《数据分析培训》PPT课件
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数据分析师培训PPT课件完整版)pptx
数据分析师需要对收集到的数据进行清洗和整理，去除无效和错误数据，确保数据的准确性和可靠性。
数据清洗和整理
数据分析
数据分析师需要将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，帮助组织更好地理解和利用数据。
数据可视化
数据分析师可以在各个行业领域中找到工作机会，如金融、电商、医疗、教育等。
随着数据驱动决策的普及，数据分析师的地位和作用越来越重要，未来的职业发展前景更加广阔。
分类与聚类
掌握常见的分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机）和聚类算法（如K-means、层次聚类），并能够根据业务需求选择合适的算法。
数据分析师的职业素养与道德规范
THANKS
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汇报人：可编辑
2023-12-24
数据分析师培训ppt课件完整版)pptx
目录
数据分析师概述数据分析基础知识数据分析工具与技术数据分析实战案例数据分析师技能提升数据分析师的职业素养与道德规范
数据分析师负责收集各种数据，包括市场调查、销售数据、用户行为数据等，为组织提供全面的数据资源。
数据收集
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详细描述
数据采集与清洗：收集历史股票数据和市场信息，清洗和整理数据，去除异常值和缺失值。
特征提取与选择：从数据中提取与股票价格相关的特征，如开盘价、收盘价、成交量等，选择对预测有用的特征。
理解参数估计、假设检验、回归分析等统计方法，以及如何根据数据做出合理的预测和推断。
推断性统计
理解概率、随机变量、期望、方差等基本概念，以及常见概率分布（如二项分布、正态分布）的应用。
数据清洗和整理
数据分析
数据分析师需要将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，帮助组织更好地理解和利用数据。
数据可视化
数据分析师可以在各个行业领域中找到工作机会，如金融、电商、医疗、教育等。
随着数据驱动决策的普及，数据分析师的地位和作用越来越重要，未来的职业发展前景更加广阔。
分类与聚类
掌握常见的分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机）和聚类算法（如K-means、层次聚类），并能够根据业务需求选择合适的算法。
数据分析师的职业素养与道德规范
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数据分析师概述数据分析基础知识数据分析工具与技术数据分析实战案例数据分析师技能提升数据分析师的职业素养与道德规范
数据分析师负责收集各种数据，包括市场调查、销售数据、用户行为数据等，为组织提供全面的数据资源。
数据收集
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数据采集与清洗：收集历史股票数据和市场信息，清洗和整理数据，去除异常值和缺失值。
特征提取与选择：从数据中提取与股票价格相关的特征，如开盘价、收盘价、成交量等，选择对预测有用的特征。
理解参数估计、假设检验、回归分析等统计方法，以及如何根据数据做出合理的预测和推断。
推断性统计
理解概率、随机变量、期望、方差等基本概念，以及常见概率分布（如二项分布、正态分布）的应用。
数据分析师培训PPT课件(完整版)
重要性
谨慎性
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。
数据分析三大作用
展示分析结果：
具体内容，具体分析，填写所想
展示分 析结果
验证分析质量：
具体内容，具体分析，填写所想
数据分析 报告三大 作用
验证分 析质量
提供决策依据：
具体内容，具体分析，填写所想
How How much
SO
WO
SO战略
依靠内部优势 利用外部机会
外部威胁 （T）
T
S部机会 克服内部劣势
ST
WT
ST战略
依靠内部优势 回避外部威胁
T
O
外部机会 （ O）
W
W
内部劣势 （ W）
