谁说菜鸟不会数据分析整理概括版本

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谁说菜鸟不会数据分析(一)

谁说菜鸟不会数据分析(一)

谁说菜鸟不会数据分析(一)一、数据分析六步曲:1.明确分析目的和内容2.数据收集3.数据处理4.数据分析5.数据展现:能用图说明问题的,就不用表格,能用表格说明问题的,就不用文字。

6.报告撰写几个常用指标或术语:相对数=比较数值(比数)/基础数值(基数)分母是用做对比标准的指标数值,简称基数;分子是用做与基数对比的指标数值,简称比数。

3.百分比与百分点:百分比是相对数中的一种,它表示一个数是另一个数的百分之几,也称百分率或百分数。

百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。

4.频数与频率:频数是指一组数据中个别数据重复出现的次数。

频率是每组类别次数与总次数的比值,它代表某类别在总体中出现的频繁程度,一般采用百分数表示,所有组的频率加总等于100%。

所以频数是绝对数,频率是相对数。

5.比例与比率:比例与比率都属于相对数。

比例是指在总体中各部分的数值占全部数值的比重,通常反映总体的构成和结构。

比率是指不同类别数值的对比,它反映的不是部分与整体之间的关系,而是一个整体中各部分之间的关系。

6.倍数与番数:倍数与番数同样属于相对数,但使用时容易混淆。

倍数是一个数除以另一个数所得的商。

需要注意的是,倍数一般是表示数量的增长或上升幅度,而不适用于表示数量的减少或下降。

番数是指原来数量的2的N次方倍。

7.同比与环比:同比是指与历史同时期进行比较得到的数值,该指标主要反映的是事物发展的相对情况,例如2022年12月与2022年12月相比。

环比是指与前一个统计期进行比较得到的数值,该指标主要反映的是事物逐期发展的情况,例如2022年12月与2022年11月相比。

二、数据准备2.1理解数据2.1.1字段与记录字段:字段是事物或现象的某种特征。

比如成绩表中的“学号”“姓名”“总分”等都是字段,在统计学中称为变量。

记录:记录是事物或现象某种特征的具体表现。

比如成绩表中的“性别”可以是男或女,“总分”可以是273或者230等,记录也称为数据或变量值。

谁说菜鸟不懂数据分析解读.正式版PPT文档

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纵向对比
定义: 同一指标,不同时间下进行比较。 最常用的是当期与上年同期比较,如收入同比增长,还可以与前一 时期比较,如环比增长即“环比”,此外还可以与达到 最好水平的 时期或 上一些关键时期进行比较。
横向对比
定义:
在同一时间下,部分与总体的对比,即比重,或是部分之间的对比。
从哪些角度分析数据才系统
图文并貌,体现表格,图表的用法
于是他建议公司生产出专门适合这个岛国的鞋子。
看到平均值时首先要问一下平均了什么
数据分析工具 于如是区他 县建支议出公水平司与生产北出京专十门八适区合县这平个均岛水国平的的鞋对子比。,不同区域支出比重之间的通差异过等。

最常用的是当期与上年同期比较,如收入同比增长,还可以与前一时期比较完,如成环分比增析长。即“环比”,此外还可以与达到 最好水平的时
数据变化背后的真相是什么 从哪些角度分析数据才系统 用什么分析方法最有效 图表是否表达出有效的观点 数据分析的目的达到了吗 数据分析报告有说服力吗 ……….
数据收集
数据收集的途径很多,但数据应用需要严谨
数据处理
第一步
第二步
第三步
第四步
Sum count If vlookup ………
数据分析
相对数与绝对数
定义:
绝对数反映客观现象总体在一定时间、 地点条件下的总规模、总水平的综合性 指标。
相对数由两个有联系的指标对比计算而 得到的数值。
百分比与百分点
比例和比率
频数与频率
频数,一组数据中各别数据重复出现次数 频率,每组类别次数与总次数据的比例
同比与环比
倍数与番数
数据四个特征
时效性

