数据分析统计分析培训(课件PPT)

合集下载

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
感谢您的观看

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
在此添加您的文本17字
在此添加您的文本16字
在此添加您的文本16字
在此添加您的文本16字
在此添加您的文本16字
在此添加您的文本16字
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。

数据分析统计分析培训ppt

9
大家应该也有点累了,稍作休息
大家有疑问得,可以询问与交流
10
第二课时: Excel常用操作技巧
Sum:求与 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
最有价值得函数 Vlookup:查找引用精确查找:最常用,找到完全
客户性别客户年龄消费值地理区域使用得产品类型拆分后在同一个项目里可能拥有若干个呼叫子清单,之所以这样做就是您会发现在不同得呼叫时段/不同得技能组/不同性别得电话销售代表/不同得排序方式下,不同得呼叫子清单会有着不同得绩效表现。这个时候我们要做得只就是根据数据分析得结果相应得去调整各个子清单,与其最适合得要素进行搭配就可以了!
数据分析在整个电话销售项目中就是贯穿始末得,但主要集中在以下三个方面:
数据清单得提取
现场活动得监控
项目活动得总结
20
第六课时:数据分析在电话销售项目中得应用
数据清单得提取
电话销售得一个前提条件就是拥有大量得呼叫清单(CALL LIST),呼叫清单就意味着潜在客户,因此为了寻找合适得清单不少企业甚至宁愿花费巨额代价去第三方公司购买。而在某些企业得合作案例中我们也瞧到,客户资源竟作为重要得参股条件为企业获得股权上得利益。但另一方面我们也注意到,在拥有大量终端客户资源得电信及银行等行业, 在实施电话销售项目时对数据得滥用令人痛心！
案例1:某电信公司在推广新业务得时候,对所有得用户进行地毯式得外呼,耗时之长、影响之大令人叹为观止。但实际结果就是新增市场份额得目得就是达到了,但作为一个商业项目来核算得话,收益却就是负值。用户得满意度及忠诚度也会因为这个不合时宜得电销活动受到影响,对今后其她电话销售活动得开展埋下了隐患。

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

《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。

数据分析统计分析培训ppt

VS
详细描述
利用数据分析工具对产品成本、市场需求、竞争情况等数据进行处理和分析，评估产品的盈利潜力和市场份额。根据分析结果，制定针对性的定价策略，提高销售量和利润。同时，根据市场反馈和竞争状况，灵活调整定价策略，保持竞争优势。
06
CATALOGUE
数据分析在各行业的应用
金融行业的数据分析
透明性原则
数据分析方法和过程应清晰明了，便于理解，避免黑箱操作或暗箱操作。
可解释性原则
分析结果和结论应具有可解释性，能够为决策提供充分依据，避免误导。
THANKS
感谢观看
整性。
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。
数据分析
运用统计分析方法对数据进行分析，以提取有价值的信息和
知识。
结果呈现
将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，便于理解和应用
。
数据分析的常用工具
Excel
Python
Excel是一款常用的办公软件，也具有强大的数据分析功能，如数据透视表、公式计算等。
推论性统计分析
总结词
推论性统计分析是通过样本信息来推断总体特征的一种方法，它可以帮助我们了解总体的分布特征和规律。
详细描述
推论性统计分析包括参数估计和假设检验两种方法。参数估计是通过样本数据来估计总体参数的大小，如总体均值、总体比例等；假设检验则是通过样本数据来检验对总体的某种假设是否成立。
02
CATALOGUE
统计分析基础
描述性统计分析
总结词
描述性统计分析是数据分析的基础，它通过收集、整理、描述数据的方式来揭示数据的分布特征和规律。
详细描述

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

《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(培训完整)ppt课件(精)

01
02
Python
一种流行的编程语言，提供丰富的数据处理和分析库，如pandas、 numpy等。
03
R语言
一种专门为数据分析和统计计算设计的编程语言，提供强大的数据处理和可视化功能。
05
04
SQL
一种用于管理和查询关系型数据库的标准语言，适用于大规模数据的处理和分析。
数据收集与预处理
分析方法
运用统计学和机器学习算法，构建风险评分模型，对客户进行分类和
预测。
实战步骤
数据探索与预处理、特征选择、模型构建与验证、模型部署与监控。
案例三：医疗健康领域的数据挖掘应用
01
02
03
04
数据来源
医疗电子病历、健康监测数据、生物医学文献等。
分析目标
挖掘疾病与症状之间的关联规则，辅助医生进行疾病诊断和
分析方法
采用数据挖掘和机器学习技术，对用户行为数据进行清洗、转换和建模，提取有用特征并训练模型。
实战步骤
数据预处理、特征提取、模型训练与评估、结果可视化与解
读。
案例二：金融风险控制模型构建
数据来源
银行信贷数据、征信数据、第三方数据等。
分析目标
识别潜在风险客户，预测客户违约可能性，为
信贷决策提供支持。
数据地图
将数据与地理空间信息相结合，通过地图形式展示数据的空间分布和特征。
数据动画
利用动画技术动态展示数据的变化过程，增强数据的直观性和易理解性。
数据挖掘与机器学
04
习
数据挖掘的基本概念
数据挖掘定义
从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。
数据挖掘任务

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。

《数据的统计分析》课件

回归分析与模型建立
介绍回归分析的概描述性统计分析
讲解如何使用统计方法对数据进行描述和总结，包括中心趋势、变异程度等。
数据的推论统计分析
详细介绍推论统计分析的方法，包括假设检验、置信区间估计等。
统计学中的概率理论与分布
介绍统计学中的概率理论，包括概率分布、随机变量等。
假设检验与置信区间
详细讲解假设检验的原理和步骤，以及置信区间的计算和解释。
数据的统计分析
这是一份关于数据的统计分析的PPT课件，涵盖了数据的概念与分类、数据采集与收集方法、数据的预处理与清洗等内容。
数据的概念与分类
介绍数据的定义、数据类型的分类以及数据的特征。
数据采集与收集方法
讲解数据采集的方法和工具，包括问卷调查、实地观察、实验设计等。
数据的预处理与清洗
详细介绍数据预处理的步骤，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

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。

数据分析 统计分析 培训(课件PPT)

数据分析师培训PPT课件完整版)pptx

数据分析(培训完整)ppt课件

数据分析统计分析培训ppt

数据分析师培训PPT课件完整版

《数据分析培训》PPT课件

数据分析统计分析培训ppt

数据分析(培训完整)ppt课件

《数据分析培训》PPT课件

《数据分析培训》PPT课件

数据分析(培训完整)ppt课件(精)

数据分析师培训PPT课件完整版)pptx

数据分析(培训完整)ppt课件

《数据分析培训》PPT课件

《数据分析培训课程》课件

《数据的统计分析》课件

数据分析基础培训课件PPT课件

数据分析统计分析培训(课件PPT)