Candy526368302
往数据发展的基本学习课程路径可以概括为以下内容：1. EXCEL、PPT(必须精通)数据工作者的基本姿态，话说本人技术并不是很好，但是起码会操作;要会大胆秀自己，和业务部门交流需求，展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。2. 数据库类(必须学)初级只要会RDBMS就行了，看公司用哪个，用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(缓存，严格意义上不算数据库)，然后(选学)可以了解各类NoSQL，基于图的数据库Neo4j，基于Column的数据库BigTable，基于key-value的数据库redis/cassendra，基于collection的数据库MongoDB。3. 统计学(必须学)如果要学统计学，重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归(特别是广义线性回归)、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的，这个看自己的意愿。其他数学知识：线性代数常用(是很多后面的基础)，微积分不常用，动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。4. 机器学习(数据分析师要求会选、用、调)常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯;不常用的也稍微了解一下;深度学习视情况学习。5. 大数据(选学，有公司要求的话会用即可，不要求会搭环境)hadoop基础，包括hdfs、map-reduce、hive之类;后面接触spark和storm再说了。6. 工具类语言：非大数据类R、Python最多;大数据可能还会用到scala和java。其他框架、类库(选学)：爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy)，日志分析(常见elk)。
龙龙1004
目前数据分析行业有很大的人才缺口，未来3年内市场规模预计将达到2000亿，就业前景很好。但是入门门槛相对其他行业较高，专业性非常强，需要有过硬的技术来进行大量的数据处理，报培训班跟着专业的老师进行学习，可以更加系统掌握内容，少走弯路，同时老师也可以对你进行一个督促。
1、 数据分析要学多久？
每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式，由于无专业老师指导及无法系统的学习，这个周期可能会很长。一般来讲，如果零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三、四个月的时间。数据分析的学习应该首先从熟悉表以及表结构开始，它的原点一定是在首先了解熟悉Excel的基础上，在能够从数据库里提数的基础上再进行技能的升级。你的技能从能够从数据库里提数，并且用Excel和BI处理几万行的小数据量，到使用python批量化处理几十万甚至百万行中量级数据量，到最终使用大数据的相关组件，例如hadoop，spark，flume等组件处理千万级甚至是亿级大数据量。每一个阶段所需要的工具加方法论都是不一样的。一般而言，对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言，得至少入门python的pandas，numpy等数据处理库。这个零自学的周期，也一般跟悟性和自律有关，悟性和自律性高的同学，可能在4个月能够掌握；如果悟性和自律性不高的同学，这个周期有可能就是半途而废，无法估量时间了。这里给大家推荐一下聚数学院的《数据分析实战就业班》（聚数学院)，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解并配以实战练习，学完之后，学习者可以直接达到数据分析师的水平。
2、 数据分析要学什么？
(1) Excel
说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）等。
(2) Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库，那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂，非常容易上手，并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始，涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面，数据分析师一般不会有增删改的权限，只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。
(3) Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗，画图，还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。
(4) BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板，如下图：
BI看板图
