GFK数据分析PPT课件

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2024版年度数据分析课件PPT模板

19
图表美化原则和技巧分享
色彩搭配
选择和谐的颜色组合，避免使用过于刺眼或对
比度过低的颜色。
2024/2/3
字体选择
选择清晰易读的字体，避免使用过于花哨或装
饰性过强的字体。
图表元素简化
数据标签使用
去除多余的图表元素，突出核心信息。
20
在图表中直接显示数据标签，方便观众快速获
取信息。
动态图表制作教程
24
Python编程环境搭建及基础语法
Python环境搭建
介绍Python的安装、配置环境变量等基础知识。
基础语法学习
学习Python的变量、数据类型、条件语句、循环语句等基础知识。
常用库介绍
了解并学习NumPy、Pandas等Python数据分析库的基本用法。
2024/2/3
25
R语言简介及在数据分析中优势
数据分析课件PPT模板
2024/2/3
1
目录
2024/2/3
• 数据分析概述 • 数据收集与预处理 • 数据分析方法与技术 • 数据可视化展示技巧 • 数据分析工具介绍及实践案例 • 数据分析挑战与未来发展趋势
2
01
数据分析概述
Chapter
2024/2/3
3
数据分析定义与目的
数据分析定义
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，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据治理与标准化
建立完善的数据治理体系和标准化流程，提高数据质量和可用性。
2024/2/3
智能化决策支持
基于大数据和人工智能技术，为企业提供智能化决策支持和服务。

数据分析培训课件精品ppt

通过调用第三方API获取数据。
数据库查询
直接从数据库中查询所需的数据。
数据整理与清洗
数据筛选
根据需求筛选出有用的数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一种格式。
数据去重
去除重复的数据项，确保数据的唯一性。
数据清洗
处理缺失值、异常值和错误数据。
数据存储与安全
数据存储方式
选择合适的存储介质和存储方案，如关系型数据库、非关系型数据库等。
总结词：通过分析电商平台的用户行为、销售数据和产品表现，优化电商运营策略。
详细描述
用户行为分析：分析用户的浏览、搜索、购买等行为数据，了解用户需求和偏好，优化产品推荐和营销策略。
销售数据分析：分析商品的销售量、销售额、转化率等数据，找出热销商品和滞销商品的原因，制定相应的库存管理和销售策略。
总结词
Tableau是一款可视化数据分析工具，具有直观易用的界面和强大的数据可视化功能。
详细描述
Tableau提供了丰富的图表类型和可视化效果，可以快速创建交互式数据可视化报告。通过Tableau的学习，可以更好地理解数据的结构和关系，提高数据分析和决策的效率。
04
数据分析方法
描述性分析
优化运营
数据分析可以帮助组织更好地理解其业务流程，发现潜在的改进领域，并采取措施提高效率。
客户洞察
数据分析可以帮助组织更好地理解其客户需求、偏好和行为，从而提供更好的产品和服务。
数据分析的步骤
数据收集
根据业务需求和目标，收集相关数据。
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据，确保数据质量。
社会影响力评估：通过分析社交媒体平台上用户互动、传播和影响力的数据，评估个人或品牌的社会影响力，为企业营销和社会公关提供依据。

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。

《GFK数据分析》课件

总结和展望
GFK数据分析是一个强大的工具，可以帮助企业深入了解市场、制定战略，并取得竞争优势。希望这个课程对您的工作和个人发展有所帮助！
GFK数据分析的定义
GFK数据分析是一种系统的方法，采用定量和定性的分析技术，对市场研究数据进行解读和理解。它帮助企业了解市场需求、预测趋势，并制定战略决策。
GFK数据分析的重要性
GFK数据分析能够帮助企业深入了解市场，识别机会和挑战。它可以提供关键数据，支持决策制定，帮助企业实现增长和竞争优势。
《GFK数据分析》PPT课件
欢迎来到《GFK数据分析》PPT课件。本课程将为您介绍GFK数据分析的重要性、应用领域、方法和步骤，以及实际案例分析。让我们一起深入了解这一重要概念！
介绍
GFK数据分析是一种强大的工具，用于评估和解释市场研究数据以及消费者行为。它能够提供有关市场趋势、竞争对手分析和产品定位的重要见解。
清洗和整理
2
场研究和销售数据。
对数据进行清洗和整理，确保数据的
准确性和完整性。
3
分析和解释
使用统计和数据分析方法对数据进行
制定策略
4
分析和解释。
根据分析结果制定策略和决策，为企业提供指导。
GFK数据分析的案例分析
让我们通过一个实际案例来展示GFK数据分析的价值。我们将研究一家公司的销售数据，并分析其市场份额、竞争对手战略，以及产品定位策略的有效性。
GFK数据分析的应用领域
市场研究
了解消费者需求、市场趋势和竞争对手行为。
产品定位
确定产品在市场中的位置，并找到差异化竞争优势。
广告效果评估
分析广告活动对消费者行为和品牌认知的影响。
市场预测