【读书笔记】数据分析学习总结(一):数据分析那些事儿

【读书笔记】数据分析学习总结(一):数据分析那些事儿

1.明确分析思路:首先要明确分析目的:菜鸟与数据分析师的区别就在于菜鸟做分析时目的不明确,从而导致分析过程非常盲目。

这点有比较深的体会,在公司里做过关于搜索和新手的产品数据分析,自己对分析目的没考虑太多,靠的是前人留下的上期数据分析结果,倘若让我从零开始做,估计会很盲目。

然后确定分析思路:梳理分析思路,并搭建分析框架,把分析目的分解成若干个不同的分析要点,即如何具体开展数据分析,需要从哪几个角度进行分析,采用哪些分析指标。

最后还要确保分析框架的体系化,使分析结果具有说服力:营销方面的理论模型有4P、用户使用行为、ST P理论、SWOT等;管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART等。

在上周一个汇报上使用了SWOT分析方法,对这些营销或管理的模型还都很陌生。

2.数据收集:一般数据来源于以下几种方式:数据库、公开出版物(统计年鉴或报告)、互联网、市场调查。

3.数据处理:数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。

导师提过在做数据处理时,不要在原始数据上进行数据处理以防原始数据丢失,保留数据处理过程以便发现错误时查找。

4.数据分析:数据分析是指用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

与数据挖掘的关系是数据挖掘侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测,重点在寻找模式与规律。

5.数据展现:一般情况下,数据是通过表格和图形的方式来呈现的。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等。

进一步加工整理变成我们需要的图形,如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

在一般情况下,能用图说明问题的就不用表格,能用表说明问题的就不用文字。

6.报告撰写:一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。

结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。

谁说菜鸟不会数据分析--整理概括版本

谁说菜鸟不会数据分析--整理概括版本

谁说菜鸟不会数据分析-- 整理概括版本数据分析的三大作用一、现状分析简单来说告诉你过去发生了什么第一: 告诉你企业现阶段的整体运营情况,通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态,以说明整体经营是好还是坏,以及好坏的程度。

第二: 告诉你企业各项业务的构成,让你了解企业各项业务的发展及变动情况,对企业运营情况有更深入的了解。

二、原因分析简单来说告诉你某一现状为什么发生。

运营情况具体好在哪里,差在哪里。

三、预测分析将来会发生什么对企业的未来发展趋势作出预测,一般通过专题分析来完成的,通常在制定企业季度、年度等计划时进行的,其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

数据分析六部曲一、明确分析目的和思路1、明确分析目的(为什么开展数据分析,通过这次数据分析我要解决什么问题等等) 2 、确定分析思路(如何具体开展数据分析,需要从那几个角度进行分析,采用那些分析指标。

要知道先分析什么,后分析什么,使得各个分析点之间有逻辑关系。

通俗来说以营销、管理等理论为指导,结合实际业务情况,搭建分析框架,这样才能确保分析维度的完整性,分析结果的有效性及正确性。

营销理论模型有4p、用户使用行为、stp 理论、swot等,管理方面理论pest、5w2h时间管理、生命周期)3、数据分析方法论(指数据分析思路比如从哪几方面开展数据分析, 各方面包含什么内容和指标, 是数据分析的前期规划,指导着后期数据分析工作的开展。

与数据分析方法不同,前者是宏观角度分析的,后者是从微观角度分析的包括对比分析、交叉分析等等方法。

)常用的方法论有:PEST是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

一般应对的是政治、经济、技术、社会);5W2H何因、何事、何人、何时、何地、如何做、何价);逻辑树分析法(将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下拓展。

遵循 3 个原则:要素化;把相同问题总结归纳成要素,框架化: 将各个要素组织成框架,遵守不重不漏的原则,,关联化; 框架内的各要保持必要的相互关系,简单而不孤立);4P营销理论(四要素:产品(有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合)、价格(基本价格、折扣价格、支付期限。