WT战略
减少内部劣势 回避外部威胁
2
数据透视表（上机操作）
Pivot table (machine operation)
数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向
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。
可以添加补充
通过适当方法对数据 进行分析。
4
12 10 8 6 4 2 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
35 30 25 20 15 10 5 0
60% 30% 50%
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。
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
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
数据分析培训ppt
预测性分析
总结词
预测性分析是根据已有的数据和 规律，对未来的趋势进行预测。
详细描述
利用回归分析、时间序列分析等 统计方法，建立预测模型，根据 历史数据预测未来的趋势和结果 。
规范性分析
总结词
规范性分析主要是基于已有的理论和方法，对数据进行深入挖掘，以解决实际 问题。
详细描述
通过关联分析、聚类分析、主成分分析等方法，深入挖掘数据之间的关联和规 律；通过建立决策树、神经网络等模型，对未知数据进行分类和预测，为决策 提供支持。
Excel提供了数据筛选、排序、函数计算、图表制作等功 能，方便用户进行数据处理和可视化。
Excel还提供了数据透视表、数据透视图等高级功能，可 以帮助用户进行更深入的数据分析。
Python
Python是一种通用编程语言， 广泛用于数据分析和科学计算。
Python拥有丰富的数据分析库 ，如NumPy、Pandas、SciPy 等，可以方便地进行数据处理、 统计分析、数据挖掘等工作。
非结构化数据
没有固定格式或结构的数据，如文本、 图像、音频和视频等。
数据来源
数据库
存储结构化数据的系统，如关系型数据 库。
API
应用程序接口，提供数据流的服务。
文件
如CSV、Excel等格式的文件，可以包含 结构化或非结构化数据。
社交媒体
如微博、微信等社交平台，产生大量用 户生成内容。
数据处理流程
R语言还支持多种可视化包， 如ggplot2、lattice等，可以 制作各种高质量的统计图形
和可视化效果。
03
数据分析方法
描述性分析
01
总结词
02
详细描述
描述性分析主要是对数据进行基础描述，提供数据的总体特征和分布 情况。
《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。
数据分析入门培训ppt
探索性分析
01
02
03
数据关联分析
通过关联规则挖掘、聚类 分析等方法，发现数据之 间的潜在联系和规律，以 指导后续的数据分析。
假设检验
根据业务需求或问题背景 ，提出假设并进行检验， 以探索数据中隐藏的规律 和趋势。
预测分析
利用回归分析、时间序列 分析等方法，对未来的趋 势和结果进行预测和分析 。
可视化分析
数据可视化
通过图表、图像等形式， 将数据以直观、易懂的方 式呈现出来，帮助用户更 好地理解和分析数据。
可视化工具
运用各种可视化工具和技 术，如Excel、Tableau、 Power BI等，将数据可视 化功能实现出来。
可视化评估
对可视化结果进行评估和 优化，确保可视化分析的 有效性和准确性。
04
03
04
使用统计分析方法对数据进行分析和处理 ；
通过技术分析识别股票走势的规律和趋势 ；
05
06
根据分析结果预测未来股票走势，为投资 者提供决策依据。
06
数据分析的未来发展
大数据处理与云计算
大数据处理
随着数据量的爆炸式增长，大数据处 理技术将更加重要。掌握Hadoop、 Spark等大数据处理框架将有助于更 高效地处理和分析大规模数据。
数据分析入门培训
汇报人：可编辑
2023-12-23
• 数据分析概述 • 数据收践 • 数据分析的未来发展
01
数据分析概述
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、数学和机器学习等方法，对收集的 数据进行整理、清洗、分析和解释，以提取有价值的信息和 洞见的过程。
