Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

Je komt net van de universiteit en je wilt een carrière in data-analyse beginnen. Waar begin je?

Om als pas afgestudeerde een carrière als data-analist een vliegende start te geven, is het essentieel om eerst relevante technische en zachte vaardigheden op te doen, evenals praktische ervaring die je kunt gebruiken om een ​​sterk portfolio op te bouwen en je vaardigheden opnieuw te laten zien.

Als je eenmaal je basiskennis hebt ontwikkeld, ga dan op zoek naar stages, freelanceprojecten of vrijwilligersmogelijkheden en netwerk met professionals in het veld om kansen in de branche te identificeren.

Deze gids behandelt alles wat u moet weten om als eerstejaars aan de slag te gaan, inclusief welke vaardigheden en onderwijskwalificaties vereist zijn, manieren om praktische ervaring op te doen en strategieën voor het zoeken naar werk die u kunnen helpen bij het vinden van uw eerste voltijdse baan.

Laten we aan de slag gaan, of laten we zeggen: "duik in de data"!

Inhoudsopgave

Vaardigheden vereist voor banen als data-analist

Data-analisten gebruiken tools als LuckyTemplates en Tableau om data te visualiseren en inzichten te verkrijgen

Data-analyse omvat het gebruik van analytische tools en technieken om inzichten uit complexe datasets te halen.

Om als data-analist te slagen, heb je een combinatie van technische en soft skills nodig waarmee je op een effectieve manier inzichten kunt verzamelen, verwerken, analyseren en communiceren.

In dit gedeelte bespreken we enkele van de essentiële technische en zachte vaardigheden die vereist zijn voor banen als data-analist.

Technische vaardigheden die essentieel zijn om een ​​data-analist te zijn

Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

Statistische visualisatie van belangrijke statistieken voor beheermaatschappij gemaakt met behulp van LuckyTemplates.

Technische vaardigheden verwijzen naar een specifieke set vaardigheden en kennis met betrekking tot de industrie die nodig is voor het uitvoeren van technische taken. Deze vaardigheden zijn meetbaar en kunnen worden geleerd door te oefenen.

Essentiële technische vaardigheden voor banen als data-analist zijn onder meer:

  • Microsoft Excel: Excel is een van de meest gebruikte en veelzijdige programma's voor gegevensanalyse. Het is een krachtige tool voor het omgaan met datamodellen die een scala aan functionaliteiten biedt voor dataverwerking, analyse en visualisatie. Deskundige of op zijn minst gemiddelde vaardigheid is essentieel in datawetenschap.
  • Programmeren : Vaardigheid in ten minste één programmeertaal, zoals Python, R of SQL, is een kritieke vereiste voor de meeste rollen van data-analisten. Zelfs van analisten in functies op instapniveau wordt verwacht dat ze efficiënte code schrijven die gegevens kan manipuleren en analyseren.
  • Databasebeheer: Als het uw doel is om te werken in sectoren die grote hoeveelheden gegevens verwerken (gezondheidszorg, financiën, detailhandel, enz.), dan moet u vertrouwd zijn met het gebruik van databasebeheersystemen voor gegevensverzameling, gegevensbeheer en verwerking. Enkele populaire systemen zijn MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, MongoDB en Microsoft SQL Server.
  • Statistische visualisatie : naast het omgaan met gegevens, wordt van analisten verwacht dat ze grafieken en diagrammen maken die kunnen worden gebruikt om inzichten uit gegevens te halen. Bekendheid met tools zoals Tableau of Microsoft LuckyTemplates stelt u in staat om visueel aantrekkelijke en gemakkelijk te begrijpen representaties van databevindingen te creëren.
  • Machine learning : kennis van algoritmen en technieken voor machine learning en het gebruik van tools voor machine learning helpt analisten verborgen patronen bloot te leggen en voorspellingen te doen op basis van gegevens. Enkele populaire tools voor machine learning zijn IBM Watson Studio, Apache Spark en Microsoft Azure Machine Learning.

De bovenstaande lijst zou u een momentopname moeten geven van de technische vaardigheden waarover data-analisten moeten beschikken. Het lijkt misschien veel, maar laat het je niet overweldigen!

Niemand zal verwachten dat je bekend bent met elke vermelde technologie, zeker niet voor een instapfunctie; u moet echter uw best doen om op zijn minst vertrouwd te raken met de grondbeginselen van deze vaardigheden.

