• 分析工具
    Microsoft将MyAnalytics工作跟踪器扩展到所有Office 365用户 如果你一直希望的方式来跟踪你的微软在工作中应用,好消息是:该公司的“工作追踪器” MyAnalytics,刚刚扩展到所有Office 365的用户,以及Microsoft 365企业和使用Exchange Online的商务套件用户。 MyAnalytics是一个个性化的仪表板,展示您在会议中花费的时间,使用电子邮件,“聚焦”以及下班后工作的总结,并提供如何减少非生产性会议时间和后期安排工作的建议。它还可以使用AI来分析您的电子邮件,根据邮件中包含的承诺自动创建待办事项。 目前,MyAnalytics摘要主要基于使用Microsoft Outlook和Skype for Business的应用程序,但本月晚些时候,它们也将开始包含Microsoft Teams,OneDrive和SharePoint。套件的其他MyAnalytics功能预计将在未来两个月内推出。 MyAnalytics 于2016年10月首次推出 Business Premium E5用户,来自Delve Analytics。除Office 365支持外,它还可用于Business Essentials用户以及Business Premium E1,E3和E5计划。 由于MyAnalytics的目标是帮助用户避免工作中的倦怠,因此为更多应用添加跟踪支持将有助于用户更好地了解他们的工作时间 - 尽管需要使用仪表板,后台监控和每周MyAnalytics通过电子邮件分析您的工作流程。无论如何,微软表示希望通过将跟踪器的可用性扩展到数百万其他客户,“让全世界的工作日变得更加平衡和充实”。 以上为AI翻译,内容仅供参考。 原文链接:Microsoft expands MyAnalytics work tracker to all Office 365 users
    分析工具
    2019年01月04日
  • 分析工具
    人力资源分析工具:还没补课的HR就要被淘汰了 文| Supriya Nigam 来源| towards data science     快到返校季了,我想知道学校的教育对分析技能的重要性。由于互联网分析是一个持续发展的、快速变化的主题,因此分析专业人员必须做一些功课才能跟上行业标准,达成最佳实践和工程进步。同时人力资源分析领导者还应扮演教师角色,指导内部利益相关者和外部合作伙伴的选择。分析为什么很重要,以及分析如何帮助我们实现特定的业务目标呢?   让我们看看几个分析教育的课程选择   指导公司高层:首先要指导业务部门和产品经理如何共享信息,并教他们如何使用多种分析工具。教科书厚度的报告满是员工的信息和行为,而没有上下文联系,这无益于公司高管做出好的决策。事实上,高层只会感到挫折和困惑。例如,为了更好地理解员工绩效数据,我们应该始终与去年,上个季度或上个月的数据相比。   根据公司的情况,完成“语言”课程以及仔细研究页面浏览量,独立访问者和会话长度等可能至关重要的数据。此外,管理人员应该受到了解这些指标如何相互联系,并与中心业务目标保持一致。   没有完全理解这些参数的执行团队或者人力资源部门,他们的分析可能会快速陷入反作用行为。一家大型媒体公司的执行小组遇到了一些令人沮丧的情况,他们持续提供来自两个据称可靠的消息来源的报告,这些消息来源涵盖了明显相同的细节。这其实是你不想看到的情况。   HR分析的目标   人力资源分析旨在为组织提供有效管理员工的见解,从而确保快速高效地实现业务目标。人力资产分析的挑战将是确定应记录哪些信息以及如何使用这些信息,并对其进行建模和预测,从而使组织获得最佳的投资回报(ROI)。   人力资源部门正在创造比以往更多的数据,但与此同时,他们经常努力将他们的信息转化为宝贵的见解。根据领导者和人力资源部门在全球各地的公司所做的工作,专家们确定了一些基本分析管理人员可能会利用的一些方法来改善组织中与人员相关的方面。   投资正确的人力资源分析工具   通过使用正确的分析工具发现最终的员工空缺,满足您的业务需求。了解运营和战术人力资源差距,以加强人员规划。   使用招聘,离职和退休趋势,以及人力资源干预措施和策略库,以减轻可能阻碍进步的危险。通过对劳动力和价格进行建模来评估劳动力计划的财务情况。 以可靠的情报提升业务决策。探索招聘,人员多样性,营业额等挑战。通过个性化标题,人力资源仪表板和报告分享见解和倾向。   正确的人力资源分析解决方案将业务与IT连接起来,帮助您缩小自动化转换策略与实际行动之间的差距。从设计发现到加速创建,再到成功使用有形的业务成果,您都可以拥有最能理解应用程序的可靠顾问来打破新局面,以发展公司。   以上内容由 HRTechChina AI 编译完成,仅供参考    
    分析工具
    2018年05月15日
  • 分析工具