GFK

捷孚凯（GfK中国）GfK是全球最大的市场调研公司之一。

每一天11, 000名GfK专业人士在全球100多个市场努力探寻人们生活、思考和购物方式的新特点。

GfK不懈追求创新，竭力通过最前沿的科技和最科学的方法论帮助客户可以最清晰地了解消费者，这一对客户来说最重要的群体。

2011年，GfK销售额达到13.74亿欧元。

GfK耐用消费品零售研究是全球耐用消费品领域最权威的市场研究机构。

GfK耐用消费品零售研究是唯一能够在全球范围使用统一的标准和方法进行零售监测的企业。

GfK已经成为该领域几乎所有跨国生产企业及大型零售连锁企业的长期战略合作伙伴，为这些企业在全球范围内的业务发展做出了贡献。

目前GfK耐用消费品零售研究业务已经覆盖到全球80多个国家和地区。

捷孚凯（GfK中国）于1993年进入中国市场开始家用电器的零售监测，经过近二十年的积累和不断发展，目前监测的产品涉及消费电子、家电、IT和办公产品、通讯产品、数码影像、家居生活、时尚生活、医疗保健和汽车等100余类。

监测网络已经覆盖到全国274个地级市和852个县及县级市，样本门店超过24,000个，产品型号超过100,000个，按功能将产品划分到中国数据库的100余种产品类别里，并且我们监测的产品在不断增加，可为客户提供月度和周度数据报告。

捷孚凯（GfK中国）于2009年增加了对无店铺渠道的零售监测。

捷孚凯（GfK中国）以其长期的数据积累和独有的市场推总数学模型，成为国内零售监测行业公认的权威，是中国市场消费电子产品、家电产品、IT产品、通讯产品以及其他耐用消费品零售监测的领导者。

作为中国市场研究协会副会长单位，捷孚凯（GfK中国）积极参与市场研究行业的各项事务和活动，为中国市场研究行业的发展做出了贡献。

捷孚凯（GfK中国）在北京和上海均设有机构，目前为捷孚凯（GfK中国）工作的人员已经超过1,000人。

GfK中国官方网站GfK集团官方网站GfK零售研究官方网站国际经验本土知识面对全球化浪潮，GfK认识到以统一的标准为客户提供全球市场信息的重要性。

数据分析课件-PPT模板免费下载

3
市场营销
介绍数据分析在市场研究、广告投放、品牌策略等方面的应用。
智慧城市建设
展示智慧城市建设中数据分析的应用，包括交通流量预测、社区管理和环境监测等。
大数据处理与分析工具介绍
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Hadoop
介绍 Hadoop 的基本概念和架构，以及在大数据处理和分析中的应用。
Spark
了解 Spark 的特点和优势，以及其在大数据处理、实时分析和机器学习中的应用。
常见数据分析方法及应用
线性回归
掌握线性回归在数据分析中的应用，如收入预测、经济增长预测等。
决策树
学习如何使用决策树进行分类、预测和数据挖掘，如欺诈检测、智能客服等。
聚类分析
深入了解聚类分析原理，掌握其对数据分析的应用，如市场细分、客户群体分析等。
社交网络分析
介绍社交网络分析的相关概念和方法，应用于用户行为分析、传播效果评估等场景。
Hive
介绍 Hive 架构和查询语言，以及在大规模数据仓库、数据处理和分析中的应用。
数据安全与隐私保护省思
1 数据安全保障
了解不同类型数据泄露的危害，探索数据安全保障的方案和方法。
2 隐私保护策略
介绍不同隐私保护方案的优缺点，探讨隐私保护的实践问题。
3 法律法规及道德规范
了解数据分析相关的法律法规和道德规范，以及如何在实践中遵循相关规定。
数据分析趋势及未来发展方向探讨
1 人工智能与数据分
析
探讨人工智能对数据分析的影响和未来发展趋势。
2 边缘计算与数据分
析
了解边缘计算的概念和意义，以及其与数据分析的关系。
3 未来数据分析技术

