数据分析现状分析及解决方案(ppt文档可编辑修改)
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问题分析与解决PPT模板
14
课题背景
• 课题起源 • 课题意义 • 课题方向 • 团队组建
界定问题
• 现状描述 • 重述问题 • 制订目标 • 预期收益 • 交付物
分析要因
• 自由讨论 • 聚焦原因 • 核心原因 • 原因排序 • 行动目标
创新解法
• 自由讨论 • 整合观点 • 评估筛选
执行固化
• 系统反思 • 风险分析 • 主要举措 • 任务分解 • 行动计划 • 项目收益 • 总结固化 • 贡献评价
• 现状描述 • 重述问题 • 制订目标 • 预期收益 • 交付物
分析要因
• 自由讨论 • 聚焦原因 • 核心原因 • 原因排序 • 行动目标
创新解法
• 自由讨论 • 整合观点 • 评估筛选
执行固化
• 系统反思 • 风险分析 • 主要举措 • 任务分解 • 行动计划 • 项目收益 • 总结固化 • 贡献评价
合计
问题1
8
问题2
问题3
课题背景
• 课题起源 • 课题意义 • 课题方向 • 团队组建
界定问题
• 现状描述 • 重述问题 • 制订目标 • 预期收益 • 交付物
分析要因
• 自由讨论 • 聚焦原因 • 核心原因 • 原因排序 • 行动目标
创新解法
• 自由讨论 • 整合观点 • 评估筛选
执行固化
• 系统反思 • 风险分析 • 主要举措 • 任务分解 • 行动计划 • 项目收益 • 总结固化 • 贡献评价
收获反思
• 能力提升 • 个人反思 • 小组反思
课题背景 界定问题 分析要因 创新解法 执行固化 收获反思
团队组建与分工
发起人
督导人
组员1 职务 职责分工
3.4 数据分析报告与应用(精品课件)-【新教材】(共12张PPT)
➢ 数据分析报告的基本组成部分
标题页包含报告基本信息：标题、作者、报告日 期。标题应短小精悍，体现数据分析的核心内容。
前言是对报告的说明和概述，主要包括以下几部分内 容：①分析背景②分析目的③分析思路
数据分析报告的 基本组成部分
正文
正文是报告的主体部分，包含所有数据分析事实和 观点，要系统地展示数据分析的过程和结果。正文 各部分之间应具有清晰的逻辑关系，条理清楚。
练习提升
1. 记录自己每天的作息时间，如表3.4.2所示。连续记录一个月，月末时对表中 的数据进行统计，并生成可视化的作息时间统计图。通过图表找出自己的作息 规律，掌握个人时间利用的情况，为更加合理安排生活和学习，提高效率提供 帮助和指导。 2. 参考表3.43的样式收集同学数据，从性别、身高、体重等方面进行体质健康 分析，思考在应用数据时应注意哪些事项？
谢谢！
行文流畅,通俗易懂,简明扼要 报告中的内容之间要有逻辑性，要注意衔接,要帮助使用者读懂报告各部分内容的内在联系。
内容客观,分析准确 分析报告要用事实说话。说明分析问题和阐述结论要客观准确，合理利用图表等形式使 表达的内容清晰、直观。
提出建议与对策 建议是提出的措施、方案或行动策略，应当积极且具有建设性。
3.4.1数据分析报告
通过数据采集、整理、分析和可视化等工作，我们完成了对数据的处理， 得到的数据分析结果需要以数据分析报告的形式发布出来。
数据分析报告不仅是对整个数据处理过程的总结与展示，更能为决策提 供参考。通过数据分析报告，可以将分析结果、可行性建议及其他有价值的 信息传递给使用者。
3.4.1数据分析报告
引用资料要加注释 分析报告中若引用他人资料，应详细说明资料的来源。这既是对他人成果的尊重，也可 供使用者查证。
数据分析(培训完整)ppt课件
对数据进行初步分析，了解数据 的分布、特征和关系。
结果解释和应用
将分析结果转化为业务洞察和行 动计划，并应用到实际业务中。
模型评估和优化
对模型进行评估和优化，以提高 预测准确性和业务洞察力。
建立模型
根据分析目标，选择合适的数据 分析方法和模型。
02
CATALOGUE
数据收集与整理
数据来源
01
02
格式统一
将不同格式的数据统一 为标准格式，便于后续
分析。
数据转换
对数据进行必要的转换 ，以满足分析需求。
数据存储与备份
选择合适的存储介质
根据数据量、访问频率和安全 性要据进行备份，以防数 据丢失。
数据归档
将不常用的数据归档到低成本 存储设备上。
数据迁移
随着数据量的增长，适时迁移 数据到更高级的存储设备。
03
04
内部数据
公司数据库、CRM系统、日 志文件等。
外部数据
市场调查、公共数据、第三方 数据提供商等。
社交媒体数据
社交媒体平台上的用户生成内 容。
IoT数据
物联网设备产生的数据。
数据清洗与整理
缺失值处理
删除缺失值过多、无法 获取有效信息的记录。
