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  • FEC数据 这些页面是我尝试使用 python pandas 和 networkx 自学数据分析。 我选择了公开可用的联邦选举委员会数据来处理。
  • 如何自学数据分析并找到工作?

    千次阅读 2018-11-23 16:35:20
    我们去翻一下招聘网站的职位描述,几乎没有一个岗位叫初级数据分析师,并且很多公司是没有数据分析师这个岗位。即便是招聘网站上叫数据分析师,当你入职之后,会告诉你有个对内的岗位职称,比如“XX助理”“数据专员...

     

    我是老抽:

     

    找到工作了,现在有时间,可以分享下我的面试经验了。

     

    1、不要被网上的职位描述吓怕

     

    首先我们定义一下何为初级数据分析师。

     

    我们去翻一下招聘网站的职位描述,几乎没有一个岗位叫初级数据分析师,并且很多公司是没有数据分析师这个岗位。即便是招聘网站上叫数据分析师,当你入职之后,会告诉你有个对内的岗位职称,比如“XX助理”“数据专员”等等;

     

    也提醒下,很多公司分不清楚导致职位描述都是从其他招聘里面复制过来的,所以看到写了很多HIVE 、SPARK什么,还有什么建模啊等,不要慌张。我曾经有个面试,过去面试告诉我,就是表哥表姐,甚至有可能做行政的工作。我问她为啥叫数据分析师呢? 她说填考勤要用EXCEL表格啊! (脸上笑嘻嘻...)

     

    2、我的面试经历

     

    我是在7月1日裸辞的,这里不建议大家去裸辞,我是上一份工作实在见不得直属空降领导作威作福,把KPI当做权欲的工具,每个月做的越多,钱扣的越多,所以才裸辞了,辞职之后人清气爽!

     

    辞职之后出去旅游了半个多月,真正开始投简历是从7月25日开始,差不多8月5日左右拿到了offer,是一家做在线教育的公司。

     

    期间接到的面试邀约差不多二十个了吧,从上市公司到50人小公司都有邀约,各位往下看。

     

    1)如何准备简历?

     

    我自身是做过4年多的电商运营,用Excel做数据分析基本上是轻车熟路,然而招聘网站上的数据分析师的职位描述基本上都要求EXCEL、SQL、PYTHON以及SPSS、SAS等。但是千万不要被这些职位描述麻痹了,首先对自己的定位要非常清楚。

     

    我自身是没有任何编程基础的,python只是知道皮毛,学过一段时间非常吃力。后面学习了SQL,稍微简单易懂点。学到现在基本上增删改查应该是可以了。

     

    所以我的技能准备是:EXCEL和SQL。当然我得EXCEL深挖了一些,比如Power Query和Power Pivot 、Power BI,这些基本上问题不大,所以处理几万级别的数据体量问题不大。

     

    前面说了技能准备,那么如何向HR或者面试官证明你会这些技能呢?

     

    最好的办法就是利用这些技能做一些实质性的项目。什么叫实质性的项目?就是结合过往工作经历,通过一些“包装”,转化成数据分析的项目。

     

    为何要“实质”呢?

     

    因为一旦你的项目写上简历上,意味着面试官肯定会问项目做的过程,所以结合你自己的过往工作经历,你就可以在面试的轻车熟路的讲解你的项目,给面试官造成你的技能和分析思路都是胸有成竹,加分的啦!

     

    为何要“包装”呢?

     

    很简单,你面试的数据分析师,在数据体量上是一个坎!比如我面试的某互联网巨头公司,我可能包装的不够,因为确实之前的公司是做2B的,数据量不可能那么大,所以面试官听说我月处理数据量只有3-5千而已,一脸惊讶的看着我说,我们日常处理量是100多万,后面就凉凉了。

     

    那么简历如何撰写呢?

     

    可以参考以下几个原则:

     

    1、一张纸!简历篇幅控制在一张纸,不要写一堆废话!

