经常跟数据打交道会哪些技巧

A. 做一个数据分析师，最该掌握哪些技能

首先需要学习的知识，也就是需要学习的书籍， 概率论、统计睁嫌野学、数据挖掘、sql等相关教材，基本上这些书名都有对应的书，所以这些是必须要学习的。理解数据库，如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。还要掌握数据整理、可视化和报表制作等。数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。

B. 现在从事的工作需要每天和数据打交道，有哪些方法可以提高对数据的敏感性，做到从数据中敏锐地发现问题呢

对数据的敏锐源于细心和经验,不是天生的,不要畏惧,保持信心,多点耐心,给自己时间去强化,你会做好的

C. 数据分析师要学会的重点技能是什么

1.python、SQL、R语言

这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。

2.业务能力

数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。

当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。

关于数据分析师要学会的重点技能是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

D. 人力资源数据管理技巧

人力资源数据管理技巧

导语：数据反映社会发展的趋势，对于企业发展也很重要，那么人力资源管理应该如何借助数据实施管理呢？一起了解一下吧！

大数据时代的到来，不仅让我们切实感受到庞大的数据信息，更激发我们探求其中的关联性，数据始终贯穿在我们的生活中。在这个大数据时代里，如何更好地利用信息时代产生的海量数据为管理服务，如何利用数据创造便利与财富已经是不可回避的现实。在此驱动下，为人力资源管理工作的开展带来了更高的管理要求。

对于人力资源管理者来说，数据并不陌生，数据分析体现在人力资源管理的各个环节。招聘中候选人信息收集、员工基本结构的分析、员工测评、人工成本及人效分析、以及员工的绩效管理的分析等等，都是和各种数据打交道。可以说，人力资源日常工作已全面数据化。然而，当日常数据演变成大数据时，如何对人力资源数据信息进行全方位整合，成为数据存储、处理和分析？如何通过数据的深入挖潜、分析，找出数据背后问题产生的真正原因及变化趋势，提前预测人力资源管理方向及潜在的风险？如何运用“大数据”思维方法，结合公司团队现状特点，通过对关键数据的'分析来驱动公司和业务部门人力资源管理方面的改善，帮助员工个人绩效的提升呢？

首先，我们的思维方式，人力资源部门人员要树立“大数据”管理思维。要有意识地建立、积累有关人力资源管理活动的数据，养成用数据说话的意识；学会并运用数据分析、数据变化趋势思考分析业务；有意识的提升分析萃取信息的能力，提高数据分析逻辑能力。通过运用大数据的思维方式，整合结构化和非结构化的各类数据，使人力资源安排更加合理化、人力资源管理理念和技术更加科学化。

其次，我们的视角，重视并利用现有HR系统管理平台及相关分析工具。HRMS的上线，为我们的组织管理、岗位管理、招聘管理、员工关系管理、薪酬管理等HR管理提供了便捷、稳定、高效的管理平台和数据支持，这大大提升了人力资源部门运营管理效率。HRBI的实施，将 HR数据信息进行多维度整合，通过HRBI中的仪表盘提供的用工情况分析、人工成本分析、人力资源效率指标等分析，为我们系统地提供了整体用工情况、人工成本预算执行、员工收入、人工成本效率等多角度的数据分析，通过这些分析为公司的人员配置与使用、薪酬与绩效激励、人才培养与发展等人力资源管理政策优化和管理决策提供了数据支持。在数据真实可靠、及时准确、全面连续的基础上，现有系统俨然已经成为人力资源很好的“大数据”分析工具。

最终，我们的行为，建立关键数据分析管理模型，帮助业务部门提升HR管理技能。结合2015年云南区域公司提出的管理主题“管理提升年”，我们人力资源部从业务需求和团队管理现状出发，确定了四个方面的分析重点。一是对人力资源管理基本信息、岗位素质标准进行分析，构建人才标准模型，为人才配置提供基础信息。二是员工离职率分析，细化分析至离职的每一个人。通过分析总结离职员工群体和离职影响要素，防患于未然，提示并帮助各业务部门改善人员管理。三是绩效管理分析，从公司整体、部门到个人进行绩效指标多维度细化分析。分析绩效指标与业务目标、绩效结果与薪酬激励、绩效过程与员工行为表现之间的关联因素，找到对员工和团队业绩的关键驱动因素。加强业务部门负责人绩效沟通培训，提升绩效管理技能；要求业务部门进行员工绩效辅导和绩效面谈，帮助员工有效改进。四是人效指标分析。通过人效指标紧密结合业务的分析方法，客观的评估人力资本的投入与产出，让人力资本管理真正体现出为企业增值。

“数”中自有黄金屋，让我们从树立“大数据”管理理念开始，提升人力资源管理水平，获取大数据中的“宝藏”吧！ ;

E. 数据分析需要掌握哪些知识

数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。
建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
Excel
Excel分为四块：公式+技巧+数据透视表+图表。
Excel数据透视表可以让我们不用写任何公式就可以轻松实现对数据的分类统计、汇总等。
MySQL
数据分析师跟数据打交道，而数据存储在数据库中，所以懂点SQL知识也是必须的，用得最多的数据库是MySQL数据库。
统计学
统计学是数据分析师的理论基础，只有具备扎实的理论基础，才能在数据分析这条路上走得更远。
SPSS
SPSS是一个很常用的数据分析工具，提供了非常友好的图形操作界面，当然，学习SPSS需要建立在统计学的基础上。
Python
对于Python，需要掌握的知识有这些：Python基础、Numpy、pandas、matplotlib、Python机器学习等。
1、Python基础
2、Python三大件：Numpy、pandas和matplotlib
3、Python机器学习

