以word 2007为例，方法如下：

1、依次单击“插入”、插图框中的“SmartArt”，在出现的对话框中选择“层次结构”、在右边出现的“组织结构图”中选中竖排或横排的结构图例，双击出现的“文本”，填写家谱姓氏辈份等信息。

2、家族人丁兴旺的可以在不同的辈份（行或列）添加多个文本，具体方法是点击想要添加位置附近文本框，在菜单栏中点击“添加形状”，在子菜单中选择在后、前、上、下添加即可。

修家谱对于一个家族来说，是一件大事儿。曾国藩说：家谱“三十年不修为不孝也”。但是修家谱是一个系统工程，它需要全家族的人同心协力，才能修出一份类似于百科全书一样的传世之作。

因为修家谱牵涉到许许多多的事情，内容之繁琐恐怕只有修过家谱的人士才能懂得。续谱无忧网给大家介绍一份修家谱的流程，共分为九个步骤，参考此流程可以让您缩短修家谱的时间，分清修家谱的内容，明确分工、合理修家谱、快速修家谱。

一、拟定修家谱计划

1、版本：精装、平装、光碟、网络。

2、时间：完成期限、工作时程。

3、预算：经费、人员。

4、范围：同宗、合族、家族。

5、工具：图表、问卷、电脑。

说明：由发起人草拟计划大纲。

二、组织章程

组织委员、修谱大纲、责任分配、发凡起例。

说明：由编谱委员会议定细节。

三、筹集基金

一人负担、众人分摊、家族劝募、早请补助、公开销售组织内容大纲，制作世系图表、填写行实履历、撰写名人家传、考订姓氏渊源、记录迁徙过程、著录文艺著作、附录照片图版、其它次要内容。

说明：依实际情况与资金需求决定基金来源。

四、资料分析：

前修旧谱、相说族谱、族谱研究资料、研究与过滤资料、请教族谱专家。

说明：善用各种资料与研究方法。

五、寻找史料

家谱文献、世系资料、出生、过世登记证、户籍、除户登记资料、神龛祖先牌位、家庙晋主名册、祭祀公业章程、名册，墓碑文字、坟葬座落方位，讣文、疏文、功德薄，长辈口述记录，家传、年谱、纪念集，老照片、录音、录影资料，古文书、契约、证书，正史、方志，人名录、同学录，旧报纸、电话薄。

说明：1、参考“家谱记录种类一览表”所列记录资料。2、参访家庙、宗亲会、姓氏族谱学会、图书馆、档案馆、户政机关。3、广泛查阅各种现有传记资料。4、各种史料均须审慎考证。

六、编辑内容

组织内容大纲、制作世图表、填写行实履历、撰写名人家传、考订姓氏渊源、记录迁徙过程、著录文艺著作、附录照片图版、其它次要内容。

说明：依资料多寡决定内容项目。

七、审订内容

专家审稿、多次校稿、最后完稿。

说明：最好有学者专家参与审订。

八、印刷出版

黑白或彩色、纸本或光碟、选定印刷厂、印制若干份、设家族网站。

说明：可考虑多重制作方案，如家族网站就是一个非常不错的选择，可以永久保存。

九、领谱典藏

办祭谱活动，族人领族谱，寄存图书馆。

说明：有效保存~

在InformationWeek每年公布的IT从业人员薪金调查中可以看出大数据从业人员面临巨大的缺口。现今大数据呈现出“4V + 1C”的特点。既Variety：一般包括结构化、半结构化和非结构化等多类数据，而且它们处理和分析方式有区别；Volume：通过各种设备产生了大量的数据，PB级别是常态；Velocity：要求快速处理，存在时效性；Vitality：分析和处理模型必须快速变化，因为需求在变；Complexity：处理和分析的难度非常大。而IM专业让人才知道如何使用新兴的大数据平台（如Hadoop、NoSQL）来处理和分析大数据。

