回答:统计,数据分析,行政人事类,不局限。

明确自己的位置,快速成长

有了数据必须和业务结合才有效果

3.Excel的统计,计算,基础函数:VLOOKUP,sum,sumif以及数据透视表等等。

第三类:技术岗位。对于不少技术岗位的工作人员来说,掌握Excel和数据库知识也能提高一定的工作效率,尤其是对于需要进行技术攻关(研发)的技术人员更是如此。数据分析能够从多角度来体现技术的性能指标,能够对实验过程形成一定的辅助作用。

发现了规律之后不能立刻上线,需要在测试机上对模型进行验证。

6、公司有其他的部门在处理其他的数据吗?是什么样的数据?和你有什么关系?为什么这些数据要分开处理?

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当前正处在产业互联网发展的初期,未来大数据相关技术将与传统行业进行紧密结合,这就要求职场人掌握一定的大数据技术,而数据分析则是大数据相关技术中的重要组成部分,所以掌握Excel、数据库等知识会明显提升职场人的竞争力。

2、这些数据是真实的吗?采集和整理过程中会不会出现什么问题?技术上的逻辑和业务上的逻辑是不同的概念,有没有技术上没有瑕疵,但并不符合业务逻辑的数据流程?

数据整理,是将原始数据转换成方便实用的格式,Excel在协同工作上并不是一个好工具,报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具,有没有好好培训学习,这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作,把精力更多留于分析。

综上所述:无论你以后从事什么行业,这三个软件和里面的一些小技巧必须会,才能让你快速的完成基础工作,向更高的能力进阶:

同样数据库也分三六九等,如果是Oracle玩得非常溜,直接做Oracle数据库管理员,也是高薪职业。

6、公司有其他的部门在处理其他的数据吗?是什么样的数据?和你有什么关系?为什么这些数据要分开处理?

4、谁需要你的数据?你处理后的数据流向哪里?他们用数据做什么?这些数据最终又拿去做了什么?比如,为客户做了什么服务,公司发布了什么内容,或向管理层证明了什么KPI,或支持了哪个部门的评估?

作为一个过来人,学校提供的知识性价比超值的,希望还在象牙塔的学子们能在有限的时间里不要荒废学业,尽可能多学一点,同时也是给自己的简历添砖加瓦。等到到了社会再想镀金就晚了,外面的培训机构教的东西有限,收费却很贵,动辄上万,少则数千。

回答:这两样精通的话,比较合适做数据分析师—目前的香饽饽!也可以做数据库管理员。

3.掌握数据整理、可视化和报表制作

数据分析师要与公司的各业务打交道,所以对于各部门的业务知识要有深入的了解。某业务领导需要知道某个指标,你需要知道这个指标由哪些数据构成?数据统计的口径是什么?数据怎么取出来?这个指标对于行业的意义是什么,处于什么范围分别对应什么样的情况,是好还是坏。然后慢慢摸索这个指标层面多维度的规律,如何设定最合理。

回答:

如果有互联网方面的问题,也可以咨询我,谢谢!

2.思考指标现状,发现多维规律

常用的数据库如MySQL,Sql
Server、Oracle、DB2、MongoDB等;除去SQL语句的熟练使用,对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时,如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。

谢邀。

回答:会,是什么程度,了解,熟悉,精通,除了会这两样,还会什么,如果只会这两样,当个助手或者文员吧,帮别人工程师打打下手。

万事开头难,但一旦数据分析有了动力,就要开始完善自己的知识体系,这也是真正入门的开端。那如何完善数据分析的知识体系?

如何进一步提升?

(2),Excel在日常的统计中经常用到,日报表统计,财务统计,出入库统计。ExcelL里面涉及到的一些常用公式要学会,合并,替换,汇总,引用等等。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

一些基本的数学统计方法如描述性统计、多元统计分析、回归分析等,重要性不言而喻。

数据分析如何起步?

回答:

第三类:运营岗位。运营类岗位对于数据同样比较敏感,企业的运营类岗位涉及到诸多方面,数据汇总和分析往往能够体现出企业的运营状况,对于运营岗位的工作人员来说,数据分析结果是运营情况健康与否的重要参考。

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技能上

(3),powerpoint俗称幻灯片,对于部门主管,经理以及总监来说很重要。尤其是在年中或则是年底做总结会的时候,相比于文字的长篇大论,幻灯片更容易让人接受。主观直接,简单明了。

问题:会excel和数据库,有哪些职位适合这样的人?

有了数据必须和业务结合才有效果

数据分析可视工具

回答:

目前,需要进行数据分析操作的岗位集中在以下几类:

业务上

数据分析是一向比较专业的工作,要时刻警惕自己能力是否有提升,目前是什么样的水平,习惯反思自己:

1.Word文档的使用编辑,页眉页脚页码的设置,图片的合理插入,如何快速有效的排版以及打印。

回答:要看熟练程度了。一般的话就是文员了,如果精通的话很多工作都适合。现在大数据时代,很多单位都需要这方面的人才

数据挖掘知识:方差分析、回归分析、因子分析、聚类分析等等。这些东西作为入门多多少少都要会一些,虽然有可能不会全用到,但一旦用时方恨少。而且也可以作为未来发展的基础

万事开头难,但一旦数据分析有了动力,就要开始完善自己的知识体系,这也是真正入门的开端。那如何完善数据分析的知识体系?

1,office是上班必须掌握的基本职能之一,尤其是:Word,Excel和powerpoint。

不过Excel也要看版本,如果是最新版的话,因为融合了4大插件,所以也就相当于精通了微软PowerBI商业大数据分析软件。该软件应付百万行级别的数据分析处理没问题。

技能上

发现了规律之后不能立刻上线,需要在测试机上对模型进行验证。

这个是以你自己的未来规划嘛,反正只要办公类的你都要学,反正是要有。最起码的基础吗?

第一类:管理岗位。管理类岗位需要频繁的跟各种数据打交道,必要的数据统计和分析是日常工作内容之一。常见的管理类岗位包括人事管理、物资管理、财务管理以及各种行政管理岗位等,随着大数据技术的普及应用,掌握数据库知识对于管理类岗位的从业者来说还是比较重要的。

数据分析是一向比较专业的工作,要时刻警惕自己能力是否有提升,目前是什么样的水平,习惯反思自己:

比同行业指标,挖掘隐藏的提升空间

谢谢邀请!

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