數據指南怎麼做

㈠ 人才數據分析指南 B1

1.為了滿足業務的未來需求和引領組織變革，人力資源部門不能等待別人來引導，而是必須鼓勵研究，進行團隊創新和基於場景的規劃，將自身置於「前沿」的位置——這一點至關重要，而不是根據已確定的需求制定解決方案； （你要動起來，行動起來）

2.除非你能夠證明自己的價值，否則你不會增加任務價值。——每一項人力資源計劃或解決方案都需要以「零成本「為基礎進行評估。 （衡量自己的價值——你行動的結果能不能促進職能部門實現他的價值，或者你的價值能否和職能部門的價值同向）

3.人力資源部門的業務影響力—— 基於數據展示投資回報率和進行預測分析 。

4.想為某個戰略性結果加分，那你必須首先在該戰略領域承擔一定程度的責任 （你要入圈），這就是你在使用數據和分析來展示你的價值時所面臨的業務挑戰（你是職能部門，首先你要承擔業務責任，才能去進行業務挑戰）。 數字可以上升也可以下降，但你需要使用 數據說明這些變化為什麼會發生， 而不是區關注這些變化對人力資源部門產生的直接影響。

5.人力資源的決定定位從 流程實施者的角色轉變推動者或決策者的顧問；

6. 定性評估和前瞻性指標 ——傳統意義上的硬數據、指標已經發生變化；

7.人力資源領導者的價值體現—— 保持敏銳的戰略意識和對未來業務需求的持續預測  。 人力資源領導者密切關注外部環境，尤其是預測行業動態、監管變化和快速發展的技術。

人力資源領導者不必是戰略規劃專家，但他們必須了解 外部變化及其對勞動力和技能需求可能產生的影響。

8.人力運營部門的關鍵任務——將 人才戰略與業務戰略相結合，以數據驅動 的以人為本的文化基礎，引用育留人才。

9.我們不再關注人才存在的合理性，而是將重點放在組織展示人才項目能給為組織帶來的切實影響上。——不在就人才說人才

10.人力運營部門需要像關注成本管理一樣關注收入和增長。大幅節省成本的機會可能不復存在，而尋找新的收入來源和提高生產率的方法對組織的影響則更大的多。只有使用數據和分析，人力運營部門才能成為利潤中心。

㈡ 穿越數據的迷宮，數據管理執行指南

本書作為DAMA的伴侶，力圖通過簡單精要的語言描述DAMA數據管理體系，為數據從業人員提供案邊手冊，本文再度進行精煉，力圖通過一文為不懂數據管理的人員了解數據管理概念，以作為DAMA體系解析的開篇。接下來的拆書，我將不按照原本的邏輯，而是透過問題看本質，按照數據知識體系的邏輯進行講解。對於內容有疑問，歡迎積極留言討論。

一家企業是以意識到數據的重要性 為戰略規劃起點的，我們叫做數據意識覺醒，所以數據管理的前提是公司決策高層的堅定支持和理解。數據管理（DM）和數據治理(DG)的概念在大部分情況下都模糊不清，DAMA體系裡數據管理是大於數據治理的，數據治理只是數據管理的一個行為子集。

如果公司高層有了數據意識覺醒，交給你一個數據管理或者數據治理的任務，我們應該怎麼做？

首先需要了解數據管理的概念，數據的特性決定了做數據管理是一個系統工程，需要有科學的方法論體系，建議你參考DAMA；其次需要評估組織數據管理的現狀，參照數據管理成熟度模型進行；然後基於評估結果制定PDCA計劃；最後需要啟動組織變更，目的是支撐數據管理實施的路線圖。

數據管理成熟度模型定義了5個層級：

等級一：初始級。組織沒有意識到數據的重要性，數據需求的管理主要是在項目級來體現，沒有統一的數據管理流程，存在大量的數據孤島，經常由於數據的問題導致低下的客戶服務質量、繁重的人工維護工作等。

等級二：受管理級。組織已經意識到數據是資產，根據管理策略的要求制定了管理流程，指定了相關人員進行初步的管理，並且識別了與數據管理、應用相關的干係人。

等級三：穩健級。數據已經被當作實現組織績效目標的重要資產，在組織層面制定了系列的標准化管理流程以促進數據管理的規范化，數據的管理者可以快速地滿足跨多個業務系統、准確、一致的數據要求，有詳細的數據需求響應處理規范、流程。

