数据分析 统计分析 培训PPT
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常用数据分析方法PPT课件
序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
其他
损耗 130 35 10
8 12 195
占损耗比率(%) 累积比率(%)
排列图：练习
39
序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
其他
损耗 130 35 10
8 12 195
占损耗总数比率(%)
66.7 17.9 5.1 4.1 6.2 100
❖ 对帐单（检查表）; ❖ 流程图； ❖ 散布图； ❖ 直方图； ❖ 排列图； ❖ 控制图； ❖ 因果分析图；
统计分析工具
4
第一部 数据分析概述
5
1、什么是数据？
数据是对图书销售业务全过程记录下来的、 可以以鉴别的符号。数据是销售业务全过 程的属性数量、位置及相通关系等等的抽 象表示。
数据表现形式
3K
直到 N为止
当出版商批量发货及产品特别多时，并且易作某种次序的整理时， 系统抽样比分层抽样好；
抽样方法
24
总体
管 理
结论
抽样 分析
样本 测 试
数据
总体、样本、数据间的关系
25
抽样的目的是通过样本来反映总体。 在书业公司经营管理中，常常将测试的样本数据，通过整理加工，找 出它们的特性，从而推断总体的变化规律、趋势和性质。 一批数据的分布情况，可以用中心倾向及数据的分散程度来表示，表 示中心倾向的有平均值、中位值等，表示数据分散程度的有方差、标 准偏差、极差等。
数据
500
12月
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
列表
数据分析师培训PPT课件完整版
商业智能定义
角色
在企业和组织中，数据分析师扮 演着数据解读者、业务顾问和决 策支持者的角色。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
沟通和表达能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 挖掘、数据清洗、数据可视化等。
能够将复杂的数据分析结果以简洁明 了的方式呈现给非技术人员，具备良 好的沟通和表达能力。
业务理解和洞察能力
从大量数据中提取出有用信息和 知识的过程。
数据挖掘流程
包括数据准备、数据挖掘、结果 评估和应用四个阶段。
数据挖掘技术
分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等。
关联规则挖掘与聚类分析
关联规则挖掘
发现数据项之间的有趣关联和相关性，如购物篮 分析等。
聚类分析
将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较 高，不同组间的对象相似度较低。
颜色搭配等。
可视化工具
介绍常用的数据可视化工具和技术 ，如Excel、Tableau、Power BI 等。
报告制作
阐述数据分析报告的结构和内容， 包括标题、摘要、目录、正文、结 论和建议等部分，同时提供报告制 作的技巧和规范。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
数据可视化
利用图表、图像等方式 直观展示数据分布和特
根据样本数据构造总体参数的 置信区间，评估参数估计的可
靠性。
方差分析
研究不同因素对总体变异的影 响程度，确定各因素对结果的
影响显著性。
回归分析
探究自变量与因变量之间的线 性或非线性关系，建立预测模
型。
机器学习算法与应用
监督学习
通过已知输入和输出数据进行 训练，建立预测模型，如线性 回归、逻辑回归、支持向量机
角色
在企业和组织中，数据分析师扮 演着数据解读者、业务顾问和决 策支持者的角色。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
沟通和表达能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 挖掘、数据清洗、数据可视化等。
能够将复杂的数据分析结果以简洁明 了的方式呈现给非技术人员，具备良 好的沟通和表达能力。
业务理解和洞察能力
从大量数据中提取出有用信息和 知识的过程。
数据挖掘流程
包括数据准备、数据挖掘、结果 评估和应用四个阶段。
数据挖掘技术
分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等。
关联规则挖掘与聚类分析
关联规则挖掘
发现数据项之间的有趣关联和相关性，如购物篮 分析等。
聚类分析
将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较 高，不同组间的对象相似度较低。
颜色搭配等。
可视化工具
介绍常用的数据可视化工具和技术 ，如Excel、Tableau、Power BI 等。
报告制作