    2、简历从上至下,依次顺序建议是: 基础信息(姓名、电话、意向岗位、邮箱)、项目、工作经历、个人评价、教育经历。

    3、项目最为重要,建议是发表在知乎上,通过超链接转跳。

    4、工作经历在写工作内容的时候,尽量往数据分析上靠。例如:通过EXCEL完成业务部门数据分析支持工作,分析的结果是什么,达到的效果是什么。

    5、个性化准备简历,比如你对3家公司有意向,你可以分别准备三份简历,在工作经历和项目经历描述的语句上尽量迎合目标公司的职位描述,这样邀约面试的概率会大一点。

     

    2)面试过程

     

    提前看下邀约公司的背景以及业务类型,结合自己的工作经历,总结下自己的看法。

     

    提前到邀约公司,千万别迟到或者卡点到,你的气息和情绪短时间内难以平复,对面试回答可能会有一定的影响。

     

    面试中千万不要结束话题。当遇到面试官刁难或者不会的问题,也不要慌张(我自己慌张过),尽量想办法转移到自己擅长的话题上,偷龙转凤,可能面试官对你有另外一番看法。

     

    面试结束之后,一定要注意礼仪,一定要感谢面试官以及HR;加分的啦!

     

    3)面试完后

     

    我曾经想过这里写面试十大幻觉的,想了下还是算了,其实更多的是自己的心态问题。记住八个字:不以物喜,不以己悲!

     

    心态在面试完后等结果的时候是一个很脆弱的东西,我曾经在某互联网巨头公司终面都过了,工资都敲定了,静等offer,感觉自己终于迎来了事业的转折点。

     

    结果到了要发offer的时候,hr说公司在做组织架构的调整,岗位入职全部延后,简直是雷从天降,我都已经全然做好要入职的准备了,甚至还为此大肆庆祝了一番,结果缺等来了这样一个消息,那一刻我有点接受不了。

     

    当我收到这个消息的时候,我正在之前面试的一家做终面,看到那个消息有点影响到我这家公司的终面,回答人事总监的问题时候,有点结结巴巴,导致也凉凉了。

     

    所以还是回到那八个字:不以物喜,不以己悲!

     

    没拿到offer,永远不要放松警惕!

     

    当投递的这么多公司面试完之后,不管好消息或者没有消息(就是凉凉了),都不要打断自己前行的脚步,因为只有你拿到多个offer才有选择权。像我只拿了一个offer,输给了面包,没有什么选择权!

     

    4)面试总结

     

    不管是转行或者应届生,我都奉劝大家给自己足够多的时间学习和准备。我的准备时间只有短短1个多月,因为要养家~!

     

    不管是EXCEL、SQL还是python,甚至有的公司会要求SPSS、SAS、R等,在学习过程中,千万不要浮躁。我就是学习SQL浮躁了点,觉得我能取数就行了,结果被一个DBA面试的时候对数据库的类型和底层架构不是很了解,只知道在NAVICAT里学SQL语句取数就可以了。

     

    面试前,给自己模拟一些必问的问题,比如:

    自我介绍;

    离职原因;

    项目讲解;

    为何选择数据分析师;

    我们为何要选择你;

    你为何要选择我们;

    针对目标岗位,你的优势和劣势是什么;

     

    寥寥两千字,码的不够多,祝各位顺利!

     

    我是猴子社群会员,知乎:老抽。

     

    推荐:如何用最短的时间找到初级数据分析师工作?