谁说菜鸟不会数据分析_精华内容总结

谁说菜鸟不会数据分析_精华内容总结
数据 A B C D E A A A B B C 重复次数 第几次出现 4 1 3 1 2 1 1 1 1 1 4 2 4 3 4 4 3 2 3 3 2 2
#
2、用菜单操作来筛选
“数据”→“排序与筛选”→ 高级
3、使用条件格式
“开始”→“条件格式”→“突出显示单元格规格”→“重复值”
#
数据错误识别
#
数据分析是“神马”
• 数据分析师的基本素质 态度严谨负责
好奇心强烈
逻辑思维清晰
擅长模仿
勇于创新
#
数据分析六步曲
数据收集
• 先决条件
• 提供方向 • 数据库 • 其他媒介
• 清洗、转 化、提取、 计算
数据分析
• 统计分析 • 数据挖掘
报告撰写
• 图表→表 格→文字
• 框架清晰 • 明确结论 • 提出建议
明确目的
数据处理
数据展现
一般数据分析用Excel可以完成,若高级数据分析,则需要使 用数据分析工具,如SPSS Statistics等。
#
第2章 数据准备与数据处理 Excel常用工具
导入外部数据
“数据”→“自文本”→ 分栏处理
重复数据处理 1、使用COUNTIF函数 重复次数COUNTIF(A:A,A2) 第几次出现COUNTIF(A$2:A2,A2)
#
• 杜邦分析法
又称杜邦财务分析体系,可对财务状况进行综合分析评
价,也可用于其他分析。
#
• 漏斗分析法
浏览商品
40%
100%
40%
30%
放入购物车
75%
生成订单
67%
支付订单
85%
20%

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)笔记5.1数据分析方法-1对比2分组3结构4平均分析法

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)笔记5.1数据分析方法-1对比2分组3结构4平均分析法

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)5.1数据分析方法数据分析作用与对应的分析方法数据分析作用 基本方法 数据分析方法现状分析 对比 对比分析平均分析综合评价分析 ……原因分析 细分 分组分析结构分析交叉分析杜邦分析漏斗图分析 矩阵关联分析 聚类分析 ……预测分析 预测 回归分析 时间分析 决策树 神经网络 ……一、定义• 对比分析法 – 将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们的差异,从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律。

• 对比分析法的特点:可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距,并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是对少。

二、分类分为静态比较和动态比较★ 静态比较 – 在同一时间条件下对不同总体指标的比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较,也叫横向比较,简称横比。

★ 动态比较 – 在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较,简称纵比。

三、实践运用1. 与目标对比实际完成值与目标进行对比,属于横比。

例如将公司目前的业绩与全年的业绩目标进行对比,看是否完成目标。

2. 不同时期对比选择不同时期的指标数值作为对比标准,属于纵比。

例如将公司目前的业绩与自身的去年同期及上个月完成情况进行对比。

• 同比 - 与去年同期对比。

• 环比 - 与上个月完成情况对比。

3. 同级部门、单位、地区对比与同级部门、单位、地区对比属于横比。

4. 行业内对比与行业中的标杆企业、竞争对手或行业的平均水平进行对比,属于横比。

5. 活动效果对比对某项营销活动开展前后进行对比,属于纵比。

对活动的开展状况进行分组对比,属于横比。

四、注意事项1. 指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致,即要用同一种单位或标准取衡量。

2. 对比的对象要有可比性。

3. 对比的指标类型必须一致。

• 分组分析法 – 根据数据分析对象的特征,按照一定的标志(指标),把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究,以揭示其内在的联系和规律性。

《谁说菜鸟不会数据分析》

《谁说菜鸟不会数据分析》

第 章数据分析那些事儿数据分析是“神马”数据分析六步曲几个常用指标或术语1>> 12谁说菜鸟不会数据分析出场人物:牛董,关键词:私企董事长、要求严格、为人苛刻;小白,关键词:应届毕业生,刚入职场的伪白骨精(白领+骨干+精英)、牛董助手、爱臆想;Mr.林,关键词:小白同事、数据分析达人、成熟男士、乐于助人、做事严谨。

