可视化数据分析看板-11
国家职业技术技能标准 2-02-30-11 数字化管理师技能标准 2022年版
数字化管理师国家职业技术技能标准（2021年版）1职业概况1.1 职业名称数字化管理师1.2 职业编码2-02-30-111.3 职业定义使用数字化智能移动办公平台，进行企业或组织的人员架构搭建、运营流程维护、工作流协同、大数据决策分析、上下游在线化连接，实现企业经营管理在线化、数字化的人员。
1.4 专业技术等级本职业共设三个等级，分别为：初级、中级、高级。
1.5 职业环境条件室内，常温。
1.6 职业能力特征具有一定的学习能力、计算能力、表达能力及分析、推理和判断能力。
1.7 普通受教育程度大学专科学历（或高等职业学校毕业）。
1.8 职业培训要求1.8.1 培训时间数字化管理师需按照本《标准》的职业要求参加有关课程培训，完成规定学时，取得学时证明。
初级60标准学时，中级90标准学时，高级120标准学时。
培训教师承担初级、中级理论知识或专业能力培训任务的人员，应具有相关职业中级及以上专业技术等级或相关专业中级及以上职称。
II14承担高级理论知识或专业能力培训任务的人员，应具有相关职业高级专业技术等级或相关专业高级职称。
培训场所设备理论知识和专业能力培训所需场地为标准教室或线上平台，必备的教学仪器设备包括计算机、网络、软件及相关硬件设备。
1.9专业技术考核要求申报条件——取得初级培训学时证明，并具备以下条件之一者，可申报初级专业技术等级：（1）取得技术员职称。
（2）具备相关专业大学本科及以上学历（含在读的应届毕业生）。
（3）具备相关专业大学专科学历，从事本职业技术工作满1年。
（4）技工院校毕业生按国家有关规定申报。
一一取得中级培训学时证明，并具备以下条件之一者，可申报中级专业技术等级：（1）取得助理工程师职称后，从事本职业技术工作满2年。
（2）具备大学本科学历，或学士学位，或大学专科学历，取得初级专业技术等级后，从事本职业技术工作满3年。
（3）具备硕士学位或第二学士学位，取得初级专业技术等级后，从事本职业技术工作满1年。
公司搭建数据看板掌握3大原则和4大要素事半功倍
公司搭建数据看板掌握3大原则和4大要素事半功倍数据看板帮助企业监控核心数据、洞察业务问题，助力数据驱动发展。
但搭建过程中，核心指标模糊、数据呈现混乱等系列问题一直困扰着各家企业。
本文旨在分享搭建看板的系统思维、传授实战经验，帮助大家正确搭建数据看板。
1.什么是数据看板？1.1定义数据看板提到看板，大家都有一种似懂非懂的感觉。
很多可视化专家对看板做了一系列定义，在这里，我将数据看板定义为一种监测核心业务状态的可视化工具，主要用于商业交流。
上图蕴含了数据看板的两大功能场景。
左图有个人站在看板前，他可能是在监控数据，也可能是基于各类指标进行业务分析。
右图有一群人在讨论，这是看板的另一核心功能，促进交流与协作，共同解决业务问题。
进一步，我们可以将数据看板的定义拆成两块：第一，数据看板是一个可视化工具。
通过数据可视化，公司可以集成数据信息、监控商业进程、衡量与共享业务结果。
近年来，数据看板越来越成为公司数据驱动的核心工具。
企业利用可视化的数据看板监测数据、管理业务目标、促进部门协作逐渐成为常态。
第二，数据看板是一个交流工具。
通过数据公开和呈现，公司内部能够共享有效信息，激活组织间的交流与协作。
然而，绝大部分公司会忽略看板的可视化与交流功能，将其视为展示数据的普通屏幕。
1.2数据看板2大特征接下来，我将分享三个看板，帮助大家理解数据看板特征。
用户增长看板用户增长看板分成了获客、分享、留存三大模块。
这也对应了用户增长的三种方式：获客：通过购买流量实现用户拉新分享：通过现存用户推荐获得新客留存：通过新客留存实现用户增长活跃用户看板分析活跃用户分析看板虽然简洁，却囊括了丰富的用户信息。
看板上方展示了三个与活跃用户相关的核心指标。
下方则通过五个图表从不同维度展现活跃用户的构成与趋势。
分享裂变看板分享裂变看板同样简洁，仅通过二度裂变系数、三度裂变系数和分享后带来的用户总量三个指标，衡量与呈现分享裂变的效果。