02
数据收集与整理
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。
数据分析培训ppt
结果应用：根据分析结果优化产品推荐算法，提高用户 满意度和购物体验。
案例二：股票市场预测分析
总结词：通过分析历史股票数据，建 立预测模型，预测未来股票价格走势
，为投资决策提供支持。
详细描述
数据收集：收集历史股票交易数据， 包括价格、成交量、财务信息等。
数据处理：清洗、整合数据，处理缺 失值和异常值。
预测性分析
总结词：预测性分析主要是利用历史数据和模 型预测未来的趋势和结果。
01
选择合适的预测模型，如线性回归、时间 序列分析等。
03
02
详细描述
04
对历史数据进行清洗和整理，以适应模型 需求。
利用所选模型对未来趋势进行预测，并评 估预测结果的准确性和可靠性。
05
06
根据预测结果制定相应的决策和措施。
营销效果评估
评估各种营销活动的实际效果，找出 效果好的活动和需要改进的地方。
金融数据分析
总结词
通过数据分析，帮助金融机构评估风险、制 定投资策略和提高业务效益。
投资策略优化
根据市场走势和数据分析，制定和优化投资 策略。
信贷风险评估
分析借款人的历史数据，评估其信用风险和 还款能力。
金融市场趋势预测
通过分析历史数据和市场信息，预测金融市 场的未来趋势。
数据分析：运用时间序列分析、机器 学习等方法，建立股票价格预测模型 。
结果应用：根据预测结果制定投资策 略，实现投资收益最大化。
案例三：客户细分与精准营销
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总结词：通过分析客户数据，将客户划分为不同的细分市 场，针对不同细分市场制定精准的营销策略。
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详细描述
数据分析的重要性
案例二：股票市场预测分析
总结词：通过分析历史股票数据，建 立预测模型，预测未来股票价格走势
，为投资决策提供支持。
详细描述
数据收集：收集历史股票交易数据， 包括价格、成交量、财务信息等。
数据处理：清洗、整合数据，处理缺 失值和异常值。
预测性分析
总结词：预测性分析主要是利用历史数据和模 型预测未来的趋势和结果。
01
选择合适的预测模型，如线性回归、时间 序列分析等。
03
02
详细描述
04
对历史数据进行清洗和整理，以适应模型 需求。
利用所选模型对未来趋势进行预测，并评 估预测结果的准确性和可靠性。
05
06
根据预测结果制定相应的决策和措施。
营销效果评估
评估各种营销活动的实际效果，找出 效果好的活动和需要改进的地方。
金融数据分析
总结词
通过数据分析，帮助金融机构评估风险、制 定投资策略和提高业务效益。
投资策略优化
根据市场走势和数据分析，制定和优化投资 策略。
信贷风险评估
分析借款人的历史数据，评估其信用风险和 还款能力。
金融市场趋势预测
通过分析历史数据和市场信息，预测金融市 场的未来趋势。
数据分析：运用时间序列分析、机器 学习等方法，建立股票价格预测模型 。
结果应用：根据预测结果制定投资策 略，实现投资收益最大化。
案例三：客户细分与精准营销
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总结词：通过分析客户数据，将客户划分为不同的细分市 场，针对不同细分市场制定精准的营销策略。
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数据分析的重要性
数据分析师培训PPT课件完整版)pptx
数据分析师的核心能力
数据处理能力
统计分析能力
数据分析师需要具备强大的数据处理能力 ，能够从海量数据中提取有用的信息，并 进行数据清洗、预处理和可视化。
数据分析师需要熟练掌握各种统计分析方 法，如描述性统计、回归分析、聚类分析 等，以从数据中挖掘出有用的信息。
商业理解能力
沟通能力
数据分析师需要具备对商业的理解和洞察 力，能够将数据与商业实践相结合，为企 业提供实用的决策建议。
01
02
03
数据清洗
处理缺失值、异常值、重 复值
数据转换
数据类型转换、数据标准 化、数据归一化
数据整合
合并数据、数据关联、数 据去重
数据可视化与报表制作
数据可视化
图表类型、可视化工具、可视化技巧
报表制作