话说小白过五关斩六将,通过严格的面试,最终从众多优秀毕业生中脱颖而出,成为公司的一员。

在报到的第一天,公司HR向小白介绍了她的职位——公司牛董的助理,负责文秘工作,可能需要做一些数据分析之类的活儿。

小白一听到数据分析这个词,就感觉头皮发麻,这时,她的脑子里幻想出一些穿白大褂的科研人员在实验室的计算机前不断忙碌的场景。

虽然在上大学时也使用过Excel,但是如果要做数据分析工作,她还真的有些不知如何下手。

无数个问号涌到她的脑海中:数据分析到底要做什么呢?我要怎么做数据分析?老板想要看什么样的结果呢?……唉,只好边走边干了。

HR看出小白的心事,说道:关于数据分析你不用太担心,如果遇到难题,你可以请教我们公司的Mr.林,他在这方面可是专家喔!小白一听有救星,立马兴奋起来,好像抓到救命稻草一样,想赶紧找到这位大师级人物,然后一股脑把疑问全倒出来。

HR:小白,你跟我来吧,我给你引荐下Mr.林。

小白:好的。

说着小白跟HR来到了Mr.林的办公桌旁,HR说道:Mr.林,这是我们公司新来的同事,叫小白,现担任牛董助理,她的部分工作涉及数据分析,到时候有问题还要麻烦您多多指点了。

小白紧跟着说道:Mr.林,您好,请多多指教。

Mr.林:呵呵,太客气了,有问题直接来找我就可以了。

小白趁机说道:我现在就有问题,您现在是否有时间帮我解答下?数据分析是干什么的,具体要怎么做?Mr.林听完后,笑了起来:你还真是不客气呀,好吧,你刚进公司,我就先给你做个简单的培训,带你入个门吧,以后的修行可就靠你自己努力了。

小白用力点着头,HR见这“师徒”二人颇有一见如故之感,大致交代一番后,就离开了。

谁说菜鸟不会数据分析

谁说菜鸟不会数据分析

图表作用:表达形象化、突出重点、 体现专业化
常用图表:柱形图、条形图、饼图、 折线图、散点图等
关系-图表
图表制作五步法
表格妙用:突出显示单元格、项目 选取、数据条、图标、集迷你图
图表换装:帕累托图的制作、旋风 图、人口金字塔、漏斗图、矩阵图
第六章:给数据量体裁衣-数据展现
第六章:给数据量体裁衣-数据展现
PART ONE
01 第 一 章 : 数 据 分 析 那 些 事
数据分析步 骤
数据分析误 区
数据分析定 义
数据分析分 类
数据分析作 用
数据分析师职 业发展要求
第一章:数据分析那些事
第一章: 数据分析 那些事
常用指标术语:平均数、绝对数、相对数、 百分比、百分点、频数、频率、倍数、番 数
第一章:数据分析 那些事
数据分析师职业发展要求
据严 客谨 壹 观负 、责 准( 确保 )证

么一好 ?般奇 贰 ),心
无强 数烈 个( 为侦 什探
构逻 为辑 叁 王思 )维
清 晰 ( 结
路鉴擅 、他长 肆 方人模 法优仿 )秀学
分习 析( 思借
提创
出新 伍 改(
进模 、仿 创中 新总 )结

基本素质
PART ONE
02 第 二 章 : 结 构 为 王 - 确 定 分 析 思 路
感谢聆听
图成 壹 、分
瀑关 布系 图饼
形频 肆 图率
分 布 柱
-
-
-
排 贰序
柱 状 图
图相



散 点
-
线时 叁 图间
序 列 折
达多 陆 图重
比 较 雷

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)笔记4.3数据加工-1.数据抽取-2字段合并

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)笔记4.3数据加工-1.数据抽取-2字段合并

谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)4.3数据加工4.3.1数据抽取数据抽取:保留原数据表中某些字段的部分信息,组合成一个新字段。

