数据分析方法的总结PPT讲解

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数据分析PPT课件

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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。

数据分析中的10种思维方法ppt课件

数据分析中的10种思维方法ppt课件
数据分析中的10种思维方法
一、逻辑思维: 二、向上思维: 三、下切思维: 四、求同思维: 五、求异思维: 六、抽离思维: 七、联合思维: 八、离开思维: 九、接近思维: 十、理解层次:
整理版课件
1
逻辑思维
逻辑思维:明白价值链,明白各项数据中 的关系; 关键:明白其中的关系要求你对这项工作要 了解、熟悉,要细致和慎密。要清楚充分 性和必要性的关系。 实际情况:你需要那些数据?如何获得这些数 据?数据之间的关系如何?
整理版课件
12
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整理版课件
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整理版课件
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整理版课件
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整理版课件
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感谢亲观看此幻灯片,此课件部分内容来源于网络, 如有侵权请及时联系我们删除,谢谢配合!
22向上思维向上思维在看完数据之后要站在更高的角度去看在看完数据之后要站在更高的角度去看这些数据站在更高的位置上从更长远这些数据站在更高的位置上从更长远的观点来看从组织公司的角度来看的观点来看从组织公司的角度来看从更长的时间段年季度月周来从更长的时间段年季度月周来看看从全局来看你会怎样理解这些意义呢
整理版课件
8
联合思维
很多销售数据,需要我们能站在当事人的 角度去思考和分析,这样你才会理解人、 事、物。 关键:了解当事人的情况,学会换位思考。 实际情况:你了解你周边的情况吗?你了 解你周围的人吗?
整理版课件
9
离开思维
通过数据分析,你发现你处在一个不太有 利的地位,那么,此时,你就要有离开思 维去替你想办法,离开困境 。 关键:学会自我调节,自我放松。 实际情况:遇到难解的结,你怎么办?
整理版课件
3
学会看地图
整理版课件
Hale Waihona Puke 4下切思维数据是一个过程的结果反映,怎样通过看 数据找到更多的原因隐藏在现象背后的真 相,需要我们下切思维,把事物切细了分 析,把过程拆分细了分析。

数据分析PPT模板

数据分析PPT模板

Python编程语言在数据分析中优势
强大的数据处理能力
01
Python拥有丰富的数据处理库,如pandas、numpy等,可轻
松处理大量数据。
多样化的数据可视化工具
02
Python集成了matplotlib、seaborn等可视化库,可实现多种
类型的数据可视化。
高效的机器学习算法
03
Python提供了scikit-learn等机器学习库,支持多种算法,方便
提取等。
数据可视化技巧
选择合适的图表类型
根据数据类型和分析目的选择合适的图表类 型,如柱状图、折线图、散点图等。
添加必要的标注和说明
在图表中添加必要的标注和说明,帮助观众 更好地理解数据和分析结果。
设计简洁明了的图表
避免使用过多的颜色和元素,保持图表简洁 明了,突出重点信息。
利用动画和交互效果
适当使用动画和交互效果可以提升数据可视 化的吸引力和互动性。
数据安全与隐私保护
随着数据量的不断增长和数据泄露事件的 频发,数据安全和隐私保护将成为未来数 据分析领域的重要议题。
THANKS
感谢观看
运用数据分析技术对收集到的数据进行处理 和分析,发现生产过程中的问题和瓶颈。
优化方案制定
方案实施与效果评估
基于分析结果,制定针对性的生产优化方案, 包括设备升级、工艺改进、生产流程优化等。
将优化方案落实到生产实践中,并对实施效 果进行评估和持续改进。
07
总结与展望
本次项目成果回顾
数据收集与整理 成功收集了大量相关数据,并进 行了有效的清洗、整合和格式化, 为后续分析提供了坚实的基础。
数据分析PPT模板
目录
• 引言 • 数据分析基本概念与方法 • 数据收集与整理 • 数据分析在业务中应用 • 数据分析工具介绍及使用技巧 • 案例分析:成功企业如何利用数据驱动决

