数据指南怎么做

㈠ 人才数据分析指南 B1

1.为了满足业务的未来需求和引领组织变革，人力资源部门不能等待别人来引导，而是必须鼓励研究，进行团队创新和基于场景的规划，将自身置于“前沿”的位置——这一点至关重要，而不是根据已确定的需求制定解决方案； （你要动起来，行动起来）

2.除非你能够证明自己的价值，否则你不会增加任务价值。——每一项人力资源计划或解决方案都需要以“零成本“为基础进行评估。 （衡量自己的价值——你行动的结果能不能促进职能部门实现他的价值，或者你的价值能否和职能部门的价值同向）

3.人力资源部门的业务影响力—— 基于数据展示投资回报率和进行预测分析 。

4.想为某个战略性结果加分，那你必须首先在该战略领域承担一定程度的责任 （你要入圈），这就是你在使用数据和分析来展示你的价值时所面临的业务挑战（你是职能部门，首先你要承担业务责任，才能去进行业务挑战）。 数字可以上升也可以下降，但你需要使用 数据说明这些变化为什么会发生， 而不是区关注这些变化对人力资源部门产生的直接影响。

5.人力资源的决定定位从 流程实施者的角色转变推动者或决策者的顾问；

6. 定性评估和前瞻性指标 ——传统意义上的硬数据、指标已经发生变化；

7.人力资源领导者的价值体现—— 保持敏锐的战略意识和对未来业务需求的持续预测  。 人力资源领导者密切关注外部环境，尤其是预测行业动态、监管变化和快速发展的技术。

人力资源领导者不必是战略规划专家，但他们必须了解 外部变化及其对劳动力和技能需求可能产生的影响。

8.人力运营部门的关键任务——将 人才战略与业务战略相结合，以数据驱动 的以人为本的文化基础，引用育留人才。

9.我们不再关注人才存在的合理性，而是将重点放在组织展示人才项目能给为组织带来的切实影响上。——不在就人才说人才

10.人力运营部门需要像关注成本管理一样关注收入和增长。大幅节省成本的机会可能不复存在，而寻找新的收入来源和提高生产率的方法对组织的影响则更大的多。只有使用数据和分析，人力运营部门才能成为利润中心。

㈡ 穿越数据的迷宫，数据管理执行指南

本书作为DAMA的伴侣，力图通过简单精要的语言描述DAMA数据管理体系，为数据从业人员提供案边手册，本文再度进行精炼，力图通过一文为不懂数据管理的人员了解数据管理概念，以作为DAMA体系解析的开篇。接下来的拆书，我将不按照原本的逻辑，而是透过问题看本质，按照数据知识体系的逻辑进行讲解。对于内容有疑问，欢迎积极留言讨论。

一家企业是以意识到数据的重要性 为战略规划起点的，我们叫做数据意识觉醒，所以数据管理的前提是公司决策高层的坚定支持和理解。数据管理（DM）和数据治理(DG)的概念在大部分情况下都模糊不清，DAMA体系里数据管理是大于数据治理的，数据治理只是数据管理的一个行为子集。

如果公司高层有了数据意识觉醒，交给你一个数据管理或者数据治理的任务，我们应该怎么做？

首先需要了解数据管理的概念，数据的特性决定了做数据管理是一个系统工程，需要有科学的方法论体系，建议你参考DAMA；其次需要评估组织数据管理的现状，参照数据管理成熟度模型进行；然后基于评估结果制定PDCA计划；最后需要启动组织变更，目的是支撑数据管理实施的路线图。

数据管理成熟度模型定义了5个层级：

等级一：初始级。组织没有意识到数据的重要性，数据需求的管理主要是在项目级来体现，没有统一的数据管理流程，存在大量的数据孤岛，经常由于数据的问题导致低下的客户服务质量、繁重的人工维护工作等。

