《数据的分析》PPT课件8

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数据分析 ppt课件

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据情况 2. 下半月及时跟进
关键数据: • 产品结构 • 区域结构 • 重点客户和渠道结构 衍生指标: 1. 平均价 2. 重点产品占比率
数据分析
1
整体销售分析
2
区域分析
3
产品线分析
销售额/销售量、季节性分析、产品结构、价格体系 区域分布、重点区域分析、区域销售异动分、区域—产品分析 产品(系列)结构分布、产品—区域分析
数据分析
5 区域分布
6 区域销售异动
企业的销售区域分布看企业市场分布的 合理性;企业区域布局与整体战略目标 的一致性;明确下阶段企业区域布局的 规划方向;
通过对数据的分析,发现存在异动的产品或区域; 并分析异动发生的原因;
数据分析
7 区域-产品分析
8 价格-区域分析
从区域内的产品动态来看区域内产品的组成 变化,即区域的产品适应性,从而发现潜力 产品、老化产品等。
4
价格体系分析
5
销售数据总结及建议
价格体系构成、价格-产品分析、价格-区域分析
数据分析
1
•销售额/销量
2
•季节因素
分析近几年的总体销售 额、销售量,与行业标 准相比较。从而分析企 业的业绩状况并判断企 业的业绩变化类型
依据行业销售淡旺季规 律,与销售数据中的销 售行程进行对比,分析 淡旺季发展规律;可以 为客户提供渠道压货规 划及生产运做规划
供借鉴 3. 对增长或者下跌明显的区域予以重点分析,总结经验教训,以期避免潜在的威胁或者抓住机会 4. 将重点区域中的产品结构进行时间上的横向对比,进行多要素复合分析
产品 线Βιβλιοθήκη 1. 分析产品系列和单产品结构分布,检索重点产品发展趋势及新产品的市场表现 2. 针对重点产品进行分析,发现存在的问题,提供产品改进意见 3. 通过对产品的销售区域分布的分析,区分战略性产品/战术性产品、全国性产品/区域性产品,为产品线的

《数据分析培训》PPT课件

《数据分析培训》PPT课件
竞品分析
通过分析竞品的销售数据、产品特 点、价格策略等,了解市场动态和 竞争态势,制定针对性的竞争策略 。
金融行业数据分析
风险评估
通过分析金融数据,评估 贷款、投资等业务的信用 风险和市场风险,为决策 提供依据。
市场分析
通过分析金融市场的交易 数据、宏观经济数据等, 预测市场走势,为投资决 策提供支持。
柱状图
用于比较不同类别 之间的数据。
饼图
用于展示各部分在 整体中所占的比例 。
热力图
通过颜色的变化展 示数据的分布和密 度。
数据可视化工具
Excel
适用于基础的数据分析 和可视化。
Tableau
功能强大的数据可视化 工具,支持多种数据源
连接。
Power BI
基于云的数据分析和可 视化工具,支持团队协
客户分析
通过分析客户的金融交易 行为、资产状况等数据, 了解客户需求和偏好,优 化产品设计和服务策略。
制造业数据分析
生产数据分析
通过分析生产过程中的数据,了 解生产效率、质量、成本等方面 的情况,优化生产流程和降低成
本。
供应链分析
通过分析供应链数据,了解供应 商、库存、物流等方面的情况, 优化供应链管理和降低运营成本
数据类型转换
说明如何将数据转换为正确的 数据类型,如将字符串转换为 日期或数字。
数据标准化和归一化
解释标准化和归一化的概念, 并说明在数据分析中的重要性

数据探索
描述性统计分析
介绍均值、中位数、众数、方差等统 计量,并说明如何使用它们来初步了 解数据。
数据可视化
介绍如何使用图表(如直方图、箱线 图、散点图等)来直观展示数据的分 布和关系。