数据分析PPT图片

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。

部门年终总结ppt数据分析

部门年终总结ppt数据分析

部门年终总结ppt数据分析部门年终总结数据分析一、收入分析1. 销售额分析- 2019年销售额:XX万元,同比增长XX% - 2020年销售额:XX万元,同比增长XX% - 销售额增长趋势图2. 客户收入结构分析- A类客户收入占比:XX%- B类客户收入占比:XX%- C类客户收入占比:XX%- 客户收入结构饼状图3. 新客户贡献分析- 2019年新增客户贡献:XX万元- 2020年新增客户贡献:XX万元- 新客户贡献增长趋势图二、利润分析1. 利润总额分析- 2019年利润总额:XX万元,同比增长XX% - 2020年利润总额:XX万元,同比增长XX% - 利润总额增长趋势图2. 成本结构分析- 人力成本占比:XX%- 物料成本占比:XX%- 其他成本占比:XX%- 成本结构柱状图3. 利润率分析- 2019年利润率:XX%- 2020年利润率:XX%- 利润率趋势图三、市场分析1. 市场份额分析- 公司市场份额:XX%- 竞争对手1市场份额:XX% - 竞争对手2市场份额:XX% - 市场份额对比图2. 产品竞争力分析- 产品A市场占有率:XX% - 产品B市场占有率:XX% - 产品C市场占有率:XX% - 产品竞争力雷达图四、客户满意度分析1. 客户满意度调研结果- 产品A满意度:XX%- 产品B满意度:XX%- 产品C满意度:XX%- 客户满意度柱状图2. 售后服务满意度分析- 售后服务满意度:XX%- 售后服务满意度趋势图五、员工绩效分析1. 员工定期考核结果- 员工A绩效得分:XX分- 员工B绩效得分:XX分- 员工C绩效得分:XX分- 员工绩效得分雷达图2. 员工离职率分析- 2019年员工离职率:XX%- 2020年员工离职率:XX%- 员工离职率趋势图注意:以上数据为虚拟数据,仅用于演示。

数据分析(培训完整)ppt课件

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
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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
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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
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12
数据分析的目的?
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24
比例、比率
比例: 各部分/总体。 比率: 不同类别数值的对比。
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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。
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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。
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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
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28
数据分析方法-对比分析法
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29
数据分析方法-平均分析法
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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



4
走势线
2 日期
33
完整版PPT课件
看图方法

《数据分析培训》PPT课件

《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。

数据分析总结报告PPT设计

数据分析总结报告PPT设计

03
上面的图片可自行更换,动画效果不 变,方法是对图片点右键->设置对象 格式->填充->填充效果->图片,选择 事先准备好的图片即可。
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数据分析总结报告PPT设计
框架完整的年终总结、工作汇报、未来计划综合设计
前言页
回顾这一年的工作,在取得成绩的同时,我们也找到了工作中的不足和问题,主要反映于xx及xxx的风格、定型还有待进一步 探索,尤其是网上的公司产品库充分体现我们xxxxx和我们这个平台能为客户提供良好的商机和快捷方便的信息、导航的功能发挥。 展望新的一年,我们将继续努力,力争各项工作更上一个新台阶。
点击添加标题
点击添加标题
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。您的 内容打在这里,或者通过复制您的文本后
对比一:56% 对比二:820万 对比三:640万
对比一:56% 对比二:820万 对比三:64Hale Waihona Puke 万输入修改相关本页面标题文字

数据分析(培训完整)ppt课件

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。

数据分析技术PPT课件

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

大数据分析PPT(共73张)

大数据分析PPT(共73张)
分布式计算架构
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
1 2 3
个性化医疗
通过大数据分析,对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析,为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术,对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究,为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析,对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测,提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
特点
大数据具有5V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样 )、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
20世纪90年代至2008年,大数据概 念开始萌芽,主要关注数据存储和计 算能力的提升。
2013年至今,大数据技术逐渐成熟, 应用领域不断扩大,同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域,提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合,推动跨界融合和创新 发展。