阐述数据分析报告的结构和内容， 包括标题、摘要、目录、正文、结 论和建议等部分，同时提供报告制 作的技巧和规范。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
数据可视化
利用图表、图像等方式 直观展示数据分布和特
根据样本数据构造总体参数的 置信区间，评估参数估计的可
靠性。
方差分析
研究不同因素对总体变异的影 响程度，确定各因素对结果的
影响显著性。
回归分析
探究自变量与因变量之间的线 性或非线性关系，建立预测模
型。
机器学习算法与应用
监督学习
通过已知输入和输出数据进行 训练，建立预测模型，如线性 回归、逻辑回归、支持向量机
培训培训数据分析报告(PPT
THANKS 感谢观看
描述性统计分析还可以通过绘制直方图、箱线图等图形，更加直观地展 示数据的分布情况。
推断性统计分析
推断性统计分析是通过样本数据来推 断总体特征的统计方法，包括参数估 计和假设检验。
假设检验是通过样本数据来检验关于 总体的某个假设是否成立，帮助我们 了解总体特征是否符合预期。
参数估计是通过样本数据来估计总体 的参数值，如总体均值和总体比例。
案例二：销售培训数据分析
总结词
销售业绩与培训效果关联性
详细描述
通过对销售培训数据进行分析，探究销售业绩与培训效果之间的关联性。收集销售人员 的培训参与情况、考核成绩和销售业绩数据，利用统计分析方法，如回归分析或相关分 析，分析培训效果与销售业绩之间的关联程度。根据分析结果，优化销售培训计划，提
高销售人员的专业能力和业绩。
总结词
员工参与度、学习效果与满意度
详细描述
通过分析员工在线培训数据，评估员工参与度、学习效果和满意度。使用数据分析工具，如Excel或Python，对 在线培训平台的数据进行可视化分析，以了解员工的学习进度、课程完成率和考试成绩等。同时，结合员工反馈 ，评估在线培训的优缺点，为后续培训提供数据的准确性和 完整性。
数据清洗与整理
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据，对缺失值进行填补或删除 。
数据整理
将数据按照统一格式进行分类、排序和组织，以便进行后续 分析。
数据存储与备份
数据存储
选择合适的存储介质和数据库管理系统，确保数据的安全性和可访问性。
推断性统计分析可以帮助我们了解总 体的特征和规律，从而为决策提供依 据。
数据可视化分析
数据可视化分析是通过图形化手 段呈现数据和分析结果，帮助人 们更加直观地理解数据和分析结
《统计培训》课件
评估样本数据与研究假设的一致性。
3. 统计学习
监督学习
通过已知输入和输出，建立预 测模型。
无监督学习
通过未标记的数据，发现数据 之间的关系。
半监督学习
结合有标记和无标记数据进行 学习和预测。
4. 实例分析
1
案例一：商品销售分析
利用统计方法分析销售数据，识别销售趋势和优化市场策略。
2
案例二：学生成绩预测
学习统计的建议
掌握统计方法，积累数据分 析技能，将使您在职业生涯 中更具竞争力。
附录：统计学常用工具
1 Excel
2 SPSS
功能强大的电子表格软件， 提供丰富的数据分析和可 视化功能。
专业的统计分析软件，适 用于复杂的数据处理和高 级统计分析。
3 R语言
免费且开放源代码的程序 语言，广泛应用于数据科 学和统计分析。
参考资料
1. 统计学原理（第二版），赵云主编 2. 统计学方法与应用，袁晓安主编 3. 统计学基础，周志强等著
结束语
感谢大家的耐心阅读，请欣赏后续内容。
应用统计学习方法预测学生的成绩，帮助教育机构提供个性化辅导。
3
案例三：家庭财务分析
通过统计分析家庭收支情况，制定理财计划和预算。
5. 总结
统计的发展趋势
随着技术的进步和数据的爆 炸增长，统计将在各行各业 发挥更大的作用。
统计的应用前景
统计方法பைடு நூலகம்继续在决策支持、 数据分析和科学研究中发挥 重要作用。
《统计培训》PPT课件
这是一份精彩的《统计培训》PPT课件，带领您深入了解统计学的重要性、 应用领域和基本概念。
1. 引言
统计的重要性，统计的应用领域以及统计的基本概念。
3. 统计学习
监督学习
通过已知输入和输出，建立预 测模型。
无监督学习
通过未标记的数据，发现数据 之间的关系。
半监督学习
结合有标记和无标记数据进行 学习和预测。
4. 实例分析
1
案例一：商品销售分析
利用统计方法分析销售数据，识别销售趋势和优化市场策略。
2
案例二：学生成绩预测
学习统计的建议
掌握统计方法，积累数据分 析技能，将使您在职业生涯 中更具竞争力。
附录：统计学常用工具
1 Excel
2 SPSS
功能强大的电子表格软件， 提供丰富的数据分析和可 视化功能。
专业的统计分析软件，适 用于复杂的数据处理和高 级统计分析。
3 R语言
免费且开放源代码的程序 语言，广泛应用于数据科 学和统计分析。
参考资料
1. 统计学原理（第二版），赵云主编 2. 统计学方法与应用，袁晓安主编 3. 统计学基础，周志强等著
结束语
感谢大家的耐心阅读，请欣赏后续内容。
应用统计学习方法预测学生的成绩，帮助教育机构提供个性化辅导。
3
案例三：家庭财务分析
通过统计分析家庭收支情况，制定理财计划和预算。