《数据分析培训》PPT课件

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行动来提高效率和盈利能力。
数据分析还可以帮助组织改进产 品和服务,提高客户满意度和忠
诚度。
数据分析的流程
数据收集
这是数据分析的第一步,涉及从各种 来源收集数据,包括数据库、社交媒 体、市场调查等。
结果解释和报告
最后,将分析结果解释给相关人员并 编写报告,以帮助他们做出更好的决 策。
01
02
数据清洗和整理
柱状图
折线图
用于比较不同类别数 据的大小。
饼图
散点图
热力图
用于表示各部分在整 体中的比例。
用于表示数据的密度 和分布。
数据可视化最佳实践
明确目的
在开始可视化之前,明确想要传达的信 息和目标受众。
适应性和可读性
根据观众的背景和需求调整图表,确保 可读性和易理解性。
选择合适图表
根据数据和分析目的选择合适的图表类 型。
详细描述
通过描述性分析,可以了解数据的分布情况、异常值和缺失值,为数 据预处理和进一步分析提供依据。
探索性分析
探索性分析通过绘制图表、相关 性分析、因子分析等方法,发现 数据之间的关联、趋势和模式。
通过探索性分析,可以发现隐藏 在数据中的潜在规律和市场趋势 ,为企业决策提供支持。
总结词 详细描述 总结词 详细描述
数据分析包括使用统计和预测模型来提取数据中的有用 信息,并将其转化为可操作的见解。
数据分析师是专门从事数据分析的专业人员,他们使用 各种工具和技术来处理和分析数据。
数据分析的重要性
数据分析可以帮助组织更好地理 解其业务和市场,从而做出更明
智的决策。
通过数据分析,组织可以发现潜 在的机会和风险,并采取适当的
解释图表
提供必要的图表说明和标注,帮助观众 理解。

数据的统计分析ppt课件

数据的统计分析ppt课件
数学建模与数学实验
数据的统计描述和分析
14.05.2020
后勤工程学院数学教研室
.
1
实验目的
1、直观了解统计基本内容。 2、掌握用数学软件包求解统计问题。
实验内容
1、统计的基本理论。 2、用数学软件包求解统计问题。 3、实验作业。
数 据 的 统 计 描 述 和 分 析
14.05.2020
统计的基本概念 参数估计 假设检验
得 x 1 * x 2 * x n * .在 包 含 [ x 1 * ,x n * ]的 区 间 [ a , b ] 内 插 入 一 些 等 分 点 : a x 1 ' x 2 ' x n ' b ,注 意 要 使 每 一 个 区 间 ( x i ',x i ' 1 ]( i = 1 , 2 , … , n - 1 )
14.05.2020
.
4
3. 表示分布形状的统计量—偏度和峰度
偏度:g1
1 s3
n
(Xi
i1
X)3
峰度:g2
1 s4
n
(Xi
i1
X)4
偏度反映分布的对称性,g1 >0称为右偏态,此时数据位于均值 右边的比位于左边的多;g1 <0称为左偏态,情况相反;而g1接近0 则可认为分布是对称的.
峰度是分布形状的另一种度量,正态分布的峰度为3,若g2比3 大很多,表示分布有沉重的尾巴,说明样本中含有较多远离均值的数
( ) Y = X 1 2 X 2 2 X n 2
服 从 自 由 度 为 n 的 2分 布 , 记 为 Y ~ 2 n.
Y 的 均 值 为 n , 方 差 为 2 n .
0.16
0.14

《数据的分析》ppt导学课件

《数据的分析》ppt导学课件
八年级数学下册(RJ)
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⑩在列对话框中选择列“sc.score”,单击“Paste”按扭, sc.score将会粘贴在函数参数位置。
. 下页 上页 返回首7 页
⑾输入“as 平均值”,作为列的显示标题。 . 下页 上页 返回首8 页
⑿保存数据窗口。
如果有多个计算列,中间用逗号分开;如果在计算列中无“as”,则列 标
题将显示“compute 000x”;如果使用聚合函数,必须设置“Group”选 项卡。
“Select Tables”对话框。 (4)选中表s,单击“Open”按钮,打开数据源编辑窗口。 (5)选中s.class列。 (6)单击“Sort”选项卡,将左部列s.class拖动至右部,指
定按class的升序排序。 (7)单击“Group”选项卡,将左部列s.class拖动至右部,
指定按class分组。
. 下页 上页 返回首9 页
(2)计算列常用函数 数据源的计算列函数共有50多个,主要包括: count(distinct <列表达式>|*)(指定列惟一值的个数 或记录总数)、max([distinct] <列表达式>)(指定列 的最大值或指定列惟一值的最大值)、min([distinct] <列表达式>)(指定列的最小值或指定列惟一值的最 小值)、sum([distinct] <列表达式>)(指定列的算术 和或指定列惟一值的算术和)、avg([distinct] <列表 达式>)(指定列的算术平均值或指定列惟一值的算 术平均值)。
. 下页 上页 返回首19 页
(8)击“Compute”选项卡,指向编辑行,单击右键, 打开快捷菜单,分别粘贴计数函数count(*)和平均值 函数avg(year(getdate())-year(birthday)),并分别指定 显示列内容为“人数”和“平均年龄”。