异常值处理
识别并处理异常值，如 离群点、错误数据等。
简洁明了
避免图表过于复杂，突出核心信息 ，减少不必要的元素。
选择合适的图表类型
根据数据特点选择合适的图表类型 ，如柱状图、折线图、饼图、散点图 等。
色彩和字体选择
使用易于阅读的颜色和字体，确保 图表清晰易读。
数据可视化案例分享
销售趋势分析
使用折线图展示不同时间段内的销售数据， 分析销售趋势。
结果解释和应用
将分析结果转化为业务洞察和行 动计划，并应用到实际业务中。
模型评估和优化
对模型进行评估和优化，以提高 预测准确性和业务洞察力。
建立模型
根据分析目标，选择合适的数据 分析方法和模型。
02
CATALOGUE
数据收集与整理
数据来源
01
02
格式统一
将不同格式的数据统一 为标准格式，便于后续
分析。
数据转换
对数据进行必要的转换 ，以满足分析需求。
数据存储与备份
选择合适的存储介质
根据数据量、访问频率和安全 性要据进行备份，以防数 据丢失。
数据归档
将不常用的数据归档到低成本 存储设备上。
数据迁移
随着数据量的增长，适时迁移 数据到更高级的存储设备。
03
04
内部数据
公司数据库、CRM系统、日 志文件等。
外部数据
市场调查、公共数据、第三方 数据提供商等。
社交媒体数据
社交媒体平台上的用户生成内 容。
IoT数据
物联网设备产生的数据。
数据清洗与整理
缺失值处理
删除缺失值过多、无法 获取有效信息的记录。
异常值处理
识别并处理异常值，如 离群点、错误数据等。
简洁明了
避免图表过于复杂，突出核心信息 ，减少不必要的元素。
选择合适的图表类型
根据数据特点选择合适的图表类型 ，如柱状图、折线图、饼图、散点图 等。
色彩和字体选择
使用易于阅读的颜色和字体，确保 图表清晰易读。
数据可视化案例分享
销售趋势分析
使用折线图展示不同时间段内的销售数据， 分析销售趋势。
大数据发展现状和趋势
对性开发，典型的如Google的GFS、Bigtable、MapReduce为代表的分布式系统。
开放源代码产品主导大数据技术发展方向。雅虎仅用了五年的时间，将Hadoop从科学项目 变成了目前全球最大的大数据开源社区。 未来五年大数据市场的平均年复合增长率将高达31%，到2017年大数据市场规模有望达到 478亿美元。
1.2大数据的特征
数量大 多样性 速度快 价值
聚合在一起供分析的数据规模非常庞大。目前，每18 个月新增数据量是人类有史以来全部数据量的总和。
从数据格式上分为文本、图片、音频、视频等；从数 据关系上分为结构化、非结构化、半结构化数据。
一般必须在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长 就失去了意义和价值。
在牛津大学成立。英国首相卡梅伦在揭牌仪式上说，这一中心的成立有
望给英国医学研究和医疗服务带来革命性变化，它将促进医疗数据分析 方面的新进展，帮助科学家更好地理解人
2010年11月，欧盟委员会首次提出“欧盟开放数据战略”，旨在将公共部门 搜集和产生的原始数据通过再利用成为数以万计ICT用户依赖的数据材料，2010
通过开放API接口， 让政府的信息和服务交付更加便捷，也让公众和 企业家在构建更佳政府、提升服务的过程中成为合作伙伴。
13
3.1 美国（2/2）
2012年3月，美国白宫科技政策办公室推出《大数据研究与开发计划》，共有 六个联邦部门和机构联合参与此计划。 该计划投资两亿多美元大力推动和改善与大数据相关的收集、组织和分析工具及 技术，以推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识的能力。
体系和产业格局。 目前IT业界对大数据多关注在数据管理的技术层面。数据管理技术在历经了人工 管理、文件管理、数据库管理等时代，进入大数据管理时代。 数据库架构也随之发生改变，从一种架构支持所有应用，向多种架构支持多类应 用的方向发展，内存数据库、列存数据库、NoSQL 数据库等新型架构的数据库 不断涌现。 大数据与云计算、物联网等其它新一代信息技术紧密算企业。
云数据中心建设解决方案-ppt课件精选全文
什么是数据中心
数据中心（集成）是一种环境技术，数据中心同时是一种综合性产业，
它包括温度、湿度、防尘、有害气体、电磁干扰、屏蔽、防静电、防漏水、隔热、保温、防火、美学、光学、噪声、振动等方面综合的考虑设计。
它涉及到多种专业：空调、配电、照明、自动检测与控制技术、抗干扰技术、综合布线技术、净化、消防、建筑、装潢等。
地面工程 整个机房区的地面在铺设地板之前，需作防尘、防潮处理，活动地板下的建筑面应平整、光滑并做保温防尘处理，机房内防静电地板需做等电位体，
机房装修系统