回顾InformationWeek多年的IT薪金调查报告，BI(Business Intelligence)和IM(Information Management)专业人才一直是IT领域中的高收入人群。Information2012年的调查报告显示BI从业者的平均薪金为90000美元，而2011年的数字为85000美元。BI管理者的平均薪水为119000美元，相比去年同期110000美元增长了9000美元。而在数据整合/数据仓库领域的薪金曾更高，普通从业者和管理者的薪金分别为97000美元和120000美元，相比2011年（普通从业者和管理者的薪金分别为98000美元和118000美元）变化不大。

大数据从业人员的平均薪金看起来已经相当不错，但还有哪项职位可以获得更多的薪水？大数据浪潮正在推进CEO寻找能够告诉他未来发展（在上周乃至上个月没有事情发生）的人才。

这类人才具备前瞻性和预见性的见解。埃森哲人才与组织绩效服务线下属的文化变革小组负责人Stacy Blanchard表示“他们通常是统计学家并且精通数据建模，同时他们知道如何在可用数据中使用最佳的算法，这极具技术含量”。他们帮助组织在大量信息中挖掘有价值的数据，并将数据转化为深入的认知和精准预测的模型。

大数据时代也迫使许多行业发生变革，当今制造商就在研究需求的数据和供应链信息，以便削减产品开发周期，提高制造和供应链的效率。同时向AOL、comScore、eHarmony等级与互联网的企业正在将客户的点击流数据进行分析，以提供有价值的个性化和定位服务，同时帮助找到最合适的客户进行精准营销。

从星巴克到沃尔玛，他们正在分析密集型数据，以便得出最合适的产品选型和定价。对于医疗。如哈佛医学院通过对临床资料的分析可为患者提高诊断、治疗的效率。总之企业和政府机构越来越看重通过数据驱动决策，这导致他们对分析和信息管理专业的需求不断增加。以下是大数据领域从业人员的十个趋势。

趋势一：薪金将继续增长

BI分析和IM专业人才现今薪金水平已经由于许多其他IT职位，但未来这样的趋势还会继续下去，尤其是管理人员，未来BI管理者的薪金将达134000美元（在InformationWeek所调查的23个IT职位中排名第四），而普通BI从业者未来薪金将达到96000美元（在InformationWeek所调查的23个IT职位中排名第十）。而数据整合和数据仓库管理人员薪金在未来将达到131000美元，普通工作人员薪金也有101000美元。（它们在InformationWeek所调查的23个IT职位中分别排名第六和第七）。

趋势二：大数据人才供不应求

事实上，麦肯锡全球研究院的研究预测在未来6年，仅在美国本土就可能面临缺乏14万至19万具备深入分析数据能力人才的情况，同时具备通过分析大数据并为企业做出有效决策的数据的管理人员和分析师也有150万人的缺口。而美国和其他经济体所面临的人才短缺的现象不能仅仅通过研究生和毕业生的涌入填补这一空白。而《Big Data： The Next Frontier for Innovation， Competition and Productivit》则认为培训相当数量大数据人才是相当必要的。

趋势三：雇佣外包

BI分析和IM人才需求的另一个迹象是外包，在调查报告中660名外包工作受访者的薪金要高于平均水平。25%的组织将其大数据分析业务外包给美国和境外企业，17%的组织表示只外包给美国境内企业，22%的组织表示外包业务完全交给境外企业。而在InformationWeek参与调查的13880位IT专业人士中，这个数字分别为18%、15%和18%。从大的系统集成商（像Accenture和IBM）到软件和平台商（像SAS和TeraData），他们提供特定行业的资讯和分析服务，这些企业在填补大数据分析缺口中发挥了重要的作用。

趋势四：人才团队内出现分歧

埃森哲Stacy Blanchard

埃森哲Stacy Blanchard表示分歧将出现在BI分析和IM团队之中，新生代和老一代的专业人员之间的差别不仅仅是年龄，而态度才是最重要的。新生代的从业人员更喜欢使用开放的开源工具和云计算，埃森哲的研究同时表明新生代从业人员还会与他们的同行对比收入情况。新生代从业人员想要确保他们正在使用的技术是最新最好的，以便跟上市场和商业化发展的脚步。而对于企业来说不利的因素是新生代对他们的工作环境更加敏感，一旦他们无法与志同道合的同时合作或是无法看到自己的见解对实际业务的影响，那么企业将会失去他们。