等级二：受管理级。组织已经意识到数据是资产，根据管理策略的要求制定了管理流程，指定了相关人员进行初步的管理，并且识别了与数据管理、应用相关的干系人。

等级三：稳健级。数据已经被当作实现组织绩效目标的重要资产，在组织层面制定了系列的标准化管理流程以促进数据管理的规范化，数据的管理者可以快速地满足跨多个业务系统、准确、一致的数据要求，有详细的数据需求响应处理规范、流程。

等级四：量化管理级。数据被认为是获取竞争优势的重要资源，组织认识到数据在流程优化、工作效率提升等方面的作用，针对数据管理方面的流程进行全面的优化，针对数据管理的岗位进行关键绩效指标（key performance indicator，KPI）的考核，规范和加强数据相关的管理工作，并且根据过程的监控和分析对整体的数据管理制度和流程进行优化。

等级五：优化级。数据被认为是组织生存的基础，相关管理流程能够实时优化，能够在行业内进行最佳实践的分享。

本书的重点是介绍数据管理的概念，后面我们将各个章节融合到DAMA数据体系去讲解，你将可以参考DAMA去深入数据管理。

数据无处不在，是企业的资产；数据是一种有价值的资产，但也隐含着风险。低质量的数据带来损耗，高质量的数据带来收益。，但需要将技术管理和数据管理分开。数据管理的挑战首先是由数据资产的特性决定的，数据资产不可触摸、持久的、不会被消耗，但在使用的时候有被盗的风险；容易被拷贝和迁移，但是如果丢失或被破坏，将不可再生；数据是动态的，可以在同一时刻被多人使用。以上特性造成数据管理的难度：（1）难以盘点组织有多少数据资产；（2）很难定义数据的所有权和责任；（3）很难防止滥用数据；（4）数据风险管理很难；（5）很难定义和执行统一的数据质量标准；

数据管理需要站在企业全局的视角去规划、协同和技术实现，数据管理的核心是管理数据的生命周期，专注于数据的产生、迁移和维护的全过程，数据有不同的分类规则，不同类型的数据又会有不同的生命周期需求，但也有共性的规则如下：（1）在数据生命周期中，数据的产生和使用是最主要的关键点；（2）数据质量管理必须贯穿数据生命周期的全过程；（3）元数据管理必须贯穿数据生命周期全过程；（4）数据安全管理必须贯穿数据生命周期全过程；（5）数据管理应该专注于最关键的数据；

DAMA数据管理的原则如下：

DAMA数据管理包括11个知识领域和3大主题域，全景视图如下：

数据管理11个知识域如下：

数据治理： 依据组织的整体需求，通过建立数据决策的权限和责任，为数据管理活动和职能提供整体的指导和监督；

数据架构： 基于组织的战略目标，建立符合战略需求的数据架构；

数据建模和设计： 探索、分析、表示和沟通数据需求的一个过程，最后输出数据模型；

数据存储和操作： 包括数据存储的设计、实施和支持，目的是达到利益最大化；该活动贯穿数据的整个生命周期——从数据规划到数据消除；

数据安全： 确保数据隐私和安全；

数据整合与互操作性 （翻译错误，应该为集成与交换）：包括存在于不同数据系统、应用程序和组织之内，以及组织之间的数据迁移和集成等；

文档和内容管理 ：通过PDCA活动，来管理那些存储于非结构化介质中的数据和它们的生命周期，甚至是那些与法律及合规性相关的文件的管理；

参考数据 （翻译错误，应该为字典数据） 和主数据管理 ：对核心关键共享数据的持续更新和维护，以便得到最准确、及时并和基础业务相关的数据；

数据仓库和商务智能 ：通过PDCA活动，为管理决策提供数据量化的支持，使相关工作人员能够通过数据分析和数据报告获取价值；

元数据管理 ：通过PDCA活动，支持访问高质量的元数据集，包括定义、模型、数据流和其他对理解数据及其创建、维护和访问至关重要的信息；

数据质量管理 ：包括规划和实施质量管理技术，以衡量、评估和改善组织使用的数据；

DAMA数据管理的三大核心领域：数据治理、数据生命周期管理、数据的基础活动；

数据治理需要EMT领导层的承诺和投入，是一项持续性的工作，贯穿整个数据管理的生命周期，通过阐明战略、建立框架、制定方针及实现数据共享，为其他数据管理职能提供指导和监督；数据治理是实现业务目标的一种手段，本身不是目的；通过将获得和行为与数据管理原则相结合，来支持组织的业务战略，应对数据管理的挑战。

