数据分析观念ppt课件
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数据分析PPT课件
描述性分析是对数据进行基础处 理,包括数据清洗、整理、分类 和汇总等,以揭示数据中的基本
特征和规律。
描述性分析主要通过统计指标, 如均值、中位数、众数、方差等, 来描述数据的集中趋势和离散趋
势。
描述性分析还可以通过绘制图表, 如柱状图、折线图、饼图等,直 观地展示数据的分布特征和变化
趋势。
推断性分析
感谢您的观看
数据科学将成为一门独立的学科
随着数据的重要性日益凸显,数据科学将逐渐成为一门独立的学科, 拥有自己的知识体系和人才培养体系。
数据共享和开放将成为趋势
随着数据的重要性和价值被越来越多的人所认识,数据共享和开放将 成为一种趋势,推动数据创新和产业发展。
提高数据分析能力的建议
加强学习和培训
通过参加培训课程、阅读专业书籍和文 章等方式,不断学习和掌握新的数据分
是指基于数据和分析结果进行决策的方法, 它强调数据在决策中的重要性,帮助企业和 组织更好地理解业务、市场和客户。
数据科学家
是指专门从事数据分析工作的人员,他们 具备统计学、编程和商业知识,能够运用 数据分析工具和算法解决实际问题。
数据分析的流程
数据收集
是指通过各种方式获取数据的过程,包括 调查、观察、实验等。
数据分析ppt课件
目 录
• 数据分析概述 • 数据来源与收集 • 数据预处理与探索 • 数据分析方法与技术 • 数据分析应用案例 • 数据分析的挑战与未来发展
01 数据分析概述
数据分析的定义
数据分析
是指通过统计方法和分析工具对大量 数据进行分析,从而提取出有价值的 信息和洞见的过程。
数据驱动决策
Tableau
Tableau是一款可视化数据分析工具, 它能够帮助用户快速创建各种图表和报 表,直观地展示数据和分析结果。
数据分析 ppt课件
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
数据分析
1 销售额/销售量
2 季节性分析
通过对销售额和销售量的增长趋势的把握, 可以找出客户增长或下滑的本质;如销售额增 长大于销售量增长,说明增长主要来源于产品 平均价格价格的提高,它反映了市场平均价格 的提高或者是客户产品结构升级,即结构性增 长;反之,为容量性增长。
很多的消费品行业存在明显的季节 性趋势;根据行业规律,为企业提出 生产运做及渠道供货的的合理性规划
数据分析
3 产品结构
从产品结构看主导产品和产品成长合理性, 企业的利润源和销售量是否对应,初步判断 企业未来产品规划的调整方向。
4 价格体系
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
产品 线
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
划分和进一步细化提供参考
价格 体系
1. 分析企业的销售区域及各区域的表现,检索重点区域、发现潜在市场,提出下阶段区域布局策略 2. 对重点区域的营销状况予以重点分析,解析该区域的发展走势和结构特点,为未来在重点区域的发展提供
数据分析
•分析销售数据通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。
产品
哪个产品需要重点管理?
研究 主线
区域
哪个区域需要重点巡查?
客户
哪个重点经销商的业绩不正常?
数据分析
1 销售额/销售量
2 季节性分析
通过对销售额和销售量的增长趋势的把握, 可以找出客户增长或下滑的本质;如销售额增 长大于销售量增长,说明增长主要来源于产品 平均价格价格的提高,它反映了市场平均价格 的提高或者是客户产品结构升级,即结构性增 长;反之,为容量性增长。
很多的消费品行业存在明显的季节 性趋势;根据行业规律,为企业提出 生产运做及渠道供货的的合理性规划
数据分析
3 产品结构
从产品结构看主导产品和产品成长合理性, 企业的利润源和销售量是否对应,初步判断 企业未来产品规划的调整方向。
4 价格体系
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
产品 线
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
划分和进一步细化提供参考
价格 体系
1. 分析企业的销售区域及各区域的表现,检索重点区域、发现潜在市场,提出下阶段区域布局策略 2. 对重点区域的营销状况予以重点分析,解析该区域的发展走势和结构特点,为未来在重点区域的发展提供
数据分析
•分析销售数据通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。
产品
哪个产品需要重点管理?
研究 主线
区域
哪个区域需要重点巡查?
客户
哪个重点经销商的业绩不正常?