趋势五：大数据专业人士需要不断进步

BI分析、IM从业人员和管理人员需要引入更多特定技术培训和认证课程。而统计学和分析学的培训是非常具有价值的。更重要的是，对与在金融和市场营销等领域的业务技能培训要远高于普通IT培训。

趋势六：精通大数据的专业人才将成为最重要的业务角色

BI分析和IM专业人才将要比他们的同龄人承担更多非IT领域的职责。在660位受访者中，55%的管理和工作人员表示他们具备IT以外的相关经验。BI和IM管理人员对IT以外的领域富有更多的责任——如业务的发展、研究与开发方向等。

趋势七：大数据领域需要数据科学家

Ancestrycom Scott Sorensen

美国家谱网站Ancestrycom正在雇佣大数据从业人员，Ancestrycom Scott Sorensen表示他们正在犹他州和旧金山聘请大约80名具备从业能力新员工。新员工将填补Web开发、数据库管理等职位。同时公司也聘请了10余名精通大数据的专业人士，这其中包括少数的数据科学家。而数据科学家到底如何定义？Scott Sorensen认为对于数据科学家，很难找到权威的定义。但Scott Sorensen表示数据科学家擅长采用统计学方式用于开发算法。大多数时间他们是统计数专家，他们了解如何建立统计模型，使企业在处理大数据时开发出新的算法。

趋势八：高校回应大数据人才缺口

企业都在寻找机遇R语言统计编程和基于Hadoop和MapReduce编程人员。美国家谱网站Ancestrycom就试图从Google、Yahoo和Microsoft等公司招募员工。同时他们也将目光着眼于学校，旨在引入机器学习课程学位的学生。Scott Sorensen表示“当今卡耐基梅隆大学、加州州理工大学以及加州大学伯克利分校等众多大学都在加强机器学习的相关课程”。

趋势九：数据驱动的工作令人满意并充满挑战

BI分析和IM管理专业人员相比与常见IT人员，他们对工作和职业生涯所面临的挑战都较为满意。在调查中，69%的BI和数据整合/数据仓库的从业人员选择了“非常满意”和“满意”。当被问及他们的工作是否在对他们的智力有所挑战时，91%的BI/分析/IM人员以及93%的管理人士表示事实上他们确实正受到一些挑战。

趋势十：大数据专业人士将拥抱未来

时代在变，以往的历史查询和报告能力在当今的大数据时代显然已经力不从心，BI和IM领域的“老兵”或许已经领取不菲的薪金，但他们完全可以提高他们的薪酬待遇并延长自己的职业生涯，这需要他们做出改变，他们应当熟悉下一代专业知识的方法和技术。而大数据平台、非结构化信息管理技术、文本分析技术和先进的分析方法正在成为未来业务洞察力的关键因素。明智的企业和聪明的员工应该接受大数据时代所带来的变化。

家谱: 又称族谱、宗谱等。是一种以表谱形式，记载一个家族的世系繁衍及重要人物事迹的书。皇帝的家谱称玉牒，如新朝玉牒、皇宋玉牒。它以记载父系家族世系、人物为中心，由正史中的帝王本纪及王侯列传、年表等演变而来。

在这里通过手机家谱软件可以帮助您清晰的整理家族信息，追根溯源记录家族发展的故事，让家谱可以更好的传承一代又一代，小编在这里为大家整理了手机家谱制作方法，希望能更好的对家谱进行记录。