一个成功的数据治理项目将：1.建立符合并支持业务战略的数据治理战略；2.基于数据管理原则，制定和执行相关行动计划；3.设置数据质量标准；4.提供关键数据的管理；5.确保组织遵守和数据相关的法规；6.管理那些与数据和治理的各方面相关的问题。

企业数据架构描述如何组织和管理数据，由数据架构师、建模师和数据管理专员负责，负责管理业务架构创建和要求的数据，包括数据模型、数据定义、数据映射规范、数据流、结构化数据API；

数据架构的核心是数据模型（数据结构和数据规范）和数据流设计。数据建模是发现、分析和界定数据需求的过程，然后以数据模型的文档准确表示和传递这些数据需求：

目标：描述结构、范围定义，然后进行文档化；

如何做：5w1h描述实体，描述实体关系，定义属性，定义值域；

（1）数据存储与操作：DBA确保数据引擎正常运行；

（2）数据集成与交换；

（3）数据仓库：

数据仓库建设理论有2个核心流派，而在实际假设过程中需要选择性予以参考和综合，无需完全参考理论。

Bill Inmon： 面向主题的、集成的、反映历史变化的、相对稳定的数据集和，以支持管理层的决策过程。

Ralph Kimball ：专门为查询和分析构建的交易数据的副本。

（4）字典管理；

（5）主数据管理：

主数据管理是一个全数据生命周期的过程，不仅在MDM系统中管理，还必须可供其他系统和流程使用，依靠能够共享和反馈数据的技术，还需要可备份。主数据管理的核心业务逻辑：1.确定主数据源；2.建立精确匹配和合并实体实例的规则；3.建立识别和恢复不恰当适配与合并数据的方法；4.建立向整个企业系统分发可信数据的方法；

（6）文档与内容管理；

（7）大数据存储；

（1）主数据的使用；

（2）商务智能；

（3）数据科学：是指开发预测模型的过程，数据分析师使用科学的方法（观察、假设、实验、分析和给出结论）来开发和评估分析模型或预测模型；

（4）预测性分析；

（5）数据可视化；

（6）数据货币化；

数据保护、隐私、安全和风险管理；

元数据管理：管理“数据的数据”，是数据管理的基础；

数据质量管理：

规范的数据质量管理主要包括：

（1）通过数据质量DQ标准、规则和需求来定义高质量的数据；

（2）对照已制定的相关标准评估数据，并向利益相关方通报评估结果；

（3）对应用中的数据和数据存储进行监控和报告；

（4）识别问题并提出改进意见。

数据质量提升周期：PDCA；数据质量的保障需要坚定的领导层；

通过本文，你将了解如果你的企业需要做数据管理或数据治理，你应该从熟悉DAMA体系开始，获取公司高层的坚定支持，通过指导合理评估数据管理现状，基于评估制定改进计划，从方法论落地到实际数据管理。本文讲解了数据管理的11大知识领域和3大核心业务领域，以最简的内容快速解析数据管理核心内容，从全局上为数据管理 以及 数据治理 进行导航。针对原书中的翻译的不妥之处进行了改进，如有疑问，欢迎留言讨论。

㈢ 如何将数据进行数据可视化展现

当前，许多企业已建立了自己的人力资源管理系统，也累积了相当的人力资源业务数据。然而，正如业内的那句老话“rich data, poor information”，以前累积的数据，并没有很好的得到利用。原因是这些数据来源太广，格式不统一，并且其中极少量的数据记录格式不正确；同时，累计的数据量相当庞大，但许多细节对高层管理人员来说并不重要，他们需要快速、全面的掌握企业的人力资源全貌，综合、全面、宏观的信息支持，将是领导们关注的对象。

