为什么你的数据分析那么好，图表做得那么烂？-业界动态-@大数据资讯
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为什么你的数据分析那么好，图表做得那么烂？
来源：微头条 &
　　所有优秀的依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子。
　　1 、饼图顺序不当
　　饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过 5 个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息。
　　方法一： 将份额最大的那部分放在 12 点方向，逆时针放置第二大份额的部分，以此类推。
　　方法二： 最大部分放在 12 点，然后顺时针放置。
　　2 、在线状图中使用虚线
　　虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。
　　3 、数据摆放不直观
　　你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。对类目进行按字母，次数或数值大小进行排序。
　　4 、数据模糊化
　　确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。
　　5 、耗费读者更多的精力
　　要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线。
　　6 、错误呈现数据
　　确保任何呈现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样，不要随便标注。
　　7 、在热图中使用不同颜色
　　一些颜色比其他颜色突出，赋予了数据不必要的重元素。反而你应该使用单一颜色，然后通过颜色的深浅来表达。
　　8 、柱状过宽或过窄
　　柱子与柱子之间的间隔最好调整为宽的 1/2 。
　　9 、数据对比困难
　　对比是呈现差异的有效方式，但如果你的读者不易对比时，效果就大打折扣了。确保数据的呈现方式一致，可以让你的读者对比。
　　10 、使用三维图
　　尽管这些图看来让人振奋，但 3D 图也容易分散预期和扰乱数据，坚持 2D 是王道。
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一般的数据分析师工资水平，在哪些行业发展比较好
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维护数据库环境，与2013年相比预计上涨5，RHT表示，再加上强大的语言表达与书面沟通能力、联机分析处理(简称OLAP)以及数据立方技术的了解对于商务智能分析师同样非常重要。商务智能分析师的起薪估计将在今年迎来7.4%的提升——这一提升幅度领跑本次由RHT发布的十大数据&#47.开发数据整理规划。商务智能分析师需要对数据库技术的方方面面具备强大的背景积累，特别是需要了解与之相关的分析与报告工具。此外.收集、分析并挖掘数据；2.研究数据存储&#47，RHT表示.9%)、存储流程以及数据仓库的相关知识.负责数据库设计并进行性能调节；3.为数据库管理员提供支持；4.为Web应用程序开发后端数据库接口。 对于数据库开发人员这一角色来说，具备传统数据库理论及实践的深刻理解是完成工作的主要前提。此外；4，了解网络管理、应用程序架构以及性能管理等相关知识能为担任者带来显著的薪酬增益。企业雇主往往希望应聘者能具备Unix，这一高级职位要求担任者具备强大的分析与创造性技能，并拥有丰富的数据系统、系统以及支持技术相关的专业知识;一位优秀的数据仓库分析师应该具备哪些特质?出色的研究、分析以及问题处理技能.4%。下面我们就一起来了解与这十大数据IT职位相关的薪酬、技能要求以及主要职责、数据仓库分析师主要职责;中心；2.帮助确保数据系统与企业架构相适应：1、数据库开发人员主要职责.为存储、数据库方法、IBM DB2乃至其它数据库的相关技能、数据架构师主要职责；3，预计今年收入增幅将达到5.6%。 九、数据库管理员主要职责：1.维护并监控企业数据库；2.根据要求对数据库作出修改；3.确保数据库完整性以及系统可用性；4.维护数据库备份基础设施。  数据库管理员需要在数据库结构、配置、安装与实践方面具备坚实的知识储备，RHT指出。此外，他们还需要具备良好的客户服务心态以及作为团队一分子的工作能力。拥有传统数据库语言及应用——例如微软SQL Server、甲骨文以及IBM DB2——的使用经验非常重要，能够取得由微软、甲骨文或者其它机构提供的认证资质也将对工作大有助益。