     

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    副标题:《学完SQL,如何转行数据分析》

    水了很久学习啦,从刚找工作时无心学习到现在不会学习。虽然最近一直在想学习的事,也制定好下阶段的学习目标,但总是做事拖延、坚持一两天又不想学习。

    主要有两个原因:一是自己偷懒,二是对自学之路欠一个总结——180天,一个人,一盏灯,终转行数据分析。不过最主要的因素还是总结,如果连两千字的总结我都不能完成,又何谈下一阶段的学习。

    一、前言:

    3月20号,我转行数据分析了,也许你们会恭喜我、或者羡慕我。

    其实……我现在的工作并不高大上,也没大家想象中完美,但我非常珍惜这次机会。我觉得在转行路上自己只踏出了一半,因为现在工作主要写SQL或者用EXCEL分析公司的日报、周报月报,没有python。

    谈谈我在这家公司的感想:

    在天天接触数据中我才知道,熟练掌握excel并不是几个简单的函数,不是几张数据透视表。而excel也是我下一阶段的学习目标,包括自动化图表( 能设计自动化模板)、powerbi和VBA,争取用20%的时间超越80% 的人

    另外感叹一下公司的电脑配置,居然看见办公室的小姐姐用excel处理30W+的数据

    关于工作,今年春招职位真的很少(坐标二线城市),我还没找好很多公司就关闭了招聘渠道。最近在和小伙伴交流过程中,突然想到了一条入职数据分析的捷径。不用苦哈哈的自学3个月或者更长时间、不用掌握了SQL又自学python、统计学或者更多的东西。当然我们看到的信息经常是这样的——转行数据分析需要学习SQL、Python或者R、统计学、Excel、业务知识、或者算法。如果按照这个学习清单进行学习,全职学习至少要用3个月的时间,非全职的同学至少要用4个月时间。

    我比较笨,我就用了6个月的时间转行,其中python基础语法一个月(现在想想学这么久我也很崩溃,但自学的坑得花时间去填),后来学完基础语法迷茫了10天,突然有一天知道原来python学完基础语法后应该学习第三方数据分析库,numpy、pandas、matplotlib等。

    其实入职数据分析有条捷径,不用把上面的知识点学完。我想如果我去年就知道这条捷径,如果我学会了放下,如果我勇敢一点,如果有人告诉过我,最多2个月我就可以进入数据分析行业。

    写到这里,终于有了写这篇文章的欲望,网上关于转行数据分析的文章很多,我也成功了但之前的我不想写“转行数据分析的话题”。

    一是自己的工作不是很好,二是如果写了、自己写到最后无非是给大家一点精神安慰,或者是给大家一份类似的学习清单、类似的学习链接。

    下面我会额外给大家分享:进入数据分析行业,不用学一大摞清单,甚至你只要掌握SQL就可以。当然啦前提是你愿意选择、愿意为了大目标先实现小目标。

    我知道有同学是用的这条捷径、逐步踏上数据分析岗位,这些同学无疑是庆幸的,我之前也羡慕过他们、但我依旧在弯路上前进,今天我要把这条捷径写出来,让更多转行的小伙伴看见。

    (文末会分享)

    二、关于自己

    我的名字:夜希辰

    我的专业:工程造价

    我的学校:普通三本

    我的工作:2016年11月实习,2017年6月毕业。

    (PS:这里很感谢我爸妈,我家并不富裕,但他们为了我有更好的生活、愿意多花10多万让我念本科,我觉得自己非常不听话。刚才写文章的时候,爸爸还叫我早点睡觉。恩……总之感觉自己很幸福。)

    1-转行前的工作

    我是一个不安于现状的人,以前我的认知是销售改变命运,大学刚实习时我毫不犹豫地去了房地产,后来又折腾进保险行业。但现实与理想的巨大差距把我拽进了深渊。我迷茫了,前所未有的迷茫,这种迷茫摧毁了我所有的自信……你们没体会过大半年时间零收入,没体会过在烈日下、暴雨中去见客户,没体会过一个人战战兢兢的走在高架上,没体会过一天最多用5块钱的日子。

    那段时间我哭了一次又一次,每天拖着没有灵魂的身体早早到了公司,但我心中一直坚信自己会越来越好……

    2-如何会有转行数据分析的念头?