隔断工程 无框玻璃隔断，应采用槽钢、全钢结构框架。 石膏板、吸音板等隔断墙的沿地、沿顶及沿墙龙骨建筑围护结构内表面之间应衬垫弹性密封材料后固定。 竖龙骨准确定位并校正垂直后与沿地、沿顶龙骨可靠固定。 全钢防火大玻璃隔断，钢管架刷防火漆，玻璃厚度不小于12mm，无气泡。
数据中心机房等级划分
Tier I 基本
Tier II 冗余单元
Tier III 可并行维护
Tier IV 容错
可用性
99.671%
99.749%
99.982%
99.995%
每年IT 服务 中断时间
28.8小时
22.0小时
1.6小时
0.4小时
建筑类型
租用
租用
自建
自建
线路冗余
N
N+1
1主＋1备
双主
面积功率(w/ft)
Private IaaS
Private PaaS
虚拟私有云
混合云
PaaS
SaaS
IaaS
私有云
自助服务 策略资源管理 扣款 能力规划
Private IaaS
Private PaaS
数据中心（集成）是一种环境技术，数据中心同时是一种综合性产业，
它包括温度、湿度、防尘、有害气体、电磁干扰、屏蔽、防静电、防漏水、隔热、保温、防火、美学、光学、噪声、振动等方面综合的考虑设计。
它涉及到多种专业：空调、配电、照明、自动检测与控制技术、抗干扰技术、综合布线技术、净化、消防、建筑、装潢等。
地面工程 整个机房区的地面在铺设地板之前，需作防尘、防潮处理，活动地板下的建筑面应平整、光滑并做保温防尘处理，机房内防静电地板需做等电位体，
机房装修系统
隔断工程 无框玻璃隔断，应采用槽钢、全钢结构框架。 石膏板、吸音板等隔断墙的沿地、沿顶及沿墙龙骨建筑围护结构内表面之间应衬垫弹性密封材料后固定。 竖龙骨准确定位并校正垂直后与沿地、沿顶龙骨可靠固定。 全钢防火大玻璃隔断，钢管架刷防火漆，玻璃厚度不小于12mm，无气泡。
数据中心机房等级划分
Tier I 基本
Tier II 冗余单元
Tier III 可并行维护
Tier IV 容错
可用性
99.671%
99.749%
99.982%
99.995%
每年IT 服务 中断时间
28.8小时
22.0小时
1.6小时
0.4小时
建筑类型
租用
租用
自建
自建
线路冗余
N
N+1
1主＋1备
双主
面积功率(w/ft)
Private IaaS
Private PaaS
虚拟私有云
混合云
PaaS
SaaS
IaaS
私有云
自助服务 策略资源管理 扣款 能力规划
Private IaaS
Private PaaS
大数据汇报(内部精华版)ppt课件
完整最新ppt
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完整最新ppt
18
大数据系统 整体架构
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Data Value ： 数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
完整最新ppt
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数据挖掘与分析
➢知识发现（KDD）是从数据集中识别 出有效的、新颖的、潜在有用的，以及 最终可理解的模式的过程。 ➢数据挖掘是数据库知识发现（KDD） 中不可缺少一部分
邮件服务器
PC用户
完整最新ppt
8
PC用户
完整最新ppt
9
3.大数据类型：结构化与非结构化数据
数据模型： ➢结构化数据：二维表（关系 型） ➢半结构化数据：树、图 ➢非结构化数据：无
结构化数据：先有结构、再有 数据 半结构化数据：先有数据，再 有结构
完整最新ppt
10
关系数据库曾经是万能的
电子病历
44
完整最新ppt
5
1.大数据 (Big Data)
所谓“大数据”（big data）指的是这样一种现象：一个公司日常运营所生成和积累用户 行为数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数 据的获取、存储、检索、共享、分析和可视化等方面。”这些数据量是如此之大，已经不 是以我们所熟悉G或T为单位来衡量，而是以P、E或Z为计量单位，所以称之为大数据。
完整最新ppt
2299
数字足迹与城市计算
出租车GPS 数字足迹：不同时刻的城市热点检测、城市区域的功能特 性分类、路径规划、出租车司机寻客策略、异常轨迹检测、城市道路 交通流量预测等；
数据分析(培训完整)ppt课件
收入
销售
支出
财务
购买
数据
绩效
交通
…
… 医疗
……
……
7
完整版PPT课件
什么是数据分析？
8
完整版PPT课件
故事……….