通过这三个例子，数据看板的特征呼之欲出：第一，数据看板聚焦于一个商业目标。
仓库可视化管理看板怎么写
仓库可视化管理看板怎么写概述仓库可视化管理看板是一种用于集中展示仓库内相关信息和数据的管理工具。
通过看板可以更加直观、明确地了解仓库的运营情况，并能够针对性地进行优化和调整。
本文将以一个通用的仓库可视化管理看板为例，详细介绍其制作过程及注意事项。
步骤1. 确定看板要展示的信息制作看板前，需明确看板所要展示的信息。
常见的仓库信息包括：•库存总量•商品分类•库存周转率•入库和出库情况•应扣账目和实际扣账目•仓库工作人员及其日常工作情况在确定要展示的信息后，将其罗列出来，以备下一步设计时参考。
2. 设计看板界面制作看板时，设计好看板的界面非常重要。
良好的界面设计不仅能够使看板更美观，还能够更快速、清晰地传达信息。
看板界面通常分为以下几个部分：•仓库概述：展示仓库的总体情况，包括库存总量、入库和出库情况等数据。
•库存分类展示：以柱状图或折线图等方式展示库存中各类商品的占比情况。
•库存周转率展示：以折线图等方式展示库存的周转率情况。
•入库和出库情况展示：以柱状图或折线图等方式展示库存的入库和出库情况。
•应扣账目和实际扣账目展示：以柱状图或折线图等方式展示应扣账目与实际扣账目的变化情况。
•人员工作情况展示：以柱状图等方式展现不同工作人员的工作情况。
根据上述展示需求，设计出看板界面的布局和展示方式。
3. 获取数据并填充通过数据采集和分析，获取需要在看板中展示的数据，并填充到看板中对应的位置。
在填充数据时，需要注意以下细节：•数据的准确性：保证填入的数据准确无误。
•数据的格式：根据数据的类型，选择恰当的数据格式。
•数据的有效期：及时更新数据，保证数据的实效性。
4. 仪表盘和统计信息根据看板数据的变化情况，可以在看板中设置仪表盘和统计信息，以便更直观地表达数据变化情况。
5. 页面风格彰显品牌特色仓库可视化管理看板是企业对外展示品牌形象和专业实力的窗口。
页面风格应与企业品牌特色相符合，以增强品牌的专业形象。
注意事项制作仓库可视化管理看板时，需注意以下事项：•看板的设计要符合企业的文化、品牌、标志及形象，并应尽量简洁明了。
某某集团看板可视化管理方案
某某集团看板可视化管理方案1. 介绍某某集团是一家具有多个业务部门和项目的大型企业。
为了更好地管理各业务部门和项目的进展情况，提高工作效率，某某集团决定引入看板可视化管理方案。
2. 看板可视化管理方案的优势看板可视化管理方案可以将工作任务和项目进展以及各种重要信息直观地展示在看板上，使管理者和团队成员能够一目了然地了解任务的状态和进展情况。
具体的优势包括：•提高透明度：通过看板，所有成员都能够了解工作任务的状态、进展和优先级，减少沟通和协调成本。
•提高可视化：通过对任务的分类、标签和颜色的调整，可以更直观地了解任务的重要性和状态。
•提高工作效率：通过看板，可以清晰地看到任务的分配情况，避免任务的遗漏和重复。
•促进团队协作：看板可以帮助团队成员更好地理解和协调各个环节的工作任务，提高团队的协作效率。
•提供量化数据分析：通过看板，可以对任务的完成时间、进展情况等数据进行统计和分析，为管理者提供决策依据。
3. 实施步骤3.1 确定看板种类根据某某集团的需求，我们可以确定几种常见的看板类型，比如：•项目管理看板：用于跟踪和管理项目的进展情况，包括任务的分配、状态、进度等。
•任务管理看板：用于管理日常任务，包括任务的分配、状态、优先级等。
•问题追踪看板：用于追踪和解决项目或任务中的问题，包括问题的分类、状态、解决方案等。
3.2 确定看板内容根据某某集团的实际情况，确定看板上需要展示的内容，比如：•项目名称和描述•任务名称和描述•任务的责任人和截止日期•任务的优先级和状态•任务的标签和分类3.3 确定看板工具选择适合某某集团的看板工具，比如：•Trello：是一款功能强大、简洁直观的看板工具，支持多种操作和定制功能。
•Jira：是一款专业的项目管理软件，支持看板及其他的项目管理功能。