Laten we nu eens kijken naar de vaak over het hoofd geziene soft skills.

Soft Skills die essentieel zijn om een ​​data-analist te zijn

Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

Zachte vaardigheden verwijzen naar interpersoonlijke vaardigheden die als noodzakelijk worden beschouwd voor succes op een werkplek, omdat ze u in staat stellen goed met anderen samen te werken, adequaat te reageren op uitdagingen en conflicten te beheersen.

In tegenstelling tot technische vaardigheden zijn zachte vaardigheden moeilijker te onderwijzen en te kwantificeren, maar ze zijn belangrijk voor het bevorderen van een positieve werkomgeving.

Core soft skills data-analisten moeten zijn:

  • Communicatie: je hoeft geen ervaren redenaar te zijn, maar je moet in staat zijn om gemakkelijk complexe data-inzichten over te brengen aan zowel technische als niet-technische belanghebbenden en aanbevelingen te doen op basis van de inzichten.
  • Probleemoplossing: Problemen met gegevens moeten systematisch worden aangepakt. Je moet in staat zijn om ze op te splitsen in kleinere delen en je technische en analytische vaardigheden te gebruiken om goede oplossingen te vinden.
  • Kritisch denken: een groot deel van data-analyse gaat door grote hoeveelheden data om trends en patronen te identificeren, en als analist moet je sterke kritische denkvaardigheden hebben om hypothesen te ontwikkelen en te testen, meerdere perspectieven te overwegen en datagestuurd te maken aanbevelingen.
  • Aandacht voor detail: er zijn veel details in onbewerkte gegevens en gegevensanalisten moeten veel aandacht hebben voor detail om ervoor te zorgen dat gegevens nauwkeurig en foutloos zijn. Zelfs kleine foutjes of onnauwkeurigheden kunnen een grote impact hebben op de datakwaliteit.
  • Tijdmanagement: zelfs als junior data-analist werk je vaak aan meerdere projecten tegelijk. Taken kunnen prioriteren en tijd effectief kunnen beheren, is cruciaal om projectdeadlines te halen en ervoor te zorgen dat het werk op tijd wordt afgeleverd.

Hoewel technische vaardigheden belangrijk zijn voor data-analisten, is het ontwikkelen van sterke soft skills net zo belangrijk voor succes op dit gebied. Door samen te focussen op het ontwikkelen van zowel technische als zachte vaardigheden, krijg je een voorsprong als een frissere voorbereiding op je eerste baan!

We kunnen dit niet vaak genoeg zeggen: soft skills zijn cruciaal op de huidige werkplek, ongeacht of u een data-analist, een bedrijfsanalist of zelfs een postbode bent!

Door naast je datavaardigheden je soft skills te oefenen, krijg je een voorsprong!

Essentiële educatieve kwalificaties voor data-analisten

Cursussen ontworpen voor beginnende data-analisten aangeboden door .

Je bent net afgestudeerd, dus je hebt eindelijk een diploma. Maar is het de juiste keuze voor een carrière in data-analyse?

Er zijn bepaalde opleidingskwalificaties die het gemakkelijker kunnen maken om een ​​instappositie te bemachtigen.

Enkele van de essentiële kwalificaties om te overwegen zijn:

  1. Bachelor's degree of master's degree in een relevant vakgebied zoals wiskunde, statistiek, economie of informatica. Een gevorderd diploma kan nodig zijn als je van plan bent om de rol van senior data-analist, datawetenschapper of data-ingenieur op je te nemen zodra je enkele jaren ervaring hebt.
  2. Kennis van programmeertalen zoals R of Python voor statistische analyse en datamanipulatie.
  3. Begrip van verschillende tools en software voor gegevensanalyse, zoals SQL, Tableau of Excel, om bedrijfsgegevens te analyseren, visualiseren en presenteren.
  4. Vaardigheid in het gebruik van kwantitatieve en kwalitatieve onderzoeksmethoden om inzichten uit onbewerkte gegevens te halen.

Als je een diploma hebt behaald in een niet-gerelateerd vakgebied, maar toch een baan als data-analist wilt nastreven, raak dan niet in paniek! Het is nog steeds mogelijk om in de branche te werken met een diploma in een niet-gerelateerd vakgebied of zelfs zonder diploma.

Hoewel het hebben van een sterke basis in relevante of aanverwante gebieden een concurrentievoordeel geeft, zijn er veel andere manieren om de nodige vaardigheden te verwerven.