+
啤 酒 尿不湿
9
完整版PPT课件
完整版PPT课件
10
完整版PPT课件
11
什么是数据分析？
统计分析方法 实际业务方法
数据
决策/判断/行动
完整版PPT课件
12
数据分析的目的？
完整版PPT课件
24
比例、比率
比例: 各部分/总体。 比率: 不同类别数值的对比。
完整版PPT课件
25
同比、环比ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
同比: 与历史时期进行对比。 环比: 与前一个统计期比较。
完整版PPT课件
26
频数、频率
频数: 个别数据重复出现的次数。 频率: 每组类别次数/总次数。
完整版PPT课件
27
目录
什么是数据分析 数据分析的步骤 数据分析的指标 数据分析的方法
完整版PPT课件
28
数据分析方法-对比分析法
完整版PPT课件
29
数据分析方法-平均分析法
完整版PPT课件
30
数据分析方法-漏斗图分析法
完整版PPT课件
31
数据分析方法-交叉分析法
完整版PPT课件
32
看图方法
1 2015年销售额走势图
3
5
销
售
额
4
走势线
2 日期
33
完整版PPT课件
看图方法
财务数据分析报告ppt(完整版
公司注重技术研发和创新，未来将继续加大投入，提升核心竞争力，推
动业绩增长。
03
国际化战略拓展空间
公司积极推进国际化战略，未来有望进一步拓展海外市场，提升品牌影
响力和市场份额。
建议与措施
加强财务管理和风险控制
建议公司继续加强财务管理和风险控 制，确保资金安全，防范潜在风险。
加大市场拓展力度
建议公司加大市场拓展力度，深入挖 掘现有客户需求，积极开拓新客户群 体。
毛利率
衡量公司从每一元的 销售中赚取的毛利， 计算公式为（销售收 入-销售成本）除以 销售收入。
净利率
衡量公司的净利润率， 计算公式为净利润除 以销售收入。
趋势分析法
纵向分析
对公司连续几年的财务报表数据 进行比较，观察其变化趋势。
横向分析
将公司的财务数据与同行业其他 公司进行比较，以评估公司的相
对表现。
02
财务数据概述
财务报表简介
01
02
03
资产负债表
反映企业在某一特定日期 的财务状况，包括资产、 负债和所有者权益。
利润表
反映企业在一定会计期间 的经营成果，包括收入、 费用和利润。
现金流量表
反映企业在一定会计期间 现金和现金等价物的流入 和流出。
财务数据来源
企业内部数据
包括财务报表、成本数据、 预算数据等。
财务预测方法
时间序列分析
基于历史数据，通过趋势分析、季节性分析等手段预测未来财务 状况。
回归分析
利用统计学方法，建立自变量与因变量之间的回归模型，进行预 测。
蒙特卡洛模拟
通过随机抽样和概率分布，模拟未来可能出现的各种情况，评估 风险。
财务决策方法
尼尔森数据市场分析报告ppt课件
数据清洗
运用先进的数据清洗技术，对原始数 据进行去重、纠错、格式转换等处理 ，提高数据质量。
数据分析
运用统计分析、数据挖掘、机器学习 等技术，深入挖掘数据价值，揭示市 场趋势和消费者行为特征。
数据产品与服务类型
数据产品
提供包括市场研究报告、消费者洞察、竞品分析等在内的多元化数据产品，满 足不同客户的需求。
合。
02
CATALOGUE
尼尔森数据市场现状分析
数据来源与采集方法
数据来源
尼尔森数据市场分析报告的数据 主要来源于尼尔森公司的全球消 费者调查、零售市场监测、媒体 研究等多元化数据集。
采集方法
采用定量和定性相结合的研究方 法，包括问卷调查、深度访谈、 焦点小组等，确保数据的准确性 和全面性。
数据处理与分析技术
各领域市场规模
不同领域市场规模存在差 异，部分领域增长迅速， 成为市场热点。
增长速度
市场增长速度保持稳定， 预计未来几年将持续保持 增长态势。
消费者需求特点
消费者群体特征
消费者群体年轻化、个性 化、多元化趋势明显。
消费需求偏好
消费者对品质、健康、环 保等方面的需求日益增强 ，对价格敏感度逐渐降低 。
联合研发与创新
鼓励企业、高校和科研机构联合研发，推动大数据技术的创新和应 用。
政策支持与引导
政府出台相关政策，支持跨行业大数据合作项目的开展和实施。
06
CATALOGUE
挑战、机遇及未来发展规划
当前面临的挑战分析
市场竞争加剧
随着数据分析和市场调研领域的快速发展，竞争对手不断增加， 市场竞争日益激烈。
