使用的函数:字符截取函数:LEFT(),MID()  定位函数:FIND()   统计函数:COUNTIF() 1.获取薪资的区间的最小值min和最大值max 处理方法:新插入多列,使用find()定位单位将数据进行分组过滤:FIND("万/月",C4),FIND("千/月",C4),FIND("/天",C4)等,直至将所有数据都定位到.每列使用一个单位过滤.例如: 1.新插入辅助列,输入公式FIND("万/月",C4),存在…

我是一个数据分析师. 准确来说我是一个当年只会excel数据透视表,就天不怕地不怕地来当数据分析师的人.当年的某一天,我的老板Q我: 小刘啊,我小姨子给了我一个全国市委书记的名单,你帮我看看,有什么规律啊? 我接过老板的任务,心想:老板的小姨子在政府里混的不错啊,目标居然是市委书记.难怪老板平时这么多政府项目,我得看看什么她什么目的. 我迅速打开了表格.发现表格里把往期和现任的每一位市委书记信息都调查得很清楚. 既然是小姨子的要求,我先来看看市委书记里有多少女性好了: 首先我点开数据透视表,调整…

项目背景 杜邦分析法 利用 杜邦分析法完成对一份数据的动态分析 流程图如下 项目源数据 左侧为竖向的数据管理, 右侧为横向的数据管理 横向的数据管理在数据透视的时候会很不方便, 并不推荐 常用叫法左边为 堆叠表, 右侧为 宽表 项目展示 通过点选右侧的月份点选框可以实现左侧图标的动态展示杜邦分析的结果 项目实现 数据透视表 / 切片器 创建一个数据透视表, 然后插入月份切片器 数据引用 成体图表的这些数据使用跨表的数据引用, 引用自数据透视表中 复制切片器 切片器可以跨表复制粘贴, 实现跨表的透…

伴随着移动互联网的飞速发展,越来越多用户被互联网连接在一起,用户所积累下来的数据越来越多,市场对数据方面人才的需求也越来越大,由此也带火了如数据分析.数据挖掘.算法等职业,而作为其中入门门槛相对较低.工资高于大多传统行业岗位的数据分析一职,则成为了许多想转行进入数据领域的同学的首要选择. 那么在现在的互联网寒冬下,数据分析岗位是什么行情呢?不同城市对该岗位的需求又是怎样的?岗位的具体薪资状况咋样?有哪些工作要求?大公司和小公司在招聘职位的要求上有什么特点?带着这些疑惑,我爬取了拉勾网上一些主要城…

在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候,肯定会接触到报表工具,很多人这时候就会去使用一些Excel插件的报表工具,但是很多报表工具都是需要下载一系列的软件,配置各种复杂的环境.尤其是一些数据分析师给企业做报表工具选型时,需要指导不是开发人员的业务同事去学习配置,学习根据自己的需求去找各种衍生品,所以在熟悉了解的过程中,就花费了大量的工作时间. 报表工具只是一个软件,但是却涉及公司很多部门很多方面,产品.运营.营销都会使用到报表工具.免费的报表工具缺乏功能强大的模块,只能做基础的数据整理,…

简介 越来越多的政府机关.企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学.合理的分析.以便正确决策:越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据:越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容:越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系.国内数据分析行业刚兴起,企业对此类行业的人才需求相对较大,未来前景比较广阔. 工作职责 数据分析师指的是不同行业中,专…

文章系国内领先的 ITOM 管理平台供应商 OneAPM 编译呈现. 概览 Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件.最常用于对基础设施和应用数据分析的时间序列数据进行可视化分析,也可以用于其他需要数据可视化分析的领域.Grafana 可以帮助你查询.可视化.告警.分析你所在意的指标和数据.可以与整个团队共享,有助于培养团队的数据驱动文化. Grafana 有强大的社区支持,有丰富的模板插件,足够满足需要的功能特性.几乎可以集成任何数据源.监控工具和告警平台.可谓是不可多得的神器.也…

(此文章同时发表在本人微信公众号“dotNET开发经验谈”,欢迎右边二维码来关注.) 题记:在上个月的Connect() 2016大会上,微软宣布了VS 2017 RC的发布,其中为数据分析师带来了一体化的开发环境. 我们知道Visual Studio 2017带来的一大改变就是,轻量级的快速安装模式:把各种功能特性按照开发领域(Workload)进行组织划分,安装的时候只需要选择自己所需要用到的那部分开发领域就可以快速完成VS的安装. 随着数据科学越来越热门,在刚刚发布的VS 2017 RC中…

数据分析电子商务B2C全流程_数据分析师 目前,绝大多数B2C的转化率都在1%以下,做的最好的也只能到3.5%左右(比如以卖图书为主的当当) 我想,所有的B2C都会关心三个问题:究竟那97%去了哪里?自己的网站在什么环节变成了漏斗,让进来的客户像沙子一样一点点地流失?以及怎么检修隐藏的漏斗,减少漏水的速度? 数据,这个时候可以是一双眼睛,可以让我们看得一些蛛丝马迹. 一.分解B2C漏水的过程 大家只知道B2C的转化率不高,但是却不知道客户是怎么流失的.一群用户进来网站,他们经过首页.中间页.产品…

5.6 多组数据分析及R实现 5.6.1 多组数据的统计分析 > group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv") > group=na.omit(group) #忽略缺失样本 > summary(group) 时间 开盘 最高 2013/08/26: 1 Min. :13.6 Min. :13.9 2013/08/27: 1 1st Qu.:18.2 1st Qu.:18.5 2013/08/28: 1 Me…