5. 总结
统计的发展趋势
随着技术的进步和数据的爆 炸增长，统计将在各行各业 发挥更大的作用。
统计的应用前景
统计方法பைடு நூலகம்继续在决策支持、 数据分析和科学研究中发挥 重要作用。
《统计培训》PPT课件
这是一份精彩的《统计培训》PPT课件，带领您深入了解统计学的重要性、 应用领域和基本概念。
1. 引言
统计的重要性，统计的应用领域以及统计的基本概念。
《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(培训完整)ppt课件
数据安全和隐私保护
数据安全
随着数据价值的不断提升，数据安全问题也变得越来越重要。未来的数据分析将更加注重数据的安全保护，包括 数据的加密、备份、访问控制等方面，确保数据的完整性和安全性。
隐私保护
在数据分析过程中，保护用户隐私是一个重要的伦理问题。未来的数据分析将更加注重隐私保护，通过匿名化、 去标识化等技术手段，保护用户隐私不受侵犯。同时，数据分析人员也需要遵守伦理规范，确保用户隐私得到尊 重和保护。
运营效率等。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
建模分析
根据分析目的，选择适当的分 析方法和模型进行数据分析。
数据收集
根据分析目的，收集相关的数 据。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数 据的分布和特征。
结果解读与报告
将分析结果进行解读，并形成 报告，以便于决策者理解和应 用。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合，形成一个统 一的数据集。
数据清洗
缺失值处理
根据实际情况选择填充缺失值的方法 ，如使用均值、中位数、众数等。
异常值处理
通过统计方法、业务逻辑等方式识别 异常值，并采取相应的处理措施。
重复值处理
去除重复值或对重复值进行合并处理 。
格式统一
将不同格式或类型的数据统一为标准 格式，以便于后续分析。
客户细分
通过数据分析将客户群体 细分，以便更好地理解客 户需求并提供定制化服务 。
市场趋势预测
通过分析历史销售数据和 市场趋势，预测未来的市 场需求和销售情况。
产品定位与定价
通过分析市场和竞争环境 ，确定产品的定位和定价 策略。
销售数据分析
《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
《数据分析培训》PPT课件
数据可视化
R提供了许多优秀的可视化包，如ggplot2、lattice等，可以生成各种类型的图表和图像，帮助用户更好地理解数据和分析结果。
统计分析方法
R拥有丰富的统计分析方法，包括回归分析、聚类分析、主成分分析等，可以满足各种数据分析需求。
数据分析方法
04
总结词：描述性分析是对数据进行基础描述，提供数据的总体特征和分布情况。详细描述：描述性分析主要是对数据进行整理、分类和汇总，计算出各种统计量，如均值、中位数、众数、方差等，以展示数据的集中趋势和离散程度。总结词：描述性分析是数据分析的基础，为后续的探索性和预测性分析提供数据准备。详细描述：在进行探索性和预测性分析之前，需要对数据进行清洗、去重、异常值处理等操作，确保数据的质量和准确性。同时，描述性分析还可以帮助我们了解数据的分布情况，为后续的分析提供参考。
数据分析在现代商业和社会中具有重要意义，能够帮助企业和个人做出更科学、更准确的决策。
通过数据分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高运营效率、降低成本等。
在竞争激烈的市场环境中，数据分析能力已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。
根据分析目的和需求，收集相关数据。
数据收集
对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
《数据分析培训》ppt课件
汇报人：可编辑
2023-12-24
数据分析概述数据收集与整理数据分析工具数据分析方法数据可视化数据分析应用
contents
目录
数据分析概述
01
01
02
数据分析包括数据收集、清洗、整合、探索、建模和可视化等多个环节，旨在帮助企业或个人更好地理解数据，做出科学决策。
数据分析是指通过统计和数学方法对数据进行分析、挖掘和解释，以揭示数据背后的规律、趋势和关联性的过程。
R提供了许多优秀的可视化包，如ggplot2、lattice等，可以生成各种类型的图表和图像，帮助用户更好地理解数据和分析结果。
统计分析方法
R拥有丰富的统计分析方法，包括回归分析、聚类分析、主成分分析等，可以满足各种数据分析需求。
数据分析方法
04
总结词：描述性分析是对数据进行基础描述，提供数据的总体特征和分布情况。详细描述：描述性分析主要是对数据进行整理、分类和汇总，计算出各种统计量，如均值、中位数、众数、方差等，以展示数据的集中趋势和离散程度。总结词：描述性分析是数据分析的基础，为后续的探索性和预测性分析提供数据准备。详细描述：在进行探索性和预测性分析之前，需要对数据进行清洗、去重、异常值处理等操作，确保数据的质量和准确性。同时，描述性分析还可以帮助我们了解数据的分布情况，为后续的分析提供参考。