    不是别人告诉我的,并且在18年8月前我根本不知道数据分析这个岗位。我是在一职业规划的公众号上看见的,当时如同发现新大陆般兴奋,马上各种搜索、做职业规划确定方向、并在同年9月开始数据分析学学习之旅。

    对职业规划感兴趣的同学可以阅读这篇文章《亲身经历告诉你:学会这三点做好职业规划》,真心建议大家读一下,因为你可能跟我一样活了20年都不了解自己。不知道自己的兴趣爱好、不知道自己的性格特点、更不知道以后自己的职业发展。

    3-转行之前是否接触过编程没有?

    我应该是属于完全的电脑小白,什么都不懂,只会简单的world和非常简单的Excel(当时的我连excel函数都不会)。刚开始学习的时候,不知道先学习SQL还是统计学还是先学习python,不知道如何安装软件。白痴到把软件安装好了还问别人:请问我把软件安装好了吗?

    workbench安装了一周,卸载了一次又一次,最后在我学习搭档一步步讲解下终于安装好mysql数据库。像我都能自学SQL、python和爬虫。相信大家只要坚持只要持续的学习也能转行数据分析

    最后总结一下啦,虽然以前也有收入上万的时候,但转行之前的自己还是各种苦逼,各种迷茫。现在我相信即使不做销售也可以给家人更好的生活、可以实现财务自由,虽然花费了18个月的时间在销售上,但以前的经历让我现在对业务知识很敏感,也是一种收获吧

    三、我的学习——附转行数据分析:学习计划1

    我的学习目标:

    SQL

    python基础语法

    python第三方库:pandas、numpy、matplotlib

    统计学:描述性统计+概率

    爬虫

    业务知识+项目储备

    (这里不附学习资料,文末的时候会给大家推荐一篇资料)

    我是边工作边自学的,平均每天学习3.5天。从2018年9月学习到2019年,2月20号开始写简历,3月20号入职。

    第一步:学习SQL

    9月开始学习SQL,当时面临的最大的难题是不会安装软件,有人说你安装上软件就踏进办成大门了,后来我花了一周的时间终于把软件安装上了。如果大家不会,可以在淘宝上花几元钱请别人安装。

    SQL很简单,一周的时间就可以学会基本的查询语言。当时我也是用一周的时间把SQL基础语法学完了,但是我总觉得自己没有掌握,学习完小明的视频后,又在网易云上学习SQL相关视频,看完视频后又开始看书,用了一个月时间吧……

    我们学习完基础的语法后最好的方法是做相关的练习题进行巩固,而不是找资料继续学习。

    所以针对转行的同学,建议你们学习的时候从SQL开始学习,第一因为会写代码,第二入门简单,可以快速帮大家建立学习的信心。

    第二步:学习python

    国庆节后我开始学习Python,当时根本不知道学习什么内容,学习目标是什么,就在网上随便找了评价最高的课程学习,小甲鱼的视频,虽然讲的很幽默,但是这个是更适合做开发的人学习。我们在学习的时候掌握基本的语法就可以了。大家可以在廖雪峰的网站上学习,基础语法主要学习红框中的内容就可以了

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    把python基础语法学完之后,大家就可以开始学习第三方库。当然啦学完这些做练习也是非常重要的。

    附上两个练习题:

    python练习题1

    python练习题2

    把练习题昨晚之后,可以尝试用python分析数据,这里附上秦路老师文章:用Python分析用户消费行为

    说出来很简单,但过程还是艰难的。回过头还是很佩服自己在目标都不清楚的情况下坚持学习。自己在自学路上遇见了很多坑,也有不知道怎么学习的时候,经常学习完一阶段的内容就会迷茫上2天。还好自己曾零散地记录着转行学习笔记、转行学习心得,感兴趣的小伙伴可以看我以前的文章。

    python的学习至少需要一个月的时间,当自己用了2个月的时间才把python学习玩吧。大家学到这可以尝试不找工作,大数据在17年左右还是非常火的,而现在进入这个岗位门槛比较高、招聘岗位也很少,特别是在二线城市。别人都说金三银四,在成都我都没感受到春招就结束了。所以如果转行的小伙伴一定要想清楚,如果真的想抄这个方向发展,就尽快投入学习当中尽快转行。