等級四：量化管理級。數據被認為是獲取競爭優勢的重要資源，組織認識到數據在流程優化、工作效率提升等方面的作用，針對數據管理方面的流程進行全面的優化，針對數據管理的崗位進行關鍵績效指標（key performance indicator，KPI）的考核，規范和加強數據相關的管理工作，並且根據過程的監控和分析對整體的數據管理制度和流程進行優化。

等級五：優化級。數據被認為是組織生存的基礎，相關管理流程能夠實時優化，能夠在行業內進行最佳實踐的分享。

本書的重點是介紹數據管理的概念，後面我們將各個章節融合到DAMA數據體系去講解，你將可以參考DAMA去深入數據管理。

數據無處不在，是企業的資產；數據是一種有價值的資產，但也隱含著風險。低質量的數據帶來損耗，高質量的數據帶來收益。，但需要將技術管理和數據管理分開。數據管理的挑戰首先是由數據資產的特性決定的，數據資產不可觸摸、持久的、不會被消耗，但在使用的時候有被盜的風險；容易被拷貝和遷移，但是如果丟失或被破壞，將不可再生；數據是動態的，可以在同一時刻被多人使用。以上特性造成數據管理的難度：（1）難以盤點組織有多少數據資產；（2）很難定義數據的所有權和責任；（3）很難防止濫用數據；（4）數據風險管理很難；（5）很難定義和執行統一的數據質量標准；

數據管理需要站在企業全局的視角去規劃、協同和技術實現，數據管理的核心是管理數據的生命周期，專注於數據的產生、遷移和維護的全過程，數據有不同的分類規則，不同類型的數據又會有不同的生命周期需求，但也有共性的規則如下：（1）在數據生命周期中，數據的產生和使用是最主要的關鍵點；（2）數據質量管理必須貫穿數據生命周期的全過程；（3）元數據管理必須貫穿數據生命周期全過程；（4）數據安全管理必須貫穿數據生命周期全過程；（5）數據管理應該專注於最關鍵的數據；

DAMA數據管理的原則如下：

DAMA數據管理包括11個知識領域和3大主題域，全景視圖如下：

數據管理11個知識域如下：

數據治理： 依據組織的整體需求，通過建立數據決策的許可權和責任，為數據管理活動和職能提供整體的指導和監督；

數據架構： 基於組織的戰略目標，建立符合戰略需求的數據架構；

數據建模和設計： 探索、分析、表示和溝通數據需求的一個過程，最後輸出數據模型；

數據存儲和操作： 包括數據存儲的設計、實施和支持，目的是達到利益最大化；該活動貫穿數據的整個生命周期——從數據規劃到數據消除；

數據安全： 確保數據隱私和安全；

數據整合與互操作性 （翻譯錯誤，應該為集成與交換）：包括存在於不同數據系統、應用程序和組織之內，以及組織之間的數據遷移和集成等；

文檔和內容管理 ：通過PDCA活動，來管理那些存儲於非結構化介質中的數據和它們的生命周期，甚至是那些與法律及合規性相關的文件的管理；

參考數據 （翻譯錯誤，應該為字典數據） 和主數據管理 ：對核心關鍵共享數據的持續更新和維護，以便得到最准確、及時並和基礎業務相關的數據；

數據倉庫和商務智能 ：通過PDCA活動，為管理決策提供數據量化的支持，使相關工作人員能夠通過數據分析和數據報告獲取價值；

元數據管理 ：通過PDCA活動，支持訪問高質量的元數據集，包括定義、模型、數據流和其他對理解數據及其創建、維護和訪問至關重要的信息；

數據質量管理 ：包括規劃和實施質量管理技術，以衡量、評估和改善組織使用的數據；

DAMA數據管理的三大核心領域：數據治理、數據生命周期管理、數據的基礎活動；

數據治理需要EMT領導層的承諾和投入，是一項持續性的工作，貫穿整個數據管理的生命周期，通過闡明戰略、建立框架、制定方針及實現數據共享，為其他數據管理職能提供指導和監督；數據治理是實現業務目標的一種手段，本身不是目的；通過將獲得和行為與數據管理原則相結合，來支持組織的業務戰略，應對數據管理的挑戰。