数据分析PPT图片

完整性
数据是否包含了所需的所有信息。
及时性
数据是否及时更新，反映最新情况。
03 数据可视化呈现
CHAPTER
常用数据可视化工具介绍
Tableau 功能强大的数据可视化工具，支持多种数据源连接，提供丰富的图表类型和交互式分析功能。
D3.js 一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，提供强大的可视化组件和数据驱动的API。
简洁明了
避免使用过多的图表元素和复杂的视觉效果，保持设计的简洁明了，突出重点信息。
一致性
在设计和呈现数据时，保持格式、颜色、字体等的一致性，有助于提高可读性和易理解性。
交互性
增加交互功能，如鼠标悬停提示、筛选、排序等，提高用户体验和数据探索的便捷性。
实例展示：数据可视化在PPT中的应用
直观地理解数据。
数据挖掘分析
利用算法和模型从大量数据中挖掘出有用的信
息和模式。
02 数据收集与整理
CHAPTER
数据来源及收集方法
01
02
03
04
问卷调查
设计问卷，通过线上或线下方式收集数据。
网络爬虫
利用爬虫技术从互联网上抓取数据。
数据库
从企业内部数据库或公共数据库中获取数据。
API接口
谢谢
THANKS
优化运营效果
通过对业务数据的分析，可以发现运营中的问题并进行优化，提高运营效率。
数据分析的常用方法
描述性统计分析
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态
等。
推断性统计分析
通过样本数据推断总体特征，包括假设检验和
置信区间等。

数据分析(全章7张PPT)-4

年龄
甲队选手的年龄分布
年龄
乙队选手的年龄分布
30 29 28 27 26 25 24 23
0
1
2
3
4
5
6
7
8
数据序号 9 10 11
30 29 28 27 26 25 24 23
数据序号 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
比较两幅图可以看出：甲队选手的年龄与其平均年龄的偏差较大乙队选手的年龄与其平均年龄的偏差较小能否用一个量来刻画它呢？
极差是最简单的一种度量数据波动情况的量,但只能反映数据的波动范围,不能衡量每个数据的变化情况,而且受极端值的影响较大. 怎样才能衡量整个一组数据的波动大小呢?
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讨
论
在一次女子排球比赛中，甲、乙两队来参赛选手的年龄如下：甲队 26 25 28 28 24 28 26 28 27 29 乙队 28 27 25 28 27 26 28 27 27 26 （1）两队参赛选手的平均年龄分别是多少？（2）你能说说两队参赛选手年龄波动的情况吗？上面两组数据的平均数分别是
30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
数据序号
甲队的平均年龄分布
30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
数据序号
乙队的平均年龄分布
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2
2 2 2 1 s x1 x x2 x xn x n 2

数据分析经典PPT模板

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第四月第三月第二月第一月
73%
82%
56%
32%
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第一月
第二月
第三月第四月
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文字
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数据分析PPT模板
目录
CONTENTS
第一部分
单击添加文字单击添加文字单击添加文字
第二部分
单击添加文字单击添加文字单击添加文字
第三部分
单击添加文字单击添加文字单击添加文字
第四部分
单击添加文字单击添加文字单击添加文字
01
第一部分
单击此添加本节标题文字
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点击添加文字点击
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添加标题
添加标题
您的内容打在这里，或者通过复制您的文本后，在此框中选择粘贴，并选择只保留文字。在此录入上述图表的综合描述说明。
04
第四部分
单击此添加本节标题文字
写内容……点击输入本栏的具体文字，简明扼要的说明分项内容，此为概念图解，请根据您的具体内容酌情修改。写内容……点击输入本栏的具体文字，简明扼要的说明分项内容，此为概念图解，请根据您的具体内容酌情修改。写内容……点击输入本栏的具体文字，简明扼要的说明分项内容，此为概念图解，请根据您的具体内容酌情修改。

