今年三月份通知5月27日的软考临时修改了考试教材，改成第四版。据我们估计，新版和旧版相比修改的内容达到20%-30%，一起备考的老哥们基本都是二月份开始学的，三月份刚学完一轮，然后被通知要重新学。。白学了，真香~
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
（2）预测型生命周期：定义阶段，计划，需求分析；开发阶段，设计，编码，测试；维护阶段，运行维护；
7.1.1 规划成本管理：输入 7.1.1.1 项目章程 7.1.1.2 项目管理计划
UniPro是一款项目管理工具，只要需要做项目管理的企业，无论是长期项目还是短期项目，无论是软件开发还是硬件制造，但凡是需要管理项目需求、立项、执行、进度、落地、复盘、数据分析等方面，均可使用UniPro来帮助研发部门、IT部门甚至是非IT部门进行科学的、可视化的项目管理工作。
识别相关方是定期识别项目相关方，分析和记录他们的利益，参与度，相互依赖关系，影响力和对项目成功潜在影响过程，本过程的主要作用是，使项目团队能够建立对每个相关方或相关方群体的适度关注。
6.3 排列活动顺序 6.3.1 排列活动顺序：输入 6.3.1.1 项目管理计划
在大部分互联网公司里面，数据团队的小伙伴出身一般都是计算机、软件工程或者统计学的小伙伴，以理工科背景为主。
【CDA第十二期】深圳7、8月数据分析师培训时间安排 @时间-北京/成都 ： 2015年7月18日-8月9日/@北京 or 远程 周六日（共8天） @时间-上海： 2015年7月25日-8月16日/@上海 周六日（共8天） @时间-广州： 2015年7月25日-8月16日/@广州 周六日（共8天） 价格：全程：6900（现场）/ 4900（远程） 大数据，一个热的发烫、众人论调、甚至有些让人厌恶的词眼。是忽悠？是炒作？还是一个难题！聊了3年的“大数据”，似乎每个人都爱上了或被迫关注到这样一个技术的巨大商业
【识别相关方】（启动过程组） 定期识别、分析和记录 输入 ：项目章程、商业文件（商业论证、收益管理计划）、项目管理计划（项目沟通计划、相关方参与计划：用于有效引导相关方参与的管理策略和措施、项目文件（变更日志、问题日志、需求文件）、协议 工具与技术 ：数据收集（问卷和调查、头脑风暴、头脑写作）、数据分析（相关方分析、文件分析）、数据表现（相关方映射分析/表现：二维方格——权利/利益方格、权利/影响方格等、相关方立方体、凸显模型、影响方向、优先级排序——大量相关法、频繁变化、关系复杂）、会议（引导式研讨会、指导式小组讨论会、虚拟小组讨论） 输出 ：相关方登记册、变更请求
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输入 ：项目章程、项目管理计划（质量管理计划、项目生命周期描述、开发方法） 工具与技术 ：专家判断、数据分析（备选方案分析）、会议 输出 ：范围管理计划、需求管理计划
6.测试与检查规划 7.会议 1.质量管理计划 2.质量测量指标 3.项目管理计划更新
范围管理计划是项目管理计划的组成部分，描述如何定义、制定、监督、控制和确定范围。范围管理计划要对将用于下列工作的管理过程做出规定：
输入 ：项目文件（项目管理计划） 工具与技术 ：类比估算、参数估算、自下而上估算、三点估算、数据分析（储备分析、质量陈本） 输出 ：成本估算估算依据
授权项目经理 ；尽早确认并任命项目经理，项目经理应该参与项目章程的制定，以便对项目需求有基本的了解；最晚必须在规划开始前；确定项目符合组织战略和日常运营需要；项目经理没有权利修改项目章程
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者|Vala 校对|Shawn 📷 “大数据”和“数据分析”的人本因素 机构和组织一直以来通过分析数据来帮助企业制定战略、经营决策，以及进行风险管理。但今天，情况在发生变化，数据的数量、速度、种类在改变，计算机技术也在改变，而这正是让数以万计的商业应用成为可能的技术平台。 然而，技术仅仅是方程的一部分。企业必须将“数据分析”嵌入到由人类参与的商业决策制定过程中，这才是“数据分析”体现其价值的时刻
因为单细胞数据在呈指数增长，遇到大数据集只是早晚的问题。曾经我们困惑一个物种的基因组那么大，如果给很多物种都测基因组的话，拿什么来存储这些数据？随着单细胞技术的成熟，测序成本的下降，眼见单细胞数据通量将会呈现超指数增长。在bulk时代所几十例转录组会觉得已经做了很多了，而单细胞时代少则几千大则百万的数据量。我们不能怪时代太快，只能怪自己没有做好心理准备。