企业销售指标，运营指标，物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价，过去24个月销售的物流发货量的变化曲线，甚至是现在实时的销售额，这些都是企业关心的问题。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件，有FineBI，PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的，学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通，快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
(5) 数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的；而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此，掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。
那数据运营方法论是什么呢？数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如，对电商而言，漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1，到进入服装板块的人数PV2，PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型：相关分析，A/B test等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6) 机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了，而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x，与预测最终值y之间的关系（也就是数学算法公式），然后利用这套算法，将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值，这里听不懂没关系。总之，这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师，机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归，多元回归，以及逻辑回归学习等，逐渐学习更多像决策树，随机森林，SVM等更高级的算法。
如果看到这里，你觉得自己心理上已经就入门数据分析师方向做好了准备，但是你是零基础实在不知道如何入行的话，欢迎私聊获取免费的数据分析师知识点大纲，并且免费做数据分析师的入门咨询。
密果儿小雨
仓库需配置的物品与设施有：电动叉车：货物一般会放在托盘上再进行运输和存取，于是就会使用叉车，将装有货物的托盘完成仓库内位置变动，和仓库至运输车辆之间的搬运工作。在放置重型货架的仓库，则必须使用此类叉车完成货物入位工作。类似叉车根据动力，分为电动和燃油两种动力，一般仓库多采用电动，环保、污染少，也可更好维持仓库内的清洁。叉车：部分仓库，在没有重型货架的情况下，也可采用上图所示叉车完成货物搬运工作，这样的叉车只能完成水平位移，无法升降，所以限制了不少使用场景。但因为其价格便宜，占地面积小，也是仓库内必备的设备之一。重型货架：5米以上货架，也叫高位货架，尤立柱、横梁等部件组成。货物一般会先放置在托盘上，再用叉车，将托盘放置在货位上。重型货架高度并无特别限制，库内净高超过9米，就可放置5层的重型货架。层间距根据存储货物不同进行调节，立柱间一半放置三个托盘，即三个货位。托盘：在大宗运输和仓储服务中，托盘使用广泛。最常见的，仓储中大致分为货架存储（放在重型货架或轻型货架上）和平面存储（放在地面上）。而重型货架存储和平面存储，都少不了托盘，尤其重型货架，货物基本都是用叉车一托一托叉上去的。仓库管理是工业企业管理中相当重要的环节，尤其是中小企业，尤其是管理不那么完善的企业，可以将仓库管理看作企业的重中之重，比如使用日事清的计划管理模块有内置的物料管理模块，可以辅助进行仓库进出库管理。1、它可以起到补强财务管理漏洞，仓库是企业物资的财务账本，因为仓库管理的物料会具体到品种、数量、用途、保质期等要素，它比财务仅仅一个金额或是时间要对企业的具体决策和控制有用太多。仓库管理的好，对于呆滞物料、库存金额、各类损耗都会有不小的帮助。2、它可以起到生产计划的作用。排产计划对于很多企业来说是很高大上的东西，它依赖于企业的生产相关数据的完善，诸如精确的标准工时，作业者人数，设备产能，实际的生产效率，工艺线路的技术资料，模具/工装夹具的数量（决定产量）......只有管理先进的企业才可以做到。在较为粗犷的生产管理中，没有生产计划，只有物料计划，物料齐套即可以按顺序组织生产，尽管生产完成的时间不可控，但是生产开始的时间是可控的。因此，仓库，准确地说是物控，在管理不先进的企业能够起到的作用是很大的。参考资料： 世界经理人论坛
冰心草堂123
