数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。02） 矩阵分析比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的
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2022-04-27
再茂盛的树，我们也能顺着每一根树枝往下追寻，最后找到树干；同样，无论一个事件、一个问题有多复杂，我们都可以顺着影响事物发展的因素，层层追根溯源，从而帮助我们抓住问题的核心，及时准确地解决问题。这是麦肯锡逻辑树分析的来源。什么是逻辑树分析法？我们可以把一个已知的问题作为一个树干，然后开始思考这个问题与哪些相关的子问题或者子任务相关。每次想到什么，就给问题(也就是树干)加上一个分支，指明这个分支具体代
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2022-04-27
11.varchar和char的区别？char的长度是不可变的，而varchar的长度是可变的。char的存取速度还是要比varchar要快得多，因为其长度固定，方便程序的存储与查找。char的存储方式是：对英文字符（ASCII）占用1个字节，对一个汉字占用两个字节。varchar的存储方式是：对每个英文字符占用2个字节，汉字也占用2个字节。12.说说like % - 的区别%百分号通配符:表示任
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1月前
1.说说主键、外键、超建、候选键的差别并举例超键(super key): 在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键候选键(candidate key): 不含有多余属性的超键称为候选键。也就是在候选键中，若再删除属性，就不是键了！主键(primary key): 用户选作元组标识的一个候选键程序主键外键(foreign key)：如果关系模式R中属性K是其它模式的主键，那么k在模式R中称为
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1月前
Power BI 是微软推出的可视化工具，追其根源，其实是Execl里Power Query,Power Pivot, Power View三大插件的整合，Excel在数据领域的地位毋庸置疑，但power bi站在巨人的肩膀上，在数据处理和呈现方面提取了Excel的优点并加以升华凝练，在一定程度上更自动化，更智能，提高了工作效率。在数据可视化领域，很多概念都是相通的，最基础的莫过于Dimensio
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1月前
一、入门的过瘾是能“麻溜的一下看完”1、深入浅出系列：“HeadFirst类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。”《深入浅出数据分析》数据分析入门第一本。通俗简单，却能够让你对数据分析的相关概念有大致的了解，要去体会作者传达出来的思想逻辑和分析原则，这对你以后的学习有很大的帮助。《深入浅出统计学》号称“文科生也能看懂”的统计书。尽管阅读容易，但所讲的知识在数据分析中都是常见
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1月前
1.逻辑树分析法如果你分析的目的是想把复杂的事情变简单，可以使用逻辑树分析法。有名的费米问题就是使用逻辑树分析法。在求职面试中，也经常会考察这种问题：全国有多少个产品经理？深圳地铁高峰期客流量多大？公司楼下摆小摊月入多少？这些估算类的问题都可以拆解成逻辑树，把一个复杂的问题细分到可以具体量化的问题上。2.多维度拆解分析法：比如评价一个公司好坏需要从多个维度：其实我认为这个和逻辑树的思路是比较类似的
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1月前
一、要清楚明白地知道报告阅读的对象（内部管理报告的阅读对象主要是公司管理者尤其是领导）及报告分析的范围。报告阅读对象不同，报告的写作应因人而异。比如，提供给业务部领导可以专业化一些，而提供给其它部门领导尤其对本专业相当陌生的领导的报告则要力求通俗一些；同时提供给不同层次阅读对象的分析报告，则要求分析人员在写作时准确把握好报告的框架结构和分析层次，以满足不同阅读者的需要。二、了解读者对信息的需求，充
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2022-01-26
如图QUERY1、建日期表，取年份、月份字段2、建立品牌表、店铺表3、费用表：新增日期字段4、零售单明细表：合并品牌、店铺、日期、成本Pivot1、建立连接关系2、计算度量值费用金额=sum(费用金额)销售毛利=sum(成交金额)-sum(成本金额)销售净利=销售毛利-费用金额费销比=费用金额/成交金额
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2022-01-24
1.除了 COUNT 以外，聚合函数忽略空值。2.聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一同使用。3.所有聚合函数都具有确定性。任何时候用一组给定的输入值调用它们时，都返回相同的值。4.标量函数：只能对单个的数字或值进行计算。主要包括字符函数、日期/时间函数、数值函数和转换函数这四类。
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2022-01-24
-- 查询每个用户订单金额最高的前三个订单select *, row_number() over(partition by user_no order by amount desc) as 订单金额排名1, rank() over(partition by user_no order by amount desc) as 订单金额排名2, dense_rank() over(p
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2022-01-24
create table order_tab( order_id int, user_no varchar(3), amount int, create_date date ); insert into order_tab values (101,'001',100,'2019-01-01'), (211,'001',300,'2019-01-02'), (308,
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2022-01-24
select date('220101');select date('22-01-01 12:34:56');select year('220101');select year('22-01-01 12:34:56');select month('220101');select month('22-01-01 12:34:56');select day('220101');select day('
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2022-01-21
select concat('CDA','数据', '分析');select concat('CDA','数据', null);select instr('CDA', 'A');select instr('CDABA', 'A');select instr('CDA', 'B');select left('CDA数据分析', 3);select right('CDA数据分析', 4);select
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2022-01-21
select abs(-32);select floor(1.83);select floor(-1.83);select ceiling(1.23);select ceiling(-1.23);select round(1.58);select round(1.58,1);-- 练习：查询各部门员工人数占比（四舍五入并保留两位小数）select deptno, count(*) as 各
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2022-01-21