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
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
小学数学数据分析观念课件
测试内容:针对不同知识点设计相应的题目
测试结果分析:对测试结果进行统计和分析,找出学生的薄弱环节,为后续教学提供依据
综合评价
教学方法:是否能够激发学生的学习兴趣和积极性
教学评价:是否能够客观、全面地反映学生的学习情况和教师的教学效果
教学目标:是否达到预期的教学目标
教学内容:是否符合学生的实际需求和认知水平
教学内容优化
针对学生的实际情况,调整教学内容和难度,使其更加符合学生的认知水平和学习需求。
注重培养学生的实践能力和创新思维,通过案例分析和探究活动等形式,引导学生主动思考和解决问题。
及时更新教材和教学资源,吸收最新的教育理念和教学方法,提高教学质量和效果。
加强与学生的沟通和互动,及时反馈学生的学习情况和问题,针对性地调整教学策略和方案。
实施步骤:提出问题、小组讨论、展示交流、总结评价。
应用范围:适用于小学数学数据分析观念的课堂教学,有助于提高学生的思维能力和实践能力。
实践操作法
添加标题
添加标题
添加标题
定义:通过实践活动来教授知识的方法
特点:强调学生的动手能力和实践经验
优势:能够激发学生的学习兴趣和主动性
应用:在小学数学数据分析观念课件中,可以引导学生进行实际的数据分析操作,例如调查、统计、制作图表等,从而加深学生对数据分析的理解和掌握。
XX,a click to unlimited possibilities
小学数学数据分析观念课件
目录
01
添加目录标题
02
教学目标
03
教学内容
04
教学方法
05
教学评价
06
教学反思
01
添加章节标题
02
数据分析ppt课件
数据分析
;.
1
• 您认为作为一名营销管理人员,做管好营销(销售)最重要的三项任务是什 么?
• 您认为店面管理中(特别是加盟店)最薄弱的管理在哪个方面呢?
;.
2
数据管理的重要性
• 年营业额近50亿新台币的台湾王品集团董事长戴胜益是十足的数字管理者--1个人要管9个餐厅品牌、5200位员工,他说数字是他重要的决策依据。戴胜 益相信,所有事情都能用数字衡量,没有数字概念不但无法做好领导,更不 会是他培养的对象。戴胜益为什么这么重视数字?一位经理人要如何建立并 掌握分析数字的能力,才能在应用时采取正确行动?
问:在品王集团,店长必看的3大指标是什么? • 为落实服务品质与运营绩效,我要求集团内各店每天都咬紧盯3大指标数字,
而且以这3大指标各占比作为店长的工作绩效: • 顾客满意度(25%)---平均每万人投诉电话次数 • 财务指标(35%)---不当比率25%、营业额达成率10% • 管理指标(40%)---考核评比10%、食安评比10%、低离职率10%、工作计
问:数字对企业的意义是什么? • 企业像坦克车,数字像坦克车履带上环环相扣的齿轮,只要一个齿轮脱钩,
坦克车的履带就会卡住,无法行走。没有数字概念的公司,就像没有齿轮的 坦克车,当车子不运转时,很难知道问题出在哪;就算运转,也不知道还能 运转多久。所以数字能帮助我解读各种必要的信息。
;.
4
问:在运营上,什么是你必看的数字?
• 王品集团每个月都会计算业绩、利润。数字好看,利润就多;数字不好看, 不仅大家红利领的少,同时也是发出警告:再这样下去,你会丢掉这个品牌 的总经理位子。
;.
5
问:数字帮助你做哪些决策上的判断? • 例如新餐饮品牌能不能做,有三项判断指标:第一,要能做到5亿市场;第二,
;.
1
• 您认为作为一名营销管理人员,做管好营销(销售)最重要的三项任务是什 么?
• 您认为店面管理中(特别是加盟店)最薄弱的管理在哪个方面呢?
;.
2
数据管理的重要性
• 年营业额近50亿新台币的台湾王品集团董事长戴胜益是十足的数字管理者--1个人要管9个餐厅品牌、5200位员工,他说数字是他重要的决策依据。戴胜 益相信,所有事情都能用数字衡量,没有数字概念不但无法做好领导,更不 会是他培养的对象。戴胜益为什么这么重视数字?一位经理人要如何建立并 掌握分析数字的能力,才能在应用时采取正确行动?