数据分析-第一章-PPT课件

数据分析-第一章-PPT课件

均值 方差
1 n x xi n i 1
1 n 2 S (x x ) i n 1i 1
2
标准差
变异系数
S S
2
S CV100 (%) x
偏度与峰度
偏度与峰度是刻画数据的偏态、尾重程度的度量。它们 与数据的矩有关。数据的矩分为原点矩与中心矩。 k阶原点矩
k E ( x ) 总体中心矩(k阶) k
总G2 4 3
总体数字特征和样本数字特征
根据统计学的结果,样本数字特征是相应的 总体数字特征的矩估计。当总体数字特征存在时 ,相应的样本数字特征是总体数字特征的相合估 计,从而当n较大时,有
1 n k vk xi n i 1
1 k u n ( x x ) k i n i 1
K阶中心矩
s
偏度与峰度
偏度
2 n n u n 3 3 g ( x x ) 1 i 3 3 ( n 1 )( n 2 ) s ( n 1 )( n 2 ) s i 1
2 x 73 . 660 S 15 . 524 S 3 . 940
CV 5 . 349 g 0 . 061 g 0 . 034 1 2
偏度、峰度的绝对值皆较小,可以认为数据是来 自正态总体的样本.
例3
某厂的某种悬式绝缘子机 电破坏负荷试验数据(单 位:吨)分组表示如表, 计算这批分组数据的均值 、方差、标准差、变异系 数、偏度、峰度。 组段 5.5~6.0 6.0~6.5 6.5~7.0 7.0~7.5 7.5~8.0 8.0~8.5 8.5~9.0 9.0~9.5 组中值 5.75 6.25 6.75 7.25 7.75 8.25 8.75 9.25 组频数 4 3 15 42 49 78 50 31

八数据的表示和分析复式条形统计图课件

八数据的表示和分析复式条形统计图课件

02
识别异常值
复式条形统计图可以很容易地识别出异常值,即那些与其它数据集明显
不同的数据点。这有助于发现数据中的错误或异常情况。
03
传达信息
复式条形统计图是一种传达信息的有效方式,它可以清晰地显示出数据
的分布和趋势,使得读者能够快速地理解数据的重要信息。
复式条形统计图的结构
标题
横轴和纵轴
图表标题应该简洁明了,说明图表的主题 和目的。
复式条形统计图的横轴通常用于表示分类 数据,而纵轴则用于表示数量数据。
数据条
图例
每个数据集使用一种颜色或形状来表示, 并在图表中绘制一个条形,条形的长度或 高度表示该数据集的数量或值。
为了方便读者理解,在图例中列出每个颜 色或形状代表的数据集名称。
02
制作复式条形统计图
收集数据
01
02
03
确定数据来源
商家可以使用复式条形统计图来展示各个月份或 各产品线的销售数据,以便更好地了解哪些产品 或哪些时间段表现较好。
对比市场趋势
商家还可以使用复式条形统计图来比较市场上的 趋势,例如比较竞争对手的销售数据,从而更好 地了解市场动态。
制定营销策略
商家可以使用复式条形统计图来分析客户的行为 模式,并根据分析结果制定更有效的营销策略。
数据比较
通过比较不同类别的条形,可以直观地看出各个 类别的数据大小和相对差异。
比较数据
数据对比
可以通过比较不同类别的条形,评估它们之间的相对大小和差异 。
数据集中度
观察数据分布的集中度,如果条形比较集中,说明数据比较接近, 反之则表示数据比较离散。
数据波动性
分析数据的波动性,如果条形有较大的波动,说明数据有较大的不 确定性,反之则表示数据比较稳定。