    第三步:学习统计学

    学习目标:

    统计学掌握内容:条件概率、贝叶斯公式、相关独立、几何分布(超几何分布)、泊松分布、正态分布、统计抽样、估计、置信区间、假设检验

    学习标准:

    理解公式、会推导公式

    当时我学完SQL和python后就开始了统计学的学习。大家可以看《深入浅出统计学》或者看《商务经济与统计》

    毕竟我们都学习过数学,学这个应该还是比较简单的,大家可以结合视频和书籍一起学习。

    更多的学习方法,这里就省略啦……

    其实啦大家最不缺的就是学习资料,随随便便从闲鱼上就可以买很多课程,大家缺少的更多的是动力。至于……动力真的没办法教你。你能想象17年就计划转行数据分析到19年还没转行吗。

    唯一能帮大家的就是建议大家在学习路上找一个学习搭档,同城市的学习搭档最好。当然啦我在学习路上是有2个学习搭档的,学习的时候我有问题也经常问他们。

    第四步:找工作或者学习算法

    那大家学习到这就可以开始找工作啦,给大家附上我的简历吧,简历一定要好好对待。花一周的时间修改简历都是可以的。

    其实大家可以看见我简历上的项目,几乎和你们简历上的项目是一样的。其实这个是劣势。我们可以换个角度,当招聘单位看见千篇一律的求职简历的时间,第一篇是可以,第二篇还行,第三篇第N篇简历就没任何吸引力了,获得面试的机会会更少。

    那如何写出自己独一无二的项目?如何结合工作写出真正的项目经验是我接下来要给大家分享的。

    那大家在面试之前在写简历之前一定要把这个面试视频看了,特别是针对转行的同学。

    这个视频在天善智能上评分最高,更难得的是这个视频里面讲的面试技巧就是针对数据分析行业的。如果自己购买的话需要花费40元左右。那这里就免费分享给大家了,希望大家都可以尽快转行成功。

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    转行是痛苦的,那些迷茫、不知所措的学习时光终会渐渐滑过,我们唯一能做的就是坚持在坚持!

    四、学完SQL如何转行数据分析——附转行数据分析:学习计划2

    其实我们学习SQL就可以找数据专员方面的工作,二线城市的小伙伴我建议用半个月的时间学习SQL,半个月的时间找工作。

    然后在工作的同时学习python学习统计学、机器学习方面的知识,然后在转数据分析师方面的工作。

    二线今年春招的数据分析岗位很少,成都春招的职位就80个左右,其中有四分之一的是招聘数据专员,只要会SQL和excel就行或者有的公司只要求会excel,我们最好找有数据库的公司。

    对于想从数据专员过渡到数据分析的小伙伴,excel一定要学好,能自动化报表、自动化图表最好

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    我也要跟这个小姐姐努力学习啦~~

    有时候我们要学会放下,放下并不意味着失败,更是为了更快的进入这个行业。

    之前我在自学的时候也遇见一个小伙伴学习了一个月的SQL就去找数据分析方面的工作了,并且还找到了。而现在人家是在用python处理数据,上面截频就是作者

    “一个月转行数据专员,半年转行数据分析”,这条捷径是我走了6个月的弯路总结出来的,当然最后学习路径还是取决于自己。希望我们都能带着梦想前行

    好啦~~~~最后的最后文章就结束啦,明天我也要开始新一轮的学习“数据分析进阶中”,要向做财务的小姐姐学习多写专业文章多学习。越努力越幸运,越努力越优秀

    另外每天晚上做150个仰卧起坐吧

    ……

    ……

    ……

    20190617开始etl之旅啦,天天跟着开发的加班。虽然下班晚但很充实

    ==============================

    20200616更新下最新动态,目前在做数据开发。前端时间整理了一份数据分析的自学资料推荐给大家,下周给大家更新我最新的工作状态。如果在让我准备一次面试我会从开始学习那天就开始准备面试,从学习那天就开始刷题。