问:在品王集团,店长必看的3大指标是什么? • 为落实服务品质与运营绩效,我要求集团内各店每天都咬紧盯3大指标数字,
而且以这3大指标各占比作为店长的工作绩效: • 顾客满意度(25%)---平均每万人投诉电话次数 • 财务指标(35%)---不当比率25%、营业额达成率10% • 管理指标(40%)---考核评比10%、食安评比10%、低离职率10%、工作计
问:数字对企业的意义是什么? • 企业像坦克车,数字像坦克车履带上环环相扣的齿轮,只要一个齿轮脱钩,
坦克车的履带就会卡住,无法行走。没有数字概念的公司,就像没有齿轮的 坦克车,当车子不运转时,很难知道问题出在哪;就算运转,也不知道还能 运转多久。所以数字能帮助我解读各种必要的信息。
;.
4
问:在运营上,什么是你必看的数字?
• 王品集团每个月都会计算业绩、利润。数字好看,利润就多;数字不好看, 不仅大家红利领的少,同时也是发出警告:再这样下去,你会丢掉这个品牌 的总经理位子。
;.
5
问:数字帮助你做哪些决策上的判断? • 例如新餐饮品牌能不能做,有三项判断指标:第一,要能做到5亿市场;第二,
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
数据分析ppt课件
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(9) 单击“关闭”按钮,打开“Select”对话框。 (10)单击“是”按钮,打开“Set Color and Border Setings”
对话框。 (11)单击“Next”按钮,打开“Ready to Create …”对话框。 (12)单击“Finish”按钮,设置列标题。
(7)单击PowerBar工具栏“保存”图标,输入窗口名 “w_xstj”。
(8)打开菜单“m_main”,双击“数据分析”菜单标题 “学生统计”菜单项,在下部脚本窗口中编写脚本:
Open(w_xstj)
(9)单击PowerBar工具栏“Run”图标,运行应用程序。选 择“数据分析”→“学生统计”命令,打开“学生统计”
精选编辑ppt 下页
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④选中表sc,单击“Open”按钮,打开数据源编辑窗口。 ⑤单击选中表sno列,并单击“Group”选项卡,将左部 sc.sno列拖动至右部,指定按sno列分组。
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⑥单击数据源编辑窗口的“Compute”选项卡。
精选编辑ppt 下页
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。
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⑾输入“as 平均值”,作为列的显示标题。
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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
精选编辑ppt 下页
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(9)单击“Syntax”选项卡,可以检查定义的数据源。
《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。
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》课件
关系型数据库、非关系型数据库等。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据,释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础,它通过统计方法对数据进行整理和描述,以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征,如均值、中位数、众数、方差等统计量,以及数据的分布情况,如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述,可以初步了解数据的规律和趋势,为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累,通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展,数据科学教育将更加受到重视,培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合,如计算机科学、统计学、经济学等,以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具,内置数据可视化功能,适