数据分析在现代商业和社会中具有重要意义，能够帮助企业和个人做出更科学、更准确的决策。
通过数据分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高运营效率、降低成本等。
在竞争激烈的市场环境中，数据分析能力已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。
根据分析目的和需求，收集相关数据。
数据收集
对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
《数据分析培训》ppt课件
汇报人：可编辑
2023-12-24
数据分析概述数据收集与整理数据分析工具数据分析方法数据可视化数据分析应用
contents
目录
数据分析概述
01
01
02
数据分析包括数据收集、清洗、整合、探索、建模和可视化等多个环节，旨在帮助企业或个人更好地理解数据，做出科学决策。
数据分析是指通过统计和数学方法对数据进行分析、挖掘和解释，以揭示数据背后的规律、趋势和关联性的过程。
数据分析师培训PPT课件完整版)pptx
金融风控数据分析案例
总结词：通过分析金融交易 数据，识别和预防潜在的欺 诈行为和信用风险。
04
通过机器学习算法，预测和 评估借款人的信用风险。
01 03
详细描述
02
利用大数据技术，实时监控 和检测异常交易行为。
社交媒体数据分析案例
总结词：通过分析社交媒体平台的数据 ，了解用户兴趣和行为趋势，优化内容 推广策略。
01
数据分析实战案例
电商数据分析案例
详细描述
总结词：通过分析电商平台 的用户行为数据，优化产品
推荐和营销策略。
01
02
03
分析用户购买行为和浏览路 径，了解用户偏好和购物习
惯。
利用数据挖掘和机器学习算 法，预测未来销售趋势和产
品需求。
04
05
根据用户反馈和市场调研， 优化产品推荐和个性化营销
策略。
预测性分析
总结词
预测性分析利用数学模型和算法，基 于历史数据预测未来的趋势和结果。
详细描述
通过回归分析、时间序列分析等预测 方法，建立预测模型，并利用训练数 据对模型进行优化和验证。预测性分 析可以帮助企业提前了解市场趋势， 制定相应的策略。
规范性分析
总结词：规范性分析基于数据分析结 果，为决策提供支持和建议。
、Power BI等，能够制作出清晰、直观的数据图表。
提升设计审美
02
数据分析师应具备一定的设计审美能力，能够根据数据特点和
需求，设计出符合视觉美学的数据可视化作品。
强化信息传达能力
03
数据可视化不仅仅是制作图表，更重要的是能够通过图表传达
信息，帮助用户更好地理解和分析数据。
数据处理技术的进阶学习
数据分析(培训完整)ppt课件
市场营销
03
在市场营销中，数据可视化可以帮助企业了解 消费者行为和市场趋势，制定更有针对性的营
销策略。
项目管理
04
在项目管理中，数据可视化可以帮助团队更好 地了解项目进度和资源使用情况，提高项目管
理效率。
05
数据分析在业务中的应用
客户细分与精准营销
客户细分
通过数据分析，将客户群体细分 为具有相似需求和行为的子群体 ，以便更好地理解客户需求并提 供定制化的产品和服务。
准确反映数据
数据可视化应准确地反映数据的特点 和变化趋势，避免误导观众。
可交互性
数据可视化应突出关键信息，使观众 能够快速找到重点。
常见的数据可视化工具
Excel
Excel是一款常用的办 公软件，也提供了数据 可视化的功能，如图表
、表格等。
Tableau
Tableau是一款功能强 大的数据可视化工具， 支持多种数据源，能够 快速创建交互式图表和
详细描述
通过建立回归分析、时间序列分析、决策树、随机森林等预测模型，对未来的趋 势和结果进行预测和分析。同时，运用模型评估和优化技术，提高预测的准确性 和可靠性。
04
数据可视化
数据可视化的原则
直观易懂
数据可视化应清晰、直观，避免过多 的视觉干扰，使观众能够快速理解数 据。
突出关键信息
数据可视化应具备可交互性，使观众 能够与数据进行互动，深入探索数据 。
探索性分析
总结词
深入挖掘数据之间的关系和潜在模式，为进一步的数据分析提供方向和思路。
详细描述
通过相关性分析、因子分析、聚类分析等方法，探索数据之间的关联和规律。 同时，运用数据可视化技术，如热力图、网络图等，揭示数据之间的复杂关系 和模式。
《数据分析培训》PPT课件
探索性分析是在描述性分析的基 础上，进一步挖掘数据之间的潜 在关系和规律。
探索性分析有助于深入了解数据 的内在结构和关系，为决策提供 更有价值的信息。
预测性分析
总结词
预测性分析利用已有的数据和模 型，对未来的趋势和结果进行预 测和推断。
总结词
预测性分析是数据分析的高级阶 段，能够为企业提供决策依据和 预警机制。
数据异常值处理
识别异常值、处理异常值。
数据格式统一
数据类型转换、数据格式化。
数据标准化
归一化、标准化等。
数据存储与处理
关系型数据库