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    数据分析学习计划

    数据分析学习计划链接:https://pan.baidu.com/s/1Bpj0DsrkmWGZKU9GqzfHKg

    提取码:25s4

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  • 数据分析初学者:数据分析入门学习路线分享

    千次阅读 多人点赞 2019-04-22 15:50:58
    针对想要自学数据分析的小伙伴们,今天给大家分享一位数据分析小白的自学之路。 一.数据分析师的方向 先选择正确的方向,再朝着这个方向努力是学习一个新领域的正确姿势,因此开始正式学习前,首先要查阅大量资料,...

    在这里插入图片描述针对想要自学数据分析的小伙伴们,今天给大家分享一位数据分析小白的自学之路。
    一.数据分析师的方向
    先选择正确的方向,再朝着这个方向努力是学习一个新领域的正确姿势,因此开始正式学习前,首先要查阅大量资料,了解数据分析分为哪些方向,并明确自己的方向。
    1.数据分析的方向分类
    数据分析可分为两类:一种偏向产品和运营,更加注重业务,主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等;另一种则更注重数据挖掘技术,门槛较高,需要扎实的算法能力和代码能力。
    2.数据分析的行业分类:
    1)互联网行业是数据分析应用最广的行业,是数据分析师理想的成长平台。
    2)其次是咨询公司。相对来说,数据分析师在咨询公司成长的速度更快,专业也会更全面。
    3)金融行业,比如银行和证券等行业,该行业对数据分析的依赖需求,越来越大。
    4)电信行业,(移动、联通和电信),它们拥有海量的数据,在严峻的竞争下,也越来越重视数据分析,但进入这些公司的门槛比较高。
    3.确定自己的方向
    由上可知数据分析大致分为两类:偏重业务和偏技术路线的,明显偏技术路线是很难速成的,基于以上确定了自己的最理想职位:互联网公司的偏向业务的数据分析。
    二.如何学习?
    1.统计学学习。统计学是数据分析的基础,推荐书籍:《从零进阶!数据分析的统计基础》。
    2. EXEL书籍:《谁说菜鸟不会数据分析》,这本书内容比较详细,且书中介绍了数据分析的一些常见方法,并重点介绍了EXEL的数据透视表,函数,各类图表适用场景及如何制作的内容,感觉比较适合初学者,可以先根据这本书学习EXEL。
    3.数据库基础
    学习网站:基础知识我是跟着最多人推荐的这个网站学习的:SQL教程_w3cschool。个人感觉比较适合我们小白初学者。强烈建议:学完数据库基础知识后一定要刷至少一套题,刷完后你会发现对数据库的理解深入了很多。
    4.业务学习推荐书籍:《精益数据分析》、《增长黑客》、《数据挖掘与数据化运营实战,思路、方法、技巧与应用》碎片化学习:要了解公司是如何运营,产品是如何开发的,这些需要不断地积累和广泛的阅读。可以关注“互联网周刊”、“人人都是产品经理”、“逻辑思维”这几个微信公众号。此外,可以关注喜马拉雅FM听书电台APP的PMCAFF产品社区专辑,这里面是每天解答一个围绕关于产品和运营的小问题,列几个有印象的:“微信消息为什么没有已读未读的提示?”、“微信和支付宝为什么一直没有加入启动页广告呢?”、“继短视频后,下一个流量风口会是什么?”,每个都很简短,只有3分钟到4分钟左右,每天晚上睡觉前,趟床上睡不着的时候,可以听一个,感觉对产品和运营的认识有很大提高。
    5.Python学习使用工具:如果还没有开始Python工具下载的初学者,切记不要直接装Python,建议安装Anaconda+Pycharm来学习Python,尤其是对于学习数据分析的同学。
    三.最后的建议:
    1.时间管理为了敦促自己的学习,可以做一个Excel时间管理表,其中包含了周计划和月计划,并记录了每天的进程,我觉得这个方法很有效,所以推荐给你们。
    2. Python、统计学之类的还是要系统化学习,运营和产品等业务知识,可以利用零碎时间来不断积累,其实只要将平时刷娱乐新闻的时间换成互联网消息就可以了,习惯了之后会发现,这些知识真的更有趣!

