[如何在excel中统计数据进行数据分析]方法/步骤 1 1，打开Excel2010，输入数据，准备进行描述统计； 2，点击菜单栏的“文件”中的“选项” 3，出现新的弹窗，点击“加载项”，在点击“转到”； 4，出现新的弹窗，将前面的“方框”都点...+阅读
一、大数据时代城市管理的机遇：
首先，有利于数字化城市建设。城市化过程中出现的管理问题，传统的城市管理方式早已对我国出现的城市问题束手无策，在大数据时代到来的背景下，数字化城市建设就呼之欲出。
其次，有利于电子政务建设。长期以来，我国政府在处理公共事务时都基本采用了传统的处理方式，纸质化的模式占据了主要地位。随着信息技术的不断更新以及大数据时代的到来，电子政务也随之应运而生。由于大数据时代的特点以及不断更新发展，电子政务的形式也不断得到更新。
最后，有利于智慧城市建设。智慧城市建设则是在大数据技术上产生的城市建设和管理方案。可见，大数据时代的到来更加有利于我国的智慧城市建设，为智慧城市的最终建成提供真实可靠的信息基础。会在一定程度上难以实现真正共享。另外，因为信息化很不平衡，各地各部门使用的信息技术标准很难统一，最后导致数据孤岛的现象也并非个例。
二、大数据时代城市管理的挑战 ：
大数据时代，机遇存在的同时也不可避免会遇到许多挑战，数据开放不足、数据共享不足、数据质量不优等等都面临着严峻的挑战。
首先，数据开放不足。数据是信息的重要载体，信息的公开在一定意义上就是数据的公开。在所有的数据公开中，政府相关数据公开尤为引人瞩目。国外早就对数据公开确立了“公开为原则，不公开为例外”的原则，我国也有类似规定，但是真实执行情况令人堪忧。
其次，数据共享不足。就目前来看，谁掌握了大量真实可靠的信息，谁就掌握了主动权，信息在一定程度上就是权威的象征，权力和利益的象征。再者，政府各部门大部分存在利己倾向， 信息就会在一定程度上难以实现真正共享。另外，因为信息化很不平衡，各地各部门使用的信息技术标准很难统一，最后导致数据孤岛的现象也并非个例。
然后，数据质量不优。数据质量问题直接影响依靠数据获得的信息的真实有效性，最终影响整体决策的有效性。数据质量主要包括数据的真实性、完整性和有效性。数据在收集、整合、存储和使用四个阶段当中，每个阶段都极有可能出现数据质量问题。在我国城市管理中，各级各部门每天都会面对大量繁琐的数据，数据收集渠道主要有下级单位上报数据、调查统计、普查等等，每一个渠道也同样会有很多因素影响数据质量。
如何利用大数据进行学生管理工作
怎样摸清底数、明白来路、清楚动向，是当前开展大学生就业服务工作面临的一个普遍难题。随着大数据时代的到来，这些难题有望通过智能数据分析技术一揽子解决，大学生就业服务也将进入精准服务新时代。
就业指导：从共性服务到个性服务
就业指导在引导毕业生就业中的作用越来越大。目前，各个高校都已开设就业指导课，但往往只停留在传统意义上的形势分析、就业推荐和就业讲座，很少有个性化的就业指导。
当前，我国高校的教务管理系统，具有完备的学生成绩信息，学生处有关于学生的基本信息，在就业处有学生的生源信息以及就业去向等信息。这些系统不仅有在校学生的数据，还有已经毕业学生的海量数据。
面对如此多的数据，如何从中发现对就业指导有实际意义的规律，这就需要善用大数据技术，通过现代化的信息技术手段，将海量、庞杂、分散的就业信息与数据进行归纳、综合、分析，从原来简单信息服务进化为具有学生需求分析、
就业服务：从实名服务到智能服务
人社部门开展应届高校毕业生实名制服务，一方面是想准确地掌握高校毕业生就业信息，包括就业去向及就业的稳定性，另一方面是便于对高校毕业生及时提供相关的就业服务。高校毕业生就业信息实名制数据库的建立，将完整呈现毕业生就业的底数、现状、去向，对这些数据开展智能挖掘，变复杂数据为决策数据，就能实现企业“招”和大学生“找”的无缝对接。
首先，各地人社部门可以通过推行就业实名制工作，探索建立市、镇、社区（村）三级网络管理平台，将毕业生信息录入人力资源和社会保障一体化系统，并利用“就业管理软件”进行管理。同时，层层分解工作指标，具体落实专人负责，对应届毕业生进行点对点调查和跟踪，通过了解情况，充实数据资料，依托基层平台的服务功能以及网格化的精细管理，将毕业生就业工作细化到实处，使毕业生就业、未就业、升学等情况如实反映。
其次，通过数据分析，可以对症下药，开展就业指导活动，适时联系用人单位，组团至高校举办校园招聘会，提高招聘的质量和效率。目前的就业困难大学生援助服务同样可以引入类似分析服务，通过定点扶持，专人负责，了解求职意向，开发公益性岗位并实行重点推荐和优先安置措施。
如何支撑大数据时代的集中管理
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢？
工具抢了人的饭碗？
很多大数据分析工具的设计起点非常高，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程，功能不可谓不强大。
但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师，未免有些杞人忧天了。恰恰相反，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，二者相辅相成，是友非敌。
的支持
虽然大数据的概念已经普及，但是很多还是留存有一些传统的观念。很多虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队，但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。
相对于数据管理，数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响对数据分析师工作性质的定位；同时，应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，也为和数据分析师留有足够的空间。
从幕后到台前的转变
以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同，而现在许多正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话，以数据服人”去赢得客户的信任。而主要的实施过程，是靠数据可视化技术来实现的。
数据可视化技术让数据能以图表和的方式直观地展示在人们面前，而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者，是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能提取数据精髓，并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前，这里面会需要许多技能，数据分析师的工作性质也将发生改变。
在大数据时代，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流，响应时代的需要，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实，大数据分析工具，数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战，但对于数据分析师来说，未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇！
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