MySQL、Oracle等。
NoSQL数据库
MongoDB、Cassandra等。
数据仓库
Data Warehouse、Snowflake 等。
数据处理工具
Python pandas、R语言等。
02
Tableau: 强大的数 据可视化工具，支 持多种数据源，界 面友好。
03
Power BI: 微软出品 的数据可视化工具 ，适合企业级应用 。
04
Python (Matplotlib, Seaborn): 适用于高 级分析和定制化需 求。
数据可视化方法
用于表示数据随时间 变化的趋势。
用于表示两个变量之 间的关系。
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
决策支持的应用场景包括战略规划、投资决策、 风险管理等，有助于提高企业的战略执行力和风 险应对能力。
数据分析(培训完整)ppt课件
数据分析实战案例
06
案例一：电商用户行为分析
用户画像构建
通过收集用户的浏览、购买、评价等行为数据，构建用户画像， 分析用户的兴趣、偏好和消费习惯。
商品推荐策略
基于用户画像和商品标签，实现个性化商品推荐，提高用户购买率 和满意度。
营销活动效果评估
分析营销活动的参与度、转化率和ROI等指标，评估活动效果，优 化营销策略。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
01
02
03
数据集中趋势度量
通过平均数、中位数和众 数等指标，描述数据分布 的集中趋势。
数据离散程度度量
通过方差、标准差和极差 等指标，刻画数据的离散 程度。
数据分布形态描述
利用偏态和峰态系数，描 述数据分布的形状特点。
推断性统计分析
参数估计
基于样本数据，对总体参 数进行估计，包括点估计 和区间估计。
数据分析的常用工具
Excel
Python
Excel是一款功能强大的电子表格软件，提 供了丰富的数据处理、分析和可视化功能 ，适合初学者和日常数据处理任务。
R语言
Python是一种流行的编程语言，拥有丰富 的数据处理和分析库（如pandas、numpy 等），适合处理大规模数据和复杂分析任 务。
Tableau
案例二：金融风险控制分析
信贷风险评估
01
利用历史信贷数据，构建信贷风险评估模型，预测借款人的违
约风险。
市场风险监控
02
实时监测金融市场数据，识别潜在的市场风险，为投资决策提
供支持。
反欺诈检测
03
通过分析交易数据和行为模式，识别欺诈行为，保护金融机构
《数据分析培训课程》课件
金融风控数据分析案例
总结词
通过数据分析识别金 融风险，提高风险控 制能力和客户满意度 。
数据整合
整合信贷、交易、征 信等各类金融数据。
风险评估
运用统计模型和算法 ，评估客户信用风险 和欺诈风险。
策略制定
根据风险评估结果， 制定相应的风险控制 策略。
监控与优化
实时监控风险变化， 调整策略以降低风险 和提高客户满意度。
05
04
市场趋势
识别热门话题和流行趋势，了解用户 需求和兴趣点。
THANKS
感谢观看
04
数据分析技术
统计分析
01
02
03
04
描述性统计
通过均值、中位数、众数、方 差等统计量描述数据的基本特
征。
推断性统计
利用样本数据推断总体特征， 如参数估计和假设检验。
相关与回归分析
研究变量之间的相关关系和因 果关系。
时间序列分析
对时间序列数据进行预测和趋 势分析。
数据挖掘
数据预处理
数据清洗、集成、转换和规约。
社交媒体数据分析案例
总结词
通过分析社交媒体数据，了解用户需 求和市场趋势，优化产品推广和品牌 形象。
01
02
数据收集
抓取社交媒体平台上的用户讨论、话 题、品牌提及等信息。
03
情感分析
运用自然语言处理技术，分析用户对 产品或品牌的情感态度。
推广与优化
根据分析结果，制定针对性的推广策 略和优化方案，提升品牌知名度和用 户满意度。
数据分析的常用工具
Excel
Excel是一款功能强大的电子表 格软件，可以进行简单的数据 处理、图表制作和数据分析。
数据分析基础培训课件PPT课件
。
数据采集与预处理
03
数据采集方法
网络爬虫
通过编写程序模拟浏览器行为 ，自动抓取互联网上的信息。
API接口调用
利用应用程序编程接口获取数 据，如Twitter、Facebook等 提供的API。
数据库查询
通过SQL等查询语言从数据库 中提取数据。
文件读取
读取本地或服务器上的文件， 如CSV、Excel、JSON等格式
数据分析师的职业发展
数据运营工程师/运营专员
数据挖掘工程师/大数据分析师
负责数据的采集、处理和分析工作，为产 品或运营提供数据支持。
负责大数据的挖掘和分析工作，发现数据 中的潜在价值。
大数据运维工程师
负责大数据平台的搭建、维护和管理等工 作。
大数据产品经理/大数据运营经 理
负责制定大数据产品的规划和设计，带领 团队实现产品的开发和运营目标。
重要性
在数字化时代，数据已经成为企业和社会的重要资源，数据分析能够帮助人们 更好地理解和利用数据，为决策提供支持，推动业务发展和社会进步。
数据分析的应用领域
医疗领域
疾病预测、药物研 发、医疗管理等。
政府领域
城市规划、交通管 理、环境保护等。