① 截取某一字段的部分信息 – 字段分列;② 将某几个字段合并成为一个新字段 – 字段合并;③ 将原数据表没有但其它数据表中有的字段,有效地匹配过来 – 字段匹配。

二、字段合并字段合并:将文字和数字合并成一个单元格。

利用CONCATENATE函数和“&”(逻辑与)运算符。

数值格式字符(#, 0, %, E, e, 逗点和句点)(0) 数字占位符。

显示一位数字或是零。

如果表达式在格式字符串中 0 的位置上有一位数字存在,那么就显示出来;否则,就以零显示。

如果数值的位数少于格式表达式中零的位数(无论是小数点的左方或右方),那么就把前面或后面的零补足。

如果数值的小数点右方位数多于格式表达式中小数点右面零的位数,那么就四舍五入到有零的位数的最后一位。

如果数值的小数点左方位数多于格式表达式中小数点左面零的位数,那么多出的部分都要不加修饰地显示出来。

(#) 数字占位符。

显示一位数字或什么都不显示。

如果表达式在格式字符串中“#”的位置上有数字存在,那么就显示出来;否则,该位置就什么都不显示。

此符号的工作原理和“0”数字占位符大致相同,不同之处只有在当表达式中数值的位数少于“#”的位数(无论是小数点左方或右方)时,不会把前面或后面的零显示出来。

(.) 小数点占位符。

在一些国别是用逗号来当小数点的。

小数点占位符用来决定在小数点左右可显示多少位数。

如果格式表达式在此符号左边只有正负号,那么小于 1 的数字将以小数点为开头。

如想在小数前有“0”的话,那么请在小数点占位符前加上“0”这个数字占位符。

小数点占位符的实际字符在格式输出时要看系统的数字格式而定。

(%) 百分比符号占位符。

表达式乘以 100。

而百分比字符 (%) 会插入到格式字符串中出现的位置上。

(,) 千分位符号占位符。

在一些国别,是用句点来当千位符号。

《谁说菜鸟不会数据分析》读后感

《谁说菜鸟不会数据分析》读后感

《谁说菜鸟不会数据分析》读后感对小蚊子老师的大作《谁说菜鸟不会数据分析》期待了许久。

当拿到这本书的时候,我迫不及待地开始翻阅起来。

读后收获颇多:一.收获了清晰的数据分析流程。

数据分析是一个完整的流程。

正如书中的逻辑,数据分析时由数据收集、数据处理、数据分析、数据展现及数据分析的报告撰写等环节构成。

而这些环节环环相扣,每一环节都必须注意其中的细节。

《菜鸟》这本书按照数据分析的流程来介绍数据分析,对刚开始接触数据分析的我来说,帮助无疑是很大的。

通读本书,使我对数据分析的整体有了深刻而全局的认识。

二.收获了职场经验和职场技能。

书中以故事对白的形式介绍数据分析。

阅读的时候,读者可以根据自己的数据分析水平来选择Mr林或者小白作为自己的角色,从而给人一种置身职场的感觉。

对于我来说,小白就是我阅读时的角色。

故事中小白的虚心好学,这无疑是职场新手应该具备的素质。

另外,以小白作为角色,用一种学习的态度去掌握数据分析技能,从而提高职场技能。

对于即将踏入职场的我,感受最深的的是图表呈现、数据分析报告的撰写以及excel 的一些函数和公式的应用。

这些技能将对我带来很大的帮助。

三.收获数据图表的使用原那么及方法。

做论文的时候,作为初学者一般会犯这样的错误:把数据分析的结果都呈现到文章中去。

《菜鸟》多处强调了图表的使用应该以简约为原那么,并且要以观点为导向,及图表应该为观点阐述效劳。

虽然在别的书也看过这些警示,而这本书不但给出警示,还教我们怎样做到简约。

以上简要总结了三点收获,其实从这本书所收获的知识还不止这三点,比方还收获了许多学习数据分析的网站、博客、名人等,收获了ppt的一些展示原那么以及颜色搭配的知识等。