报表设计、报表工具、报表发布
数据分析报告的撰写
报告结构、报告内容、报告呈现方式
03
数据分析工具与技术
理和分析。
数据分析方法
掌握R中常用的数据分析 方法，如描述性统计、 回归分析、聚类分析等
。
数据可视化Байду номын сангаас
学习使用R的内置函数和 包，如ggplot2、plotly 等，创建各种图表和图
形。
04
数据分析方法与模型
描述性分析
总结与概括
对数据进行简单的统计和 描述，如平均值、中位数 、众数等。
数据可视化
通过图表、图像等方式直 观展示数据特征和分布情 况。
数据分析师是指专门从事数据分析与数据挖掘工作的专业人员，他们通过对数 据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供数据支持和决策建议。
数据分析师的职责
数据分析师的主要职责包括收集和整理数据，进行数据清洗和预处理，运用统 计分析、机器学习等方法进行数据挖掘和分析，最终为企业提供数据支持和决 策建议。
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。
相关主题
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- 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)。
5、字体用微软雅黑or黑体，英文用Arial
9、使用合并单元格的标准：用于记录纯文本信息Or 确保这张表已经是用于汇报的表格（不会再需要经人 进行数据处理） 10、数据量较大的时候，不要保留公式和各种引用 （选择性粘贴为数值）
11、数据量较大却需要用公式函数进行数据处理时， 将计算模式改为【手动计算】 12、灰色是百搭色
如果数据分析需要绩效指标，一定不会是分析的对错，而是最终数据提升的结果
数据分析需要反馈。分析出的结论，必须用业务结果验证它。需与运营和产品人员紧密联系，看 看改进后的效果，一切以结果为准。如果结果并没有改善，则应反思分析过程
数据分析以结果为导向。只有结果的呈现和问题的暴露，没有任何跟进、改进的措施的数据分析
精选课件
1
精选课件
1 浅谈数据分析 2 EXCEL使用经验 3 重要函数应用 4 学习与进阶
2
浅谈数据分析
——彼得 ·德鲁克
数据分析并不是一个结果，只是过程
如果你不能用指标描述业务，那么你就不能有效增长/降低它
业务指导数据，数据驱动业务
数据本身不产生价值，如何分析和利用数据对业务产生帮助才是关键
核心指标都是可以付诸行动的，能指导并据此改变行为
核心指标具有比较性：如果能比较某数据指标在不同的时间段、用户群体、竞争产品之间的表现，就可以更 好地洞察产品的实际走向
虚荣数据指标大多是一维的，可再细分出深层指标的，易给人产生【大规模感】和【成长感】 无论你觉得自己有多么的客观，这些指标都会对判断带来一些影响
理解维度和度量，也是快速理解Excel的关键功能（如数据透视表）和各类BI软件（如Tableau）的基础
精选课件
6
数据分析的基本步骤
明确分析目的和思路/定义问题 数据收集 数据处理 数据分析 数据展现 报告撰写
精选课件
学会提问，问对问准问题
7
一个常用的分析模型
AARRR模型：
✓ 获取用户(Acquisition) ✓ 提高活跃度(Activation) ✓ 提高留存率(Retention) ✓ 获取营收(Revenue) ✓ 自传播(Referral)
是没有意义的
精选课件
3
业务数据分析的核心
数据证明 数据导向型的思维，重在数据的应用 清晰的数据来源、统计口径、判断标准
代替
我认为
直觉化经验化的思维 模糊的、感性的、口语化
过去
现在
A区域 A产品
对比
B区域 B产品
A类别
B类别
A用户
B用户
单一的数据没有分析意义，只有多个数据组 合才能发挥出数据的最大价值。
以此类推还有很多思维模型可以应用于我们的工作，这也被称之为“结构化思维”，这里不一一列举
精选课件
8
“精通”的意义
人与人效率之间的差距十分巨大，无论你将节约出来的时间是用来“偷懒”、继续工作还是思考创新,你都比坚持 蛮干的人要优秀。
并不存在“正确”工作 大多数人没有成功绝对是事出有因。他们对世界如何运转有着错误的预设。 有一种理论假设，作为人，我们必须事先拥有需要“发现”并随后追随的雄心壮志。著名心理学家，《看见成长 的自己》（Mindset）一书作者卡罗尔·杜依可认为这是一种“固定心态”。 相对于自私地追求自己所热爱的生活，纽波特建议人们成为一名“工匠”，在这个过程中，人们可以练得难得的、 有价值的技能。纽波特把这些稀有而有价值的技能称为“职业资本”。