目视管理是利用形象直观而又色彩适宜的各种视觉感知信息来组织现场生产活动，达到提高劳动生产率的一种管理手段，也是一种利用视觉来进行管理的科学方法。 所以目视管理是一种以公开化和视觉显示为特征的管理方式。目视管理的内容1、规章制度与工作标准的公开化 为了维护统一的组织和严格的纪律，保持大工业生产所要求的连续性、比例性和节奏性，提高劳动生产率，实现安全生产和文明生产，凡是与现场工人密切相关的规章制度、标准、定额等，都需要公布于众；与岗位工人直接有关的，应分别展示在岗位上，如岗位责任制、操作程序图、工艺卡片等，并要始终保持完整、正确和洁净。 2、生产任务与完成情况的图表化 现场是协作劳动的场所，因此，凡是需要大家共同完成的任务都应公布于众。计划指标要定期层层分解，落实到车间、班组和个人，并列表张贴在墙上；实际完成情况也要相应地按期公布，并用作图法，是大家看出各项计划指标完成中出现的问题和发展的趋势，以促使集体和个人都能按质、按量、按期地完成各自的任务。 3、与定置管理相结合，实现视觉显示资讯的标准化 在定置管理中，为了消除物品混放和误置，必须有完善而准确的资讯显示，包括标志线、标志牌和标志色。因此，目视管理在这 便自然而然地与定置管理融为一体，按定置管理的要求，采用清晰的、标准化的资讯显示符号，将各种区域、通道，各种辅助工具（如料架、工具箱、工位器具、生活柜等）均应运用标准颜色，不得任意涂抹。4、生产作业控制手段的形象直观与使用方便化 为了有效地进行生产作业控制，使每个生产环节，每道工序能严格按照期量标准进行生产，杜绝过量生产、过量储备，要采用与现场工作状况相适应的、简便实用的资讯传导信号，以便在后道工序发生故障或由于其它原因停止生产，不需要前道工序供应在制品时，操作人员看到信号，能及时停止投入。例如，“广告牌”就是一种能起到这种作用的资讯传导手段。 各生产环节和工种之间的联络，也要设立方便实用的资讯传导信号，以尽量减少工时损失，提高生产的连续性。例如，在机器设备上安装红灯，在流水线上配置工位元元故障显示幕，一旦发生停机，即可发出信号，巡回检修工看到后就会及时前来修理。 生产作业控制除了期量控制外，还要有质量和成本控制，也要实行目视管理。例如，质量控制，在各质量管理点（控制），要有质量控制图，以便清楚地显示质量波动情况，及时发现异常，及时处理。车间要利用板报形式，将“不良品统计日报”公布于众，当天出现的废品要陈列在展示台上，由有关人员会诊分析，确定改进措施，防止再度发生。 5、物品的码放和运送的数量标准化 物品码放和运送实行标准化，可以充分发挥目视管理的长处。例如，各种物品实行“五五码放”，各类工位器具，包括箱、盒、盘、小车等，均应按规定的标准数量盛装，这样，操作、搬运和检验人员点数时既方便又准确。 6、现场人员着装的统一化与实行挂牌制度 现场人员的着装不仅起劳动保护的作用，在机器生产条件下，也是正规化、标准化的内容之一。它可以体现职工队伍的优良素养，显示企业内部不同单位、工种和职务之间的区别，因而还具有一定的心理作用，使人产生归属感、荣誉感、责任心等，对于组织指挥生产，也可创造一定的方便条件。 挂牌制度包括单位挂牌和个人佩戴标志。按照企业内部各种检查评比制度，将那些与实现企业战略任务和目标有重要关系的考评专案的结果，以形象、直观的方式给单位元挂牌，能够激励先进单位更上一层楼，鞭策后进单位奋起直追。个人佩戴标志，如胸章、胸标、臂章等，其作用同着装类似。另外，还可同考评相结合，给人以压力和动力，达到催人进取、推动工作的目的。看板管理，常作“Kanban管理，是丰田生产模式中的重要概念，指为了达到准时生产方式（JIT）控制现场生产流程的工具。准时生产方式中的拉式（Pull）生产系统可以使信息的流程缩短，并配合定量、固定装货容器等方式，而使生产过程中的物料流动顺畅。 准时生产方式的看板旨在传达信息：“何物，何时，生产多少数量，以何方式生产、搬运”。 看板的信息包括：零件号码、品名、制造编号、容器形式、容器容量、发出看板编号、移往地点、零件外观等。看板的种类看板的本质是在需要的时间，按需要的量对所需零部件发出生产指令的一种信息媒介体，而实现这一功能的形式可以是多种多样的。看板总体上分为三大类：传送看板、生产看板和临时看板。 1. 工序内看板 工序内看板是指某工序进行加工时所用的看板。这种看板用于装配线以及即使生产多种产品也不需要实质性的作业更换时间（作业更换时间接近于零）的工序，例如机加工工序等。 2. 信号看板 信号看板是在不得不进行成批生产的工序之间所使用的看板。例如树脂成形工序、模锻工序等。信号看板挂在成批制作出的产品上，当该批产品的数量减少到基准数时摘下看板，送回到生产工序，然后生产工序按该看板的指示开始生产。另外，从零部件出库到生产工序，也可利用信号看板来进行指示配送。 3. 工序间看板 工序间看板是指工厂内部后工序到前工序领取所需的零部件时所使用的看板。典型的工序间看板，前工序为部件1#线，本工序总装2#线所需要的是号码为A232－60857的零部件，根据看板就可到前一道工序领取。 4. 外协看板 外协看板是针对外部的协作厂家所使用的看板。对外订货看板上必须记载进货单位的名称和进货时间、每次进货的数量等信息。外协看板与工序间看板类似，只是 “前工序”不是内部的工序而是供应商，通过外协看板的方式，从最后一道工序慢慢往前拉动，直至供应商。因此，有时候企业会要求供应商也推行JIT生产方式。 5. 临时看板 临时看板是在进行设备保全、设备修理、临时任务或需要加班生产的时候所使用的看板。与其它种类的看板不同的是，临时看板主要是为了完成非计划内的生产或设备维护等任务，因而灵活性比较大。
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