《菜鸟》是一本详细、信息丰富,适合数据分析入门者阅读的好书。

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数据分析的三大作用一、现状分析简单来说告诉你过去发生了什么第一:告诉你企业现阶段的整体运营情况,通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态,以说明整体经营是好还是坏,以及好坏的程度。

第二:告诉你企业各项业务的构成,让你了解企业各项业务的发展及变动情况,对企业运营情况有更深入的了解。

二、原因分析简单来说告诉你某一现状为什么发生。

运营情况具体好在哪里,差在哪里。

三、预测分析将来会发生什么对企业的未来发展趋势作出预测,一般通过专题分析来完成的,通常在制定企业季度、年度等计划时进行的,其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

数据分析六部曲一、明确分析目的和思路1、明确分析目的(为什么开展数据分析?通过这次数据分析我要解决什么问题?等等)2、确定分析思路(如何具体开展数据分析,需要从那几个角度进行分析,采用那些分析指标。

要知道先分析什么,后分析什么,使得各个分析点之间有逻辑关系。

通俗来说以营销、管理等理论为指导,结合实际业务情况,搭建分析框架,这样才能确保分析维度的完整性,分析结果的有效性及正确性。

营销理论模型有4p、用户使用行为、stp理论、swot等,管理方面理论pest、5w2h、时间管理、生命周期)3、数据分析方法论(指数据分析思路比如从哪几方面开展数据分析?各方面包含什么内容和指标?是数据分析的前期规划,指导着后期数据分析工作的开展。

及数据分析方法不同,前者是宏观角度分析的,后者是从微观角度分析的包括对比分析、交叉分析等等方法。

)常用的方法论有:PEST(是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

一般应对的是政治、经济、技术、社会);5W2H(何因、何事、何人、何时、何地、如何做、何价);逻辑树分析法(将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下拓展。

遵循3个原则:要素化;把相同问题总结归纳成要素,框架化:将各个要素组织成框架,遵守不重不漏的原则,,关联化;框架内的各要保持必要的相互关系,简单而不孤立);4P营销理论(四要素:产品(有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合)、价格(基本价格、折扣价格、支付期限。

影响定价因素:需求、成本、竞争)、渠道、促销(促销组合:广告、宣传推广、人员推销、销售促进))用户行为理论(指用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行动,用户对产品首先有一个认知、熟悉的过程、然后试用,再决定是否继续消费使用,最后成为忠诚用户。

)二、数据收集数据收集是按照确定的数据分析框架,收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。

一般数据来源主要有以下几种方式:数据库(公司自身数据库)、公开出版物(中国统计年鉴)、互联网(搜索引擎)、市场调查(专门的调查)三、数据处理数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中,抽取并推导出对问题有价值、有意义的数据。

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。

1.数据清洗找出重复数据(函数法、高级筛选法、条件格式法、数据表透视法)删除重复数据(菜单删除重复选项、通过排序删除重复选项、筛选删除重复选项)缺失数据处理(缺失值接受标准10%以下):定位输入(查找):开始-编辑-定位条件-空白-确定处理方法(四种):样本统计量值替代缺失值(常用平均值)统计模型计算的值替代(回归模型、判别模型)将缺失数据删除(样本量减少)将缺失数据记录保留,仅在相应的分析中做必要的排除检查数据逻辑错误(利用IF函数检查错误、利用条件格式标记错误:OR,AND)2.数据加工数据抽取:保留元数据表中某些字段的部分信息,组合成一个新字段。