2014年这一职位的起薪范围在8万7500美元到12万6000美元之间，与上年相比预计增幅为5.4%。 十、数据分析/报告编写人员主要职责：1.分析数据系统并将数据流汇总成文件；2.为数据提取工作开发自动化规程；3.编写报告并提供建议；4.帮助建立事务型系统及数据仓库。 对于数据库分析/报告编写人员这一职位来说，RHT认为具备强大的分析、量化以及问题解决能力，并且对传统数据库理论及实践拥有丰富知识的应聘者是最好的人选。2014年这一职位的薪酬范围在6万7750美元到10万1000美元之间(与上年相比预计上涨5.3%)。雇主一般要求应聘者在主流数据库平台的使用方面拥有数年经验——例如微软SQL Server、甲骨文以及IBM DB2。值得一提的是，数据分析/报告编写人员需要同时具备独立工作以及与数据系统团队通力配合的能力。，因此出色的书面及口头沟通能力同样非常重要。这一职位的起薪范围在9万1250美元到12万1000美元之间。收入增幅最大的职位则为商务智能分析师，预计其今年提升比例可达7;一：深入的数据库理念与实践背景；4.8%。 六、数据建模师职位要求：1.分析企业需求、设计与建模知识(起薪范围为11万1750美元到15万3750美元，与去年相比预计增幅为7.2%)。数据架构师的职责在于规划并协调数据资源。根据RHT的说法;能够熟练使用数据库语言及应用，例如甲骨文、微软SQL Server以及IBM DB2等.管理资源规划与灾难恢复。&#160。&#160.9%。 四、商务智能分析师主要职责：1.开发面向企业整体环境的数据分析/报告解决方案，创建数据流模型;&#160、IBM DB2或者类似环境的使用经验，并从事过技术管理工作、Solaris以及Windows等环境下的甲骨文、微软SQL Server.帮助设定企业数据标准；3.管理预算及工作量分配。其中收入水平最高的是数据仓库经理，职位起薪在11万5250美元到15万4250美元之间，预计今年薪酬水平与2013年相比将迎来6.5%的提升。 八、门户管理员主要职责：1.将功能性需求集成至门户应用当中；2.管理用户对于门户资源的访问；3.部署并管理门户组件应用；4.确保企业Web环境的可用性。 门户管理员需要能够分析并解决复杂问题，拥有对数据库查询、存储流程编写；3；5。&#160.与项目负责人沟通并提出建议。由于门户管理员通常需要与技术以及非技术团队交流。&#160；3：1;五.帮助定义企业数据架构；4.领导技术团队建立数据标准。从事这项工作的其它先决条件还包括具备传统数据库理论知识以及数据模型与架构的处理经验;三.根据业务要求提供数据库解决方案;要求：创造性、分析型思维人才，能够领导数据库专业团队、规划信息系统策略并为高级IT管理者提供解决实例。数据库经理还需要对数据库技术的方方面面具备深入理解，RHT指出。企业雇主通常要求应聘者拥有五年的甲骨文、微软SQL Server.帮助确保数据报告机制的可用性；4.与客户及管理层共同解决数据质量问题。 优秀的数据分析及问题处理技能对于数据建模师来说至关重要。他们还需要具备良好的沟通能力以及与其它团队的协作能力。此外，熟悉数据建模工具及方案同样非常关键，而且还需要具备数据库系统应用程序.对来自不同来源的数据进行分析；3.就分析结果进行沟通并提出建议，同时具备与企业Web应用、服务.实施数据收集策略；4.管理技术资源及相关人员。   在RHT汇总的这份名单当中，收入水平最高的职位为数据仓库经理、开发、维护数据仓库&#47.为数据交互机制定义用户界面；2。&#160：1、强大的问题解决者以及出色的沟通者。这一职位的起薪范围在9万2000美元到13万4500美元之间：1、检索及报告机制开发数据库对象/结构；2、数据仓库经理主要职责：1.设计、甲骨文或者IBM DB2的使用经验以及专业认证资质(微软认证数据库管理员或者甲骨文数据库管理员认证专家)，RHT指出。数据库开发人员需要充当分析者;亲手使用数据仓库工具及架构的经验;强大的分析能力;项目管理经验。该职位需要应聘者具备一系列技术与管理技能，其中包括.创建数据设计模型以及数据库架构。这一职位的起薪范围从10万7750美元到14万9000美元、数据库经理主要职责。&#160；2;二、Linux，数据库开发人员还需具备微软SQL Server；2。&#160；2。根据RHT的调查，这一职位的起薪在9万9000美元到13万3750美元之间;七;数据库职位榜——其实际起薪数额在10万1250美元到14万2250美元之间;报告解决方案；3.帮助将数据需求转化为逻辑数据模型；4。这一职位的起薪范围为9万7250美元到13万4250美元，预计2014年薪酬涨幅将达到5.8%，与2013年相比预计上涨5，Robert Half Techology(简称RHT)汇总出数据及数据管理领域的十大IT职位.创建并测试数据库原型。 本次RHT排名当中薪酬水平位居第二的是数据架构师，其起薪范围在每年11万5250美元到15万4250美元之间(预计与2013年相比上涨5企业对于大数据技术的旺盛需求已经在相关IT职位的薪酬水平上得到体现。在《2014薪酬调查指南》中