数据分析基础知识PPT课件

数据分析基础知识PPT课件
数据分析基础知识PPT课件
目录
1、前言 2、数据分类与采集 3、数据分析采用指标 4、数据分析的基本方法 5、数据分析的工具 6、数据化管理与人性化管理的结合
前言
零售连锁企业竞争的实质是管理的竞争。零 售连锁企业管理的一个核心是有目的的、高效率 的收集、加工、使用各种信息。信息是建立在数 据的基础上的,也就是说,对管理的对象进行量 化处理。今天我们要讲的就是如何对数据进行加 工(分析),把各种各样的数据提炼成我们所要 信息的基础知识。
数据的分类与采集
数据的分类与控制
数据是客观存在的,只要有行为发生,就会有量的变化(可能是负变化、零 变化、或者是无穷变化),那么,这个量的变化的记录,就是数据。
任何一个商业活动,都会产生许许多多的数据,我们首先要把这些数据全部 储存、保管到数据库里(否则,随着活动的继续,这些已有的数据将会被包含和 掩盖),然后,从数据库里抽取某些我们需要的数据,对某一个行为进行分析、 加工成信息,用于管理决策,指导商业活动。
pcba选择合理的参照物对比对象数据分析的基本方法数据分析的基本方法excel微软公司著名的表格工具microsoftoffice的家族成员之一它的专长就是做资料计算处理工作透过函数的处理解决我们常见的数字困扰另外可以做资料的排序筛选分析与制作图表等操作并且能够与微软很多软件无缝连接访问excel数据库访问txt文件使用vb编程语言能够方便的使用各种函数是一款功能非常强大最流行的表格工accessoffice办公套件中一个极为重要的组成部分
□存货周转期间=平均存货÷销货净额/365
说明:期间越长,表示经营效率越低或存货管理越差;期间越短,表示经营效率越高或存货管理越好。
□配送中心退货率分析=配送中心退货金额÷配送中心进货金额