(字段分裂:菜单法.数据-数据工具-分裂其他选项按自己需求填写函数法.LEFT&RIAHT;字段合并,字段匹配)数据计算:简单计算(加减乘除)、函数计算(sum、average等)、3.数据分组:(VLOOKUP)4.数据转换数据表的行列互换(开始-剪贴板-粘贴-选择性粘贴-对话框里面的转置)5.数据抽样使用RAND四、数据分析数据分析是指用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析;提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

数据处理是数据分析的基础,通过数据处理,将收集到的原始数据转化为可以分析的形式,并且保证数据的一致性和有效性。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法。

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究开发的结果。

数据挖掘侧重解决四类数据问题:分析、聚类、关联和预测,重点需找模式和规律。

数据分析方法三大作用:现状分析(对比)、原因分析(细分)、预测分析(预测)1.对比分析法:将两个或两个以上的数据进行比较,分析差异,从而揭示数据所代表的事物发展情况和规律性。

可分为静态比较(同一时间条件下对不同总体指标的比较如不同部门、不同地区、不同国家的比较,也叫做横向比较),动态比较(在同意总体条件下对不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较)。

在实践运用中,及目标对比,不同时期对比,同级部门、单位、地区对比,行内对比,活动效果对比。

进行对比应该注意到以下几点因素:指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致;对比对象的可比性,对比对象之间相似处越多越具有可比性;对比的指标类型必须一致。

2.分组分析法:把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究,以揭示其内在的联系和规律。

步骤:确定数组、确定各组的组距、根据组距大小,对数据进行分组整理,划归至相应组内。

3.结构分析法:总体内各部分占总体的比例属于相对指标。

一般来说,某部分的比例越大,说明其重要程度越高,对总体的影响越大。

4.平均分析法:运用计算平均的方法来反应总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。

平均指标可用于某一同一现象在不同地区、不同部门、不同类型部门、不同时间。

有两特点,一是如上,二是某些现象在不同历史时期的变化,更能说明发展趋势和规律。

5.交叉分析法:通常用于两个变量之间的关系即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内,使各变量值成为不同变量的交叉节点,形成交叉表,从而分析交叉表中变量之间的关系。

如二维表6.综合评价分析法:人们通过对实践活动的总结,逐步形成了一系列多个指标对多个参评单位进行评价的方法。

步骤:1)确定综合评价指标体系2)收集数据3)确定指标体系中各指标的权重,以保证评价的科学性4)对经处理后的指标在进行再进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值5)根据评价指数或分值对参评单位进行排序,并由此得出结论。

三大特点:通过一系列特殊方法将多个指标同时完成,要根据指标的重要性进行加权处理,以指数或分值表示参评单位综合状况的的排序。

权重确定的方法:专家访谈法、德尔菲法、层次分析法、主成分分析法、因子分析法、回归分析法、目标优化矩阵表7.杜邦分析法:利用主要财务指标间的内在联系,对企业财务状况及经济效益进行综合分析评价的方法。

8.漏斗图分析法: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过程比较多的管理分析工具。

9.矩阵关联分析法:指根据事物的两个重要属性作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法。

目标优化矩阵表:把人脑的模糊思维简化为计算机的1/0式逻辑模式数据分析工具:数据透视表五、数据展现一般情况下,数据是通过表格和图形方法来呈现的。

图形的种类很多。

(能用图说明问题的就不用表格,能用表格说明问题的就不用文字。

)通过关系选择图表:成分(用于表示整体的一部分,饼图、柱形图、条形图、瀑布图)、排序(比较大小进行排列)、时间序列(表示某事按照一定的时间顺序发展的走势、趋势)、频率分布(用于表示各项目、类别间的比较)、相关性(用于衡量两大类中各项目间的关系)、多重数(1表示已被选中)图标制作五步法:1.确定所要表达的主体或目的2.确定哪种图表适合你的目的3.选择数据制作图表4.检查是否有效的展示数据5.检查是否表达了你的观点表格注意事项1.突出单元格(用特殊背景,颜色突出个别项:开始-样式-条件格式-突出显示单元格规则)2.项目选取(及上不同的是指定的规则不同,突出显示的单元格的规则指定值是及原始数据相关的数据同上所选)3.数据条(数据条越长,表示数值越大….)4.图标集(对数据进行注释,并可以按照临界值,将数据分为3-5个类别)5.迷你图(可提供对数据的形象表示)图表换装1.平均线图(在原来的柱形图或折线图的基础上,添加一条平均线或则标准线。