    微软新推出套件集合大数据和分析工具 微软在奥兰多举行的全球合作伙伴大会上宣布了 Cortana Analytics Suite。 它将该公司的机器学习、大数据和分析产品都集合到一个完全统一的套件中   微软寄希望于该套件能够为企业用户提供一站式的大数据和分析解决方案。   微软负责 Azure 机器学习的企业副总裁约瑟夫·斯瑞西(Joseph Sirosh)告诉 TechCrunch,“我们的目的是将这些分散的部分集成在一起,这样用户就可以有一个完整的平台来搭建智能解决方案。”   至于 Cortana,这是微软在 Windows 10 中推出的语音驱动的个人助理工具,只是解决方案的一小部分,不过斯瑞西表示,微软以 Cortana 来命名这个套件是因为它象征着微软公司希望通过这个套件提供的符合实际的智能。   这个套件汇聚了微软的云机器学习产品 Azure ML、数据可视化工具 PowerBI 和上周宣布的企业数据共享和数据存储访问服务 Azure Data Catalog 等等。微软希望利用脸部和语音识别等一系列技术来生成推荐引擎和生产预测等一系列的解决方案。   一切围绕集成 微软希望通过提供一个集成的解决方案,第三方和系统集成商可以基于这一套件打造打包式解决方案,让一些不同的产品能够很好地在一起发挥功效,这样的产品将会吸引消费者。这正是这一集成所在做的事, 这样就会减少让这些类型的工具合作的复杂性——至少理论上是这样。   “这一套件提供的价值在于卓越的互操作性,已完成的解决方案,既有配方又有指导书,”斯瑞西解释道。   微软举了一个例子,它谈到 Dartmouth-Hitchcock 医疗中心的一个医疗保健协调项目。被称为 ImagineCare 的解决方案正是建立在 Cortana Analytics Suite 和 Microsoft Dynamics CRM 工具的基础之上。 这个解决方案希望通过向患者提供家庭监护来测量心率、血压、睡眠模式、体重等等,并且在 Azure 云中共享这些信息,这样医护人员可以协调更好的医疗服务,还可以防止像心脏病发作这类重大医疗事件的发生。   护士可以在医疗数据仪表盘上监控一组病人的数据,在病人的数据发生整体变化时,协调更好的治疗和更好地应对,这些变化如果不及时治疗可能会带来更大的问题。斯瑞西谨慎地指出,这更多的是一种未来的理想状态,但微软希望通过将这些分散的功能用一种协作的方式集合在一起,为这些复杂项目的发展提供一个平台。   套件情结 微软用在这个套件上的是可靠实用的打包技术,那些我们多年来在微软、IBM 和 Adobe 这样的大公司身上所看到的技术,他们用这一技术把一组有些关联的产品放在一起,鼓励顾客去购买所有的产品而不是其中的一两个。   微软在 Office 套件中就万年不变地使用类似的集成手段。Adobe 在 Creative Suite 上也是如出一辙。两家公司都为套件中的产品提供了更方便的操作。   Cortana Analytics Suite 会在今年秋季晚些时候上市。斯瑞西没有说价格的事情,不过据他说,如果你想买这个套件,收费模式会更加简单,肯定比你单独购买这些产品要划算得多。   这看上去是一个挺不错的营销做法,但在现实中,根据过去几年的经验显示,消费者想要产品类别中最好的那一款,而且他们更愿意组合他们想要的或是已有的产品。   各家企业已经不想再受制于一家供应商。他们要让他们的供应商,特别是在云端,能够让各种不同的产品,不管生产商是哪一家,都能够更容易地一道工作。   这一套件属于逆势而上。时间会告诉我们消费者是否买账。   Microsoft Hopes To Unify Big Data And Analytics In Newly Announced Suite At its Worldwide Partner Conference in Orlando,Microsoft announced the Cortana Analytics Suite. It takes the company’s machine learning, big data and analytics products and packages them together in one huge, monolithic suite.   Microsoft has put together the suite with the hope of providing a one-stop, big data and analytics solution for enterprise customers.   “Our goal was to bring integration of these pieces so customers have a comprehensive platform to build intelligent solutions,” Joseph Sirosh, corporate vice president at Microsoft, who is in charge of Azure ML told TechCrunch.   As for Cortana, which is the Microsoft voice-driven personal assistant tool in Windows 10, it’s a small part of the solution, but Sirosh says Microsoft named the suite after it because it symbolizes the contextualized intelligence that the company hopes to deliver across the entire suite.   It includes pieces like Azure ML, the company’s cloud machine learning product, PowerBI, its data visualization tool and Azure Data Catalog,a service announced just last week designed for sharing and surfacing data stores inside a company, among others. It hopes to take advantage of range of technologies such as face and speech recognition to generate a series of solutions like recommendation engines and churn forecasting.   