数据的分析与建模课件

数据的分析与建模课件

案例五:自然语言处理应用
总结词:通过自然语言处理技术,实现文本分类、情感 分析、机器翻译等功能,提高信息处理效率和应用范围 。 1. 数据收集:收集大量的文本数据,包括新闻报道、社 交媒体帖子、产品评论等。
3. 自然语言处理技术应用:使用机器学习算法训练文本 分类器、情感分析模型或机器翻译系统。
详细描述
1. 数据收集:收集患者的病史、家族史、症状等数据。
详细描述
2. 数据清洗与预处理:对数据进行清洗和预处理,包 括数据匿名化和去除重复数据。
3. 模型构建:使用机器学习算法构建疾病预测模型。
4. 诊断和治疗方案参考:根据预测结果,为医生提供 诊断和治疗方案参考和建议。
案例四:推荐系统应用与优化
总结词:通过数据分析,优化推荐系统算法,提高电商平 台的销售额和用户满意度。
折线图
展示时间序列数据的趋势和变化 ,适用于表现数据的发展趋势。
散点图
展示两个变量之间的关系和分布 情况,适用于表现数据的相关性 。
可视化设计原则与方法
明确目的和受众
针对不同的目的和受众,选择合 适的图表类型和设计风格。
简洁明了
避免使用过多的图表元素和颜色 ,保持图表的清晰度和易读性。
对比突出
使用对比强烈的颜色和形状来突 出重点和差异,使观众更容易理
01
利用假设检验,对数据 的分布、差异、相关性 等进行统计检验,以验
证假设是否成立。
02
进行回归分析,找出变 量之间的因果关系和影
响程度。
03
利用时间序列分析,对 数据进行预测和趋势分
析。
03
数据挖掘技术
关联规则挖掘
频繁项集挖掘
通过计算支持度来寻找数据集中频繁出现的项集,进而发现数据间的关联规则。
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
黑板 门窗 桌椅 地面
一班
二班 三班
95
90 85
90
95 90
90
85 95
85
90 90
你认为上述四项中,哪一项更为重要?请你按自 己的想法设计一个评分方案。根据你的方案的速度是15千米/时,步行的速 度是5千米/时。 (1)如果小明先骑自行车1时,然后又步行了1时, 那么他的平均速度是多少? (2)如果小明先骑自行车2时,然后步行了3时,那 么他的平均速度是多少?
则四块实验田中水稻的平均单位产量是多少?
课堂小结 加权平均数计算公式:
x1 f1 x2 f 2 xk f k x f1 f 2 f k
项目 学历 经验
应聘者
甲 7 8
乙 9 7
丙 8 7
工作态度
6
8
5
如果将学历、经验和工作态度三项得分按1︰2︰ 2的比例确定各人的最终得分,并以此为依据确 定录用者,那么谁将被录用?
合作交流
ⅰ、某学校对各个班级的教室卫生情况的考察包 括以下几项:黑板、门窗、桌椅、地面。 一天,三个班级的各项卫生成绩分别如下:
合作交流
ⅱ、你能说说算术平均数和加权平均数有什么联 系和区别吗? (1)算术平均数是加权平均数各项的权都相等的 一种特殊情况,即算术平均数是加权平均数, 而加权平均数不一定是算术平均数; (2)由于权的不同,导致平均数结果不同,故权 决定了平均数的结果。
合作交流
ⅲ、八年级一班共有学生46名,学生的平均身高 为1.58米,小明身高为1.59米,但小明说他的身高 在全班是中等偏下的,班上有25个同学比他高, 20个同学比他矮,这可能吗?
范例讲解 例2、下表是某小区居民5月份的用水情况:
月用水量 户数 4 2 5 3 6 7 8 5 9 2 11 1
(1)计算这20户家庭的日平均用水量; (2)如果该小区有500户家庭,根据上面的计算结果, 估计该小区居民每日共用水多少?
巩固练习
3、一组数据,2出现了2次,3出现了3次,4出 现了4次,5出现了1次,则这组数据的平均数 为 。
9% 3600 30% 1200 6% 7200 3600 1200 7200
9 .3 %
新知归纳 加权平均数计算公式:
x1 f1 x2 f 2 xk f k x f1 f 2 f k
巩固练习
1、某公司欲招收员工一名,从学历、经验和工 作态度等三个方面对甲、乙、丙三名应聘者进行 了初步测试,测试成绩如下:
诊断练习
1、8名同学在一次数学测试中的成绩为80、82、 69、74、78、x、81,这组数的平均数是77,则 x的值是( ) A. 76 B. 75 C. 74 D. 73
复习旧知
1、算术平均数的定义: 一般地,对于n个数x1, x2,…, xn,我们把
1 ( x1 x2 xn ) n
巩固练习
4、某人打靶,前3次每次中靶环数为9环,后7 次每次中靶环数为7环,那么他的射击平均成绩 是 。
巩固练习
5、在A、B、C、D四块实验田进行水稻新品种种 植实验,各块实验田的面积和所种水稻的单位产 量如下:
A 单位产量/(千克/公顷) 面积/公顷 8250 4 B 7875 3 C 7125 1 D 6375 2
为一班的四项卫生成绩的加权平均数。
范例讲解
例1、小颖家去年的饮食支出为3600元,教育支 出为1200元,其他支出为7200元。小颖家今年的 这三项支出依次比去年增长了9%、30%、6%。 小颖家今年的总支出比去年增长的百分数是多少?
解:三项支出的增长率9%、30%、6%的权重分 别为3600、1200、7200。
复习旧知
2、加权平均数的意义: 在实际问题中,一组数据里的各个数据的 “重要程度”未必相同。因而,在计算这组数据 的平均数时,往往给每个数据一个“权”。 如上题中15%、10%、35%、40%分别是黑 板、门窗、桌椅、地面四项卫生成绩的权,而称
95 15% 90 10% 90 35% 85 40% 15% 10% 35% 40%
叫做这n个数的算术平均数,简称平均数,记为x。
诊断练习
2、某学校对各个班级的教室卫生情况的考察包 括以下几项:黑板、门窗、桌椅、地面。 一天,三个班级的各项卫生成绩分别如下:
黑板 门窗 桌椅 地面
一班
二班 三班
95
90 85
90
95 90
90
85 95
85
90 90
小明将黑板、门窗、桌椅、地面这四项得分依次 按15%、10%、35%、40%的比例计算各班的卫 生成绩,那么哪个班的成绩最高?
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