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    “人才分析”的重要性在“2018年的10个人力资本趋势”中更是高居第二位,可见分析多么重要!德勤在2018年《全球人力资本趋势》调查中,受访者中,认为人才分析重要或非常重要的受众者占84%。
    在这里插入图片描述

    前天我大三的弟弟突然问我,人力资源管理专业,因对数据分析有点兴趣,有必要自学数据分析吗?请问有必要自学数据分析吗?python和spss等数据分析工具推荐自学哪一种?

    我当时沉默了一下,给出了一个答案。

    Python,saas与spss实际用时候会少些。要学的是统计学思维,数据可视化,Excel,powerbi,Python,vba,Python用于应对大场面,vba用来操作小细节,数据可视化才是现代管理的支持工具。

    国内人力资源数据分析面临的问题以及HR如何利用数据分析做人力资源管理呢?

    但是在我国,人力资源数据分析目前还存在着人力资源综合信息管理水平较低的问题,其阻碍了企业人力资源管理水平的提升,导致无法对经营过程产生的大量数据进行收集、分析、挖掘,进而影响企业真实地展现组织经营过程,打造完整的人力资源管理价值链。如果企业在生产经营中忽略了人力资源价值链的构建,使得企业人力资源管理工作遇到问题,人力资源的数据分析,为企业战略提供参考!产生无法对企业中人员的业绩进行全面跟踪,无法将业绩成果与收入进行有效对应等组织决策效率及人员激励等问题。

    企业在生产经营的过程中是需要构建人力资源价值链,HR如何利用数据分析做好人力资源管理成为了一个很重要的问题,HR根据分析目标,准确建立人力资源数据分析模型。人力资源相关应用的招聘、绩效、培训、评测、员工服务的模块都非常需要对数据的整合、分析、挖掘来提供决策支持。同时,HR能否将人力资源管理的实际问题抽象化、掌握方向和要素,将直接决定着建立分析模型的成败以及能否对现实工作进行诊断。

    再回到上面所说的,人力资源要想实现数据可视化,思维到位了,那么真的需要去学习Python或者是spss语言吗?我觉得一个好的工具可以会帮到你!

    你需要数据分析但是不常用到数据分析。

    Python这类编程语言可能会耗费你大量的时间,本着人力资源的目的去学习,好像有点用力过猛。

    Excel对于函数,时间长了可能会忘,数据多了就会卡,可能影响使用。

    那么一个轻便,简单又快速的数据分析工具肯定是极好的了,如果这个工具又满足各种场景的需求,既能生成报告又能PPT,那你是不是很心动!豌豆BI墙裂推荐,简直是为了HR量身定制。

    豌豆BI一键数字成像,智能化建模,智能图表推荐,智能联动钻取,所有的图表不需要额外的设置即可实现联动,也可以选择部分的图表进行联动以及下钻等等等等,完全是自助式分析,分析你想要的,更关键的是,这么好用的工具还免费!
    在这里插入图片描述
    学习是一个持续的过程,一个好的工具足够让你的效率更高,HR学习的过程也是不断进步的,希望你有所收获!