商业领域
市场分析、用户研 究、产品运营、风 险管理等。
金融领域
数据分析基础培训课件 PPT课件
汇报人： 2024-01-01
目 录
• 数据分析概述 • 数据分析基础知识 • 数据采集与预处理 • 数据分析方法与工具 • 数据分析案例实战 • 数据分析挑战与未来趋势
数据分析概述
01
数据分析的定义与重要性
定义
数据分析是指通过对数据进行收集、清洗、处理、建模和解释等一系列过程， 从中发现有用信息和形成结论的一门科学。
数据采集与预处理
03
数据采集方法
网络爬虫
通过编写程序模拟浏览器行为 ，自动抓取互联网上的信息。
API接口调用
利用应用程序编程接口获取数 据，如Twitter、Facebook等 提供的API。
数据库查询
通过SQL等查询语言从数据库 中提取数据。
文件读取
读取本地或服务器上的文件， 如CSV、Excel、JSON等格式
数据分析师的职业发展
数据运营工程师/运营专员
数据挖掘工程师/大数据分析师
负责数据的采集、处理和分析工作，为产 品或运营提供数据支持。
负责大数据的挖掘和分析工作，发现数据 中的潜在价值。
大数据运维工程师
负责大数据平台的搭建、维护和管理等工 作。
大数据产品经理/大数据运营经 理
负责制定大数据产品的规划和设计，带领 团队实现产品的开发和运营目标。
重要性
在数字化时代，数据已经成为企业和社会的重要资源，数据分析能够帮助人们 更好地理解和利用数据，为决策提供支持，推动业务发展和社会进步。
数据分析的应用领域
医疗领域
疾病预测、药物研 发、医疗管理等。
政府领域
城市规划、交通管 理、环境保护等。
商业领域
市场分析、用户研 究、产品运营、风 险管理等。
金融领域
数据分析基础培训课件 PPT课件
汇报人： 2024-01-01
目 录
• 数据分析概述 • 数据分析基础知识 • 数据采集与预处理 • 数据分析方法与工具 • 数据分析案例实战 • 数据分析挑战与未来趋势
数据分析概述
01
数据分析的定义与重要性
定义
数据分析是指通过对数据进行收集、清洗、处理、建模和解释等一系列过程， 从中发现有用信息和形成结论的一门科学。
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数据分析培训课程安排
一，初步认识数据分析 二，Excel常用操作技巧 三，数据透视表（上机操作） 四，数据图表 五，数据分析报告 六，案例分析—数据分析在电话销售中的应用
.-项目信息管理部
数据分析是指用适当的统计分析方法 对收集来的大量数据进行分析，将 它们加以汇总、理解并消化，以求 最大化地开发数据的功能，发挥数 据的作用。
.-项目信息管理部
18
第六课时：数据分析在电话销售项目中的应用
数据分析在电话销售项目中的应用 ——从数据中获取利润
有人说，呼叫中心管理是在进行一场数字游戏！其实在呼叫中心的 运营管理中，是否善于利用数据将是决定管理水准的重要因素之一！ 目前电话销售已经成为呼叫中心应用中的一个热点，下面将就电话销 售项目中的数据分析应用进行一些探讨
常用 快捷键
最有价值快捷键
F4：重复上次/上一组操作
快速选取单元格： ctrl+鼠标：选取多个单元 格 ctrl+↑↓←→ ：快速切 到行列首尾 ctrl+home/end：快速切到 区域首个/最后一个单元格 shift+↑↓←→ or 鼠标： 选取连续单元格 ctrl+shift+↑↓←→：快 速选取数据区整列整行 Ctrl+1：单元格格式设置
.-项目信息管理部
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：
.-项目信息管理部
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
.-项目信息管理部
11
第四课时： excel图表
.-项目信息管理部
12
第五课时： 数据分析报告
5.1 数据分析报告定义：
数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反应、 研究和分析某项事物现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论，提 出解决问题办法的一种分析应用问题。
这种问题是决策者认识事物、了解事物、掌握信息、搜集相关 信息的主要工具之一，数据分析报告通过对事物数据全方位的科学分析 来评估其环境及反正情况，为决策者提供科学、严谨的依据，降低风险。
4
第一课时：初步认识数据分析
数据分析方法论
数据分析方法论主要从宏观角度知道如何进行数据分析，从整体上对数据进 行规划，指导。好比如：做题的思路分析，项目的规划，起着火车头的作 用，指引前进的方向。
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
简单而言：通过适当方法对数据 进行分析。
.-项目信息管理部
2
第一课时：初步认识数据分析
2011年下学期数学期末考试，三(1)班平均分94分，三(2) 班平均分95分，三(3)班平均分93分。
.-项目信息管理部
这些都是数据分析