“本周的用户转化率比上周高”显然比“转化率为2%“更有意义
通过业务建立和筛选出指标，将指标作为维度，利用维度进行分析
PS：可以尝试复习一下你学过的基础统计学了，80%的业务分析用不到太高级的统计方法
精选课件
4
核心指标和虚荣指标
核心驱动指标一定能给公司和个人带来最大优势和利益，实施后的反馈结果贴合业务目标、企业使命及愿景 另外一方面，好的指标还有一个特性，它应该是比率或者比例。
如果你的想法与上面这些恰恰相反，那么很有可能正处于“固定心态”里，要警惕，因为它会让你变得固步自封。
精选课件
10
掌握数据思维的重要性
不要给自己设限，在这样一个信息时代，具备一定的数 据分析思维和技能是诸多工作的基础，而非个性化、高 精尖的发展方向。
精选课件
11
对于Excel，你了解多少？
1.你的Excel版本是否更新到2013版以上，对了，今年是2018年：） 2.如果你经常需要进行数据处理类工作，你是否比较过WPS和Excel的区别？ 3.是否经常逐行逐列处理数据？ 够的渴望？ 6.是否思考过表格类工作有没有更快更优的提升可能性？ 7.有没有系统地整理过已掌握的Excel技巧？
6、有必要的时候请冻结首行；没必要但可追究的内容，可 以隐藏处理
7、八月十五号、8月15号、8\15、8.15、8。15这些Excel 都不觉得代表时间
精选课件
9
“精通”的意义
挑选一条道路，然后致力于发现“如何”抵达的可能性 以下是关于发展精通能力的核心思想概括：
* 不存在一种你应该“追随”的内在激情，相反，激情会跟随着你。 * 自信不是通向成功的路，相反，成功的行为才是通向自信的驱动力。 * 当你掌握了那些稀缺且有价值的技能进而获得“职业资本”的时候，你就会开始培养自信、激情和个性。 * 因此，你的个性不会影响你的行为，相反，你的行为塑造了自己的个性。 * 你是自己身份、幸福和对生活产生影响的创造者。
销售额
总店铺数
活跃用户数
下载量
激活率
……
你现在能否区分出实际业务中的虚荣指标和核心指标？
精选课件
5
维度和度量
维度
度量
维度是说明和观察事物的角度，指标是衡量数据的标准。维度是一个更大的范围，不只是数据，比如时间维 度和城市维度，我俗理 解：维度>指标。
精选课件
12
一些好习惯和经验
1、没事就按按Ctrl+S
8、基础数据表禁用合并单元格功能
2、自动保存时间间隔设置为2~3min（默认是10min）
3、给他人发送excel前，请尽量将光标定位在需要他人首先 阅览的位置，例如Home位置（A1），例如结论sheet，长 表尽量将位置定位到最顶端 4、同类型数据的行高、列宽、字体、字号，尽量一致。关爱 强迫症，人人有责。 （格式刷）
9、使用合并单元格的标准：用于记录纯文本信息Or 确保这张表已经是用于汇报的表格（不会再需要经人 进行数据处理） 10、数据量较大的时候，不要保留公式和各种引用 （选择性粘贴为数值）
11、数据量较大却需要用公式函数进行数据处理时， 将计算模式改为【手动计算】 12、灰色是百搭色
如果数据分析需要绩效指标，一定不会是分析的对错，而是最终数据提升的结果
数据分析需要反馈。分析出的结论，必须用业务结果验证它。需与运营和产品人员紧密联系，看 看改进后的效果，一切以结果为准。如果结果并没有改善，则应反思分析过程
数据分析以结果为导向。只有结果的呈现和问题的暴露，没有任何跟进、改进的措施的数据分析
精选课件
1
精选课件
1 浅谈数据分析 2 EXCEL使用经验 3 重要函数应用 4 学习与进阶
2
浅谈数据分析
——彼得 ·德鲁克
数据分析并不是一个结果，只是过程
如果你不能用指标描述业务，那么你就不能有效增长/降低它
业务指导数据，数据驱动业务
数据本身不产生价值，如何分析和利用数据对业务产生帮助才是关键
核心指标都是可以付诸行动的，能指导并据此改变行为
核心指标具有比较性：如果能比较某数据指标在不同的时间段、用户群体、竞争产品之间的表现，就可以更 好地洞察产品的实际走向
虚荣数据指标大多是一维的，可再细分出深层指标的，易给人产生【大规模感】和【成长感】 无论你觉得自己有多么的客观，这些指标都会对判断带来一些影响
理解维度和度量，也是快速理解Excel的关键功能（如数据透视表）和各类BI软件（如Tableau）的基础