《数据分析培训》PPT课件

《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。

《数据分析培训课程》课件

《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。

常用的数据分析方法PPT课件

常用的数据分析方法PPT课件

特点
• 非常直观的看出事物某方 面的变化或差距,而且可 以准确、量化的表示出变 化的差距是多少。
完成值 目标
1.与目标对比 实际完成值与目标值进行 对比,属于横比
上个月 本月
2.不同时期对比 选择不同时期的指标数值 作为标准对比,属于纵比。 同比、环比
部门A 部门B 部门C部门D
3.同级别对比 同级部门、单位、 地区对比,属于横比
漏斗图分析法
漏斗图是一个适 合业务流程比较 规范、周期比较 长、各流程环节 涉及复杂业务比 较多的管理分析
工具。
案例
浏览商品
40%
放入购物车
75%
生成订单
67%
支付订单
85%
完成交易
100% 40% 30% 20% 17%
网站转化率(漏斗图)
总结
1、了解数据分析作用与对应的分析方法。
2、熟悉常用的数据分析方法: ➢对比分析法 ➢分组分析法 ➢平均分析法 ➢交叉分析法 ➢杜邦分析法 ➢漏斗图分析法
• 2.利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变 化,更能说明其发展趋势和规律
公式
• 算术平均数=总体各单位数值的总和/总体单 位个数
交叉分析法
定义
• 交叉分析法是同时将两个有一定联系的变量 及其值交叉排列在一张表内,使各变量值成 为不同变量的交叉结点,一般用二维交叉表 分析法。
地区 苹果 香蕉 雪梨 小计 A 73 64 72 209 B 70 63 56 189 C 69 48 68 185
常用的数据分析方法
本次课目标
1、数据分析作用与对应的分析方法; 重点 2、常用的数据分析方法:
➢对比分析法 重点
➢分组分析法 ➢平均分析法 ➢交叉分析法

数据分析总结ppt

数据分析总结ppt
中昊天成

当需要分析两个或两个以上现象之间的因果关系时
可考虑的分析方法: 1.相关分析:不需要区分自变量和因变量,两个或者多个变量之间是平等的关系。通过
相关分析可以了解变量之间的密切程度。如:公司月度营收与市场投入存在着一定的关 系,相关分析就是要分析这种密切程度。
2.回归分析:区分自变量和因变量,适合于因变量和自变量均为连续变量的情况,建立
数据分析总结
中昊天成

描述性分析
主要用于对连续变量做描述性分析 主要针对数据进行基础性描述 主要用于描述变量的基本特征 描述性统计量,如:均值、方差、标准差、全距、峰度和偏度 通过描述性统计量,可以对变量的综合特征进行全面的了解问题只涉及一个变量,反映相应指标的变化情况。 而对于两个或两个以上相关现象之间的因果关系 分析方法:相关分析、回归分析和方差分析。 相关分析和回归分析适合于因变量和自变量均为连续变量的情况。 如“质量”和“用户满意度”的相关关系
协方差分析的一个重要意义是对数据分 析进行统计控制,以提高数据分析的精 确性和准确性
方差分析的用途 ① 两个或多个样本均数间的比较 ② 分析两个或多个因素间的交互作用 ③ 回归方程的线性假设检验 ④ 多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验 ⑤ 两样本的方差齐性检验等
帮助发现起主导作用的变异来源,从而抓住主要矛盾和关键措施
回归方程,要找出因变量和自变量之间的具体的相关关系。如,收入和产品销售量的回归
关系。
3.方差分析:适用于自变量为分类变量、因变量为连续变量的情况。
协方差分析的一个重要意义是对数据分析进行统计控制,以提高数据分析的精确性和准 确性。
中昊天成

方差分析的应用条件与用途
方差分析的应用条件 ① 各样本须是相互独立的随机样本 ② 各样本来自正态分布总体 ③ 各总体方差相等,即方差齐
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  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)。

技术
技术的发明、技术传播、更新、商品化速度、技 术发展趋势
国家重点支持项目、国家投入费用
1.数据分析方法论
1.3 5W2H分析法(用户行为分析、业务专题分析)
5W2H分析法是从回答中发现解决问题的线索的方法,即何因 (why)、何事(what)、何人(who)、何时(when)、何 地(where)、如何做(how)、何价(how much),这就构 成了5W2H的总框架。该方法简单方便,容易理解,广泛应用 于企业营销管理活动等方面。