3
第一课时：初步认识数据分析
数据分析基本步骤及常用工具
.-项目信息管理部
.-项目信息管理部
13
第五课时： 数据分析报告
5.2 数据分析报告的写作原则：
一定形式的思路创新， 不要局限于某一种思 维方式。
数据分析报告中所使 用的名词术语一定要 规范，标准统一，前 后一致，要与业内公 认的术语一致。
编制过程一定要谨慎， 基础数据必须真实完 整，分析过程必须科 学合理全面，分析结 果可靠，内容要实事 求是。
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）
.-项目信息管理部
5
5W2H分析法
第一课时：初步认识数据分析
.-项目信息管理部
6
第一课时：初步认识数据分析
SWTO矩阵分析法
.-项目信息管理部
7
第二课时： Excel常用操作技巧
提升excel使用效率的四个因素
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
.-项目信息管理部
16
第五课时： 数据分析报告
5.5 数据分析报告的结构：
“总-分-总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前沿（主要包括 分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结 尾部分包括结论、建议及附录。
1，快捷键 ctrl+……
2，函数 vlookup
3,数据透视表
4，图表
.-项目信息管理部
8
第二课时： Excel常用操作技巧
ctrl+a 全选 ctrl+c 复制 ctrl+v 粘贴 ctrl+f 查找 ctrl+P 打印 ctrl+S 保存 ctrl+Z 后撤 ctrl+Y 复制上一步骤 ctrl+enter 多重填充 alt+enter 单元格内换行 F1 帮助 F4 锁定位置 F5 定位 "=ctrl+G
全匹配 模糊查找：常用于数值查找，
匹配小于所查找数值中的 最大值 F4：改变单元格引用状态$$ 初始状态：相对引用 第一次，绝对引用 第二次，固定行 第三次，固定列 第四次，返回初始状态 混合引用 Index：引用具体位置的数值 Math：返回相对位置
.-项目信息管理部
10
第四课时： excel图表
结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以综述性文字 来说明
建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题额提出的改 进方法，建议主要关注在保持优势及改进劣势等方面。
.-项目信息管理部
17
第五课时： 数据分析报告
5.6 撰写报告时的注意事项：
▲ 结构合理，逻辑清晰
数据分析报告的结构是否合理、逻辑条理是否清晰是决定此份报告成败的 关键因素。
.-项目信息管理部
9
第二课时： Excel常用操作技巧
Sum：求和 Average：平均值 Max：最大值 Min：最小值 Large：第几大值 Count：计数 Round：保留小数位 Int：取整数位 And Or If
常用 函数
最有价值的函数 Vlookup：查找引用 精确查找：最常用，找到完
▲ 实事求是，反映真相
数据分析报告罪重要的就是必须具备真实性。
▲ 用词准确，避免含糊
尽量用数据说话，避免使用“大约”“估计”“更多”“更少”等模糊字 眼。
▲ 篇幅适宜，简洁有效
篇幅长的报告不一定是好的报告！
▲ 结合业务，分析合理
一份优秀的分析报告不恩能够仅基于数据而分析问题，或简单地看图说话， 必须紧密结合公司的具体业务才能得出可实行、可操作的建议，否则将是纸上 谈兵，脱离实际。
一，初步认识数据分析 二，Excel常用操作技巧 三，数据透视表（上机操作） 四，数据图表 五，数据分析报告 六，案例分析—数据分析在电话销售中的应用
.-项目信息管理部
数据分析是指用适当的统计分析方法 对收集来的大量数据进行分析，将 它们加以汇总、理解并消化，以求 最大化地开发数据的功能，发挥数 据的作用。
.-项目信息管理部
18
第六课时：数据分析在电话销售项目中的应用
数据分析在电话销售项目中的应用 ——从数据中获取利润
有人说，呼叫中心管理是在进行一场数字游戏！其实在呼叫中心的 运营管理中，是否善于利用数据将是决定管理水准的重要因素之一！ 目前电话销售已经成为呼叫中心应用中的一个热点，下面将就电话销 售项目中的数据分析应用进行一些探讨
常用 快捷键
最有价值快捷键
F4：重复上次/上一组操作
快速选取单元格： ctrl+鼠标：选取多个单元 格 ctrl+↑↓←→ ：快速切 到行列首尾 ctrl+home/end：快速切到 区域首个/最后一个单元格 shift+↑↓←→ or 鼠标： 选取连续单元格 ctrl+shift+↑↓←→：快 速选取数据区整列整行 Ctrl+1：单元格格式设置
.-项目信息管理部
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：
.-项目信息管理部