工具/原料

手机微信端家谱软件

方法/步骤

首先我们需要创建自己的家谱，找到自己的姓氏，根据姓氏创建

家谱创建成功后，可以通过管理家谱，完善家谱资料

添加家族成员资料。

在整理家族成员资料时，我们还可以邀请家族成员一起来完善资料

可以通过微信的分享功能将家谱传播出去，在家谱树中点击右下角分享再点击右上角…选择分享的渠道。可以分享到微信朋友圈、微信好友、QQ空间、QQ好友等不同渠道。分享出去后用户可以查看家谱信息、申请加入家谱、参与完善家谱信息、分享家谱、邀请家谱、查看电子家谱等。

注意：家谱可以设置不同权限，当设置非自由访问的时候，加入会员需要后台审核后才可以有权限查看访问。

在家谱完善过程中，或者完善后可以将某个成员信息点分派到对应的族人管理完善，这样新族人进入后直接有对应点的管理、编辑权限，不用后台审核方便快捷。点击某个分派的点，点击下面的邀请，点击右上角…，选择微信好友分享给他，用户进入家谱后既绑定对应成员点信息，可以对当前成员点进行编辑、添加、删除等操作。

电子家谱书

资料完善后，家谱资料将以电子电子书的形式展示出来，

在家谱树界面右下角点击电子书，确认信息正确后进入家谱电子书。通过手指左右滑动翻页查看，电子书也会自动翻页。

这样一本手机家谱就制作完成了。

家谱族谱作为与国家史志、地方史志并称为重要历史载体，续修的意义：

1寻根、留本。

古人云：“谱谍身之本也。”意思是谱能告诉你，你是谁你从哪来。人们常说：“我们都是炎黄子孙。”，可以通过修谱追根溯源。

2清缘、备查。

古人云：“子孙不知姓氏所从来，以昧昭穆之序者，禽兽不如也。”意思是说，姓氏是一种血缘关系的标志，人兽之别，就在于他们对于有血缘关系的本族人，有一种生生相息的寻根意识，使这个家庭有强大的凝聚力和生命力。

中华民族五千年来，人们有着他自己祖宗的事迹记录下来传给后人的习惯，这就是谱，只要有了谱书，凡与族人有关的人和事，谱上都有记载，本族来由、远祖世系，可查本族由来。

3增知、育人。

家训族规中规范了本族后人的言行，谱书中收录了历代经典，能很好的陶冶我们的情操鼓舞我们热爱生活，奋发向上，为国贡献。

扩展资料：

家谱修编方法

族谱大致有二种体例：欧体和苏体，二种体例，并无原则上的区别，只是齿录编排上有所不同。

(1)欧体适合于房份较多，人口较多的情况。它的原则是“五世一提”，具体做法是，在齿录前画出世系图，以备检索。

在编排齿录时，根据房份支派，将某房的某一支派五代安排为一个段落，编完了这一支，再编另一支的五代，编写了这五代，再编下一个五代，以此类推。

(1)苏体适合于房份不多，人口较少的情况。它的原则是“一辈一辈”。

具体做法是：从第一世起，将所有同一字辈的人先后排列，再第二世、第三世……以此类推。

二种体例，各有所长，各有所短。欧体，使人对自己的近亲的了解比较明了，苏体对自己的同辈的了解比较明了。我曾经作了比较，但在采用苏体的同时，也应注意吸收欧体的长处，可以在齿录编排时详细注明房份支系，可以起到合二为一，优势互补的效果。

无论欧体还是苏体，强化检索系统是关键，编辑应在族谱的目录、书眉等地方详加标注，使阅读者能顺利地找到他所需要的资料。

-修家谱

云码宗谱软件功能简述：一、家谱数据库：可多人合作录入，数据可合并与拆分（合卷与分卷）。二、可生成多种文件：⑴家谱数据库文件，⑵家谱版式（体例或模版）文件，⑶家谱PDF文件（用于印刷书刊，及电脑网站手机阅读）等适用于各种应用交流。三、自动生成多种家谱版式：⑴欧苏版式有19种；⑵一家清版式有6种；⑶行序版式有6种。每种模版并可自由灵活设置字体、边框吊线颜色与样式等。