数据分析培训课件精品ppt

总结词
探索性分析是对数据进行深入挖掘和探索的方法，旨在发现数据中的潜在规律和模式。
详细描述
探索性分析通过绘制图表、计算相关系数、进行假设检验等方式，深入挖掘数据中的潜在规律和模式，为后续的数据分析提供方向和思路。
预测性分析
总结词
预测性分析是利用已知数据和算法对未来进行预测的方法，包括回归分析、时间序列分析等。
可读性
数据的格式和呈现是否易于理解。
03
数据处理与清洗
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或异常数据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或类型转换为另一种格式或类型，以便于分析。
数据整合
将多个数据源的数据进行整合，形成统一的数据集。
数据缺失处理
删除缺失数据
对于缺失值较多的数据，可以考虑删除含有缺失值的记录。
市场风险分析：分析市场走势和波动性，预测未来市场风险，提前做好风险管理准备。
用户行为分析
详细描述
用户画像构建：利用数据分析技术，构建用户画像，了解用户特征和需求。
用户行为路径分析：分析用户在产品或服务中的使用路径和交互行为，发现潜在优化点。
总结词：通过数据分析，了解用户需求、偏好和行为模式，优化产品设计和服务体验。
数据分析培训课件精品
汇报人：可编辑
2023-12-23
目录
• 数据分析基础 • 数据来源与获取 • 数据处理与清洗 • 数据分析方法与技巧 • 数据分析应用场景 • 数据分析案例分享
01
数据分析基础
数据分析的定义与重要性
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数据进行分析、挖掘和解释，以提取有价值的信息和知识的过程。

冰箱GFK分析数据

REF ·12 Feb. GFK Report
Contents
1. Market demand 2. Market Share 3. M/Share by Product Type 4. M/Share by Segment 5. M/Share by Region 6. ASP Trend 7. API Trend Analysis 8. Product Trend - Capacity, Energy, CMF, Cooling Type 9. M/S Trends By H.MDL
1,216-35.0% 791
`11~`12(Jan.~Feb.)
Unit:【 Amount M RMB/% 】
P2
1,454 -27.6% 1,053
P3 & P4
638 -9.7% 577
Total
2,420
-26.8%
4.4% -34.7% -35.0% -37.4% -22.3% -19.6% 2.9%
Page 4/42
2. Market Share
China Ref Market Map
(`12 Feb. Value,%)
’12. Overview (Feb.)
Total Market Share
(`12 Feb. Value,%)
`11(Feb.)
21.4%
6.9%
5.1%
10.6%
0.0%
(`12 YTD Value,%)
’12. Overview (YTD)
Total Market Share
(`12 YTD Value,%)
`11 LG M/S (Jan.~ Feb.)
21.3%

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。

数据分析及KPI指标 ppt课件

11
流动性
12
速动比率现金比率
(平均流动资产-平均存货)÷平均流动负债
除了存货之外的流动资产与流动负债的比例关系。表示每元流动负债有多少元更具变现性的流动资产做“抵押”。一方面反映企业流动负债的清偿能力，另一方面反映企业除存货外流动资产的变现能力。
货币资金÷流动负债或短期有息负债
反映货币资金（现金和银行存款）用于支付短期债务的能力。该指标越高，说明公司支付短期债务的能力越强，反之越弱。
稀缺的资源财务、生产、技术、管理者注意力能否集中精力处理一件事情
8
数据分析及KPI指标
以往的要求
生产
现在的要求
竞争基础生产过程生产技术所需劳动技能质量
规模经济，标准化
大量长期生产，在产品及产成品的存量高
自动化生产线，分离的技术应用机器操作，低水平技能
允许正常的次品
质量、功能、客户满意度
经营性净现金与净利润的比例关系。表明每元净利润所含的经营性净现金。指标越大，净利润的经营性净现金含量越高，反之越低。
经营性净现金与总资产的比例关系。表明每元总资产获取的经营性净现金。指标越大，总资产的“获现能力”越高，反之越低。
投入资本获现率权益资本获现率
税前经营性净资金÷平均投入资本税后经营性净资金÷平均权益资本
6
数据分析及KPI指标
股东：盈利增长、红利稳定管理人员：利润、规模、业界地位员工：收入稳定、失业威胁、分享成功消费者：质量、服务、价格供应商：订货快速、付款爽快贷款人：偿债能力政府服务部门：合法经营、承担社会责任
7
数据分析及KPI指标
太多的发展机会新产品、新服务、多元化、国际市场