一個成功的數據治理項目將：1.建立符合並支持業務戰略的數據治理戰略；2.基於數據管理原則，制定和執行相關行動計劃；3.設置數據質量標准；4.提供關鍵數據的管理；5.確保組織遵守和數據相關的法規；6.管理那些與數據和治理的各方面相關的問題。

企業數據架構描述如何組織和管理數據，由數據架構師、建模師和數據管理專員負責，負責管理業務架構創建和要求的數據，包括數據模型、數據定義、數據映射規范、數據流、結構化數據API；

數據架構的核心是數據模型（數據結構和數據規范）和數據流設計。數據建模是發現、分析和界定數據需求的過程，然後以數據模型的文檔准確表示和傳遞這些數據需求：

目標：描述結構、范圍定義，然後進行文檔化；

如何做：5w1h描述實體，描述實體關系，定義屬性，定義值域；

（1）數據存儲與操作：DBA確保數據引擎正常運行；

（2）數據集成與交換；

（3）數據倉庫：

數據倉庫建設理論有2個核心流派，而在實際假設過程中需要選擇性予以參考和綜合，無需完全參考理論。

Bill Inmon： 面向主題的、集成的、反映歷史變化的、相對穩定的數據集和，以支持管理層的決策過程。

Ralph Kimball ：專門為查詢和分析構建的交易數據的副本。

（4）字典管理；

（5）主數據管理：

主數據管理是一個全數據生命周期的過程，不僅在MDM系統中管理，還必須可供其他系統和流程使用，依靠能夠共享和反饋數據的技術，還需要可備份。主數據管理的核心業務邏輯：1.確定主數據源；2.建立精確匹配和合並實體實例的規則；3.建立識別和恢復不恰當適配與合並數據的方法；4.建立向整個企業系統分發可信數據的方法；

（6）文檔與內容管理；

（7）大數據存儲；

（1）主數據的使用；

（2）商務智能；

（3）數據科學：是指開發預測模型的過程，數據分析師使用科學的方法（觀察、假設、實驗、分析和給出結論）來開發和評估分析模型或預測模型；

（4）預測性分析；

（5）數據可視化；

（6）數據貨幣化；

數據保護、隱私、安全和風險管理；

元數據管理：管理「數據的數據」，是數據管理的基礎；

數據質量管理：

規范的數據質量管理主要包括：

（1）通過數據質量DQ標准、規則和需求來定義高質量的數據；

（2）對照已制定的相關標准評估數據，並向利益相關方通報評估結果；

（3）對應用中的數據和數據存儲進行監控和報告；

（4）識別問題並提出改進意見。

數據質量提升周期：PDCA；數據質量的保障需要堅定的領導層；

通過本文，你將了解如果你的企業需要做數據管理或數據治理，你應該從熟悉DAMA體系開始，獲取公司高層的堅定支持，通過指導合理評估數據管理現狀，基於評估制定改進計劃，從方法論落地到實際數據管理。本文講解了數據管理的11大知識領域和3大核心業務領域，以最簡的內容快速解析數據管理核心內容，從全局上為數據管理 以及 數據治理 進行導航。針對原書中的翻譯的不妥之處進行了改進，如有疑問，歡迎留言討論。

㈢ 如何將數據進行數據可視化展現

當前，許多企業已建立了自己的人力資源管理系統，也累積了相當的人力資源業務數據。然而，正如業內的那句老話「rich data, poor information」，以前累積的數據，並沒有很好的得到利用。原因是這些數據來源太廣，格式不統一，並且其中極少量的數據記錄格式不正確；同時，累計的數據量相當龐大，但許多細節對高層管理人員來說並不重要，他們需要快速、全面的掌握企業的人力資源全貌，綜合、全面、宏觀的信息支持，將是領導們關注的對象。

