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如今,大多數公司意識到資料驅動的業務戰略的價值,因此需要有才能的人通過資料來支撐業務決策和商業決策。研究顯示,70%以上的美國高管表示,到2021年,他們更喜歡有資料技能的人來求職,當我們的現實世界逐漸數字化,對分析師的需求只會增長。

什麼是數據分析師?

數據分析師指的是不同行業中,專門從事行業資料蒐集、整理、分析,並依據資料做出行業研究、評估和預測的專業人員。
他們知道如何提出正確的問題,善於資料分析,利用
資料視覺化工具
和資料呈現;輔助公司商業決策,幫助降低成本,提高收益,改進產品,留住客戶,發現新的商業機會等。總的來說,根據資料分析師的級別,他們主要的工作內容可能包括以下:

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想從0開始,學習資料分析,有哪些推薦的教學資源?今天整理一份最全資料懶人包,內容包含資料庫,SQL,Power BI,Tableau,FineReport的教學資源,語言上包含繁體,簡體和英文,形式上包含視頻和文字,精選了免費高質量的學習資料,希望可以幫助到你。

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如何學習Tableau,Power BI,FineReport這些常見的BI工具?本文將好用的學習資源做最全整理。網路上介紹Tableau,Power BI,FineReport的學習內容的非常多,但是很多只是簡單的介紹,不能夠系統的完整的掌握BI工具的使用,所以在寫這篇文章整理教學資源的時候,會遵循這4個原則:

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資料分析定義

資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析,提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。在實用中,資料分析可幫助人們作出判斷,以便採取適當行動。是有組織有目的地收集資料、分析資料,使之成為資訊的過程。

資料分析分類

資料分析劃分為描述性統計分析、探索性資料分析以及驗證性資料分析。

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企業在搜尋BI工具時,面對很多選擇,如何選擇適合自己企業的工具呢?今天給大家提供一個全面的分析思路,通過12個問題來教你一步一步選擇到適合自己的BI工具。

1.你的預算是多少?

企業收入,企業規模,企業戰略都將影響你的BI項目預算,這裡的預算並不只是BI工具的價格,它包含的要素有: BI導入前期投入費用。為了讓導入的BI工具發揮最大作用,我們前期需要有什麼樣的配置?比如Tableau常常會有資料倉儲的需求,這也是一筆不小的費用。 BI軟體購買費用,這裡考慮滿足企業需求的情況下軟體的價格,像是Power BI雖然起始價格並不高,但是要附加功能的話其費用並不低。 BI項目實施費用,很多時候企業內部並沒有能力或足夠時間來完成BI項目,需要廠商給予項目實施,項目的費用需要預先考量,不然軟體買來了,自己不會用,又沒辦法請原廠做項目就很失敗了。 人力資源投入:BI軟體的前期導入,後期維護,專門的分析人員投入夠不夠,一定程度上決定著軟體發揮的價值。 學習成本:軟體是否易學易用,學習資源是否充足,教育訓練是否收費都是潛在的成本。

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最近從一位HR朋友那裡聽到了一件有趣的事情: 他們公司正在招聘銷售助理崗,一個經驗豐富的面試者各方面都很優秀,馬上要發offer的時候,他問了一句”要匯總銷售報表嗎“?HR點頭說道“銷售管理需要寫日報、週報、月報”,面試者竟然直接起身,表示堅決不幹。我的HR朋友對此很是疑惑不解,問我:“日報、週報這樣的報表有那麼可怕嗎?不就是把每天的資料彙報一下嗎,有這麼誇張嗎?”

一鍵生產日報週報,讓使用者無需實時把控

 

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今天就給大家說說怎麼建立企業級的財務資料分析平臺,3分鐘就能看完的超強乾貨,不讀你就虧大了。 先從上到CEO,下到小會計都關心的財務報表說起吧。 財務報表分析是任何一個企業都不可輕視的工作,然而對於很多剛剛入門的新手來說,剛拿到一張財務報表往往是一臉懵比的,那麼如何來分析賬務報表呢?怎麼樣才能確定公司的財務是健康的呢?其實答案就在報表中,學會財務報表分析,就能找到隱藏在報表中的秘密。

財務報表到底怎麼做才好!

老闆們真正關心的是能直觀體現企業的經營狀況:盈利能力、營運能力、償債能力、發展能力的財務分析報表。 先貼出三張根據不同商業需求做出的視覺化財務分析報表,其透過多維度、全方面的視覺化圖表,讓領導們快速準確的掌握公司運營現狀,為公司未來風險控制和財務決策提供有效依據!