U kunt zich bijvoorbeeld inschrijven voor online cursussen, professionele certificaten behalen of gespecialiseerde bootcamps bijwonen die u kunnen helpen de technische kennis op te doen die nodig is om met gegevensanalyse te werken.

Ook moet je, zelfs met een relevante opleiding, je domeinexpertise blijven ontwikkelen om bij te blijven met nieuwe trends en betere inzichten uit de data te halen.

Uiteindelijk zullen je opleidingskwalificaties, gecombineerd met je vaardigheden en domeinkennis, een belangrijke rol spelen in je succes als data-analist.

In het volgende gedeelte bekijken we enkele strategieën die u kunt gebruiken om werk te vinden in het dataveld en hoe u uw kansen op werk kunt vergroten.

Praktijkervaring opdoen

Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

Een voorbeeld van eenvoudig databeheer met behulp van LuckyTemplates.

Als frisser op zoek naar praktische ervaring in data-analyse, heb je veel mogelijkheden om vaardigheden op te doen en je capaciteiten aan potentiële werkgevers te demonstreren.

Laten we een paar van deze opties bekijken:

Stages

Stages zijn een geweldige manier om praktijkervaring op te doen onder begeleiding van professionals uit de industrie. Veel organisaties bieden stages aan die speciaal zijn ontworpen voor pas afgestudeerden of mensen die willen overstappen op het gebied van data-analyse.

Als je solliciteert naar stages die aansluiten bij je interesses en vaardigheden, krijg je de kans om aan echte data-analyseprojecten te werken.

Hoe zit het met freelancen?

Freelance projecten

Voorbeeld van LuckyTemplates-dashboard gemaakt door een data-analist

Een andere manier om praktijkervaring op te doen is door freelance projecten op het gebied van data-analyse aan te nemen. Gebruik platforms zoals Upwork om in contact te komen met klanten die data-analysediensten nodig hebben.

Bijt niet meer af dan je kunt kauwen; probeer eenvoudige taken uit, zoals gegevensinvoer voor bedrijfsanalyses, voordat u solliciteert naar complexere banen.

Door als freelancer te werken, kunt u uw vaardigheden toepassen op verschillende projecten en ervaring opdoen door parttime in meerdere sectoren te werken.

Het voltooien van freelance projecten kan ook leiden tot positieve recensies en aanbevelingen, waardoor je opvalt bij potentiële werkgevers.

Hoe zit het met online leren?

Online cursussen en certificeringen

Cursus gegevenstransformatie en modellering aangeboden door .

Er zijn verschillende die diepgaande informatie bieden over concepten en tools voor data-analyse. Deze cursussen bevatten vaak praktische oefeningen, projecten en beoordelingen om u te helpen praktische vaardigheden te ontwikkelen.

Het behalen van certificeringen van erkende instellingen toont ook aan dat u toegewijd bent aan leren en biedt een validatie van uw capaciteiten op het gebied van gegevensanalyse.

Neem de tijd om enkele online cursussen te volgen en certificeringen te behalen die uw cv aantrekkelijker maken voor potentiële werkgevers.

Topstrategieën voor het zoeken naar werk voor beginnende data-analisten

Het zoeken naar een baan is in elke branche een uitdaging, vooral voor pas afgestudeerden zonder werkervaring.

Het helpt ook niet dat data-analyse een competitief veld is, daarom is het belangrijk om een ​​strategie te hebben als je je droombaan wilt binnenhalen!

De juiste strategie kan u helpen effectief op de arbeidsmarkt te navigeren, potentiële vacatures te identificeren en op te vallen bij werkgevers.

In dit gedeelte verkennen we enkele effectieve strategieën voor het zoeken naar een baan voor data-analisten, inclusief tips voor netwerken en het opbouwen van een sterke online aanwezigheid.

Online vacaturesites

Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

DataJobs is een online vacaturebank die zich specifiek richt op data-analisten.

Een van de meest efficiënte manieren om banen voor data-analisten voor eerstejaarsstudenten te vinden, is via online vacaturesites. Deze platforms kunnen vacaturemeldingen bieden voor vacatures op instapniveau met filters waarmee u uw zoekopdracht kunt aanpassen op basis van locatie, taaktype en ervaringsniveau.