•Microsoft Planner：是微软提供的一款轻量级的任务管理工具，支持看板管理和协作功能。
根据某某集团的需求和实际情况，选择适合的看板工具进行实施。
数据看板设计思路
数据看板设计思路随着数据分析和可视化的普及，数据看板作为一种数据可视化的形式，被越来越多的企业和组织所使用。
数据看板可以将海量的数据以直观、简洁、易懂的方式呈现出来，帮助用户快速了解数据背后的信息和趋势。
但是，设计一个好的数据看板并不是一件容易的事情，需要考虑多方面的因素，本文将从数据看板的设计思路、数据可视化的原则和实现方法等方面进行介绍。
一、数据看板的设计思路1. 明确目标受众在设计数据看板之前，首先需要明确看板的目标受众是谁。
不同的受众对数据的需求和理解程度不同，因此，设计数据看板时需要考虑到不同受众的需求和能力，从而使得看板的信息更加贴近受众的实际需求。
2. 确定关键指标在设计数据看板时，需要确定关键指标。
关键指标是指能够最直接、最有效地反映业务目标的指标。
关键指标的选择需要考虑到业务的重要性、数据的可靠性和前瞻性等因素。
只有确定了关键指标，才能够针对这些指标进行数据可视化的设计。
3. 选择合适的数据可视化方式在设计数据看板时，需要选择合适的数据可视化方式。
数据可视化方式包括图表、地图、仪表盘等多种形式，每种形式都有其优缺点和适用范围。
选择合适的数据可视化方式可以更好地传达数据的信息和趋势，提高数据的可读性和可理解性。
4. 突出重点信息在设计数据看板时，需要突出重点信息。
重点信息是指最能够反映业务目标的信息。
通过突出重点信息，可以使得用户更加关注数据的核心内容，从而更好地理解数据的意义和价值。
5. 简洁明了在设计数据看板时，需要保持简洁明了。
数据看板的设计应该注重信息的精简和排版的合理，避免过多的文字和图表，保持整个看板的简洁明了，这样可以提高用户的阅读体验和理解效果。
二、数据可视化的原则1. 清晰明了数据可视化的设计应该尽可能地清晰明了，让用户一眼就能够看懂数据的信息和趋势。
图表的排版应该合理，颜色的使用应该简洁明了，文字的字体和大小应该适当。
2. 一目了然数据可视化的设计应该尽可能地一目了然，让用户可以快速地获取数据的关键信息。
大数据可视化分析平台介绍
大数据可视化分析平台介绍随着数字化时代的到来，数据已经成为了企业经营发展的生命线，而大数据技术的兴起也使得企业可以更好地利用数据开展业务。
然而，对于一些小型企业或者初创企业，难以承担高昂的大数据分析和可视化成本，而要实现高效的数据分析和可视化，需要一款便捷、多功能的大数据可视化分析平台。
本篇文章就将介绍这样一个平台。
一、什么是大数据可视化分析平台大数据可视化分析平台，顾名思义，是应用于大数据处理、计算以及可视化的一项技术工具。
它不仅能够帮助企业对海量的数据进行深入的挖掘、分析，而且还提供更加直观、生动和易于理解的图表、报表，从而更好地传达数据的内涵。
大数据可视化分析平台在行业中的地位越来越重要，不仅可以减轻员工的工作负担，同时还可以帮助企业提高决策的准确性和效率。
二、大数据可视化分析平台的特性1、可针对自身需求自定义。
大数据可视化分析平台多为可定制化、自动化的工具，用户可以根据自身数据的特点和需要，在平台中进行数据定义和可视化配置，最终生成符合自己需求的数据图表。
2、云计算架构。
大数据可视化分析平台大多都采用云计算架构，用户在使用平台时不需要考虑硬件的配置，可以直接使用虚拟机、云存储等云技术来实现快速的数据分析和计算。
3、可跨平台使用。
由于大数据可视化分析平台已经成为了企业数据分析的标配，同时也逐渐普及到了移动平台上，比如能够支持在手机、平板、PC端、Web端、云端等多平台上进行使用。
4、推荐算法实现多样化。
大多数大数据可视化分析平台都支持多种推荐算法，适合不同的业务场景，比如聚类算法、分类算法、回归算法等。
用户可以根据自身所需的数据分析和可视化目标来选择相应的算法。
5、数据安全性能强大。
大数据可视化分析平台拥有多层安全防御机制，如具有传输数据加密机制，为用户的数据安全保护做出最大的努力。