It’s All About Integration Microsoft expects that by providing an integrated solution, third parties and systems integrators will build packaged solutions based on the suite, and that customers will be attracted by a product with pieces designed to play nicely together. It is building in integration, thereby reducing the complexity of making these types of tools work together — at least that’s the theory.   “Where the suite provides value is the great interoperability, finished solutions, recipes and cookbooks,” Sirosh explained.   As an example, Microsoft talked about a coordinated medical care project at Dartmouth-Hitchcock Medical Center. The program, called ImagineCare, is built on top of the Cortana Analytics Suite and the Microsoft Dynamics CRM tool. The hope is that by providing patients with home monitoring to measure things like heart rate, blood pressure, sleep patterns, weight gain and so forth, and sharing this information in the Azure cloud, they can coordinate better care and perhaps prevent a major medical event like a heart attack.   Nurses could monitor the data from a group of patients in a medical data dashboard and coordinate better care and responses to changes in the overall patient profile that could signal larger issues if left untreated. Sirosh was careful to point out that this is more of a future ideal, but Microsoft is hoping that by putting these pieces together in a coordinated fashion, it will provide a platform for these types of sophisticated projects moving forward.   Suite Emotion What Microsoft is doing with this suite is the tried and true packaging technique, we have seen from big companies like Microsoft, IBM and Adobe for years, taking a group of somewhat-related products and putting them together to encourage customers to buy all of the products instead of just a couple.   Microsoft made billions for years delivering a similar type of integration with the Office suite. Adobe did the same thing with Creative Suite, both companies delivering ways to work more easily across the products that make up the suite.   Cortana Analytics Suite will be available later this Fall. Sirosh wouldn’t discuss pricing, but if you buy one suite, you’ll get a simpler billing model and more savings than you would get buying the individual pieces, he said.   