Grote vacaturesites zoals Indeed zijn een geweldige plek om op zoek te gaan naar kansen op instapniveau in data-analyse. Bekijk ook branchespecifieke vacaturesites zoals DataJobs voor een meer op maat gemaakte zoekervaring bij het zoeken naar functies voor data-analisten.

Netwerken

Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

Netwerken is een goede strategie om door te breken in de data-analyse-industrie. Woon branche-evenementen bij, zowel online als offline, en woon conferenties, bijeenkomsten en workshops bij om professionals te ontmoeten en uw netwerk uit te breiden.

Werk aan het opbouwen van relaties met professionals in het veld, wat kan leiden tot waardevolle verwijzingen en toegang tot spannende initiatieven. Probeer oprecht te zijn in uw interacties en toon enthousiasme voor data-analyse.

Overweeg ook om lid te worden van online forums, data-analysegemeenschappen en LinkedIn- groepen om in contact te komen met gelijkgestemde mensen en op de hoogte te blijven van trends in de branche.

Deelnemen aan discussies en het delen van relevante inhoud op deze platforms kan ook uw expertise en passie voor het vakgebied aantonen.

En als u uw werk presenteert, krijgt u de kans om opgemerkt te worden door uw potentiële werkgever, LinkedIn heeft een enorme datacommunity.

Sociale media

Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

Onderschat de kracht van sociale media niet bij het zoeken naar een baan! Platforms zoals LinkedIn en Twitter kunnen effectieve hulpmiddelen zijn om vacatures voor data-analisten te vinden en in contact te komen met influencers in de branche.

Optimaliseer uw sociale media-accounts door uw vaardigheden, ervaring en projecten met betrekking tot gegevensanalyse onder de aandacht te brengen. Volg bedrijven en professionals in het veld om op de hoogte te blijven van hun activiteiten en samenwerkingsmogelijkheden. Neem deel aan gerelateerde hashtags of discussiethreads om zichtbaarheid te krijgen.

Professionele betrokkenheid op sociale mediaplatforms kan uw online aanwezigheid aanzienlijk verbeteren, en dat kan leiden tot fulltime vacatures in het domein van data-analyse.

Nogmaals, terug naar LinkedIn, dit is absoluut onze favoriete ontmoetingsplaats voor gegevenstypen op sociale media.

Voordat u echter kunt gaan solliciteren, moet u uw cv perfectioneren, en daar gaan we het in de volgende sectie over hebben.

Een effectief cv opstellen

Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

Een indrukwekkend en goed gestructureerd cv speelt een cruciale rol bij het helpen van nieuwelingen bij het vinden van een baan. In dit gedeelte bespreken we hoe we relevante vaardigheden kunnen benadrukken en academische projecten kunnen presenteren om een ​​overtuigend cv te maken.

Relevante vaardigheden benadrukken

Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

Een voorbeeld van hoe u relevante vaardigheden in een cv kunt benadrukken

Als eerstejaars moet je de nadruk leggen op de vaardigheden die je potentieel als data-analist aantonen. Deze vaardigheden kunnen zijn verworven door middel van cursussen, stages en buitenschoolse activiteiten.

Hier zijn enkele tips om uw relevante vaardigheden effectief te benadrukken in uw cv:

  1. Identificeer relevante vaardigheden : bekijk eerst de functiebeschrijving en identificeer de belangrijkste vaardigheden waarnaar de werkgever op zoek is. Dit kunnen technische vaardigheden zijn, zoals gegevensanalyse, databasebeheer en programmeertalen, maar ook zachte vaardigheden zoals communicatie, teamwerk en probleemoplossing.
  2. Personaliseer je cv : pas je cv aan om de vaardigheden te benadrukken die het meest relevant zijn voor de baan waarop je solliciteert. Gebruik trefwoorden en woordgroepen uit de functiebeschrijving om uw cv door het eerste screeningproces heen te helpen.
  3. Gebruik meetbare gegevens: Gebruik indien mogelijk meetbare gegevens om de impact van uw vaardigheden te benadrukken. Als je iets hebt gedaan dat een project of bedrijf geld of tijd heeft bespaard, neem die statistieken dan op met concrete cijfers.

Door uw relevante vaardigheden effectief onder de aandacht te brengen, kunt u uw kansen vergroten om indruk te maken op potentiële werkgevers en een baan veilig te stellen.