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具,提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据,释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础,它通过统计方法对数据进行整理和描述,以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征,如均值、中位数、众数、方差等统计量,以及数据的分布情况,如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述,可以初步了解数据的规律和趋势,为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累,通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展,数据科学教育将更加受到重视,培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合,如计算机科学、统计学、经济学等,以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具,内置数据可视化功能,适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具,提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
《数据分析培训》PPT课件
交互式图表制作
利用工具提供的功能,增加图表交互性,如鼠标悬停提示、筛选器 、动态效果等。
数据报告制作流程与注意事项
数据报告制作流程
明确报告目标、收集并整理数据、设计报告结构、制作可视化图表、编写文字 说明、校对并调整格式、分享并演示报告。
注意事项
确保数据准确性和完整性、统一数据格式和度量单位、保持报告逻辑性和连贯 性、使用清晰简洁的语言和图表、注意报告排版和美观度、考虑受众背景和需 求等。
大数据处理技术与
05
应用
大数据概念、特点及处理技术概述
大数据概念
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是 需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和 多样化的信息资产。
大数据特点
大数据具有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值密度低等特点。
推断性统计分析方法及应用案例
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计, 包括点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设,通过检验统 计量和P值判断假设是否成立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响程度, 如单因素方差分析和多因素方差分析 。
相关与回归分析
探讨变量之间的相关关系和因果关系 ,建立回归模型进行预测和控制。
Spark
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用大数据处理框架, 具有处理速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
03
其他大数据处理框架
除了Hadoop和Spark外,还有Flink、Storm等大数据处理框架,它们
各有特点,适用于不同的应用场景。
大数据在各行各业的应用案例
金融行业
利用工具提供的功能,增加图表交互性,如鼠标悬停提示、筛选器 、动态效果等。
数据报告制作流程与注意事项
数据报告制作流程
明确报告目标、收集并整理数据、设计报告结构、制作可视化图表、编写文字 说明、校对并调整格式、分享并演示报告。
注意事项
确保数据准确性和完整性、统一数据格式和度量单位、保持报告逻辑性和连贯 性、使用清晰简洁的语言和图表、注意报告排版和美观度、考虑受众背景和需 求等。
大数据处理技术与
05
应用
大数据概念、特点及处理技术概述
大数据概念
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是 需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和 多样化的信息资产。
大数据特点
大数据具有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值密度低等特点。
推断性统计分析方法及应用案例