满意度

2.数据分析方法


A
B


C
D

满意度

BC
重I


D
F
A J

E
G H
某公司3年来用户对 公司各指标满意情况 变化
改进难易程度 气泡大代表改进难度大 气泡小代表改进难度小

满意度

3.数据分析的误区
3 数据分析的误区
1.分析目的不明确,为了分析而分析 2.缺乏业务知识,分析结果偏离实际 3.一位追求高级分析方法,热衷研究模型
2.数据分析方法
2.1 对比分析法
1.与目标对比 实际完成值与目标值进行 对比,属于横比
完成值 目标
上个月 本月
2.不同时期对比
选择不同时期的指标数值 作为标准对比,属于纵比。
同比、环比
3.同级部门、单位、 地区对比
4.行业内对比
对比找出自身发展 部门A 部门B 部门C 部门D 方向,属于横比
5.活动效果对比 比较营销活动前后效 果对比,属于纵比
2.数据分析方法
2.7 矩阵关联分析法
定义:将事物(产品、服务等)的两个重要属性(指标)作为分析 的依据,进行关联分析,并找出解决问题的办法。
方法:以属性A为横轴,属性B为纵轴,按某一标准进行划分,构成 四个象限,将要分析的事物对应投射到四个象限内。


优先改进区
高度关注区


无关紧要区
维持优势区
2.1 对比分析法
定义:对比分析法是将两个或两个以上的数据进行比较,分析其 中的差异,从而揭示这些事物所代表的发展变化情况和规律性。 特点:非常直观的看出事物某方面的变化或差距,而且可以准确、 量化的表示出变化的差距是多少。 分类:静态 在同一时间下,不同总体之间的比较,也叫横向比较。
动态 在同一总体条件下对不同时期指标数值进行比较,也叫纵 向比较。
政治环境 包括一个国家的社会制度,执政党的性质、方针政策等。
行业、企业
经济环境
宏观指国家国民收入、国民生产总值及变化情况。微观指行业所在 地区消费者的收入水平、消费偏好等。
社会环境
包括一个国家的或地区的居民受教育程度和文化水平、信仰风俗、 价值观念等。
技术环境
技术环境除了要考察与企业所处领域直接相关的技术手段的发展变 化外,还应了解:国家对科技开发的投资和支持重点、技术转移和 技术商品化速度、专利及其保护情况、该领域发展动态和研究费用 总额等。
1.数据分析方法论
1.2 PEST分析法(主要用于行业分析)
PEST是指对政治(Political)、经济(Economic)、技术(Technological)和 社会(Social)这四类影响企业的主要外部环境因素进行分析。一般用于对 宏观环境的分析,由于行业和企业自身的特点和经营方式,分析的具体内 容可能会稍有差异。
1.数据分析方法论
例 用PEST分析法对互联网行业进行分析
互联网 行业分析
政治 经济 社会
国家出台哪些政策?有何影响?制约还是促进? 相关法律有哪些?有何影响?
GDP及增长率、进出口总额及增长率 消费价格指数、失业率、居民可支配收入
中国网民与中国公民在人口规模、性别比例、人 口分布、购买习惯、教育情况、宗教信仰等方面, 网民与全国是否有区别?
1.4 逻辑树分析法(业务问题专题分析)
逻辑树分析法是将一个已知问题当成树干,然后考虑这个问题和 哪些问题有关。每想到一点,就给这个问题所在的树干加一个树 枝,并标明树枝代表什么问题。逻辑树方法又称问题树、演绎树 或分解树。
问题陈述
问题一 问题二 问题三 问题N
··· ··· ··· ··· ··· ··· ··· ··· ··· ··· ··· ··· ··· ··· ··· ···
24%
业务丙 2.99万
21%
业务丁
2.05万 105%
业务戊 0.39万
73%
2.数据分析方法
2.7 漏斗图分析法
定义:漏斗图是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各环节 流程涉及复杂业务比较多的分析。
浏览商品
40%
放入购物车
75%
生成订单
67%
支付订单
85%
完成交易
100% 40% 30% 20% 17%
合并在一起便于对比。分组分析一般都与对比分析结合使用。 步骤:1.确定组数
2.确定各组组距 组距=(最大值-最小值)/组数 3.根据组距大小,对数据进行分析整理,划归到相应组内
2.数据分析方法
2.3 结构分析法
定义:结构分析法是指被分析研究总体内各部分与总体之间进行 对比的分析方法,即总体内各部分所占 比例,属于相对指标。
谁是我们的用户?用户有何特点?