消费行为变化
线上线下融合消费成为新 趋势，消费者更加注重购 物体验和便利性。
运用先进的数据清洗技术，对原始数 据进行去重、纠错、格式转换等处理 ，提高数据质量。
数据分析
运用统计分析、数据挖掘、机器学习 等技术，深入挖掘数据价值，揭示市 场趋势和消费者行为特征。
数据产品与服务类型
数据产品
提供包括市场研究报告、消费者洞察、竞品分析等在内的多元化数据产品，满 足不同客户的需求。
合。
02
CATALOGUE
尼尔森数据市场现状分析
数据来源与采集方法
数据来源
尼尔森数据市场分析报告的数据 主要来源于尼尔森公司的全球消 费者调查、零售市场监测、媒体 研究等多元化数据集。
采集方法
采用定量和定性相结合的研究方 法，包括问卷调查、深度访谈、 焦点小组等，确保数据的准确性 和全面性。
数据处理与分析技术
各领域市场规模
不同领域市场规模存在差 异，部分领域增长迅速， 成为市场热点。
增长速度
市场增长速度保持稳定， 预计未来几年将持续保持 增长态势。
消费者需求特点
消费者群体特征
消费者群体年轻化、个性 化、多元化趋势明显。
消费需求偏好
消费者对品质、健康、环 保等方面的需求日益增强 ，对价格敏感度逐渐降低 。
联合研发与创新
鼓励企业、高校和科研机构联合研发，推动大数据技术的创新和应 用。
政策支持与引导
政府出台相关政策，支持跨行业大数据合作项目的开展和实施。
06
CATALOGUE
挑战、机遇及未来发展规划
当前面临的挑战分析
市场竞争加剧
随着数据分析和市场调研领域的快速发展，竞争对手不断增加， 市场竞争日益激烈。
消费行为变化
线上线下融合消费成为新 趋势，消费者更加注重购 物体验和便利性。
数据分析 统计分析 培训PPT
数据分析
服装制作
方法论 工具 技术
5W2H、4P、逻辑 树等思路分析
复制设计图
EXCEL、 SPSS 剪刀、缝纫机、电
SAS等
熨斗等
交叉分析、相关分 析、回归分析、等
平面、立体剪裁等
（图表来源：小蚊子—黄书）
5
5W2H分析法
第一课时：初步认识数据分析
6
第一课时：初步认识数据分析
SWTO矩阵分析法
在各项数据分析中， 应该重点选取关键指 标，科学专业地进行 分析。此外，针对同 一类问题，其分析结 果也应当按照问题重 要性来分级阐述。
14
第五课时： 数据分析报告
5.3 数据分析报告的作用：
15
第五课时： 数据分析报告
5.4 数据分析报告的种类： 专题问题报告：用户流失分析、提升用户消费分析 综合分析报告：企业运营报告、世界人口发展报告 日常数据通报：月度数据报告、日报表
数据清单的提取
以上是一个没有经过数据分析就贸然进行电话销售活动的典型案 例，在电信或银行等拥有大量客户数据的企业，在进行电话销售活动 前需要思索的是：究竟哪些客户是我们的目标用户呢？或许有些项目 会有很明显的客户群体特征，例如我们要做一个客户挽留，那流失的 客户就是一个很明显的目标群体。但深层次思考，在这些流失的用户 中100%都是会成功的吗？又或者100％都是我们应该去挽留的吗？答案 是否定的！因此在正式开始项目前，我们必须对这些数据进行有效的 分析，并提炼出最合适的目标用户群体。
25
第六课时：数据分析在电话销售项目 中的应用
现场活动的监控
根据上述图表中经过分析，我们会得出以下结论： 清单A和清单B在时段a和时段b的成功率是较其他时段要高的， 因此我们可以将这二个清单集中在a和b时段外呼。 而清单C明显看出在时段c和时段d的成功率要相对较高，因此可 以安排在这二个时段进行外呼。 清单D则变化不太明显，可以根据人力资源的变化灵活进行安 排。
院感监测与数据分析
保感染得到及时控制。
成功案例一
总结词
培训与宣传、提升意识
详细描述
该医院定期开展院感知识培训和宣传活动， 提高医护人员对院感的重视程度和防控意识 。同时，向患者和家属普及院感防控知识，
共同维护医院环境的安全。
成功案例二
总结词
大数据分析、预测模型
详细描述
该地区利用院感监测数据建立了预测模型，对未来一 段时间内的感染发生趋势进行预测。根据预测结果， 提前制定防控策略，减少感染病例的发生。
通过监测数据评估院感控制措施 的效果，及时调整和优化防控策 略。
院感暴发的预警与处置
设定预警指标
根据历史数据和流行病学特点，设定预警指标， 及时发现院感暴发的迹象。