面对庞大复杂的员工管理数据，企业高管人员需要通过数据来了解他们的员工会做什么？应该雇佣谁？应该晋升谁？谁是顶层员工？谁有可能离职？

在数据分析方面，借助于DataViz自助式数据分析和可视化展现功能，深度挖掘人力资源数据，通过可视化动态交互探索数据规律。辅助企业高管更加直观和高效地洞悉潜藏在数据背后的知识与智慧。

㈣ excel数据整理技巧有哪些，数据格式怎么设置

Microsoft Office Excel 提供各种有助于轻松管理和分析数据的功能。 若要充分利用这些功能，请务必根据以下指南在工作表中整理数据和设置数据格式。

数据整理指南

在同一列中放置类似项目 设计数据，以便所有行在同一列中具有相似的项。

将数据区域分开 在相关数据区域和工作表上的其他数据之间保留至少一个空白列和一个空白行。 这样，在排序、筛选或插入自动分类汇总时，Excel 可以更轻松地检测和选择区域。

将关键数据放在区域上方或下方 避免将关键数据放在区域的左侧或右侧，因为筛选区域时可能隐藏数据。

避免区域中出现空白行和列 避免在数据区域中放置空白行和列。 执行此操作，以确保 Excel 能够更轻松地检测和选择相关数据区域。

显示区域中的所有行和列 在对数据区域进行更改之前，请确保显示所有隐藏的行或列。 当区域中的行和列未显示时，数据可能会被意外删除。

数据格式设置指南

使用列标签标识数据 通过对数据应用不同的格式，在数据区域的第一行中创建列标签。 然后，Excel 可以使用这些标签创建报表和查找和组织数据。 对列标签使用字体、对齐方式、格式、图案、边框或大小写样式，这些标签不同于为区域中的数据指定的格式。 在键入列标签之前将单元格的格式设置为文本。

使用单元格边框区分数据 要将标签与数据分开时，请使用单元格边框（而非空白行或虚线）在标签下方插入行。

避免出现前导空格或尾随空格以避免错误 避免在单元格的开头或结尾插入空格以缩进数据。 这些额外的空格可能会影响排序、搜索以及应用于单元格的格式。 可在单元格中使用 " 增加缩进 量" 命令，而不是键入用于缩进数据的空格。

扩展数据格式和公式 将新的数据行添加到数据区域的末尾时，Excel 将扩展一致的格式和公式。 前面五个单元格中的三个必须使用相同格式才能进行扩展。 对于要扩展的公式，上述所有公式都必须保持一致。

使用 Excel 表格格式处理相关数据 您可以将工作表上的连续单元格区域转换为 Excel 表格。 表定义的数据可以独立于表外部的数据进行操作，并且你可以使用特定表功能来快速对表中的数据进行排序、筛选、汇总或计算。 你还可以通过在单个工作表上的多个表中组织这些数据来使用表功能来 compartmentalize 相关数据集。

㈤ 共享影像和栅格数据指南——地图缓存 影像缓存 动态影像

图像不仅仅是一张漂亮的照片。它被购买、收集或获取，目的是从中提取信息，无论是通过可视化还是分析。但是，必须先共享图像，然后才能使用它。即使找到了托管图像的地方，决定如何共享它也可能具有挑战性。在 ArcGIS 中，可以通过三种方式共享或流式传输影像和栅格数据：地图切片缓存、切片影像和动态影像。本文概述了每种方法的优缺点。

什么是地图切片缓存？

可以将地图切片缓存视为一组图像，这些图像已被拼接在一起以创建通常用作底图的漂亮图片。此图片针对性能进行了优化，并设计为可扩展。使该切片服务快速的原因在于，在提供服务之前会执行预处理和压缩。由于每个切片都已缓存并针对显示进行了优化，因此平移和缩放地图后会立即绘制切片。