上一篇文章主要讲了数据产品经理的能力维度，想要做数据产品经理或提升个人技能时，只要针对各个维度项有的放矢的刻意训练提升就可以了。经常有同学会问，用什么方法训练和提升呢，可以帮忙推荐一些数据产品经理的相关书籍吗。
识别和记录为完成项目可交付成果而需采取的具体行动的过程 输入 ：项目管理计划（范围基准） 工具与技术 ：分解、滚动式规划 输出 ：活动清单、里程碑清单、变更请求、项目管理计划更新
1.项目章程，2.项目管理计划，3.项目文件，4.商业文件，5.协议，6.事业环境因素，7.组织过程资产
科学研究的过程可重复性可以说是一件不言而喻的事情：如果你提出一观点或发现一个现象，在别人那里完全重复不出来，谁知道是不是臆想呢？但是有时候重复人家的研究结论又会显得不可理喻：分析的环境，软件的版本，试剂的保质期，甚至是历史条件都会成为不可重复的原因。然而，我们仍然做着这样的努力，至少我们看到数据科学家在做着这样的努力。
关于客户，越来越多的企业觉得有必要对面向客户的各项信息和活动进行集成，组建以客户为中心的企业，实现对客户活动的全面管理。于是在这样的背景下，CRM（客户关系管理）系统出现了。
首先我们用来分析数据的工具仅仅是一个浏览器，也许你觉得愕然，觉得不可思议。但我们真的做到了，而且是一个通用的数据分析工具。不管你是库存数据、销售数据、金融数据还是行政统计都可以快速分析数据，并生成数据分析报告。如下图所示，只需点击书签就能启动数据分析，报告内容以网页的形式显示在浏览器页面。
大公司的一个好处，是各个领域都有牛人，可以为你提供经验分享交流。腾讯庞大的培训体系更是保证了：如果你想学点什么东西，你总可以学到。项目管理是很多人的痛点。我至今印象很深刻的一个场景，是一个同事工作中被催得跺脚时，他说：“催催催，催得老子暴跳如雷！”但能做好项目管理的人，在工作中很多时候都能做到游刃有余。这门课程来自于在工作中有七年项目管理经验的Cindy。课程原名《项目管理，让自己更从容》。人生在世，不就是图个从容嘛。这门课程在公司里的课后学员评分，是几乎满分。在我的同事芋头出卖色相后（感谢芋头），我从
针对面试数据分析岗位方面的问题，上次我们已经从自我定位、面试自我介绍以及薪资这几个角度分享了一些技巧和方法。
然而，在如今的互联网时代，我们所面对的不是数据匮乏，而是数据过剩。如何能在纷繁复杂的数据中抽丝剥茧，读懂数据背后的真实意义？
起初，APICloud面向的人群是开发者、程序员，平台产品则是一系列app开发相关的技术工具，曾经的solgan赫然表达着APICloud推动技术变革的愿景——“重新定义移动应用开发”。
构建数据工程师能力模型并实战八大企业级项目，需要综合考虑数据工程的多个方面，包括但不限于数据分析技术、数据管理、数据质量管理、以及如何将这些技术应用于实际的企业级项目中。以下是基于我搜索到的资料，对构建数据工程师能力模型和实战项目的建议：
六西格玛是一种用于管理复杂项目的统计学方法，能够帮助组织和企业有效地处理大量数据和信息。那么，六西格玛怎么学呢？，小编建议如下：
在软件开发领域中，流程协作一直是热门的话题之一，不同的组织架构中，定义不同角色和人员的职责范围，并且通过流程规范来管理不同角色之间的衔接机制，以求不断提高协作效率。
最近在产品经理的社区看到好几个提问，“数据产品经理的职责是什么，需要哪些技能”，“招聘网站看到数据产品的薪资待遇普遍较高，该如何转型?”，也看到不少回复，例如：“根据业务抽象用户画像，建设标签体系“，
在大数据、云计算、人工智能等技术的推动下数字化转型正快速改变着金融行业，特别在当下金融与科技深度交互融合的新阶段，“金融+科技”正成为金融市场新的趋势。但是在众多传统的金融业务领域，特别是在“投融贷”相关的业务中，数字化普及程度并没有想象中那么高。很多业务还停留在传统的“表哥表姐”模式，需要投入大量的人力来维护Excel表单，进行业务的管理和核算。这种模式的低效、易错的问题时有发生，严重阻碍了企业运转效率的提升。
或多或少，隐隐约约地我们都有自己出本书的念头。写一本书除了内容，还有一部分是这本书的结构：先写什么，后写什么。
规划成本管理是确定如何估算、预算、管理、监督和控制项目成本的过程。本过程的主要作用是，在整个项目期间为如何管理项目成本提供指南和方向。
