經常跟數據打交道會哪些技巧

A. 做一個數據分析師，最該掌握哪些技能

首先需要學習的知識，也就是需要學習的書籍， 概率論、統計睜嫌野學、數據挖掘、sql等相關教材，基本上這些書名都有對應的書，所以這些是必須要學習的。理解資料庫，如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解資料庫並且能熟練使用它，將是一個基礎能力。還要掌握數據整理、可視化和報表製作等。數據被結構化並存儲在可以從一台計算機進行管理的資料庫中。收集傳統數據的一種方法是對人進行調查。要求他們以1到10的等級來評估他們對產品或體驗的滿意程度。

B. 現在從事的工作需要每天和數據打交道，有哪些方法可以提高對數據的敏感性，做到從數據中敏銳地發現問題呢

對數據的敏銳源於細心和經驗,不是天生的,不要畏懼,保持信心,多點耐心,給自己時間去強化,你會做好的

C. 數據分析師要學會的重點技能是什麼

1.python、SQL、R語言

這些都是最基礎的工具，python都是最好的數據入門語言，而R語言傾向於統計分析、繪圖等，SQL是資料庫。既然是數據分析，平時更多的時間就是與數據分析打交道，數據採集、數據清洗、數據可視化等一系列數據分析工作都需要上面的工具來完成。

2.業務能力

數據分析師存在的意義就是通過數據分析來幫助企業實現業務增長，所以業務能力也是必須。企業的產品、用戶、所處的市場環境以及企業的員工等都是必須要掌握的內容，通過這些內容建立幫助企業建立具體的業務指標、輔助企業進行運營決策等。

當然這些都是數據分析師最基本也是各位想轉行的小夥伴需要重點學習的內容，以後想要有更好的發展，還需要學習更多的技能，例如企業管理，人工智慧等。

關於數據分析師要學會的重點技能是什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

D. 人力資源數據管理技巧

人力資源數據管理技巧

導語：數據反映社會發展的趨勢，對於企業發展也很重要，那麼人力資源管理應該如何藉助數據實施管理呢？一起了解一下吧！

大數據時代的到來，不僅讓我們切實感受到龐大的數據信息，更激發我們探求其中的關聯性，數據始終貫穿在我們的生活中。在這個大數據時代里，如何更好地利用信息時代產生的海量數據為管理服務，如何利用數據創造便利與財富已經是不可迴避的現實。在此驅動下，為人力資源管理工作的開展帶來了更高的管理要求。

對於人力資源管理者來說，數據並不陌生，數據分析體現在人力資源管理的各個環節。招聘中候選人信息收集、員工基本結構的分析、員工測評、人工成本及人效分析、以及員工的績效管理的分析等等，都是和各種數據打交道。可以說，人力資源日常工作已全面數據化。然而，當日常數據演變成大數據時，如何對人力資源數據信息進行全方位整合，成為數據存儲、處理和分析？如何通過數據的深入挖潛、分析，找出數據背後問題產生的真正原因及變化趨勢，提前預測人力資源管理方向及潛在的風險？如何運用「大數據」思維方法，結合公司團隊現狀特點，通過對關鍵數據的'分析來驅動公司和業務部門人力資源管理方面的改善，幫助員工個人績效的提升呢？

首先，我們的思維方式，人力資源部門人員要樹立「大數據」管理思維。要有意識地建立、積累有關人力資源管理活動的數據，養成用數據說話的意識；學會並運用數據分析、數據變化趨勢思考分析業務；有意識的提升分析萃取信息的能力，提高數據分析邏輯能力。通過運用大數據的思維方式，整合結構化和非結構化的各類數據，使人力資源安排更加合理化、人力資源管理理念和技術更加科學化。

其次，我們的視角，重視並利用現有HR系統管理平台及相關分析工具。HRMS的上線，為我們的組織管理、崗位管理、招聘管理、員工關系管理、薪酬管理等HR管理提供了便捷、穩定、高效的管理平台和數據支持，這大大提升了人力資源部門運營管理效率。HRBI的實施，將 HR數據信息進行多維度整合，通過HRBI中的儀表盤提供的用工情況分析、人工成本分析、人力資源效率指標等分析，為我們系統地提供了整體用工情況、人工成本預算執行、員工收入、人工成本效率等多角度的數據分析，通過這些分析為公司的人員配置與使用、薪酬與績效激勵、人才培養與發展等人力資源管理政策優化和管理決策提供了數據支持。在數據真實可靠、及時准確、全面連續的基礎上，現有系統儼然已經成為人力資源很好的「大數據」分析工具。