F. 怎么提高敏感度最有效的方法（5招训练你的数据敏感度）

真正的数岩袜据分析大神是怎样的？有人说能轻松玩转各种分析工具，有人说能从海量数据中找到关联，有人说能一眼识别出报告中的数据异常，还有人说能够撰写一份经典的数据分析报告。

其实对于一个数据大神，这些都是必备技能，要想练就这样的十八般武艺，最重要的就是提高自己的数据敏感度。

所谓数据敏感度，就是善于洞察数据和业务间的联系，一个优秀的数据分析师，总能快速洞察出数据背后的问题和对业务的指导意义。

如果这家餐厅也做外卖，那么给他一个复购率的数据，就能很快判断出菜品的竞争力，给他一个订单量的趋势变化图，就能很快判断出门店经营中可能存在的问题。

做到这种程度需要大量的经验积累和可以训练，那么作为一个数据分析师，怎么刻意训练自己的数据敏感度呢？本文提出了5种方法，希望对你有所帮助。

熟悉行业和业务

做数据分析时，洞察数据必须结合业务，提高数据敏感度的基础就是需要对业务有深刻的认识。

从纵向看，需要熟悉自家业务的历史数据和发展趋势，从横向看，需要熟记同行业各指标平均水平和重要竞争对手的重要数据。

注意，这里所说的熟悉不仅仅停留在报表上，还要多深入一线和业务人员多交流，对每一项数据背后的含义加深理解。

做到什么程度呢，比如，拿到公司业务的一个数据，就要迅速判断出是否存在异常，以及在行业中处于的水平，还要衡量提高该项数据的投入产出比。

除了对业务的了解，我们在日常生活中，也应多积累一些重要的数据和规律，比如人才离职率、各区域的地租价格、各行业各地区平均薪资、各行业利润率、各行业的关键指标和基本规律，对于我们更全面分析业务是有价值的。

提高记忆能力

对于常常跟数据打交道的人，记忆各种各样的行业和业务数据是必然要求，但每个人记忆力有好坏之分，这里介绍一些帮助提高记忆能力的小技巧。

1）通过公式记忆。

比如在电商行业，记住一个【收入=流量*转化率*客单价*复购率】的核心公式，就可以间接记住四个最重要的指标。记住关键指标后，再记对应数据。

对于一般的指标我们只需要记住小数点前的部分，甚至可以把零头去掉记住相近的整数即可。

2）常看报表。

无论是自家还是竞争对手的业务数据，以及行业的分析报告，都是常看常新的，每读一遍都会有新的思考。

3）好记性不如烂笔头。

提高心算能力

优秀的数据分析专家，不会让计算成为快速洞察的障碍，通常都精通心算巧枣消。我建议大家在日常生活中尽量少用计算器，提高心算能力。

提高逻辑推理能力

逻辑推理简单来说就是通过已知推断未知，一个出色的数据分析专家，即便进入一个不熟悉的行业，基于常识也能将商业模式和利润率估算得七七八八。

在公司业务上，数据分析大神们总能通过数据关联的蛛丝马迹，从底层逻辑一点点往上推导，思维严密，得出让人信服的结论。

当然，强大的逻辑推理能力也依靠多年的刻意练习。怎么刻意练习？

在我们以后的推导过程中，要注意两点，一是从底层逻辑出发，二是在推导时不断从各个角度反问自己，直到拿出问不倒的结论。

此外，闭门造车是不妥的，最好的也是最笨的方法是，多去复盘大神们做的数据分析报告，模仿他们的分析思路推导过程，自己再重做一遍。

选对工具很关键

提高数据敏感度，重在透过数据看本质。但很多传统的数据分析工具（如Excel、SQL），一上来就让用户直面密密麻麻的数据，既被枯燥的数据打断思路，影响效率，也不利于我们分析思维的养成。

相比之下，一款专业的数据分析，比如我在用的 FineBI ，就有一套自助分析的流程。当孝知我们要分析杂乱无章的数据时，它不会上来就展示这些枯燥的数据，FineBI会在我们开始分析之前，让我们先思考想要什么，明确目标后选择对应的操作，然后选出相关的指标数据，一步步靠近目标。

抽丝剥茧，FineBI可以引导我们一步步找出关键指标。

数据处理时，我们可以在FineBI的帮助下，抽丝剥茧，洞察数据中的关键指标。

数据敏感度的提升，来源于对业务的各个细节和背后的含义的认识，这是一项长跑运动，并非一朝一夕就能习得。在生活中刻意培养上面这些小习惯，能够帮助我们提高数据敏感度，实现数据分析师到商业分析师的进阶。

G. 2020年数据分析师需要掌握哪些要领

【导读】在2020年，数据分析师是越来越受欢迎了，当然想要成为数据分析师，也是非常不容易的，需要掌握一些数据分析师技能，特别是一些专业的技能，那么2020年数据分析师需要要握哪些要领呢?接下来就带大家具体了解一下吧。

1、编程能力

学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在Excel上复制粘贴，动手能力是不可能快的。我比较推荐Python，上手比较快，写起来比较优雅。

2、统计学

我看一些人推荐了团仔不少统计学的专业书籍，很多人读《概率论与数理统计》，其他统计相关的内容也没怎么看过。对于互联网的数据分析闹卖来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。

3、数据仓库

许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。

4、数据库

数据分析师经液或逗常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用SQL语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。

5、数据分析方法

对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。

以上就是数据分析师学习内容，想要成为一名优秀的数据分析师，以上的内容是必须要进行学习的，未来，数据分析师就业前景是非常不错的，所以有兴趣从事此行业的小伙伴，就抓紧时间努力吧，加油!