面對龐大復雜的員工管理數據，企業高管人員需要通過數據來了解他們的員工會做什麼？應該僱傭誰？應該晉升誰？誰是頂層員工？誰有可能離職？

在數據分析方面，藉助於DataViz自助式數據分析和可視化展現功能，深度挖掘人力資源數據，通過可視化動態交互探索數據規律。輔助企業高管更加直觀和高效地洞悉潛藏在數據背後的知識與智慧。

㈣ excel數據整理技巧有哪些，數據格式怎麼設置

Microsoft Office Excel 提供各種有助於輕松管理和分析數據的功能。 若要充分利用這些功能，請務必根據以下指南在工作表中整理數據和設置數據格式。

數據整理指南

在同一列中放置類似項目 設計數據，以便所有行在同一列中具有相似的項。

將數據區域分開 在相關數據區域和工作表上的其他數據之間保留至少一個空白列和一個空白行。 這樣，在排序、篩選或插入自動分類匯總時，Excel 可以更輕松地檢測和選擇區域。

將關鍵數據放在區域上方或下方 避免將關鍵數據放在區域的左側或右側，因為篩選區域時可能隱藏數據。

避免區域中出現空白行和列 避免在數據區域中放置空白行和列。 執行此操作，以確保 Excel 能夠更輕松地檢測和選擇相關數據區域。

顯示區域中的所有行和列 在對數據區域進行更改之前，請確保顯示所有隱藏的行或列。 當區域中的行和列未顯示時，數據可能會被意外刪除。

數據格式設置指南

使用列標簽標識數據 通過對數據應用不同的格式，在數據區域的第一行中創建列標簽。 然後，Excel 可以使用這些標簽創建報表和查找和組織數據。 對列標簽使用字體、對齊方式、格式、圖案、邊框或大小寫樣式，這些標簽不同於為區域中的數據指定的格式。 在鍵入列標簽之前將單元格的格式設置為文本。

使用單元格邊框區分數據 要將標簽與數據分開時，請使用單元格邊框（而非空白行或虛線）在標簽下方插入行。

避免出現前導空格或尾隨空格以避免錯誤 避免在單元格的開頭或結尾插入空格以縮進數據。 這些額外的空格可能會影響排序、搜索以及應用於單元格的格式。 可在單元格中使用 " 增加縮進 量" 命令，而不是鍵入用於縮進數據的空格。

擴展數據格式和公式 將新的數據行添加到數據區域的末尾時，Excel 將擴展一致的格式和公式。 前面五個單元格中的三個必須使用相同格式才能進行擴展。 對於要擴展的公式，上述所有公式都必須保持一致。

使用 Excel 表格格式處理相關數據 您可以將工作表上的連續單元格區域轉換為 Excel 表格。 表定義的數據可以獨立於表外部的數據進行操作，並且你可以使用特定表功能來快速對表中的數據進行排序、篩選、匯總或計算。 你還可以通過在單個工作表上的多個表中組織這些數據來使用表功能來 compartmentalize 相關數據集。

㈤ 共享影像和柵格數據指南——地圖緩存 影像緩存 動態影像

圖像不僅僅是一張漂亮的照片。它被購買、收集或獲取，目的是從中提取信息，無論是通過可視化還是分析。但是，必須先共享圖像，然後才能使用它。即使找到了託管圖像的地方，決定如何共享它也可能具有挑戰性。在 ArcGIS 中，可以通過三種方式共享或流式傳輸影像和柵格數據：地圖切片緩存、切片影像和動態影像。本文概述了每種方法的優缺點。

什麼是地圖切片緩存？

可以將地圖切片緩存視為一組圖像，這些圖像已被拼接在一起以創建通常用作底圖的漂亮圖片。此圖片針對性能進行了優化，並設計為可擴展。使該切片服務快速的原因在於，在提供服務之前會執行預處理和壓縮。由於每個切片都已緩存並針對顯示進行了優化，因此平移和縮放地圖後會立即繪制切片。

好處

地圖切片緩存具有高性能，因此非常適合可視化。當影像或高程數據僅用作背景圖或底圖時，流式影像作為地圖切片緩存是最佳選擇。

缺點

盡管地圖切片緩存在性能方面獲得了高分，但請注意，它是流式傳輸的「啞」壓縮圖像切片。通常包含在圖像中的豐富信息會丟失。地圖切片緩存過程會自動將圖像保存為 8 位，並將其投影到單個投影 - 通常是 Web Mercator。這意味著可以對該圖像執行最少的分析。地圖切片緩存不提供對光譜波段、圖像元數據的訪問或重新投影圖像的能力。如果組織中的利益相關者需要對圖像進行比基本可視化更多的操作，請使用流式平鋪圖像或動態圖像圖層。