Presentatie van academische projecten

Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

Een voorbeeld van een academisch project in een cv

Als pas afgestudeerde bieden academische projecten solide bewijs van uw ervaring met het omgaan met real-world data-uitdagingen. Hier zijn enkele belangrijke strategieën waarmee u zich kunt onderscheiden:

  1. Kies relevante projecten: Selecteer academische projecten die het meest relevant zijn voor de baan waarop u solliciteert. Dit kan helpen bij het demonstreren van uw vaardigheden en ervaring op een bepaald gebied van gegevensanalyse.
  2. Markeer uw rol: schets duidelijk uw rol en de specifieke bijdragen die u heeft geleverd. Dit helpt om uw technische vaardigheden, probleemoplossend vermogen en teamwerkvaardigheden aan te tonen.
  3. Neem statistieken op : neem waar mogelijk statistieken of resultaten op die de impact van het project aantonen. Als u bijvoorbeeld aan een project hebt gewerkt dat heeft bijgedragen aan het verbeteren van bedrijfsprocessen, voeg dan specifieke details over die verbeteringen toe.
  4. Formaat effectief : gebruik bij het opsommen van academische projecten een consistent formaat dat gemakkelijk leesbaar en visueel aantrekkelijk is. Bevat een projecttitel, tijdsperiode en een korte taakomschrijving. U kunt ook een link naar het project opnemen op GitHub of een andere repository waar potentiële werkgevers toegang hebben tot uw werk.

Het opnemen van een portfolio met academische projecten kan uw cv verder versterken en uw praktische ervaring in data-analyse onder de aandacht brengen.

Bekijk onze video hieronder om uw voorbeelden van datavisualisatie voorafgaand aan het interview vast te leggen.

Met een goed cv krijg je voet door de deur, maar dat is slechts de eerste stap. De volgende is om je voor te bereiden op het onvermijdelijke sollicitatiegesprek.

Laten we nu eens kijken naar enkele strategieën voor sollicitatiegesprekken in het volgende gedeelte.

Het interview nagelen

Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

Het sollicitatiegesprek is een kritieke fase in het wervingsproces. Hier kunt u uw vaardigheden, ervaring en persoonlijkheid laten zien en aantonen dat u geschikt bent voor de functie.

Het sollicitatiegesprek tot een goed einde brengen vereist een zorgvuldige voorbereiding, van het onderzoeken van het bedrijf en de functie tot het oefenen van veelvoorkomende sollicitatievragen en het gepast kleden.

In deze sectie zullen we een aantal effectieve strategieën onderzoeken om het interview als data-analist goed te laten verlopen, inclusief tips voor het beantwoorden van veelvoorkomende interviewvragen en het voorbereiden van het interview.

Common Data Analyst Sollicitatievragen

Als een frissere sollicitant voor data-analistposities, is het essentieel om je voor te bereiden op veelvoorkomende interviewvragen. Hier zijn een paar voorbeelden:

  • Kun je het verschil uitleggen tussen begeleid en niet-gesuperviseerd leren?
  • Hoe ga je om met ontbrekende of inconsistente data in een dataset?
  • Wat is jouw ervaring met SQL en databasebeheer?
  • Hoe zorgt u voor de juistheid van uw analyse?
  • Kunt u een situatie uitleggen waarin u voor uitdagingen kwam te staan ​​bij het analyseren van gegevens en hoe u deze overwon?

Zorg ervoor dat u andere mogelijke interviewvragen voor data-analisten doorneemt en uw antwoorden oefent.

Er zijn veel belangrijke interviewvragen en niemand laat ze beter zien dan in dit boek.

Klaar voor het gesprek? Laten we een aantal best practices bespreken om het goed te doen!

Beste praktijken voor sollicitatiegesprekken

Overweeg de volgende best practices voor interviews om uw kansen op succes als data-analist te vergroten:

  1. Onderzoek het bedrijf : Begrijp de branche, producten en gegevensgerelateerde uitdagingen van het bedrijf vóór het interview.
  2. Focus op uw sterke punten : Benadruk uw vaardigheden op het gebied van data-analyse, programmeertalen (bijv. Python of R), databasebeheer en tools voor datavisualisatie.
  3. Breng uw projecten onder de aandacht : presenteer projecten uit uw academische of persoonlijke ervaring om uw capaciteiten te demonstreren. Toon een dashboard dat je hebt gemaakt, toon een rapport dat je hebt gemaakt en onderscheid je van de massa.
  4. Leg uw denkproces uit : leg bij het beantwoorden van technische vragen duidelijk uw redenering en denkproces uit om uw analytische vaardigheden te demonstreren.
  5. Bereid je voor op gedragsvragen : verwacht vragen over je teamwerk, communicatie en probleemoplossende vaardigheden. Wees klaar met concrete voorbeelden.
  6. Stel doordachte vragen Stel relevante, inzichtelijke vragen op over de business intelligence-strategie van het bedrijf en de specifieke verantwoordelijkheden van de functie.

