作，没有对数据进行思考和分析，不知道数据分析的目标是什么，逐渐沦为「报表制作的机器」，让自己的职业前途堪忧。
作者 CDA 数据分析师 市面上做数据分析的工具非常多，可谓是百花齐放百家争鸣，那么有什么理由让我们选择学习 SAS 呢？ 第一个理由，常用，名气大。这就好像同样是五百强企业，你说微软，大家会“哇！好厉害”，星星眼崇拜ing。然后你说某某集团（名字隐去，免得拉仇恨），大家会“恩？是民企么？”，瞬间自豪感就受到了挫败。SAS毫无疑问是数据分析届的巨无霸。 第二个理由，持续性强。SAS这个软件，本身其实是包罗万象的。现在大家喜欢说我会用SAS，其实都是托大了。就好像说我会R一样。SAS有很多模块，我们平时
今天和大家聊聊统计学里最基础的“平均值”，可能很多同学一听到平均值，就开始想，这个有什么好讲的，小学生都知道平均值是什么。今天我们就和你聊聊你不知道的平均值。
结构化数据存储在Hadoop生态系统中，分为静态数据和动态数据两类。静态数据指的是需要进行数据分析的数据，这种分析针对的数据量一般很大，例如：统计全年每个地区总营业额。动态数据指的是数据需要实时动态插入、更新、读取的数据。例如业务系统中海量用户基本信息的存储。
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。
标准差是反应数据离散程度的一种量化的形式，通过标准差的数据我们可以分析判断整个数据组的稳定性，比如我们要分析一个篮球运动员的得分稳定性，我们就取其一个赛季的每场球赛的得分，然后对这组数据求标准差，就可以分析判断他的得分稳定性。
咨询业内有一个经典的故事： 一个农民赶着羊群在草原上走，迎面碰到一个人对他说：“我可以告诉你，你的羊群有几只羊。”随即，他用卫星定位技术和网络技术将信息发到总部的数据库……片刻后，他告诉农民羊群共有1460只羊，并且要求农民给他一只羊作为报酬，农民答应了。随后，农民对他讲：“如果我能说出你是干嘛的，你能否把羊还给我？”那人说，“行”。农民说：“你是一个咨询顾问。”那人很惊讶，问农民是怎么知道的。农民说：“有三个理由足以让我知道： 1.我没有请你，你自己就找上门来； 2.你告诉了我一个早已知
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 业务分析方法是遇到特定业务问题时使用的分析定式，是在业务分析工作中被固定下来的、行之有效的分析“套路”。 当遇到 A 问题时可以使用 A’方法解决、 当遇到 B 问题时可以使用 B’方法解决…… 掌握了业务分析方法，可以帮助我们找准分析线索、组织分析方案。 这里将为大家介绍帕累托分析方法、A/B 测试分析方法、同期群分析方法及因果分析方法 4 类实际工作中常用到的业务分析方法。 01 帕累托分析方法 帕累托分析方法又称为二八分析方法，是一种依据帕累托法则
数据堂在国内属于第一批专注于大数据服务的企业，经过几年的发展，公司业务已具有一定规模。2015年数据堂实现营业总收入6814.53万元，同比增长270.86%，2014年实现营业总收入1837.5万元
作者 | 赵伟 策划 | 凌敏 业务背景 思必驰是一家对话式人工智能平台公司，拥有全链路的智能语音语言技术，致力于成为全链路智能语音及语言交互的平台型企业，自主研发了新一代人机交互平台 DUI 和人工智能芯片 TH1520，为车联网、IoT 及政务、金融等众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。 思必驰于 2019 年首次引入 Apache Doris ，基于 Apache Doris 构建了实时与离线一体的数仓架构。相对于过去架构，Apache Doris 凭借其灵活的查询模型、极低的运维
大学时，我学的是化学相关的专业。毕业就业时，我感到很迷茫，不过也算幸运，我之后进入新能源汽车行业，并遇到了一群知心朋友。
RFM分析是美国数据库营销研究所Arthur Hughes提出的一种简单实用客户分析方法，他们发现客户数据中有桑神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标，RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
EViews是一款专业的计量经济学软件，广泛应用于经济学研究、金融分析以及商业统计分析等方面。该软件拥有独特的多种功能和工具，本文将从几个方面介绍EViews软件的独特功能，并结合实际案例来具体说明其适用性。
由知名咨询机构阿伯丁集团（Aberdeen Group）出具的研究报告显示，“解析复杂数据的最佳方法通常是简单的方法”。最近，该机构的几个新的调查研究取得了一些有趣的发现：他们研究了在使用集成工具对数据进行准备、查询和可视化时，所需的成本以及他的收益。这种新方法不同于往常的专有数据仓库之间“装配线”的做法:将任务分给ETL和可视化工具进行处理，而是将任务有机地结合起来。 其主要研究发现即：简单方法驱动有效分析。使用简单集成工具解决方案的企业的收入、营业利润及数据的逐年增长率比普通企业要高一倍，这类企业通过
编译|SW 黄念 校对|姚佳灵 前言 如果你对大数据了解不足，可能会惊讶地发现数据科学家和商业分析师提供不同的结果。即便这种情况发生了，你也不会是唯一的一个，因为这两种职业经常被混为一谈。今天我们将呈
数据猿导读 洪泰美元正式基金成立，以一亿美元规模投资人工智能、大数据领域；意大利金融科技公司Euklid募得首轮融资；专注于能源领域的软件技术与信息服务提供商“钛能科技”新三板挂牌上市……以下为您奉上
今天继续跟大家分享：分层分析法。这个方法也非常简单实用，即可以弥补矩阵分析法的缺陷，又是用户分群，商品ABC分析的基础，很实用哦。
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。
平台重点解决行内各级业务人员对数据的统计、分析、利用等诉求。根据用户规模、算力、需求等分析，得出如下用户金字塔模型，针对不同分层的用户，分别洞察其刚需、高频的数据使用场景。
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。
需手动埋点、数据采集不全、核心业务数据无法保留、工程量繁重、可视化图表制作耗时漫长、业务人员无法自主按需分析、无法对用户行为进行实时深层分析，数据分析师产品常见的这七大痛点或许将成为历史。 12月8日，商业数据分析公司GrowingIO发布首款实时商业数据分析产品GrowingIO V1.0，该平台同时适用于Web页面、HTML5页面以及iOS/Android客户端的数据分析。 GrowingIO V1.0首次实现了无埋点数据采集、全面收集实时数据、一键出图、实时数据分析等功能，解开了数据的“镣铐”，大大提
在人力资源数据分析中，人效的数据分析一般是做的频率比较少的，一般我们是一年做一次的人效分析，而且相对来说一般的HR 也很少做这个分析，一般都是HRD或者VP来做一年的人力资源的人效分析，所谓的人效的分析是指人力资源在公司的运营财务数据中的效率，我们在做人效分析的时候一般会从以下几个维度来进行分析：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