快速响应
一旦触发预警，迅速启动应急响应机制，采取有 效措施遏制感染暴发。
评估处置效果
通过监测数据评估处置措施的效果，总结经验教 训，完善应急预案。
传统的数据采集和处理方式往往效率低下，容易造成数据延误和失真。为提高数据采集与处理的效率 ，可以引入自动化和智能化的数据处理技术，如利用电子病历系统自动提取监测数据，利用大数据分 析工具进行实时处理和预警等。
数据分析的专业性与深度问题
总结词
数据分析是院感监测的核心环节，需要 专业的知识和技能。
VS
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数 据，确保数据质量。
数据存储与备份
确保数据安全可靠，防止数据 丢失。
数据分析工具
统计分析软件
如SPSS、SAS等，用于数据整理、描述性分析 和推断性分析。
数据可视化工具
如Tableau、Power BI等，将数据分析结果以图 表、仪表板等形式展示，便于理解和汇报。
成功案例一
成功案例一
总结词
培训与宣传、提升意识
详细描述
该医院定期开展院感知识培训和宣传活动， 提高医护人员对院感的重视程度和防控意识 。同时，向患者和家属普及院感防控知识，
共同维护医院环境的安全。
成功案例二
总结词
大数据分析、预测模型
详细描述
该地区利用院感监测数据建立了预测模型，对未来一 段时间内的感染发生趋势进行预测。根据预测结果， 提前制定防控策略，减少感染病例的发生。
通过监测数据评估院感控制措施 的效果，及时调整和优化防控策 略。
院感暴发的预警与处置
设定预警指标
根据历史数据和流行病学特点，设定预警指标， 及时发现院感暴发的迹象。
快速响应
一旦触发预警，迅速启动应急响应机制，采取有 效措施遏制感染暴发。
评估处置效果
通过监测数据评估处置措施的效果，总结经验教 训，完善应急预案。
传统的数据采集和处理方式往往效率低下，容易造成数据延误和失真。为提高数据采集与处理的效率 ，可以引入自动化和智能化的数据处理技术，如利用电子病历系统自动提取监测数据，利用大数据分 析工具进行实时处理和预警等。
数据分析的专业性与深度问题
总结词
数据分析是院感监测的核心环节，需要 专业的知识和技能。
VS
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数 据，确保数据质量。
数据存储与备份
确保数据安全可靠，防止数据 丢失。
数据分析工具
统计分析软件
如SPSS、SAS等，用于数据整理、描述性分析 和推断性分析。
数据可视化工具
如Tableau、Power BI等，将数据分析结果以图 表、仪表板等形式展示，便于理解和汇报。
成功案例一
【培训】数据分析与报告撰写PPT课件
（二）指标得分的计算方法 1、线性赋分（标杆、平均值、最低分等） 2、等级赋分（优、良、中、差） 3、区间赋分 4、逻辑判断（是、否；有、无）
.
19
四、分析结果的表达与呈现
1、列表 通过列表的方式呈现数据的绝对和相对变化情况，直 观、清晰、简单，对比性强可读性强，是表达信息的重 要手段。
2、图形 ✓ 直方图（条形图、柱状图等） ✓ 饼状图 ✓ 线形图
上海市绩效评价培训
数据分析与报告撰写
.
1
讲授内容
• 上篇：数据分析 • 下篇：报告撰写
.
2
上篇：数据分析
• 一、数据的性质、来源与分类 • 二、数据收集 • 三、数据分析 • 四、分析结果的表达与呈现
.
3
一、数据的性质、来源与分类-1
1、绩效评价的数据依赖 ✓ 绩效评价的指标特征与数据使用 ✓ 指标引导，决定数据类型 ✓ 定量、定性结合，以定量数据为主 ✓ 数据的说服力
.
27
第二部分 绩效评价报告的要求
三、逻辑清晰 1、篇章结构的逻辑性强 背景概况、绩效分析、成绩与不足、改进对策的
框架布局上 2、对某个问题的描述逻辑性强 因果逻辑 3、报告前后的表述逻辑一致 在绩效状况、成绩、不足、改进建议的内容上前
后之间的逻辑。 4、数字逻辑一致（如：公益林养护就业案例）
.
28
1.数据定义
✓ 根据绩效评价指标体系，给出数据清晰的定义，确定数据的类型 ✓ 评价指标体系一般都包括定量指标和非定量指标两类指标。 ✓ 界定数据的定义和类型时，需要集体讨论。 ✓ 形成数据定义文档，包括每项数据的类型和名词释义。
.