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计, 包括点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设,通过检验统 计量和P值判断假设是否成立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响程度, 如单因素方差分析和多因素方差分析 。
相关与回归分析
探讨变量之间的相关关系和因果关系 ,建立回归模型进行预测和控制。
Spark
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用大数据处理框架, 具有处理速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
03
其他大数据处理框架
除了Hadoop和Spark外,还有Flink、Storm等大数据处理框架,它们
各有特点,适用于不同的应用场景。
大数据在各行各业的应用案例
金融行业
数据分析ppt课件
包括但不限于市场调查、 用户行为数据、销售数据 、社交媒体数据等。
分析方法
包括描写性分析、猜测性 分析和规范性分析等。
数据分析的重要性
帮助企业了解市场和 用户需求,优化产品 和服务。
发现市场和行业趋势 ,抢占先机。
提高企业的决策效率 和准确性,下落风险 。
数据分析的步骤
数据清洗
对数据进行预处理,包括缺失 值处理、特殊值处理、数据转 换等。
公司数据库、CRM系统、销 售记录等。
外部数据
市场调研、公共数据、第三方 数据提供商。
实时数据
社交媒体、在线平台、物联网 装备。
用户生成内容
调查问卷、在线评判、社交媒 体反馈。
数据整理的方法
数据挑选
数据分类
数据排序
数据转换
根据需求挑选有效数据 。
将数据进行归类,便于 分析。
依照一定顺序排列数据 。
数据分析
运用统计分析、机器学习等方 法对数据进行分析,发掘其内 在规律和价值。
数据收集
根据分析目的和范围收集相关 数据。
数据探索
对数据进行初步的分析和探索 ,了解数据的散布和特征。
结果显现
将分析结果以图表、报告等情 势显现出来,便于理解和应用 。
02
数据收集与整理
数据来源
01
02
03
04
内部数据
数据分析ppt课件
汇报人:
202X-12-30
• 数据分析概述 • 数据收集与整理 • 数据分析方法 • 数据解读与报告 • 数据分析案例 • 数据分析的未来发展
01
数据分析概述
数据分析的定义
01
02
03
数据分析
是指通过统计方法和分析 工具对大量数据进行分析 ,发掘其内在规律和价值 的进程。
分析方法
包括描写性分析、猜测性 分析和规范性分析等。
数据分析的重要性
帮助企业了解市场和 用户需求,优化产品 和服务。
发现市场和行业趋势 ,抢占先机。
提高企业的决策效率 和准确性,下落风险 。
数据分析的步骤
数据清洗
对数据进行预处理,包括缺失 值处理、特殊值处理、数据转 换等。
公司数据库、CRM系统、销 售记录等。
外部数据
市场调研、公共数据、第三方 数据提供商。
实时数据
社交媒体、在线平台、物联网 装备。
用户生成内容
调查问卷、在线评判、社交媒 体反馈。
数据整理的方法
数据挑选
数据分类
数据排序
数据转换
根据需求挑选有效数据 。
将数据进行归类,便于 分析。
依照一定顺序排列数据 。
数据分析
运用统计分析、机器学习等方 法对数据进行分析,发掘其内 在规律和价值。
数据收集
根据分析目的和范围收集相关 数据。
数据探索
对数据进行初步的分析和探索 ,了解数据的散布和特征。
结果显现
将分析结果以图表、报告等情 势显现出来,便于理解和应用 。
02
数据收集与整理
数据来源
01
02
03
04
内部数据
数据分析ppt课件
汇报人:
202X-12-30
• 数据分析概述 • 数据收集与整理 • 数据分析方法 • 数据解读与报告 • 数据分析案例 • 数据分析的未来发展
01
数据分析概述
数据分析的定义
01
02
03
数据分析
是指通过统计方法和分析 工具对大量数据进行分析 ,发掘其内在规律和价值 的进程。
数据分析技术PPT课件
社会管理
通过分析人口普查数据、犯罪数据等,辅助政府进行 社会管理。
政策效果评估
分析政策实施后的效果,评估政策的优劣和改进方向。
城市规划
分析城市的人口分布、交通状况和其他相关数据,优 化城市规划和建设。
06 未来展望与挑战
人工智能在数据分析中的应用
自动化数据清理
利用机器学习技术自动识别和纠正数据中的异常 值、缺失值和重复值。
THANKS FOR WATCHI速识别数据 中的模式和趋势,提高数 据分析的效率。
增强数据可解释性
可视化可以增强数据的可 解释性,使非专业人士也 能理解数据含义。
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Excel是一款常用的办公软件,也提供了丰 富的图表功能,可用于数据可视化。
Tableau是一款专业的数据可视化工具,具 有强大的数据连接和可视化功能。
Power BI
D3.js
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ,也提供了数据可视化的功能。