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
.-项目信息管理部
11
第四课时： excel图表
.-项目信息管理部
12
第五课时： 数据分析报告
5.1 数据分析报告定义：
数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反应、 研究和分析某项事物现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论，提 出解决问题办法的一种分析应用问题。
这种问题是决策者认识事物、了解事物、掌握信息、搜集相关 信息的主要工具之一，数据分析报告通过对事物数据全方位的科学分析 来评估其环境及反正情况，为决策者提供科学、严谨的依据，降低风险。
4
第一课时：初步认识数据分析
数据分析方法论
数据分析方法论主要从宏观角度知道如何进行数据分析，从整体上对数据进 行规划，指导。好比如：做题的思路分析，项目的规划，起着火车头的作 用，指引前进的方向。
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
简单而言：通过适当方法对数据 进行分析。
.-项目信息管理部
2
第一课时：初步认识数据分析
2011年下学期数学期末考试，三(1)班平均分94分，三(2) 班平均分95分，三(3)班平均分93分。
.-项目信息管理部
这些都是数据分析
3
第一课时：初步认识数据分析
数据分析基本步骤及常用工具
.-项目信息管理部
.-项目信息管理部
13
第五课时： 数据分析报告
5.2 数据分析报告的写作原则：
一定形式的思路创新， 不要局限于某一种思 维方式。
数据分析报告中所使 用的名词术语一定要 规范，标准统一，前 后一致，要与业内公 认的术语一致。
编制过程一定要谨慎， 基础数据必须真实完 整，分析过程必须科 学合理全面，分析结 果可靠，内容要实事 求是。
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）
.-项目信息管理部
5
5W2H分析法
第一课时：初步认识数据分析
.-项目信息管理部
6
第一课时：初步认识数据分析
SWTO矩阵分析法
.-项目信息管理部
7
第二课时： Excel常用操作技巧
提升excel使用效率的四个因素
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
.-项目信息管理部
16
第五课时： 数据分析报告
5.5 数据分析报告的结构：
“总-分-总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前沿（主要包括 分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结 尾部分包括结论、建议及附录。
1，快捷键 ctrl+……
2，函数 vlookup
3,数据透视表
4，图表
.-项目信息管理部
8
第二课时： Excel常用操作技巧
ctrl+a 全选 ctrl+c 复制 ctrl+v 粘贴 ctrl+f 查找 ctrl+P 打印 ctrl+S 保存 ctrl+Z 后撤 ctrl+Y 复制上一步骤 ctrl+enter 多重填充 alt+enter 单元格内换行 F1 帮助 F4 锁定位置 F5 定位 "=ctrl+G
全匹配 模糊查找：常用于数值查找，
匹配小于所查找数值中的 最大值 F4：改变单元格引用状态$$ 初始状态：相对引用 第一次，绝对引用 第二次，固定行 第三次，固定列 第四次，返回初始状态 混合引用 Index：引用具体位置的数值 Math：返回相对位置
.-项目信息管理部
10
第四课时： excel图表
结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以综述性文字 来说明
建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题额提出的改 进方法，建议主要关注在保持优势及改进劣势等方面。
.-项目信息管理部
17
第五课时： 数据分析报告
5.6 撰写报告时的注意事项：
▲ 结构合理，逻辑清晰
数据分析报告的结构是否合理、逻辑条理是否清晰是决定此份报告成败的 关键因素。
.-项目信息管理部
9
第二课时： Excel常用操作技巧
Sum：求和 Average：平均值 Max：最大值 Min：最小值 Large：第几大值 Count：计数 Round：保留小数位 Int：取整数位 And Or If
常用 函数
最有价值的函数 Vlookup：查找引用 精确查找：最常用，找到完
▲ 实事求是，反映真相
数据分析报告罪重要的就是必须具备真实性。
▲ 用词准确，避免含糊
尽量用数据说话，避免使用“大约”“估计”“更多”“更少”等模糊字 眼。
▲ 篇幅适宜，简洁有效
篇幅长的报告不一定是好的报告！
▲ 结合业务，分析合理
一份优秀的分析报告不恩能够仅基于数据而分析问题，或简单地看图说话， 必须紧密结合公司的具体业务才能得出可实行、可操作的建议，否则将是纸上 谈兵，脱离实际。