好处

地图切片缓存具有高性能，因此非常适合可视化。当影像或高程数据仅用作背景图或底图时，流式影像作为地图切片缓存是最佳选择。

缺点

尽管地图切片缓存在性能方面获得了高分，但请注意，它是流式传输的“哑”压缩图像切片。通常包含在图像中的丰富信息会丢失。地图切片缓存过程会自动将图像保存为 8 位，并将其投影到单个投影 - 通常是 Web Mercator。这意味着可以对该图像执行最少的分析。地图切片缓存不提供对光谱波段、图像元数据的访问或重新投影图像的能力。如果组织中的利益相关者需要对图像进行比基本可视化更多的操作，请使用流式平铺图像或动态图像图层。

什么是平铺影像图层？

与地图切片缓存一样，切片图像图层将一组图像组合在一起以创建单个服务或图像地毯。但是，与地图切片缓存不同的是，图像不必压缩或投影，因此流服务会保留来自原始图像的更多信息。

好处

平铺图像提供了适合可视化和分析的体验。它既快速又高效，就像地图切片缓存一样，但是切片在客户端呈现，因此无需在服务器端进行任何工作。但是，图像中的丰富内容得以保留，并且没有丢失像素保真度。这意味着流式传输的波段数量不受限制，位深度与原始图像保持一致，并且可以获得任何位置的像素值，从而允许使用单个分析进行分析、设置渲染和可视化不同波段组合- 准备好的图像层。

缺点

平铺图像不适用于重叠、多分辨率或多时间图像。因为平铺图像图层将数据视为具有预设投影和像素大小的图像地毯。流式动态影像图层是将来自不同传感器或给定区域不同日期的影像实时拼接在一起的最佳选择。

什么是动态影像图层？

动态图像是由服务器动态拼接/拼接在一起的图像集合。在平移和缩放期间，从服务器获取覆盖所需特定范围的图像。对于感兴趣的区域，调用服务器以挑选该区域中的所有图像，处理该图像（如果需要），将图像拼接在一起，然后将其发送到客户端的视图。此过程会根据直接从源影像中提取的指定镶嵌规则生成动态视图。

好处

使用动态影像图层分析重叠和多时相影像。此影像服务非常适合需要跨时间并根据属性（例如云量、采集日期或天底角）对影像进行动态排序的用例。

对于云量存在问题的场景，可以动态选择没有云的可用图像。要执行更改检测工作流，请使用动态影像图层来查询在不同日期捕获的两个相同范围的影像。如果这还不够，动态影像图层可以在将像素流回客户端之前使用栅格函数在服务器上处理影像。本质上，动态图像层可以精细控制接收到的图像。

缺点

由于数据是动态处理的，并且动态影像图层提供了额外的功能，因此它们往往比地图切片缓存或切片影像更慢且成本略高。动态影像图层还需要服务器的处理能力。如果通过 ArcGIS Image for ArcGIS Online 托管影像，则这些服务只能在组织内进行流式传输，而不能公开流式传输。或者，可以通过 ArcGIS Image Dedicated、Esri Managed Cloud Services 或 ArcGIS Image Server 公开流式传输动态影像图层。