最終，我們的行為，建立關鍵數據分析管理模型，幫助業務部門提升HR管理技能。結合2015年雲南區域公司提出的管理主題「管理提升年」，我們人力資源部從業務需求和團隊管理現狀出發，確定了四個方面的分析重點。一是對人力資源管理基本信息、崗位素質標准進行分析，構建人才標准模型，為人才配置提供基礎信息。二是員工離職率分析，細化分析至離職的每一個人。通過分析總結離職員工群體和離職影響要素，防患於未然，提示並幫助各業務部門改善人員管理。三是績效管理分析，從公司整體、部門到個人進行績效指標多維度細化分析。分析績效指標與業務目標、績效結果與薪酬激勵、績效過程與員工行為表現之間的關聯因素，找到對員工和團隊業績的關鍵驅動因素。加強業務部門負責人績效溝通培訓，提升績效管理技能；要求業務部門進行員工績效輔導和績效面談，幫助員工有效改進。四是人效指標分析。通過人效指標緊密結合業務的分析方法，客觀的評估人力資本的投入與產出，讓人力資本管理真正體現出為企業增值。

「數」中自有黃金屋，讓我們從樹立「大數據」管理理念開始，提升人力資源管理水平，獲取大數據中的「寶藏」吧！ ;

E. 數據分析需要掌握哪些知識

數據分析師需要的技能大致有這些：Excel、SQL、統計學及SPSS、Python/R等。
建議從Excel開始，因為Excel是使用最多，也是最強大的數據分析工具，入門簡單，因為大部分人都接觸過Excel。
Excel
Excel分為四塊：公式+技巧+數據透視表+圖表。
Excel數據透視表可以讓我們不用寫任何公式就可以輕松實現對數據的分類統計、匯總等。
MySQL
數據分析師跟數據打交道，而數據存儲在資料庫中，所以懂點SQL知識也是必須的，用得最多的資料庫是MySQL資料庫。
統計學
統計學是數據分析師的理論基礎，只有具備扎實的理論基礎，才能在數據分析這條路上走得更遠。
SPSS
SPSS是一個很常用的數據分析工具，提供了非常友好的圖形操作界面，當然，學習SPSS需要建立在統計學的基礎上。
Python
對於Python，需要掌握的知識有這些：Python基礎、Numpy、pandas、matplotlib、Python機器學習等。
1、Python基礎
2、Python三大件：Numpy、pandas和matplotlib
3、Python機器學習

F. 怎麼提高敏感度最有效的方法（5招訓練你的數據敏感度）

真正的數岩襪據分析大神是怎樣的？有人說能輕松玩轉各種分析工具，有人說能從海量數據中找到關聯，有人說能一眼識別出報告中的數據異常，還有人說能夠撰寫一份經典的數據分析報告。

其實對於一個數據大神，這些都是必備技能，要想練就這樣的十八般武藝，最重要的就是提高自己的數據敏感度。

所謂數據敏感度，就是善於洞察數據和業務間的聯系，一個優秀的數據分析師，總能快速洞察出數據背後的問題和對業務的指導意義。

如果這家餐廳也做外賣，那麼給他一個復購率的數據，就能很快判斷出菜品的競爭力，給他一個訂單量的趨勢變化圖，就能很快判斷出門店經營中可能存在的問題。

做到這種程度需要大量的經驗積累和可以訓練，那麼作為一個數據分析師，怎麼刻意訓練自己的數據敏感度呢？本文提出了5種方法，希望對你有所幫助。

熟悉行業和業務

做數據分析時，洞察數據必須結合業務，提高數據敏感度的基礎就是需要對業務有深刻的認識。

從縱向看，需要熟悉自家業務的歷史數據和發展趨勢，從橫向看，需要熟記同行業各指標平均水平和重要競爭對手的重要數據。

注意，這里所說的熟悉不僅僅停留在報表上，還要多深入一線和業務人員多交流，對每一項數據背後的含義加深理解。

做到什麼程度呢，比如，拿到公司業務的一個數據，就要迅速判斷出是否存在異常，以及在行業中處於的水平，還要衡量提高該項數據的投入產出比。

除了對業務的了解，我們在日常生活中，也應多積累一些重要的數據和規律，比如人才離職率、各區域的地租價格、各行業各地區平均薪資、各行業利潤率、各行業的關鍵指標和基本規律，對於我們更全面分析業務是有價值的。