什麼是平鋪影像圖層？

與地圖切片緩存一樣，切片圖像圖層將一組圖像組合在一起以創建單個服務或圖像地毯。但是，與地圖切片緩存不同的是，圖像不必壓縮或投影，因此流服務會保留來自原始圖像的更多信息。

好處

平鋪圖像提供了適合可視化和分析的體驗。它既快速又高效，就像地圖切片緩存一樣，但是切片在客戶端呈現，因此無需在伺服器端進行任何工作。但是，圖像中的豐富內容得以保留，並且沒有丟失像素保真度。這意味著流式傳輸的波段數量不受限制，位深度與原始圖像保持一致，並且可以獲得任何位置的像素值，從而允許使用單個分析進行分析、設置渲染和可視化不同波段組合- 准備好的圖像層。

缺點

平鋪圖像不適用於重疊、多解析度或多時間圖像。因為平鋪圖像圖層將數據視為具有預設投影和像素大小的圖像地毯。流式動態影像圖層是將來自不同感測器或給定區域不同日期的影像實時拼接在一起的最佳選擇。

什麼是動態影像圖層？

動態圖像是由伺服器動態拼接/拼接在一起的圖像集合。在平移和縮放期間，從伺服器獲取覆蓋所需特定范圍的圖像。對於感興趣的區域，調用伺服器以挑選該區域中的所有圖像，處理該圖像（如果需要），將圖像拼接在一起，然後將其發送到客戶端的視圖。此過程會根據直接從源影像中提取的指定鑲嵌規則生成動態視圖。

好處

使用動態影像圖層分析重疊和多時相影像。此影像服務非常適合需要跨時間並根據屬性（例如雲量、採集日期或天底角）對影像進行動態排序的用例。

對於雲量存在問題的場景，可以動態選擇沒有雲的可用圖像。要執行更改檢測工作流，請使用動態影像圖層來查詢在不同日期捕獲的兩個相同范圍的影像。如果這還不夠，動態影像圖層可以在將像素流回客戶端之前使用柵格函數在伺服器上處理影像。本質上，動態圖像層可以精細控制接收到的圖像。

缺點

由於數據是動態處理的，並且動態影像圖層提供了額外的功能，因此它們往往比地圖切片緩存或切片影像更慢且成本略高。動態影像圖層還需要伺服器的處理能力。如果通過 ArcGIS Image for ArcGIS Online 託管影像，則這些服務只能在組織內進行流式傳輸，而不能公開流式傳輸。或者，可以通過 ArcGIS Image Dedicated、Esri Managed Cloud Services 或 ArcGIS Image Server 公開流式傳輸動態影像圖層。