㈥ 如何制作DOS启动优盘做数据恢复工作指南

（1）制作启动U盘：

A、到实体店买个容量8G以上的品牌U盘。

B、上网搜索下载老毛桃或大白菜等启动U盘制作工具，将U盘插入电脑运行此软件制作成启动U盘。

㈦ 公众号数据分析完整数据，是怎么做的

首先，在微信公众号后台扫管理员进行扫码登录进去之后，找到统计栏目，可以选择你所需要了解的相关信息，具体数据也可以通过公众号后台Excel的形式导出。

有其他关于微信公众号为题可以向我们运营指南提问。

㈧ 数据管理指南之引用数据和主数据

为了便于理解权威的数据管理体系，计划对DMBOK2进行拆解学习，按照原有章节进行梳理；

本文仅仅为学习交流使用，全部摘录于DMBOK2（原版第二版），如有版权问题将即时撤稿！

备注：下文的引用数据被我改为了字典数据，以便于理解，因为我们的系统里的引用数据统一叫字典；

组织内部，需要跨业务领域、跨流程和跨系统使用的数据，也就是需要一致化的共享数据，称之为“主数据”；

在数据体系里字典和主数据都具备这类特征，所以MDM核心是管理字典和主数据；

对于字典来说，MDM系统管理期定义和值域，以确保组织能够访问一套准确且最新的值；

对于主数据来说，MDM系统管理主数据的值和标识符，以确保当前值的准确性和可用性；

字典管理：数据源标识、标准管理、映射管理、人工修正、可信数据下发；

主数据管理：数据源标识、主数据管理、映射管理、人工修正、可信数据下发；

1. 建立主数据实体的上下文，包括相关属性的定义及其使用条件，并加以治理；

2. 识别出在单个数据源内以及多个数据源中代表同一实体的多个实例；构建并维护标识符和交叉引用，以支持信息整合；

3. 协调和整合不同来源的数据，以提供提供主记录或事实的最佳版本。合并记录提供了跨系统的信息合并视图，并视图解决属性命名和数据值不一致的问题；

4. 识别出那些未被正确匹配或合并的实例，确保他们得到修正，并关联到正确的标识符；

5. 通过直接存取、使用数据服务，或通过复制反馈到交易系统、数据仓库或其他分析型数据存储系统，实现可信数据的跨程序访问；

6. 在组织内强制使用主数据。该过程还需要数据治理和变更管理的支持，以确保共享的企业视角。

（1）接收并应对新的数据源的采集需求；

（2）使用数据清理和数据分析工具进行快速、即时、匹配和高级的数据质量评估；

（3）评估数据并将数据整合的复杂性传递给请求者，以帮助他们进行成本效益分析；

（4）试点数据采集及其对匹配规则的影响；

（5）为新数据源确定数据质量指标；

（6）确定由谁负责监控和维护新数据源数据的质量；

（7）完成与整体数据管理环境的集成；

（1）验证，识别那些被证明是错误的或可能是不正确或默认的数据；

（2）标准化，确保数据内容符合取值范围、标准的格式（如电话号码）或字段（如地址）；

（3）数据丰富，添加可以改进实体解析服务的属性；

例如如下 标化了地址、电话：

（1）通过匹配识别不同记录如何与单个实体相关联，有可能造成假阳性和假阴性；可以通过确定性匹配和概率性匹配进行算法判断；

（2）身份解析，通过多字段进行数据匹配；

（3）匹配类型包括特定数据的重复去辅助人工判断、链接、合并，规则会随着新数据的引入而变化，可信度也是，所以需要定期重新评估匹配合并规则和匹配链接规则，最好提供数据值的统计相关性，以帮助建立置信级别；

（4）主数据ID管理：全局标识符和交叉引用信息。

（5）主数据之间的关系管理，父子关系、从属关系等；

尽管算法可以实现大部分主数据的自动化，但是仍需要一些管理工作来解决数据错误匹配的情况，并不断改进匹配算法从而减少人工工作；

（1）识别驱动因素和需求；

（2）评估和评价数据源；

（3）定义架构方法；

（4）主数据建模；

（5）定义管理职责和维护过程；

（6）建立治理制度，推动主数据使用；

（1）要整合的数据源；

（2）要落实的数据质量规则；

（3）遵守使用规则的条件；

（4）要监控的行动和监控频率；

（5）优先级和数据工作响应等级；

（6）如何展示信息以满足利益相关方的需求；

（7）字典和主数据管理部署的标准授权和预期；

 （1）数据质量和遵从性，通过数据质量仪表盘描述数据质量，说明主题域实体或相关属性的置信度（百分比），以及他在整个组织中符合实际需求的使用价值；

（2）数据变更活动，审核可信数据的血缘，展示数据值的变化率，帮助大家理解，并用于调整算法；

（3）数据获取和消费，通过指标展示数据的上游供应系统、下游的消费系统和流程；

（4）服务水平协议SLA；

（5）数据管理专员覆盖率，识别对数据内容负责的个人或团队，展示评估频率；

（6）维护的总成本；

（7）数据共享量和使用情况，指标展示数据共享环境中流入和流出数据的定义、纳入和订阅的数量和速率；