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作為一名數據分析師,一提到資料視覺化就會感到莫名興奮,我認為資料視覺化有兩個非常重要的部分:一個是資料,一個是視覺化。而我們最常見的問題就是一看已經有了資料,卻不知道如何去視覺化。市面上有相當多的視覺化工具,絕對能夠挑花你的眼,但這些大多是門檻比較高的工具,比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等,不得不說,它們在技術層面上確實做的很牛逼,也很成熟。但是針對的使用人群也比較單一,就是程式師。 個人覺得在大數據時代,資料的使用是會越來越普及的,現在的很多做資料類工具的公司都在企圖讓資料分析變成一件沒門檻的事,只有大家都能輕鬆上手,才能真正實現資料價值最大化。所以站在這個角度上說,想給大家推薦幾款人人可用,能夠快速給資料賦能的視覺化工具。

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最近有很多人在問資料分析的一些問題。關於資料分析到底應該怎麼學?如何快速入門,以及技術和業務之間的瓶頸如何突破? 其實,要學資料分析之前,至少要瞭解一下資料分析師,到底需要哪些技能。有的同學看到資料分析幾個字,就馬上開始Python函數+控制語句、R語言和ggplot庫...上來一頓操作,還沒入門就放棄了。這就是需求不明確導致的,當然學習方式也值得商榷,那到底資料分析需要什麼樣的技能呢? 其實企業對資料分析師的基礎技能需求差別不大,可總結如下:


分析工具:一般要求R、Python、FineBI等分析工具至少會一種,會兩種以上加分,有的企業因內部需求,會指定的一種。 資料庫:絕大會要求會SQL,部分要求SQL、NoSQL會一種,高級的分析師或者大型企業要求能夠處理大數據,需要Hive(較少的需要Hadoop/Spark)。 統計學:若無相關專業背景,需要具備相應的統計學、概率論等基礎知識。 資料採擷:少部分要求會建模,瞭解基本的演算法模型,能夠做資料預測,即便不要求,演算法也是加分項。 結果輸出:Excel、PPT、Tableau、FineReport等專業BI工具。Excel和PPT要求的比較多,主要用作常規的資料呈現,與業務部門溝通等,FineReport、Tableau等一般作為視覺化或者分析工具的加分項或者要求之一。 業務/思維:對某個領域(如電商、金融等)相關業務的瞭解或具有產品、運營方向的分析經驗,有自己的資料分析的方法論和專案經驗。

 

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做過資料分析的人都知道,老闆最喜歡的莫過於資料視覺化,視覺化中最喜歡的莫過於地圖視覺化。但是想要做地圖視覺化也並非易事,對於大多數人來說,Excel一直都是首選,但是Excel真的是實現地圖視覺化的最好工具嗎?目前市場上,能夠實現地圖視覺化的工具有很多,可以分為程式設計類、平臺類和軟體類三種:

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大數據分析的人,如果沒做過報表,那麼他的數據生涯是不完整的;但如果僅僅做報表,不經常進行數據分析般的思考,累的要死不說,還很難獲得認可! 如果你是公司內的一名報表開發人員,那麼你肯定遇到過報表任務沒完沒了的情況:在開發應用系統時經常會發現,總是有新的報表需求源源不斷地冒出來,業務人員在應用過程中想到的新統計需求就會很隨意地被提出來,報表總是東提一張西提一張,拼命的催進度,動不動就是領導要,這就造成了報表任務的沒完沒了。

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最近從一位HR朋友那裡聽到了一件有趣的事情: 他們公司正在招聘銷售助理崗,一個經驗豐富的面試者各方面都很優秀,馬上要發offer的時候,他問了一句”要匯總銷售報表嗎“?HR點頭說道“銷售管理需要寫日報、週報、月報”,面試者竟然直接起身,表示堅決不幹。 我的HR朋友對此很是疑惑不解,問我:【日報、週報這樣的報表有那麼可怕嗎?不就是把每天的資料彙報一下嗎,有這麼誇張嗎?】 雖然我很替這位HR朋友感到心疼,但是我還是更能體會到這位銷售被日報折磨的痛苦,因為日報、週報絕對不是別人眼中填填數、寫寫總結那麼簡單! 其實不光是這位銷售,現在不少企業都實行著週報、月報制度,像生產流水線上的崗位更是要一天一報,雖說是為了實現更好地向下管理和向上回饋資料,但大家的精力都是有限的,各種手工而又流於形式的日報月報非常浪費時間,有時候不知不覺你就成為真正的“表哥表嫂”。

既然日報、週報讓人哀鴻遍野,那麼為什麼不能取消這種制度呢?