三、大数据可视化分析平台功能详述1、数据处理与存储数据处理与存储是大数据可视化分析平台的基础功能。
通过数据的清洗、加工、处理、整合等一系列多个环节，为数据可视化做好数据准备工作。
KPI指标分析绩效考核可视化看板
KPI指标分析绩效考核可视化看板KPI（Key Performance Indicators，关键绩效指标）是组织用来评估、度量和追踪其关键目标的指标。
通过对KPI指标进行分析，可以帮助组织了解其绩效水平，发现问题，制定有效的改进措施，并监控改进的实施情况。
绩效考核可视化看板是将KPI指标以可视化的方式呈现，帮助组织更加直观地理解绩效信息，并进行有效的决策。
绩效考核可视化看板应当具备以下几个关键要素：1.数据可视化：绩效考核看板应该能够将大量的数据转化为易于理解和解读的可视化图表。
这些图表可以是柱状图、折线图、饼图等，能够直观地显示关键指标的趋势和变化情况。
2.实时更新：绩效考核看板应该能够及时地更新数据，并提供实时的绩效指标。
这样，管理人员可以随时了解组织的最新绩效情况，并及时做出调整和决策。
3.多维度分析：绩效考核看板应该提供多维度的分析，可以从不同的角度对绩效指标进行解读。
比如，可以按照部门、地区、时间等维度进行分析，帮助组织发现绩效问题和优势，并制定相应的改进措施。
4.阈值设定：绩效考核看板应该能够设置合理的绩效阈值，帮助管理人员对组织的绩效情况进行评估。
当绩效指标超出阈值时，可以发出警报并采取相应的措施。
5.用户友好性：绩效考核看板应该易于使用和操作，管理人员无需专业知识也可以快速地理解和应用。
同时，看板的界面应该美观、简洁，便于浏览和查找关键信息。
在设计绩效考核可视化看板时，应该考虑以下几个具体的步骤：1.确定关键绩效指标：首先，需要确定组织的关键绩效指标。
这些指标应该对组织的目标和战略有明确的关联，能够反映组织的核心业务和关键绩效要素。
3. 设计可视化图表：根据收集到的数据，设计相应的可视化图表。
可以使用Excel、Tableau、Power BI等工具进行数据可视化和图表设计。
选择合适的图表类型，使得数据更加直观和易于理解。
4.设计看板布局：设计绩效考核看板的布局和界面。
将不同的图表和指标进行布局，便于管理人员进行绩效的快速查看和分析。
数据看板建设方案
数据看板建设方案1. 简介数据看板是一个在企业中广泛使用的数据可视化工具，它提供了实时、可视化的数据展示，帮助企业管理层和决策者快速了解企业的运营状况和数据趋势。
本文档将介绍数据看板的建设方案，包括选择合适的数据看板平台、设计数据看板的内容和布局、以及数据看板的维护和更新等方面的内容。
2. 选择合适的数据看板平台在选择数据看板平台时，应考虑以下因素：•功能需求：根据企业的具体需求，选择能够满足企业需求的数据看板平台。
考虑到是否需要支持多种数据源、实时数据更新、自定义图表等功能。
•易用性：选择易于上手和使用的数据看板平台，避免对员工的培训成本过高。
•扩展性：考虑企业未来的发展和数据需求变化，选择提供灵活扩展功能的数据看板平台。
•成本：根据企业的预算，选择适合企业的数据看板平台。
常见的数据看板平台包括Tableau、Power BI、D3.js等。
根据上述考虑因素，选择一个适合企业的数据看板平台。
3. 设计数据看板的内容和布局设计一个好的数据看板需要考虑以下几个方面：•数据指标的选择：根据企业的业务需求，选择合适的数据指标用于展示。
数据指标应具有可视化、易懂和能够反映企业运营状况的特点。
•图表的选择：根据不同的数据指标，选择合适的图表类型进行展示。
常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图等。
在选择图表类型时，应考虑到展示的数据特点和信息传达的目的。
•布局设计：合理的布局设计可以减少用户的认知负担、提高信息的可读性。
数据看板中应该遵循信息的简洁明了、重点突出的原则，避免信息的冗杂和混乱。
•交互功能：数据看板应具备一定的交互功能，例如通过下拉框、滑动条等方式来调整日期范围或筛选数据。