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  • 本书为数据猿推出的《每周一本书》栏目丛书。欢迎大家推荐好书给我们,让更多人受益。【数据猿导读】本书作者沈祥壮,自学Python两年,以数据分析为主线,系统学习的数据的采集...
  • 2012年刚开始的时候,关于数据科学的线上课程只有不到20个。到了2017年,线上已经有数不清的课程可以选择,许多人都在纠结:到底是上传统的学校去学习,还是通过在线培训获取知识?。这也难怪,如今我们的选择确实...
  • 深度讲述6款 “数据分析” 工具,告诉你数据分析应该学这个!
  • 想转行数据分析,看完这篇再做决定

    千次阅读 多人点赞 2021-05-12 10:03:37
    凡是问我数据分析转行的人,我都慎而又慎且始终坚持一点: 不要拿着幸存者偏差的例子,当作自己未来人生的模板 我之前很喜欢跟别人分享自己的转行经历,因为...甚至有不少人都裸辞去自学数据分析,最后呢,一地鸡毛
  • 归档-大学课程可视化分析自学
  • 本课程为python教程大合集,包含python所有就业方向,每套课程均来自市面上主流培训机构的原版教程,价值都在数百元以上 每套课程均包含:视频课程+课件+源代码 ...数据分析与挖掘(8套课程) 办公自动...
  • 今天我们利用波士顿房价进行简单分析,快速熟悉数据挖掘和分析的一般流程。 1.导入数据。 2.查看数据维度,从结果可以出,该数据一共有506条记录,14个特征,然后再输出特征的名字和数据类型。 3.然后用....
  • 没关系,今天要和你们分享的就是怎样选择数据分析培训机构以及靠谱的数据分析培训机构有哪些。 数据分析定义: 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,提取有用信息和形成结论而对数据加以...
  • 相信很多自学数据分析 numpy/pandas 的同学都会有这样的感受,那就是我真的不知道从哪里获取一些数据拿来练手。之前我试过从中国统计局官网和大英数据网上下载数据来进行训练,体验太烂,网速渣,找半天找不到下载...
  • Python数据分析案例篇(一)泰坦尼克号数据分析

    千次阅读 多人点赞 2019-08-02 21:01:32
    Kaggle Titanic 数据分析案例 背景介绍 20世纪初,由英国白星航运公司制造的一艘巨大豪华客轮。是当时世界上最大的豪华客轮,被称为是“永不沉没的”或是“梦幻客轮”。 泰坦尼克号是人类的美好梦想达到顶峰时...
  • 电影数据集TMDB数据分析练习

    千次阅读 2020-09-21 12:12:17
    本文作为自学练习小项目,将从最原始的数据格式化、数据清洗、数据分析进行全面的学习 并且事无巨细,展示练习全过程 参考文章 https://blog.csdn.net/moyue1002/article/details/80332186 python 3.7 pandas 0.23 ...
  • Task2 数据分析.ipynb

    2020-03-24 21:38:20
    自学eda数据分析代码 有待进一步完善 #2.3.1 载入各种数据科学以及可视化库: 数据科学库 pandas、numpy、scipy; 可视化库 matplotlib、seabon; 其他; #2.3.2 载入数据: 载入训练集和测试集; ...
  • 在大学期间主要学习一些数据分析的课程例如,统计学,多元统计学,数据挖掘,matalb,R语言统计分析,时间序列分析,也参加了几次数学建模竞赛。对数据分析也有些了解。 实习时进了一家大数据公司,实习岗位为数据...
  • 最近收到很多人想要转行数据分析发来的问题:数据分析岗位真的稀缺吗? 其实从2003年正式设立“数据分析师”的职业认定开始,数据分析岗位就逐渐火热起来,频繁见诸各大企业的招聘需求中,很多人觉得数据分析师这么...
  • 1、数据分析概述 2、数据分析方法论 3、数据准备 4、数据处理 5、数据分析 6、数据展现 7、专业化图表 8、数据分析报告
  • 数据分析之数据处理(一)

    千次阅读 2021-01-30 21:28:31
    数据分析之数据处理(一) 一、缺失值处理 数据确实是主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况,其对数据分析会有较大的影响,导致结果不确定性更加显著 缺失值的处理:删除记录/数据插补/不处理 import warnings ...

空空如也

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