9
二、数据收集-4
2.确定数据源
✓ 不同类型的数据具有不同的数据源。确定数据源就是确定由谁 来提供数据的问题。
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19
四、分析结果的表达与呈现
1、列表 通过列表的方式呈现数据的绝对和相对变化情况，直 观、清晰、简单，对比性强可读性强，是表达信息的重 要手段。
2、图形 ✓ 直方图（条形图、柱状图等） ✓ 饼状图 ✓ 线形图
上海市绩效评价培训
数据分析与报告撰写
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1
讲授内容
• 上篇：数据分析 • 下篇：报告撰写
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2
上篇：数据分析
• 一、数据的性质、来源与分类 • 二、数据收集 • 三、数据分析 • 四、分析结果的表达与呈现
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3
一、数据的性质、来源与分类-1
1、绩效评价的数据依赖 ✓ 绩效评价的指标特征与数据使用 ✓ 指标引导，决定数据类型 ✓ 定量、定性结合，以定量数据为主 ✓ 数据的说服力
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27
第二部分 绩效评价报告的要求
三、逻辑清晰 1、篇章结构的逻辑性强 背景概况、绩效分析、成绩与不足、改进对策的
框架布局上 2、对某个问题的描述逻辑性强 因果逻辑 3、报告前后的表述逻辑一致 在绩效状况、成绩、不足、改进建议的内容上前
后之间的逻辑。 4、数字逻辑一致（如：公益林养护就业案例）
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28
1.数据定义
✓ 根据绩效评价指标体系，给出数据清晰的定义，确定数据的类型 ✓ 评价指标体系一般都包括定量指标和非定量指标两类指标。 ✓ 界定数据的定义和类型时，需要集体讨论。 ✓ 形成数据定义文档，包括每项数据的类型和名词释义。
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9
二、数据收集-4
2.确定数据源
✓ 不同类型的数据具有不同的数据源。确定数据源就是确定由谁 来提供数据的问题。
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目录
11 数据分析存在的问题
2 数据分析目标
分析目标 建设方法-BASS模型 数据分析生命周期
3 能力构建的关键因素
4 对策与行动计划
10
建设方法-BASS三层模型，作用不同，实现要求不同。
绩效
人
任务
绩效管理（TPM）
P
分析（KWS）
D
实施
S
监控（EIS）
目标设定
信息应用 绩效管理(TPM) 经营分析(EIS) 决策支持(KWS)
资料来源：麦肯锡分析
BASS模型定义
• 绩效管理(TPM)
➢ 用于战略目标的调整确定和绩效的调整发放。暂不涉及（BSC是 当前比较流行的工具）
• 经营分析(EIS)
➢ 迅速、方便、直观地提供企业运作的结果信息，起监控作用，最 终呈现为一套结果指标集（BSC结合业务领域知识）
• 决策支撑(KWS)
➢ 为具体的基本业务活动开展提供支撑分析，服务于其效果和效率 的提升，由对应各具体业务活动的分析模型和指标体系构成
• 离开业务过程，孤立的去看各个指标，也很难定位问题
市场环境
合作伙伴
客户
竞争
渠道
营销策划
定价
产品
… 促销
保留
实施
评估
利润
目录
11 数据分析存在的问题
2 数据分析目标
分析目标 建设方法-BASS模型 数据分析生命周期
3 能力构建的关键因素
4 对策与行动计划
7
数据分析的目的—智能企业，实现精确化管理、精确化营销
解决问题
发现问题
信息 KPI 定量指标 模型和指标
作用 贯彻重点目标，提高组织的一致性、系统性 迅速反映企业经营状况，发现异常，定位问题。 分析问题，通过模型辅助决策
BASS模型定义
• 绩效管理(TPM)
➢ 用于战略目标的调整确定和绩效的调整发放。暂不涉及（BSC是 当前比较流行的工具）
• 经营分析(EIS)
• 决策支撑(KWS)
➢ 为具体的基本业务活动开展提供支撑分析，服务于其效果和效率 的提升，由对应各具体业务活动的分析模型和指标体系构成
• 模型层次关系
模型定义-决策引擎（KWS）
• 利用PDMA方法建立模型，为业务活动开展提供支撑分析，服务于其效果和效 率的提升。
PDMA建模方法论
各个环节主要内容
➢ 存在部分需求空白
• 缺乏关联、打开分析，不能满足迅速定位异常、查找原因的需求 • 目前的分析均集中在事后评价，缺乏事前预测及事中论证，不能满足当前精确化
操作思路
➢ 缺乏体系性规划，面临膨胀风险
3
存在的问题
表象问题
隐含问题
1. 没有清晰的长期目标，任务具体、 短期。
2. 没有时间跟踪执行过程，没有时间 评估和优化模型效果。
某本地网宽带用户分析举例：4月与3月环比指标
问题表象
锁定客户分类
客户数正增长: 2.34% 收入负增长: -3.14%
指标1 客户月均增长量
2,376
指标2 计费收入月均增幅 -30.87万
流失高价值客户， 吸纳低价值客户
用户话务量下降导 致收入下降
存量用户套餐迁移 导致收入下降
验证
流增存客户收入比 较
3. 取数过程很长，效率低。 4. 模型不能迅速IT实现，无法例行化 5. 数据质量差
1. 缺乏清晰的业务系统框架。 2. 缺乏系统性的阶段性目标。 3. 缺乏分析模型的管理（生命周期、