當然不能!就拿生產製造企業來說,監控每天的專案進度和生產資料是至關重要的,哪怕這些報表製作起來繁瑣浪費、重複複雜,但是企業不得不通過日報對生產資料進行即時把控。 既然制度取消不了,那麼有沒有一種辦法或者工具,能夠實現快速製作日常報表,最好能自動生成日報、週報、月報呢? 當然有!想要實現自動化報表生成,關鍵在於兩點:資料的自動錄入、報表範本的自動生成。 所謂的範本錄入,就是指只需要製作一次範本,就可以在以後直接套用,你只需要將每天的資料錄入就可以了;而自動發佈,指的是設定定時調度,將錄好資料的報表定時發佈到平臺上,不必臨時抱佛腳。 想要同時實現這兩個功能,報表高手一般用的是Python+Excel VBA,但是寫程式碼的難度太大,一般人根本上手不了,也沒必要花精力去學。對於普通的報表人,一款既簡單方便又能實現一鍵範本生成、並能定時發佈的報表工具簡直就如同救星一般,能夠最大化減少自己重複的報表工作時間。你還別說,這樣的神器還真的有,那就是我今天要說的——FineReport。

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帆軟專注企業數據分析領域13年,看到各行各業各類企業的數據應用的困境,並一直致力於讓企業更快更好的導入數據分析專案,真正發揮數據的力量,讓數據成為企業的第一生產力。於是,帆軟每年年末的都會組織這樣大會,邀請眾多資料分析領域的專業人士和愛好者前來,一同探討資料分析的趨勢前沿,企業挖掘資料金礦的案例,可迅速導入的完整方案,以及實用的資料分析工具。

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作為一名數據分析師,一提到資料視覺化就會感到莫名興奮,我認為資料視覺化有兩個非常重要的部分:一個是資料,一個是視覺化。而我們最常見的問題就是一看已經有了資料,卻不知道如何去視覺化。市面上有相當多的視覺化工具,絕對能夠挑花你的眼,但這些大多是門檻比較高的工具,比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等,不得不說,它們在技術層面上確實做的很牛逼,也很成熟。但是針對的使用人群也比較單一,就是程式師。

個人覺得在大數據時代,資料的使用是會越來越普及的,現在的很多做資料類工具的公司都在企圖讓資料分析變成一件沒門檻的事,只有大家都能輕鬆上手,才能真正實現資料價值最大化。所以站在這個角度上說,想給大家推薦幾款人人可用,能夠快速給資料賦能的視覺化工具。

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2月22日,厄瓜多爾發生7.5級地震;4月18日,臺灣花蓮發生6.7級地震;6月17日,宜賓長寧發生6.0級地震;6月24日,雲南楚雄發生4.7級地震,印尼班達海發生7.6級地震。一時間,謠言四起:有說不久將會有大地震發生的,有說是因為太陽黑子11年輪回一次的。拋開這些謠言,很多人也會有疑問:為什麼最近地震那麼頻繁?是不是最近一兩年地殼越來越不穩定了?

最近地震真的比以往頻繁嗎?引發地震的因素有哪些?全世界地震頻發的地區在哪裡?鋪面而來的都是更多的猜想。

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最近我在做一個資料視覺化大屏專案,從指標設計、視覺設計、視覺化動效到大屏硬體、開發工具整個流程,總結了一些經驗和觀點,想和大家分享。

大屏製作工具

大屏的製作,可以用程式碼開發或現成的視覺化工具來實現。

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做過報表的人,尤其是經常有報表需求的人,想必都會有這樣一個困惑:

為什麼同樣是做報表,其他人的報表就能夠得到領導的肯定,而自己的報表就會被老闆丟掉一邊?

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在過去,相信大多數財務人員的一個工作模式都是透過IT部門導給自己的相關明細資料,然後再自己使用Exce/l透視表來進行相關的財務資料包表製作和資料分析工作。日復一日,企業的財務人員便逐漸沉浸在密密麻麻的excel財務報表製作的「苦海」中。Excel看似是萬能的,但一旦資料量龐大,要寫的函數太多,Excel 和其他簡單的解決方案可能就會「禁錮」您的分析。

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說起大數據分析,很多人都能聊上一會,但要是問大數據核心技術有哪些,估計很多人就說不上一二來了。

從機器學習到資料視覺化,大數據發展至今已經擁有了一套相當成熟的技術樹,不同的技術層面有著不同的技術架構,而且每年還會湧現出新的技術名詞。面對如此龐雜的技術架構,很多第一次接觸大數據的小白幾乎都是望而生畏的。

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說起大數據分析,很多人都能聊上一會,但要是問大數據核心技術有哪些,估計很多人就說不上一二來了。

從機器學習到資料視覺化,大數據發展至今已經擁有了一套相當成熟的技術樹,不同的技術層面有著不同的技術架構,而且每年還會湧現出新的技術名詞。面對如此龐雜的技術架構,很多第一次接觸大數據的小白幾乎都是望而生畏的。

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