提高記憶能力

對於常常跟數據打交道的人，記憶各種各樣的行業和業務數據是必然要求，但每個人記憶力有好壞之分，這里介紹一些幫助提高記憶能力的小技巧。

1）通過公式記憶。

比如在電商行業，記住一個【收入=流量*轉化率*客單價*復購率】的核心公式，就可以間接記住四個最重要的指標。記住關鍵指標後，再記對應數據。

對於一般的指標我們只需要記住小數點前的部分，甚至可以把零頭去掉記住相近的整數即可。

2）常看報表。

無論是自家還是競爭對手的業務數據，以及行業的分析報告，都是常看常新的，每讀一遍都會有新的思考。

3）好記性不如爛筆頭。

提高心算能力

優秀的數據分析專家，不會讓計算成為快速洞察的障礙，通常都精通心算巧棗消。我建議大家在日常生活中盡量少用計算器，提高心算能力。

提高邏輯推理能力

邏輯推理簡單來說就是通過已知推斷未知，一個出色的數據分析專家，即便進入一個不熟悉的行業，基於常識也能將商業模式和利潤率估算得七七八八。

在公司業務上，數據分析大神們總能通過數據關聯的蛛絲馬跡，從底層邏輯一點點往上推導，思維嚴密，得出讓人信服的結論。

當然，強大的邏輯推理能力也依靠多年的刻意練習。怎麼刻意練習？

在我們以後的推導過程中，要注意兩點，一是從底層邏輯出發，二是在推導時不斷從各個角度反問自己，直到拿出問不倒的結論。

此外，閉門造車是不妥的，最好的也是最笨的方法是，多去復盤大神們做的數據分析報告，模仿他們的分析思路推導過程，自己再重做一遍。

選對工具很關鍵

提高數據敏感度，重在透過數據看本質。但很多傳統的數據分析工具（如Excel、SQL），一上來就讓用戶直面密密麻麻的數據，既被枯燥的數據打斷思路，影響效率，也不利於我們分析思維的養成。

相比之下，一款專業的數據分析，比如我在用的 FineBI ，就有一套自助分析的流程。當孝知我們要分析雜亂無章的數據時，它不會上來就展示這些枯燥的數據，FineBI會在我們開始分析之前，讓我們先思考想要什麼，明確目標後選擇對應的操作，然後選出相關的指標數據，一步步靠近目標。

抽絲剝繭，FineBI可以引導我們一步步找出關鍵指標。

數據處理時，我們可以在FineBI的幫助下，抽絲剝繭，洞察數據中的關鍵指標。

數據敏感度的提升，來源於對業務的各個細節和背後的含義的認識，這是一項長跑運動，並非一朝一夕就能習得。在生活中刻意培養上面這些小習慣，能夠幫助我們提高數據敏感度，實現數據分析師到商業分析師的進階。

G. 2020年數據分析師需要掌握哪些要領

【導讀】在2020年，數據分析師是越來越受歡迎了，當然想要成為數據分析師，也是非常不容易的，需要掌握一些數據分析師技能，特別是一些專業的技能，那麼2020年數據分析師需要要握哪些要領呢?接下來就帶大傢具體了解一下吧。

1、編程能力

學會一門編程語言，會讓你處理數據的效率大大提升。如果你只會在Excel上復制粘貼，動手能力是不可能快的。我比較推薦Python，上手比較快，寫起來比較優雅。

2、統計學

我看一些人推薦了團仔不少統計學的專業書籍，很多人讀《概率論與數理統計》，其他統計相關的內容也沒怎麼看過。對於互聯網的數據分析鬧賣來說，並不需要掌握太復雜的統計理論。所以只要按照本科教材，學一下統計學就夠了。

3、數據倉庫

許多人分不清楚資料庫和數據倉庫的差異，簡單來說，數據倉庫記錄了所有歷史數據，專門設計為方便數據分析人員高效使用的。

4、資料庫

數據分析師經液或逗常和資料庫打交道，不掌握資料庫的使用可不行。學會如何建表和使用SQL語言進行數據處理，可以說是必不可少的技能。

5、數據分析方法

對於互聯網數據分析人員來說，可以看一下《精益創業》和《精益數據分析》，掌握常用的數據分析方法，然後再根據自己公司的產品調整，靈活組合。

以上就是數據分析師學習內容，想要成為一名優秀的數據分析師，以上的內容是必須要進行學習的，未來，數據分析師就業前景是非常不錯的，所以有興趣從事此行業的小夥伴，就抓緊時間努力吧，加油!