结构）。 4. 集市管理的责任不清。 5. 模型例行化的流程不清。 6. 数据膨胀，且数据质量不高
经营分析——当前存在的主要问题与框架
模型
应用
定义业
务问题
PDMA建模
方法
模型
构建
数据 准备
定义业务问题：确定业务问题、评估环境、确定建模目 标、制定项目计划 •数据准备：数据理解、收集原始数据 、检验数据质量 、描述数据 、构建建模宽表 •构建模型：数据抽样 、数据探索 、数据修正 、模型 创建 、测试设计、模型评估 （技术评估和业务评估） •模型应用：模型部署、模型评分 、模型监控和维护
传统决策模式
引入数据分析 后的决策模式
概念性决策
数据分析
概念性决策 模型决策
基本假设前提
所有的数据都服务于业务应用 业务开展的效果，很大程度上依赖于数据应用的效果
业务应用是目的
对数据进行管理是为了更好的业务应用 业务应用，是数据管理的驱动力
数据管理是基础
注：此处的数据管理，指数据处理的设计和实现（不仅仅指原始数 据的管理），亦即本提案所面向的对象，或称信息管理。
数据分析能力现状及对策
目录
11 数据分析存在的问题
数据分析问题 经营分析问题
2 数据分析目标
3 能力构建的关键因素
4 对策与行动计划
2
数据分析问题
• 精确化管理、客户分群经营等经营思路，提 出了对数据分析的强烈需求
• 陕西电信已上线的若干分析系统（统计分析 平台、数据门户、客户关怀系统），一定程 度上缓解了矛盾，也存在一定问题
ARPU下降 存量客户
商品迁移
ARPU
下降的存量客户
无商品迁移
商品迁移 无商品迁移
合计*
客户数 总收入变化 收入影响百分比
2,193 -75,991.65 33,090 -944,553.92 35,283 -1,020,545.57
-7.45% -92.55% -100.00%
* 因采用不同统计路径，数据存在一定误差。
P：Problem Definition M: Model Creation
D: Data Preparation A: Model Application
综合结论： • 客户话务量下滑带来收入 下降 • 迁移后的新套餐价格优惠 更明显，需对当前主推套 餐做分析
BASS模型定义
• 绩效管理(TPM)
➢ 用于战略目标的调整确定和绩效的调整发放。暂不涉及（BSC是 当前比较流行的工具）
• 经营分析(EIS)
➢ 迅速、方便、直观地提供企业运作的结果信息，起监控作用，最 终呈现为一套结果指标集（BSC结合业务领域知识）
2A. 明确公司愿景和 战略
2B. 制定明确业务流 程、岗位职责说明
2C. 建立资质模型
2D. 利用BSC逐级分 解指标
• 明确远大抱负
• 评估差距和可行 性
• 设定目标并签署 绩效合同
• 对工作计划取得 共识
• 准备绩效报告
• 每季度审核业 绩，讨论差距 解决办法
• 制定修改工作 计划
• 宏观差距分 析
从这些关键成功 要素出发，明确 相应的衡量指标
和目标值
3. 衡量标准和目标值
基于这些成功要素，有针 对性的制定相应的衡量指 标和目标值，以跟踪企业 在这些方面取得的进步
通过平衡记分卡判断 员工是否达到了绩效 要求，以及在实施过 程中指标选确是否恰 当
利用这些衡量指 标体系构成的平 衡记分卡体系进
行绩效管理
• 问题：缺乏关联、打开分析，不能满足迅速定位异常、查找原因的需求
市场营销
IT
运维
财务 建设 人力资源
例行监控
营销效果
• 框架：
营销活动
产品
套餐
……
面向经营问题的 追查监控
……
需求紧迫性 不同，优先
级不同
客户效果分析，即所有营销工作的最终结果体现。如 某一客户群的收入、利润、ROI、满意度提升等
如开展了几次预测挽留活动，几次增量销售，总体成 效如何等
新增客户
ARPU下降 ARPU上升
存量客户 ARPU下降 ARPU上升 合计*
客户数 总收入变化 收入影响百分比
37,672 -1,093,362.52
-248.46%
62,479 653,308.72
148.46%
100,151 -440,053.80
-100.00%
* 因采用不同统计路径，数据存在一定误差。
* 因存在其他费用，收入影响合计小于100%。
发生迁移的客户，平均费用下降 34.65元。
• 本地通话话务量上升，但 费用下降
• 长话话务量略有下降，但 费用下降幅度更大
• 宽带费用下降近17元
未发生迁移的客户，平均费用下 降28.54元。
• 本地通话和长话话务量均 有下降，费用亦下降
• 宽带费用下降
• 存量客户中，ARPU下降的客户数占总存量客户数的比例为37.61%，但因其带来的收 入下滑总额超过占比62.39%的ARPU上升客户所带来的收入增长总额。
• 可见导致收入下滑的客户，ARPU跌幅非常显著。
分析ARPU下降客户群，观察ARPU下降的原因是套餐迁移，抑或 其他原因。因此将客户进一步区分为2个群体：迁移和未迁移。
1. 企业战略
从公司战略出发 ，确认需要达到 战略要求所必需 的关键成功要素
从面向企业中长期经营目标 和发展方向的企业战略入手
2. 不同领域的关键成 功要素
通过对这些关 键成功要素领 域目标达成情 况评估公司战 略的实施情况
确定实现上述目标所必需 满足的在不同领域中的关 键成功要素和目标
利用在这些关键成功 要素领域的实际绩效 结果评估是否究竟在 多大程度上实现了在 这些领域的既定目标
4. 实施
收集实际绩效数据，形成平 衡记分卡并以此作为对员工 考核的基础。同时，通过绩 效指标的方向引导，使企业 获得持续性改进的能力
绩效管理流程的主要步骤
1. 进行诊断
2. 建立绩效指标
3. 设定绩效目标
4. 进行绩效审核
5. 确定绩效评估 并与薪酬挂钩