D3.js是一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库,可用于制作高度定制化的数 据可视化。
数据可视化的最佳实践
选择合适的图表类型
根据数据的性质和目的,选择最合适的图表 类型进行展示。
保持简洁明了
内部数据
来自企业内部的数据库、信息系统等。
结构化数据
如数字、文本等。
外部数据
包括市场调查、公共数据、社交媒体等。
非结构化数据
如音频、视频、图像等。
数据收集方法
调查问卷
用于收集特定目标群体的意见和行为 数据。
爬虫技术
从网站、数据库等中自动提取数据。
数据交换
通过分析人口普查数据、犯罪数据等,辅助政府进行 社会管理。
政策效果评估
分析政策实施后的效果,评估政策的优劣和改进方向。
城市规划
分析城市的人口分布、交通状况和其他相关数据,优 化城市规划和建设。
06 未来展望与挑战
人工智能在数据分析中的应用
自动化数据清理
利用机器学习技术自动识别和纠正数据中的异常 值、缺失值和重复值。
THANKS FOR WATCHI速识别数据 中的模式和趋势,提高数 据分析的效率。
增强数据可解释性
可视化可以增强数据的可 解释性,使非专业人士也 能理解数据含义。
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Excel是一款常用的办公软件,也提供了丰 富的图表功能,可用于数据可视化。
Tableau是一款专业的数据可视化工具,具 有强大的数据连接和可视化功能。
Power BI
D3.js
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ,也提供了数据可视化的功能。
D3.js是一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库,可用于制作高度定制化的数 据可视化。
数据可视化的最佳实践
选择合适的图表类型
根据数据的性质和目的,选择最合适的图表 类型进行展示。
保持简洁明了
内部数据
来自企业内部的数据库、信息系统等。
结构化数据
如数字、文本等。
外部数据
包括市场调查、公共数据、社交媒体等。
非结构化数据
如音频、视频、图像等。
数据收集方法
调查问卷
用于收集特定目标群体的意见和行为 数据。
爬虫技术
从网站、数据库等中自动提取数据。
数据交换
《数据分析讲义》课件
介绍深度神经网络的基本原理和常用模型,如 卷积神经网络和循环神经网络。
应用案例
探讨机器学习和深度学习在图像识别、自然语 言处理等领域的应用。
数据挖掘和大数据处理技术
数据挖掘过程
了解数据挖掘的步骤和方法,包 括数据预处理、特征选择和模型 构建。
大数据技术
介绍大数据处理的技术和工具, 如Hadoop和Spark。
数据可视化
探索数据可视化在大数据分析中 的重要性和应用。
数据安全与隐私保护方法
数据安全
学习数据保护、访问控制和加密等安全技术。
隐私保护
了解隐私保护的方法和工具,如数据脱敏和差分隐私。
合规性
遵守法律法规和行业规范,保护用户数据的合法权益。
《数据分析讲义》PPT课 件
数据分析讲义PPT课件大纲:
数据分析基础
基础概念
了解数据分析的定义、目的和核 心原理。
数据类型
掌握不同类型的数据,如数值、 分类、时间序列等。
数据采集
学习数据收集的各种方法,如调 查问卷、传感器、Web爬虫等。
数据清理和预处理
数据清洗
探索和解决数据中的缺失值、异常值和冗余信 息。
3
探索性分析
发现数据之间的关联、趋势和异常。
数据分析方法和模型选择
常用方法
介绍常用的统计学和机器学习方 法,如线性回归、决策树、随机 森林等。
模型选择
探讨如何选择最适合数据的模型 和算法。
过拟合和欠拟合
理解模型训练过程中的过拟合和 欠拟合问题。
统计学基础和常用统计分析方法
1
统计学概念
Hale Waihona Puke 掌握统计学的基本概念,如概率、假设
描述统计分析
应用案例
探讨机器学习和深度学习在图像识别、自然语 言处理等领域的应用。
数据挖掘和大数据处理技术
数据挖掘过程
了解数据挖掘的步骤和方法,包 括数据预处理、特征选择和模型 构建。
大数据技术
介绍大数据处理的技术和工具, 如Hadoop和Spark。
数据可视化
探索数据可视化在大数据分析中 的重要性和应用。
数据安全与隐私保护方法
数据安全
学习数据保护、访问控制和加密等安全技术。
隐私保护
了解隐私保护的方法和工具,如数据脱敏和差分隐私。
合规性
遵守法律法规和行业规范,保护用户数据的合法权益。
《数据分析讲义》PPT课 件
数据分析讲义PPT课件大纲:
数据分析基础
基础概念
了解数据分析的定义、目的和核 心原理。
数据类型
掌握不同类型的数据,如数值、 分类、时间序列等。
数据采集
学习数据收集的各种方法,如调 查问卷、传感器、Web爬虫等。
数据清理和预处理
数据清洗
探索和解决数据中的缺失值、异常值和冗余信 息。
3
探索性分析
发现数据之间的关联、趋势和异常。
数据分析方法和模型选择
常用方法
介绍常用的统计学和机器学习方 法,如线性回归、决策树、随机 森林等。