先列出数据及平均数据,选取所给的数据做柱形图,选柱形图中的“平均值”的任一条柱,右击选“更改系列图表类型”把柱形图改为折线图不带数据标记)2.双坐标图(图中有两个及其以上数据,并且他们的量纲不同或者数据差别很大,在一纵坐标下就无法很好的展现原数据的面貌,做法同上只不过要带数据标记)3.竖形折线图(主要用来展示产品功能、品牌形象等在消费者心中的评价)4.瀑布图(第n个占位数据的大小=(总成本-(成本1+成本2+成本3+….成本n)))5.帕累托图(又叫排列图,主次图;)6.旋风图(同一事物在某个活动、行为影响前后不同指标的变化;在指标a变化下,指标b影响也随之变化,具有因果关系;两个类别之间不同指标的比较,如某班男女同学成绩的比较)7.人口金字塔图(专门用来反应人口过去、现在、未来的发展情况)8.漏斗图9.矩阵图(散点图)10.发展矩阵图11.改进难易矩阵(气泡图)(以上图形做法百度便可)美化图表1.别让图表犯错(标题、图例、单位、脚注、资料来源)2.制作图表的规则避免生出无意义的图表(作图表及否标准:能否帮助你有效表达信息)避免信息量过大(一张图表反应一个观点,才能突出重点)基本院原则:简约,标题要有吸引力图形的注意事项:1.饼图(把数据从12点钟的位置开始排列最重要成分靠近12点钟的位置,数据项5个以内,不要使用饼图分离,不要使用图例;数据超过5项使用复合饼图)2.柱形图(同一数据序列使用相同的颜色,不要使用倾斜的标签,别让读者歪着脑袋看)3.条形图(同一序列使用相同的颜色,尽量让数据由大到小排序,方便阅读,不使用倾斜的标签,最好添加数据标签)4.折线图(折线的线型要相对粗些要有突出的感觉,线条一般不超过5条若过多可以分开作图表,不使用倾斜的标签,纵坐标从0一般开始)图表会说谎虚张声势的增长(对增长比较平缓的图形进行拉伸)3D效果的伪装(3D效果的图表让人理解起来困难重重,使得图表显得拖沓繁沉)一维图形的障眼法(使用图形的大小来表示增长)图表美化三原则1.简约(简明扼要、清晰明了)2.整洁(整整齐齐、干干净净、和谐自然)3.对比(是指突出某些重要,帮助读者迅速抓住信息)美化图标的技巧1.最大化数据墨水比(图表中的每一滴墨水都要有存在的理由即尽量减少和弱化非数据元素—网格线、坐标轴、填充色等及数据源有关,增强和突出数据元素—曲线、条形、扇形等及数据源无关)步骤:1.去掉不必要的背景填充色2.去掉无意义的颜色分类3.去掉装饰性的渐变性4.去掉网格线、边框5.删掉不必要的图例6.去掉不必要的坐标轴7.去掉装饰行的图片8.以上不能去掉的元素要尽量淡化9.对需强调的数据元素进行突出标识2.找出隐形的线(注意图表中元素的位置,应找出能够及之对齐的元素)图表喜欢的数字格式(数据标签很多时,可考虑改成Arial字体)4.如何突出对比(使用醒目的颜色、直线、箭头、阴影将元素突出,切记对比的目的:让读者快速地领悟重要信息,其次才是吸引读者的眼球,调动他们的兴趣)制作属于自己的模板,快速作图f11键,添加小工具jwalk chart tools 通过加载宏来加载,这个工具需另外下载;修剪超大值六、报告撰写数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结和呈现。

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