根据一份来自Standish Group的研究报告（"CHAOS Report"），该报告对美国各行业的项目进行了调查，结果显示仅有不到一半（约44%）的项目能够成功按时完成，并达到预期的业务目标。其中，导致项目失败或超出预算和计划的主要原因之一是沟通和合作不畅，导致团队之间的信息孤立和目标不一致。如果以金融行业的数字化转型项目为例，一家传统银行决定进行数字化转型，以提供更便捷的在线银行服务和数字化产品。该项目涉及多个团队，包括IT团队、业务部门、市场营销团队等。各团队需要紧密合作，确保数字化银行转型项目能够按时交付，并实现预期的业务目标。其项目协作与跟踪，就显得尤为重要。
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。
在项目开发过程中，多人多个部门协作的工作模式经常出现，以下几种亦是常见场景，这个需求开发人员看了吗？什么时候可以提测？开发文档写了吗？这个Bug修复了吗？开始开发了吗？上线了吗？开始写代码了吗…...需求方会希望研发人员能及时给一些反馈和回复。然而，技术开发人员也有自己的工作习惯甚至反馈方式，所以无效沟通、没有及时反馈等影响工作效率的情况时有发生。让研发人员及时反馈是否很难？有没有系统或工具可以解决这个痛点？
MOMO云敏捷项目管理，融合了敏捷、DevOps思想，打通了整个从需求、研发、测试、运维、运营的端到端敏捷。在实践中通过运维自动化，将Scrum敏捷团队开发的产品快速上线，并通过及时的运营，反馈给敏捷团队进行方向调整。
作为软件测试工程师，在求职面试中经常会被问到这样一个问题：你认为测试工程师在企业中扮演着什么样的角色呢？
本文整理自方正证券高级项目管理杨媛媛在Top100大会上的分享。 区别于互联网，金融行业的 IT 项目的特性为：项目周期长、项目量大、业务需求复杂、合规监管严格，同时与外部以及第三方的交互较多。在系统开发的方面，也需要和软件供应商或人力外包厂商等进行合作。这些特性决定了券商的项目管理和互联网有着天然属性上的不同。 此外，两年前方正证券由于缺少统一的项目管理平台，导致项目的情况、进展和风险等相对不透明。同时，在异地办公的情况下，同事之间需要依赖微信和电话沟通项目，造成了很大的不便。这些特性和痛点推动了方正证
在当今快速发展的信息时代，知识已经成为组织和个人成功的关键因素。然而，知识不仅仅是一种可以轻易获取和传播的商品，它是一种复杂的资产，需要通过特定的过程和机制来创建、共享和利用。这就是SECI模型发挥作用的地方。SECI模型是一种知识创造模型，由野中郁次郎在1990年提出，并由竹内弘高进一步完善。该模型解释了隐性知识和显性知识如何转化为组织知识。
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区别于互联网，金融行业的 IT 项目的特性为：项目周期长、项目量大、业务需求复杂、合规监管严格，同时与外部以及第三方的交互较多。在系统开发的方面，也需要和软件供应商或人力外包厂商等进行合作。这些特性决定了券商的项目管理和互联网有着天然属性上的不同。
大数据文摘原创作品 作者：秦时明月，Shawn 如需转载，务必留意申请授权 欢迎各种“小语种”的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 今天，大数据文摘【金融与商业专栏】成立！ 此栏目将视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融，信贷，风控，投资，理财，商业等领域。鼓励独家首发与观点原创，行业前沿理论分享，国外优秀文章翻译以及行业领袖采访演讲编译，力争刊出更多金融和商业领域相关精品文章。欢迎各位同行及对数据分析感兴趣的朋友加入，共同分享交流。
导读：吾日三省吾身，过年胖了吗？情人节过了吗？发际线还好吗？别想这么多啦，程序员和数据科学家的世界里，只有Python值得你费脑子！今天为大家准备了10本数据分析相关好书，助你早日成为Python大神！
Project软件是一款用于项目管理的软件，具有强大的计划制定、任务分配和进度跟踪等功能。它可以帮助用户快速、高效地进行项目管理，提高工作效率和生产效益。本文将详细介绍Project软件的特点和使用方法，并结合实际案例进行演示和说明。
在国内软件行业快速发展的今天，软件质量控制开始逐步成为各大研发企业关注的重点，保障复杂软件的交付质量，提高研发项目团队的高效协同，是研发企业的共同诉求。为了解决这一问题，越来越多研发企业开始尝试将精益六西格玛管理方法引入研发项目中，以期快速提升企业的软件研发和项目管理的水平。
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