It seems like a sound marketing practice, but in reality customers have indicated over the last several years, they want the best of breed across product categories and prefer to string together the products they want or already own.   Companies no longer want to be locked into a single vendor. They want their vendors, especially in the cloud to make it easier to make the various pieces work together, regardless of the manufacturer.   This suite bucks that trend. Time will tell if customers will bite.   来源:Techcrunch
    分析工具
    2015年07月14日
  • 分析工具
    10个针对企业的免费大数据分析工具 虽然收集和分析“大数据”存在一些分析和技术方面的挑战,但事实上大部分公司已经能够应对这种挑战。这是因为有一些非常强大的分析工具都是免费、开源的,可以充分利用这些工具来提升自己的能力。   Alex Jones推荐了10个针对企业的大数据分析工具,这些工具不仅免费、使用方便,而且具有强大的功能和良好的资源。   1、Tableau Public 这是一个简单直观的可视化工具。它在商业活动中表现的很强大,因为它通过可视化来表达。它有足够的空间和免费使用时长让你体验,在分析的过程中,Tableau的图片呈现可以让你快速的调查一个假设、验证你的直觉,做更好的商业决策。 2、OpenRefine 它是以前的GoogleRefine,OpenRefine是一款数据清理软件,可以对准备好的一切数据进行分析。例如最近我清理了一个含有化学名称的数据库,并且各行有不同的拼写、大小写、空格等,用计算机来处理非常困难,幸运的是, OpenRefine包含许多聚类算法,对这个问题可以快速解决。 Tip:可以用 IncreaseJava Heap Space 处理文件。   3、KNIME KNIME可以通过可视化编程的方式来操作、分析和建模。不仅可以写代码。你还可以在操作中建立联系节点。基本上你只需要将功能模块拖拽到工作区,并将模块按照运行流程连接起来,就可以实现以往编程才能实现的工作。更重要的是,KNIME可以扩展到运行R, python, text mining,chemistry data等等,这可以让你选择用更先进的编码来分析。   Tip:读取CSV文件时需要用“File Reader”代替CSV阅读器。     4、RapidMiner 和KNIME类似, RapidMiner通过可视化编程操作,建模和分析数据。最近,RapidMiner赢得kdnuggets的软件调查。 5、GoogleFusion Tables 这是针对数据分析、大数据集的可视化和映射的一个非常强大的工具,谷歌的地图软件在其中起着重要作用。拿下面这张图来说,这是一张墨西哥湾石油生产平台的图,我只需要上传数据,Google Fusion Tables确认维度和经度的数据之后就开始工作了。 6、NodeXL NodeXL是针对网络和关系的可视化分析软件。想想科技巨头地图上代表LinkedIn或Facebook的连接,NodeXL提供了进一步精确的计算。如果你在不需要那么先进的东西,你可以看看Google Fusion Tables,或者尝试用Gephi。     7、import.io 从网上抓取网页和信息曾经是技术人员的专利,现在用import.io,每个人都可以从网站和论坛获取数据。简单提出你想要的数据,几分钟之后import.io就可以通过你的搜索知道你在找什么,从而会挖掘、提供数据用于你的分析或输出。     8、Google Search Operators 不可否认谷歌最初是一个强大的资源和搜索公司,运营商可以让你快速过滤掉谷歌的结果得到的最有用的和相关的信息。比如说,你正想从ABC咨询里寻找一个今年的数据科学报告。如果我们认为该报告可能是PDF格式的,可以搜索 “数据科学报告”网站::ABCConsulting.com Filetype:PDF 然后在下面的搜索栏,使用“搜索工具”来屏蔽去年的结果。这在发现新的信息或市场研究方面非常有用。     9、Solver Solver是一个在excel中做优化和线性规划的工具,允许你设置一些约束条件(例如不超过什么价格,要在哪天之前完成之类)。虽然更有效的优化可能会需要另一个程序(例如R的优化包),但是Solver应用范围比较广。   10、WolframAlpha Wolfram Alpha的搜索引擎是一个隐藏的宝石,可以媲美苹果的Siri。WolframAlpha类似于不那么智能的Google,对科技搜索提供详细的回复,对微积分作用也能快速的搜索。对企业用户来说,它提供了信息图表,对历史价格、商品信息、主题概述。 虽然这些工具使得分析更简单,但他们只是把信息放进去然后进行分析,这些你自己也可以做到。所以用一点时间来学习新的技巧,用这些工具来提高自己完成工作。   来自公众号:数据客   扫一扫,关注“HRTechChina",聆听人力资源科技的声音!
    分析工具
    2015年05月06日