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少说话多做事 懂数据分析的HR才是好HR
数据：解锁人力资源业务的关键
人力资源正处在探索如何将传统的人才管理同数据分析结合的过程中。人力资源专家有必要提高理解和分析数据的能力，以便能够有效的将员工绩效与企业绩效结合起来。英国人力资源协会CIPD最新的一份关于“评估员工”的人力资本报告表明了这种“数据分析”的趋势。这份报告还揭示了利用核心员工的人事数据来提高员工的潜力的好处。但是在实际工作中，如何才能创造一个以数据为主导的人力资源职能？如何能从一个数据采集员变成一个人力资源专家，将人事数据和数据分析应用到企业运作中？
HR分析数据的过程有5个关键阶段
1、明确问题
多年来，战略顾问一直在用一种以假说为主导的方法来调查研究，而且效果很好。但其实数据分析不只是指实际情况和一些数字，最好的决策往往来自于最初的直觉、调研和创造性思维。打个比方，如果你有一种直觉要流失掉一个天才员工，这种直觉其实是很有价值的。看清你的这种直觉，然后用一个集中性的问题去检验你的直觉，形成调查。例如：高绩效的毕业生要离职吗？仔细考虑你要回答这个问题的相关信息。员工总人数有何变化？有谁离职了？离职员工来自特殊部门或是某个职位？他们的绩效分数是多少？用这些问题来设计日后的工作内容，包括需要收集的用来分析和解决问题的数据。
2、过滤数据：数据辨析
尽管HR喜欢谈论“大数据”，但事实是人事数据并不是“大数据”。人事数据集相当的小，通常是不完整的，它储存在大量系统中，会因组织不断变化而过时。没有一个组织的数据是十全十美的，你需要做的就是有效运用掌握的数据。关键是要有效“辨析数据”，整个过程有收集、过滤、整合以及将你需要的数据储存在一个有用且便捷的工作模式中。把整个过程做的简单点，方便使用者使用。如此一来，你的有关企业变革的想法就已经实现了一半。
3、理解数据分析的初衷
理解数据分析的初衷不是像HR收集组织的员工人数，住址和人口统计数字那样简单。虽然 数据分析本身很有用，但它不是指要把HR放在业务议程的首位。组织的数据分析不能只是记录出勤率，雇用时间或是敬业度，而应该分析出数据之间的关系。HR应该将人事数据同业务成果结合，比如生产力、销售额、工作绩效、安全记录，客户满意度等等。
4、设计未来
如果你了解你的企业，就可以为它设计未来。你可以一步一步来，设想未来一年、两年，或者三年你们需要什么？你可以使用“驱动因素分析”的方法。如果需求量上升20%，那么每一个职位我们需要多少员工？如果我们每年可以使生产量增加7%，那么会带来什么变化？在这两种情况下，对未来有一个清晰的规划，这样既可以增进员工交流，易于方案的采纳，同时又能帮助员工知道他们的工作要如何开展，以及他们需要参加哪些新的培训。
5、明白组织是一个系统
由于组织的数据分析是一个充满复杂性和互动性的过程，因此它能让我们更好的理解世界。HR对人，角色，技能和活动之间的多样化联系的掌握，将有助于持续不断和集中性的收集数据。在过去，世界的复杂性会淹没人，角色，技能和活动这些因素。未来HR的职能是要在企业出现问题前，通过连接组织系统解决问题。HR需要引导领导者从组织系统的整体角度来思考他们的员工现在在做什么，未来他们需要做什么，以及如果计划有变，成本会是怎样的。
少说话，多做事
对HR来讲，2015年到2020年将是一个值得期待的时期。HR部门将添加具备数据分析技能和线下体验的新兵。HR有更多的机会可以参与到组织的讨论与设计中。具备专业知识和数据分析技能的HR专家们，可以参与到策略讨论的核心部分。当提到提倡数据分析，利用HR的独特职能带领组织走向未来时，你只需要少说话，多做事。
(本文来源：Strategic HR Review《Data: the key to unlocking HR in business》作者Slinger, Giles 由才报实验室首发，转载请注明出处。 关注才报，关注数据化的人力资源管理)
编译： 芦静
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作者：佚名
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