模型选择
探讨如何选择最适合数据的模型 和算法。
过拟合和欠拟合
理解模型训练过程中的过拟合和 欠拟合问题。
统计学基础和常用统计分析方法
1
统计学概念
Hale Waihona Puke 掌握统计学的基本概念,如概率、假设
描述统计分析
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
数据分析观念PPT课件
•数据的来源有两种:现成的数据;需要自 己调查的数据(换乳牙、看电视的时间)。
• 常用的收集数据的方法包括:
调查、试验、测量、查阅资料。
2.整理、描述、分析数据的方法
当人们收集了一堆数据以后,这些数据 往往看起来比较杂乱,这就需要来整理数据, 在不损失信息的前提下,对看起来杂乱无章 的数据进行必要的归纳和整理,然后把整理 后的数据运用统计图表等直观地表示出来, 并加以适当的分析,为人们作出决策和推断 提供依据。
使学生树立数据分析的观念,最有效
地方法是使他们投入到数据分析的全过程中
去。在此过程中,学生将不仅仅学习一些必
要的知识和方法,同时将体会数据中蕴涵着
信息,提高自己运用数据分析问题、解决问
题的能力。
第一,让学生经历数据分析的过程,体 会数据中蕴涵着信息。
第二,鼓励学生掌握数据分析的方法,根 据问题的背景能选择合适的方法。
根据不同的问题选择不同的统计量。
平均数容易受极端数据的影响
2.整理、描述、分析数据的方法
教学中应鼓励学生运用所学习的方 法,尽可能多地从数据中提取有用的数 据,并且能够根据问题的背景选择合适 的方法,而不是单纯地名词、计算方法 等的掌握。
统计的教学建议
1、发展学生的应用意识,感受统计的价值
教学中应注重设计贴近学生生活的情境, 使他们经历收集数据、整理数据和分析数据 的过程,逐步发展应用意识。
童1.1米乘车免票线提高到了1.2米。 师:为什么要提高? (学生自然会想到:孩子们都长高了。) 师:我们怎么去确定这个标准的呢? (学生可能会回答:我们可以调查一下。)
平均数案例
师:调查谁?如果数据来了,有高的、有矮的,如何处理? (这里要明确调查六岁儿童的身高,渗透抽样调查的想法。学生结
• 常用的收集数据的方法包括:
调查、试验、测量、查阅资料。
2.整理、描述、分析数据的方法
当人们收集了一堆数据以后,这些数据 往往看起来比较杂乱,这就需要来整理数据, 在不损失信息的前提下,对看起来杂乱无章 的数据进行必要的归纳和整理,然后把整理 后的数据运用统计图表等直观地表示出来, 并加以适当的分析,为人们作出决策和推断 提供依据。
使学生树立数据分析的观念,最有效
地方法是使他们投入到数据分析的全过程中
去。在此过程中,学生将不仅仅学习一些必
要的知识和方法,同时将体会数据中蕴涵着
信息,提高自己运用数据分析问题、解决问
题的能力。
第一,让学生经历数据分析的过程,体 会数据中蕴涵着信息。
第二,鼓励学生掌握数据分析的方法,根 据问题的背景能选择合适的方法。
根据不同的问题选择不同的统计量。
平均数容易受极端数据的影响
2.整理、描述、分析数据的方法
教学中应鼓励学生运用所学习的方 法,尽可能多地从数据中提取有用的数 据,并且能够根据问题的背景选择合适 的方法,而不是单纯地名词、计算方法 等的掌握。
统计的教学建议
1、发展学生的应用意识,感受统计的价值
教学中应注重设计贴近学生生活的情境, 使他们经历收集数据、整理数据和分析数据 的过程,逐步发展应用意识。
童1.1米乘车免票线提高到了1.2米。 师:为什么要提高? (学生自然会想到:孩子们都长高了。) 师:我们怎么去确定这个标准的呢? (学生可能会回答:我们可以调查一下。)
平均数案例
师:调查谁?如果数据来了,有高的、有矮的,如何处理? (这里要明确调查六岁儿童的身高,渗透抽样调查的想法。学生结
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在第二学段,学生将学习条形统计图、 扇形统计图、折线统计图等常见的统计 图,并且能用它们直观、有效地表示数 据。第二学段还将学习一个重要的刻画 数据集中趋势的统计量——平均数。
统计图是描述数据的重要手段,可以直观 地表示数据。在第二学段学生学习的是条 形统计图、折线统计图、扇形统计图(在 第二学段要求会看,第三学段要求会画), 其中,条形统计图有利于直观了解不同 “条”所代表的数量及其差异;扇形统计 图有利于直观了解不同部分占整体的百分 比及其差异;折线统计图有利于直观了解 变化的情况,预测未来的趋势。
数据分析观念的内涵
了解现实生活中有许多问题应当先做调查研究, 收集数据,通过分析作出判断,体会数据中蕴 含着信息。
了解同样的数据可以有多种分析的方法,需要 根据问题的背景选择合适的方法。
通过数据分析体验随机性,一方面对于同样的 事情每次收集到的数据可能不同,另一方面只 要有足够的数据就可能从中发现规律。
数据分析观念Leabharlann 重视培养学生的“数据分析观念”
《数学课程标准》把“数据分 析观念”作为核心概念,它是理解 “统计与概率”内容的基本线索。