When 何时购买?多久再次购买?
WWhheyre 用户在哪购买?各个地区用户构成怎样?
How
用户购买支付方式怎样?
How much 用户购买花费时间、交通等成本各是多少?
通过上面可以看出5W2H分析法让分析问题变得简单有条理,更有 逻辑性与全面性。
1.数据分析方法论
促销
投入多少促销资源?效果如何? 投放多少宣传广告?效果如何?
1.数据分析方法论
1.5 用户行为理论
用户使用行为是指用户为获取、使用物品或服务所采用的各种行 动,一般按照以下过程:对产品有一个认知、熟悉的过程,然后 试用,再决定是否继续消费使用,最后成为忠实用户。
认识
使用
忠诚
熟悉
试用
2.数据分析方法
公式:第N个经标准化处理的值=(第N个原始值-最小值)/(最大值-最小值)
此方法的不足之处,当有新数据加入时会影响最大最小值,需重新计算。
权重确定方法(目标优化矩阵表):将人脑的模糊思维转化为计算机 的1/0式逻辑思维,最后得出量化结果。
某指标权重=(某指标新的重要性合计得分/所有指标新的重要性合计得分)*100%
1.数据分析方法论
逻辑树的适用要遵循以下原则:
要素化:把相同问题归纳总结成要素 框架化:将各个要素组成框架,遵守 不重不漏的原则 关联化:框架内的各元素保持必要的相互关系,简单不孤立
例 逻辑树分析法在利润分析中的应用
收入
客户少? 质量变差?
利润增长 缓慢
成本 其他
对手竞争? 材料成本? 人工成本? 广告成本?
特点:1.评价过程不是逐个顺次完成,而是将多个指标评价同时完成 2.在过程中,要根据指标重要性进行加权处理 3.评价结果 不是含有具体意义的统计指标,而是以指数表示参 评单位综合状况的排序。
2.数据分析方法
2.6 综合评价分析法
0-1标准化:也叫离差标准化,对原始数据进行线性变换,使结果落到 [0,1]区间内。
产品 Product
4P 营销理论
促销 Promotion
价格 Price
渠道 Place
1.数据分析方法论
例 4P营销理论在公司业务中应用
公司业务 分析
产品 价格 渠道
公司提供什么产品和服务?哪个销量好? 与用户需求是否一致? 购买产品的用户都是何人? 公司销售收入怎样?增长还是减少? 用户接受的合理价格是多少? 用户购买支付方式怎样? 公司在各地区有多少销售渠道? 用户通过何种渠道购买? 公司渠道政策是否具有吸引力?
公式:算术平均数=总体各单位数值的总和/总体单位个数2.数据析方法2.5 交叉分析法
定义:同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内, 使各变量值成为不同变量的交叉结点,一般用二维交叉表 分析法。
地区 苹果 香蕉 雪梨 小计 A 73 64 72 209 B 70 63 56 189 C 69 48 68 185
活动前 活动后
2.数据分析方法
2.1 对比分析法
注意事项
1.指标的口径范围、计算方法计量单位一致 2.对比的对象要有可比性 3.对比的指标类型必须一致
2.数据分析方法
2.2 分组分析法
定义:根据数据分析对象的特征,按照一定的指标,把数据分析 对象划分为不同的部分和类型来进行比较研究。 目的:把总体中具有不同性质的对象区分开,把性质相同的对象
公式:结构相对指标(比例)=总体某部分的数值/总体总量*100%
典例:市场占有率=(某商品销售量/该种商品市场销售总量)*100%
2.数据分析方法
2.4 平均分析法
定义:运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点、条件 下某一数量特征的一般水平。
作用:1.利用平均指标对比同类现象在不同地区、不同行业之间的 差异程度,比用总量指标更具说服力。 2.利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化,更能说 明其发展趋势和规律。
2.数据分析方法
原始数据 48 37 29 23 35 20 44 24 42 25 33 40
标准化值 1.00 0.61 0.32 0.11 0.54 0.00 0.86 0.14 0.79 0.18 0.46 0.71
0-1标准化实例
人才评价 人品 动手能力 创新 教育背景 合计 排序 权重
菜鸟一书 常用分析方法介绍
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