㈥ 如何製作DOS啟動優盤做數據恢復工作指南

（1）製作啟動U盤：

A、到實體店買個容量8G以上的品牌U盤。

B、上網搜索下載老毛桃或大白菜等啟動U盤製作工具，將U盤插入電腦運行此軟體製作成啟動U盤。

㈦ 公眾號數據分析完整數據，是怎麼做的

首先，在微信公眾號後台掃管理員進行掃碼登錄進去之後，找到統計欄目，可以選擇你所需要了解的相關信息，具體數據也可以通過公眾號後台Excel的形式導出。

有其他關於微信公眾號為題可以向我們運營指南提問。

㈧ 數據管理指南之引用數據和主數據

為了便於理解權威的數據管理體系，計劃對DMBOK2進行拆解學習，按照原有章節進行梳理；

本文僅僅為學習交流使用，全部摘錄於DMBOK2（原版第二版），如有版權問題將即時撤稿！

備註：下文的引用數據被我改為了字典數據，以便於理解，因為我們的系統里的引用數據統一叫字典；

組織內部，需要跨業務領域、跨流程和跨系統使用的數據，也就是需要一致化的共享數據，稱之為「主數據」；

在數據體系裡字典和主數據都具備這類特徵，所以MDM核心是管理字典和主數據；

對於字典來說，MDM系統管理期定義和值域，以確保組織能夠訪問一套准確且最新的值；

對於主數據來說，MDM系統管理主數據的值和標識符，以確保當前值的准確性和可用性；

字典管理：數據源標識、標准管理、映射管理、人工修正、可信數據下發；

主數據管理：數據源標識、主數據管理、映射管理、人工修正、可信數據下發；

1. 建立主數據實體的上下文，包括相關屬性的定義及其使用條件，並加以治理；

2. 識別出在單個數據源內以及多個數據源中代表同一實體的多個實例；構建並維護標識符和交叉引用，以支持信息整合；

3. 協調和整合不同來源的數據，以提供提供主記錄或事實的最佳版本。合並記錄提供了跨系統的信息合並視圖，並視圖解決屬性命名和數據值不一致的問題；

4. 識別出那些未被正確匹配或合並的實例，確保他們得到修正，並關聯到正確的標識符；

5. 通過直接存取、使用數據服務，或通過復制反饋到交易系統、數據倉庫或其他分析型數據存儲系統，實現可信數據的跨程序訪問；

6. 在組織內強制使用主數據。該過程還需要數據治理和變更管理的支持，以確保共享的企業視角。

（1）接收並應對新的數據源的採集需求；

（2）使用數據清理和數據分析工具進行快速、即時、匹配和高級的數據質量評估；

（3）評估數據並將數據整合的復雜性傳遞給請求者，以幫助他們進行成本效益分析；

（4）試點數據採集及其對匹配規則的影響；

（5）為新數據源確定數據質量指標；

（6）確定由誰負責監控和維護新數據源數據的質量；

（7）完成與整體數據管理環境的集成；

（1）驗證，識別那些被證明是錯誤的或可能是不正確或默認的數據；

（2）標准化，確保數據內容符合取值范圍、標準的格式（如電話號碼）或欄位（如地址）；

（3）數據豐富，添加可以改進實體解析服務的屬性；

例如如下 標化了地址、電話：

（1）通過匹配識別不同記錄如何與單個實體相關聯，有可能造成假陽性和假陰性；可以通過確定性匹配和概率性匹配進行演算法判斷；

（2）身份解析，通過多欄位進行數據匹配；

（3）匹配類型包括特定數據的重復去輔助人工判斷、鏈接、合並，規則會隨著新數據的引入而變化，可信度也是，所以需要定期重新評估匹配合並規則和匹配鏈接規則，最好提供數據值的統計相關性，以幫助建立置信級別；

（4）主數據ID管理：全局標識符和交叉引用信息。

（5）主數據之間的關系管理，父子關系、從屬關系等；

盡管演算法可以實現大部分主數據的自動化，但是仍需要一些管理工作來解決數據錯誤匹配的情況，並不斷改進匹配演算法從而減少人工工作；

（1）識別驅動因素和需求；

（2）評估和評價數據源；

（3）定義架構方法；

（4）主數據建模；

（5）定義管理職責和維護過程；

（6）建立治理制度，推動主數據使用；

（1）要整合的數據源；

（2）要落實的數據質量規則；

（3）遵守使用規則的條件；

（4）要監控的行動和監控頻率；

（5）優先順序和數據工作響應等級；

（6）如何展示信息以滿足利益相關方的需求；

（7）字典和主數據管理部署的標准授權和預期；

 （1）數據質量和遵從性，通過數據質量儀表盤描述數據質量，說明主題域實體或相關屬性的置信度（百分比），以及他在整個組織中符合實際需求的使用價值；

（2）數據變更活動，審核可信數據的血緣，展示數據值的變化率，幫助大家理解，並用於調整演算法；

（3）數據獲取和消費，通過指標展示數據的上游供應系統、下游的消費系統和流程；

（4）服務水平協議SLA；

（5）數據管理專員覆蓋率，識別對數據內容負責的個人或團隊，展示評估頻率；

（6）維護的總成本；

（7）數據共享量和使用情況，指標展示數據共享環境中流入和流出數據的定義、納入和訂閱的數量和速率；