统计的核心是数据分析,“数据是信息 的载体,这个载体包括数,也包括言语、信 号、图像,凡是能够承载事物信息的东西都 构成数据,而统计学就是通过这些载体来提 取信息进行分析的科学和艺术” 。
(3)在整理中,可以让学生尝试创造灵活的方法。 例如,寻找最高,可以直接比较寻找,当学生人数比 较多时,也可以分组寻找组内最高,然后在每组的最 高中寻找最高;在考虑顺序问题时,学生可能会有不 同的排序方法。例如,先找到最小(大)的,然后在 剩余的数中再找到最小(大)的,依次将这些数按从 小(大)到大(小)的顺序进行排序;或者先固定一 个数,拿第二个数与之比较,然后取第三个数与前两 个数比较,根据它们之间的大小关系决定位置,这样 继续下去,最后将这些数排序。无论学生的出发点如 何,只要思路清晰、排序正确即可。
在第一学段,主要让学生感悟可以从数据 中得到一些信息。
教学中可以作如下设计:
(1)指导学生将全班同学的身高进行汇总。
(2)从汇总后的数据中发现信息。比如,最 高(最大值)、最矮(最小值)、相差多少 (极差),大部分同学的身高是多少(众数) 等。在讨论过程中,括号中的有些名词并不 需要出现,但是希望学生体会数据所代表的 意义。
(3)组织学生讨论用什么数据来代表全班同学的身 高,自己的身高在全班的什么位置。学生可以用平均 身高作为代表,用自己的身高与平均身高进行比较; 可以用出现次数最多的身高作为代表(“众数”的意 义),用自己的身高与其相比;也可以用班级中等水 平学生的身高作为代表(“中位数”的意义),用自 己的身高与其相比。学生只要能说出自己的理由就可 以,不需要出现“众数”“中位数”等名词(只要求 教师理解,不要求给学生讲解)。
例38 对全班同学身高的数据进行整理和分析。
在例19中,已经引导学生对全班同学身高的数据进 行了初步分析。在这个学段中,要求学生结合以前 积累的身高数据,进行进一步的整理,然后进行分 析。整理的目的是为了便于分析,例如,条形统计 图有利于直观了解不同高度的学生数及其差异;扇 形统计图有利于直观了解不同高度的学生占全班学 生的比例及其差异;折线统计图有利于直观了解几 年来学生身高变化的情况,预测未来身高变化趋势。 学生还可以讨论用什么数据来代表全班同学的身高, 自己的身高在全班的什么位置。
(2)整理、描述、分析数据的方法
在第一学段,学生将学习分类的方法,分类 是整理数据和描述数据的开始。在此基础上, 能用自己的方式(文字、图画、表格等)呈 现整理数据的结果,而不学习正式的统计图 表或统计量。
2.整理、描述、分析数据的方法
案例分析: 面对“我们的体重发生了怎样的变化”这一 问题,引发学生思考:怎么就把这件事说清 楚了?把这些数据怎么办呀? 学生想出按顺序排一下;把相同的放在一起, 分类等方法。 怎样整理数据?可以分类,也可以排序
教学设计时,可以关注如下要点: (1)组织学生讨论并明确画统计图的基本 标准。如果学生意见不一致,可以根据意 见的不同把学生分组,各自画出统计图后 进行比较。 (2)可以把几年来全班同学平均身高的数 据画出折线统计图,让学生与自己身高数 据的折线图进行分析比较。还可以对男女 生的身高数据进行分析和比较。
使学生树立数据分析的观念,最有效
地方法是使他们投入到数据分析的全过程中
去。在此过程中,学生将不仅仅学习一些必
要的知识和方法,同时将体会数据中蕴涵着
信息,提高自己运用数据分析问题、解决问
题的能力。
第一,让学生经历数据分析的过程,体 会数据中蕴涵着信息。
第二,鼓励学生掌握数据分析的方法,根 据问题的背景能选择合适的方法。
(4)虽然数据整理和分析的方法可以有所不同,但 要求分析的结论清晰,能够更好地反映实际背景。
数据分析的方法
我们知道数据分析是统计的核心,而掌握必 要的收集数据、整理数据、描述数据和分析数据 的方法,无疑是统计课程内容的重要内容。
(1)收集数据的方法
•在收集数据方面,所涉及的数据可能是全 体的数据(总体数据),也可能是通过抽样 获得的数据(抽样数据)。在第一、第二学 段中,学生收集的基本都是总体数据
•数据的来源有两种:现成的数据;需要自 己调查的数据(换乳牙、看电视的时间)。
• 常用的收集数据的方法包括:
调查、试验、测量、查阅资料。
2.整理、描述、分析数据的方法
当人们收集了一堆数据以后,这些数据 往往看起来比较杂乱,这就需要来整理数据, 在不损失信息的前提下,对看起来杂乱无章 的数据进行必要的归纳和整理,然后把整理 后的数据运用统计图表等直观地表示出来, 并加以适当的分析,为人们作出决策和推断 提供依据。
第三,通过数据分析,让学生感受 数据的随机性。
重视数据分析过程
《标准》在第一学段中,提出“经历简 单的数据收集和整理过程”;在第二学段 中,提出“经历简单的收集、整理、描述 和分析数据的过程”。
对全班同学的身高进行调查分析
学校一般每年都要测量学生的身高,这为 学习统计提供了很好的数据资源,因此这 个问题可以贯穿第一学段和第二学段,根 据不同学段的学生特点,要求可以有所不 同。希望学生把每年测量身高的数据都保 留下来,养成保存资料的习惯。