数据分析(全章7张PPT)-5

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例4.在一次男子马拉松长跑中，抽得12名选手的成绩如下（单位：分） 136 140 129 180 124 154 146 145 158 175 165 148
解：（1）先将样本数据由小到大的顺序排列： 124 129 136 148 154 158 140 165 145 175 146 180
根据（1）中得到的样本数据的结论，可以估计，在这次的马拉松比赛中，大约有一半选手的成绩快于 147分，有一半选手的成绩慢于147分，这名选手的成绩是142分，快于中位数147分，可以推测他的成绩比一半选手的成绩好。
（3）根据例4中的样本数据，你还有其他方法评价这名选手在这次比赛中的表现吗？
3、一组数据按从小到大顺序排列为：13、14、19、 21 ． x、23、27、28、31，其中位数是22，则x为____ 4、在一次科技知识比赛中，一组学生成绩统计如下表：分数 50 60 70 80 90 100
人数
2
5
1
4
0
1
求这组学生成绩的中位数。 60
3.如何理解中位数在一组统计数据中的意义?
问题：什么是众数？有什么作用？
一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数。众数也常作为一组数据的代表，用来描述数据的集中趋势。
如果一组数据中有两个数据的频数一样，都是最大，那么这两个数据都是这组数据的众数。当一组数据有较多的重复数据时，众数往往是人们所关心的一个量。
例：下面这组数据的众数是多少？解释它的意义。
78 1
10 1
2 1
解：平均数
100 1 90 4 80 22 77 10 2 x 30 =77

绩效管理数据分析PPT课件

基础管理规范活动量化管理
活动率留存率
标准
第41页/共45页
提升业务员职业素质与业务质量
行动 = 结果
绩效管理思维4/4
招聘原则选择程序训练体系流程规范
确立原则
活动管理督导训练激励辅导销售支持绩效控制
管理者作为
基础管理规范活动量化管理
活动率留存率
标准
第42页/共45页
提升业务员职业素质
第28页/共45页
业务员活动率低下怎么办？
1.业务人员的训练： (1)健全训练体系 (总公司、省公司、市公司分类实施)； (2)训练需求、目标； (3)训练执行与评估； (4)岗前培训、在职培训、技巧提升培训——分阶培训； (5)持续训练。
第29页/共45页
业务员活动率低下怎么办？
2.业务人员的激励： (1)总公司、分公司、各部门的激励措施； (2)激励的目的、目标、评估； (3)奖励标准； (4)具有发展导向的制度； (6)非物质奖励办法； (7)最好的激励—解决业务员的问题——知道问题所在（监管、沟通）。
市场营销面对的挑战
基础管理松散，重结果而轻过程；增员筛选条件不严格，新人综合素质低，不易成长；营销管理水平滞后于业务发展；培训体系不健全，业务员销售技能不足；管理信息系统支持不够，后台服务观念滞后；同业竞争日趋激烈；现阶段公司的营销中坚力量来自销售型精英主管，而非经营型精英主管；未来营销员管理工作应朝培育“经营型精英主管”转型。
➢ 用途：一是当考核各公司收款计划完成情况时作为考核指标；二是比较各公司之间计划执行情况时，作为比较指标。
第17页/共45页
单均金额
➢ 定义：报告期内平均每单合同所签订的金额