这样可以使用户根据自己的需求进行数据的探索和分析。
4. 数据看板的维护和更新数据看板建设完成后，还需要进行定期的维护和更新，以保证数据的准确性和完整性。
•数据源的更新：数据源是数据看板的基础，应确保数据源的及时更新。
可以设定定时任务或者使用ETL工具来实现数据的自动更新。
数据看板搭建攻略
在后台中，数据面板能够直观反映出业务变化，并有助于决策层发出业务调整与决策。
那么搭建数据看板的时候，要如何搭建呢？又有哪些注意要点呢？01产品背景分析01 - 什么是数据看板？数据看板一般用作后台系统的首页，主要呈现公司当前业务相关或运营管理相关数据和图表，方便公司内部人员实时了解公司内情，掌握业务发展情况，并能够对数据变化做出业务决策。
02 - 谁在使用数据看板？数据看板是公司内所有人员都会关注的，无论是公司高层还是基层业务操作者都会关注相关的数据指标。
只是不同的角色的需求不同，如下图：不同的角色的默认看板页面是不一样的，要设计多份看板页面，至于不同页面是否可以互通，这就要取决于公司业务数据是否属于商业机密，牵扯到RBAC权限模型的设计，这里就不多赘述了。
02设计看板的前置条件：报表设计设计看板可不是脑子一热就开始画原型了，那样得到的看板是不切合实际的，而且也不一定准确，尤其是对于数据大量且复杂的业务而言，需要先设计好报表。
数据看板中有不少数据是需要后台去实时计算的，在数据量太大的情况下，筛选条件和统计项较为复杂时，图表加载速度会变慢，也会耗费大量系统资源。
而如果先设计好数据报表，在数据看板中，查看图表的速度才不会收到影响。
不要急于数据可视化的设计，需要数据报表所呈现的数据经过多次测试没有问题，再经过至少一轮的迭代优化，再着手进行可视化方案的设计。
数据报表的设计需要经过以下流程：01 - 构建分析体系面向业务结果的分析b端产品经理不同于c端，业务是一切产品设计的核心，必须围绕业务进行产品设计。
首先要明确分析目的，并进行业务诊断，最重要的是打通分析链路。
例如要分析利润曲线，与利润相关的数据有利润率、在架率、产品种类、报价策略、市场行情变动等根据公司具体业务不同，明晰哪些是需要重点关注的，哪些是可以暂时搁置的，特别是要跟业务团队多沟通协调，共同商议出一个分析框架。
一般可采用枚举法，列举可能干扰到核心业务数据所有因素，再一一排查。
Excel财务数据分析与可视化(微课版)
任务一采购与存货管理 任务二生产决策 任务三销售分析与决策 任务四信用管理
任务一变动成本法应用 任务二标准成本法应用 任务三作业成本法应用
任务一经营预算与资本预算 任务二财务预算
任务一资金需求预测 任务二筹资方式决策 任务三资本结构优化 任务四长期借款决策
任务一理论基础与工具 任务二证券投资决策 任务三项目投资决策 任务四投资风险管控
任务一报表比较分析 任务二财务比率分析 任务三杜邦综合分析
项目十数据可 视化
项目十一数据 分析报告
任务一数据可视化基础 任务二 BI看板制作
一报告类型与内容 二报告结构 三报告撰写技巧 四财务数据分析报告样例
1
一公司简介
2
二公司的商业 模式
3
三资产负债表 分析
4
四利润表分析
5
五现金流量分 析
目录分析
项目一数据采 集
项目二数据规 范化处理
任务一认知大数据 任务二数据获取
任务一数据清洗 任务二数据转换与存储 任务三数据简单处理
1
项目三行业分 析
2
项目四供应链 管理
3
项目五成本管 控
4
项目六全面预 算管理
项目七筹资决 策
项目八长期投 资决策
项目九报表分 析
任务一行业集中度分析 任务二市场趋势分析与预测
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Excel财务数据分析与可视化 （微课版）
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03 目录分析 05 精彩摘录
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