精选课件
6
数据分析的基本步骤
明确分析目的和思路/定义问题 数据收集 数据处理 数据分析 数据展现 报告撰写
精选课件
学会提问，问对问准问题
7
一个常用的分析模型
AARRR模型：
✓ 获取用户(Acquisition) ✓ 提高活跃度(Activation) ✓ 提高留存率(Retention) ✓ 获取营收(Revenue) ✓ 自传播(Referral)
是没有意义的
精选课件
3
业务数据分析的核心
数据证明 数据导向型的思维，重在数据的应用 清晰的数据来源、统计口径、判断标准
代替
我认为
直觉化经验化的思维 模糊的、感性的、口语化
过去
现在
A区域 A产品
对比
B区域 B产品
A类别
B类别
A用户
B用户
单一的数据没有分析意义，只有多个数据组 合才能发挥出数据的最大价值。
以此类推还有很多思维模型可以应用于我们的工作，这也被称之为“结构化思维”，这里不一一列举
精选课件
8
“精通”的意义
人与人效率之间的差距十分巨大，无论你将节约出来的时间是用来“偷懒”、继续工作还是思考创新,你都比坚持 蛮干的人要优秀。
并不存在“正确”工作 大多数人没有成功绝对是事出有因。他们对世界如何运转有着错误的预设。 有一种理论假设，作为人，我们必须事先拥有需要“发现”并随后追随的雄心壮志。著名心理学家，《看见成长 的自己》（Mindset）一书作者卡罗尔·杜依可认为这是一种“固定心态”。 相对于自私地追求自己所热爱的生活，纽波特建议人们成为一名“工匠”，在这个过程中，人们可以练得难得的、 有价值的技能。纽波特把这些稀有而有价值的技能称为“职业资本”。
“本周的用户转化率比上周高”显然比“转化率为2%“更有意义
通过业务建立和筛选出指标，将指标作为维度，利用维度进行分析
PS：可以尝试复习一下你学过的基础统计学了，80%的业务分析用不到太高级的统计方法
精选课件
4
核心指标和虚荣指标
核心驱动指标一定能给公司和个人带来最大优势和利益，实施后的反馈结果贴合业务目标、企业使命及愿景 另外一方面，好的指标还有一个特性，它应该是比率或者比例。
如果你的想法与上面这些恰恰相反，那么很有可能正处于“固定心态”里，要警惕，因为它会让你变得固步自封。
精选课件
10
掌握数据思维的重要性
不要给自己设限，在这样一个信息时代，具备一定的数 据分析思维和技能是诸多工作的基础，而非个性化、高 精尖的发展方向。
精选课件
11
对于Excel，你了解多少？
1.你的Excel版本是否更新到2013版以上，对了，今年是2018年：） 2.如果你经常需要进行数据处理类工作，你是否比较过WPS和Excel的区别？ 3.是否经常逐行逐列处理数据？ 够的渴望？ 6.是否思考过表格类工作有没有更快更优的提升可能性？ 7.有没有系统地整理过已掌握的Excel技巧？
6、有必要的时候请冻结首行；没必要但可追究的内容，可 以隐藏处理
7、八月十五号、8月15号、8\15、8.15、8。15这些Excel 都不觉得代表时间
精选课件
9
“精通”的意义
挑选一条道路，然后致力于发现“如何”抵达的可能性 以下是关于发展精通能力的核心思想概括：
* 不存在一种你应该“追随”的内在激情，相反，激情会跟随着你。 * 自信不是通向成功的路，相反，成功的行为才是通向自信的驱动力。 * 当你掌握了那些稀缺且有价值的技能进而获得“职业资本”的时候，你就会开始培养自信、激情和个性。 * 因此，你的个性不会影响你的行为，相反，你的行为塑造了自己的个性。 * 你是自己身份、幸福和对生活产生影响的创造者。
销售额
总店铺数
活跃用户数
下载量
激活率
……
你现在能否区分出实际业务中的虚荣指标和核心指标？
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5
维度和度量
维度
度量
维度是说明和观察事物的角度，指标是衡量数据的标准。维度是一个更大的范围，不只是数据，比如时间维 度和城市维度，我俗理 解：维度>指标。
精选课件
12
一些好习惯和经验
1、没事就按按Ctrl+S
8、基础数据表禁用合并单元格功能
2、自动保存时间间隔设置为2~3min（默认是10min）
3、给他人发送excel前，请尽量将光标定位在需要他人首先 阅览的位置，例如Home位置（A1），例如结论sheet，长 表尽量将位置定位到最顶端 4、同类型数据的行高、列宽、字体、字号，尽量一致。关爱 强迫症，人人有责。 （格式刷）