Door het interview grondig voor te bereiden en deze best practices te volgen, vergroot u uw kansen op succes.

Laatste gedachten

Data-analist banen voor eerstejaarsstudenten: wat u moet weten

Data-analyse is een snelgroeiend veld met een groot potentieel voor loopbaangroei en vacatures. Maar doorbreken op dit gebied als een nieuwe of pas afgestudeerde kan een uitdaging zijn zonder een duidelijk plan en effectieve strategieën voor het zoeken naar werk.

Door de juiste technische en zachte vaardigheden te ontwikkelen, gebruik te maken van branchespecifieke vacaturesites en netwerkmogelijkheden, en een sterk cv op te bouwen, kunnen pas afgestudeerden hun kansen op een baan als data-analist vergroten.

Bovendien kan het voorbereiden van het sollicitatiegesprek en het effectief presenteren van je relevante vaardigheden en academische projecten op je cv je helpen je te onderscheiden van andere sollicitanten.

Door deze strategieën te volgen die we hebben doorlopen en toegewijd te blijven aan onze carrièredoelen, krijg je gegarandeerd een succesvolle kickstart van je carrière in data-analyse!

Als je meer wilt weten over datavisualisatietechnieken die data-analisten gebruiken, bekijk dan de


Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld

Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld

Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld

Een RDS-bestand opslaan en laden in R

Een RDS-bestand opslaan en laden in R

Je leert hoe je objecten uit een .rds-bestand in R opslaat en laadt. In deze blog wordt ook besproken hoe je objecten uit R naar LuckyTemplates importeert.

First N Business Days Revisited – Een DAX-coderingstaaloplossing

First N Business Days Revisited – Een DAX-coderingstaaloplossing

In deze tutorial over DAX-coderingstaal leert u hoe u de functie GENERATE gebruikt en hoe u de titel van een maat dynamisch wijzigt.

Breng inzichten onder de aandacht met behulp van de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek in LuckyTemplates

Breng inzichten onder de aandacht met behulp van de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek in LuckyTemplates

Deze zelfstudie behandelt hoe u de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek kunt gebruiken om inzichten te creëren op basis van dynamische gegevensvisualisaties in uw rapporten.

Inleiding tot het filteren van context in LuckyTemplates

Inleiding tot het filteren van context in LuckyTemplates

In dit artikel zal ik de filtercontext doornemen. Filtercontext is een van de belangrijkste onderwerpen waarover elke LuckyTemplates-gebruiker in eerste instantie zou moeten leren.

Beste tips voor het gebruik van de apps in LuckyTemplates Online Service

Beste tips voor het gebruik van de apps in LuckyTemplates Online Service

Ik wil laten zien hoe de online service LuckyTemplates Apps kan helpen bij het beheren van verschillende rapporten en inzichten die uit verschillende bronnen zijn gegenereerd.

Analyseer winstmargeveranderingen in de loop van de tijd - analyse met LuckyTemplates en DAX

Analyseer winstmargeveranderingen in de loop van de tijd - analyse met LuckyTemplates en DAX

Leer hoe u wijzigingen in uw winstmarge kunt berekenen met behulp van technieken zoals vertakking van metingen en het combineren van DAX-formules in LuckyTemplates.

Materialisatie-ideeën voor gegevenscaches in DAX Studio

Materialisatie-ideeën voor gegevenscaches in DAX Studio

Deze tutorial bespreekt de ideeën van materialisatie van datacaches en hoe deze de prestaties van DAX beïnvloeden bij het leveren van resultaten.

Zakelijke rapportage met behulp van LuckyTemplates

Zakelijke rapportage met behulp van LuckyTemplates

Als u tot nu toe nog steeds Excel gebruikt, is dit het beste moment om LuckyTemplates te gaan gebruiken voor uw zakelijke rapportagebehoeften.

Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten

Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten

Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten