数据分析培训讲课资料
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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
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
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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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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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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ppt
数据采集与清洗
01
通过数据采集工具和技术，对原始数据进行清洗和整理，去除
重复、错误和异常数据。
数据存储与管理
02
采用分布式存储系统、数据库管理系统等技术，对大数据进行
存储和管理，提高数据存储和处理效率。
数据处理与分析
03
利用数据处理和分析工具，对大数据进行挖掘、关联分析、可
视化等操作，提取有价值的信息和知识。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数 据的分布、特征和关系。
结果解读与呈现
将分析结果以图表、报告等形 式呈现，并解释其意义。
数据分析工具介绍
Excel
常用的办公软件，可用 于简单的数据处理和图
表制作。
Python
强大的编程语言，常用 于数据清洗、分析和可
视化。
R语言
统计和机器学习领域常 用的语言，具有丰富的
数据预处理
01
02
03
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。
数据重塑
根据分析需求对数据进行 重新整理和排列。
数据归一化
将数据缩放到特定范围， 使其具有可比性。
数据探索与可视化
数据描述性统计
计算数据的均值、中位数 、众数、标准差等统计指 标，了解数据的基本特征 。
可视化图表制作
02
03
04
分类算法
如决策树、支持向量机、朴素 贝叶斯等，用于分类问题。
聚类算法
如K-means、层次聚类等， 用于将数据集划分为不同的组
或簇。
关联规则学习
如Apriori、FP-Growth等， 用于发现数据集中的关联规则
。
回归分析
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。
数据分析培训课件
数据量的爆炸式增长
随着大数据时代的到来，数据量呈现指数级增长，如何有效存储、处 理和分析这些数据成为巨大挑战。
数据类型的多样化
除了结构化数据，半结构化和非结构化数据(如文本、图像、视频等) 也大量涌现，需要新的技术和方法来处理和分析。
实时数据分析的需求
许多应用场景要求实时或准实时地分析数据，以支持快速决策和响应。
不同国家和地区的数据安全和隐私保护法规不同，企业需要遵 守相关法规，确保合规性。
采用加密技术、匿名化处理、访问控制等手段来保护数据安全 和隐私。
人工智能技术在数据分析中的应用前景
预测性分析
通过人工智能技术可以对历史数据进行深 度挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势，
进行预测性分析。
A 自动化数据分析
数据驱动的产品创新和服务优化
通过数据分析挖掘用户需求和行为特征，企业将 能够推出更符合市场需求的产品和服务。
THANKS
感谢观看
数据分析工具
使用Excel的数据分析工具包，进行描述性统计、 回归分析、假设检验等。
Python数据分析库介绍
NumPy
提供高性能的多维数组 对象及相关的工具函数， 适用于进行数学和逻辑
运算。
Pandas
基于NumPy构建的数据 分析库，提供数据清洗、
处理、分析等功能。
Matplotlib
用于绘制各种静态、动 态和交互式的2D图表。
将数据分析和业务需求相结合，负责数据 产品的设计、开发和运营，推动数据价值 的实现。
02
数据分析基础
统计学基础
描述性统计
包括数据的中心趋势(均值、中位数、 众数)、离散程度(方差、标准差、 四分位距)以及数据分布形态(偏态、 峰态)等。
随着大数据时代的到来，数据量呈现指数级增长，如何有效存储、处 理和分析这些数据成为巨大挑战。
数据类型的多样化
除了结构化数据，半结构化和非结构化数据(如文本、图像、视频等) 也大量涌现，需要新的技术和方法来处理和分析。
实时数据分析的需求
许多应用场景要求实时或准实时地分析数据，以支持快速决策和响应。
不同国家和地区的数据安全和隐私保护法规不同，企业需要遵 守相关法规，确保合规性。
采用加密技术、匿名化处理、访问控制等手段来保护数据安全 和隐私。
人工智能技术在数据分析中的应用前景
预测性分析
通过人工智能技术可以对历史数据进行深 度挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势，
进行预测性分析。
A 自动化数据分析
数据驱动的产品创新和服务优化
通过数据分析挖掘用户需求和行为特征，企业将 能够推出更符合市场需求的产品和服务。
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数据分析工具
使用Excel的数据分析工具包，进行描述性统计、 回归分析、假设检验等。
Python数据分析库介绍
NumPy
提供高性能的多维数组 对象及相关的工具函数， 适用于进行数学和逻辑
运算。
Pandas
基于NumPy构建的数据 分析库，提供数据清洗、
处理、分析等功能。
Matplotlib
用于绘制各种静态、动 态和交互式的2D图表。
将数据分析和业务需求相结合，负责数据 产品的设计、开发和运营，推动数据价值 的实现。
02
数据分析基础
统计学基础
描述性统计
包括数据的中心趋势(均值、中位数、 众数)、离散程度(方差、标准差、 四分位距)以及数据分布形态(偏态、 峰态)等。
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。
2024版尼尔森讲义数据分析培训
持续学习和更新知识
关注行业动态和最新技术，不断提升自己的技能 水平。
26
谢谢您的聆听
THANKS
2024/1/28
27
2024/1/28
5
数据分析的应用领域
商业智能
通过数据分析揭示市场趋势、消
费者行为和企业运营情况，为商
业决策提供支持。
01
金融风控
02 运用数据分析技术识别和评估金 融风险，提高金融机构的风险管 理能力。
2024/1/28
医疗健康
通过数据分析挖掘医疗数据中的
潜在价值，提高医疗服务质量和
03
效率。
智慧城市
2024/1/28
22
2024/1/28
06
数据分析挑战与未来发展
23
数据分析面临的挑战与问题
01
02
03
04
数据质量
不准确、不完整、不一致的数 据可能导致分析结果的偏差。
技术复杂性
随着数据量的增长，数据处理 和分析的技术复杂性也在增加。
数据隐私和安全
在收集、存储和使用数据时， 需要确保数据的隐私和安全。
尼尔森讲义数据分析培训
2024/1/28
1
2024/1/28
CONTENTS
• 数据分析概述 • 数据收集与整理 • 数据分析方法与技术 • 数据分析工具与软件 • 数据分析实践案例 • 数据分析挑战与未来发展
2
2024/1/28
01
数据分析概述
3
数据分析的定义与重要性
定义
数据分析是一种通过统计、计算、可视化等手段，对大量数据进行处理、挖掘 和解释的过程，旨在发现数据中的模式、趋势和关联，为决策提供支持。
数据分析入门培训ppt
机器学习的分类
机器学习可以分为监督学 习、无监督学习、半监督 学习和强化学习等。
机器学习的应用
机器学习在各个领域都有 广泛的应用，如语音识别 、图像识别、自然语言处 理等。
常用机器学习算法
用于预测一个二元目标变量，通 过将原始特征映射到逻辑空间。
通过树形结构对数据进行分类和 回归分析，易于理解和解释。
随着大数据时代的来临，大数据处理技术如Hadoop、Spark等将更加普及，成为数据分析领域的必 备技能。
实时数据处理的需求增长
随着业务对数据处理速度要求的提高，实时数据处理技术将受到更多关注，数据分析师需要掌握流处 理、数据流等技术。
数据科学与其他学科的交叉发展
数据科学与机器学习的结合
随着机器学习技术的发展，数据科学将与机器学习深度融合，数据分析师需要掌握相关 算法和模型。
数据仓库
构建数据仓库以集中 存储和管理数据，便 于分析和查询。
数据处理工具
使用数据处理工具如 Excel、Python等对 数据进行处理和分析 。
数据存储硬件
根据数据规模和性能 要求选择合适的硬件 设备，如服务器、存 储设备等。
03
数据分析基础
Chapter
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，它通过对数据 进行整理、分类和描述，帮助我们了解数据的总体 特征和分布情况。
02
数据收集与整理
Chapter
数据来源
API
应用程序接口，提供数据交换 和集成的服务。
社交媒体
如微博、微信、抖音等社交媒 体平台，可以获取用户生成的 内容和行为数据。
数据库
企业或组织内部的数据存储系 统，如关系型数据库、非关系 型数据库等。
数据分析师培训PPT课件(可编辑带动画)
月度数据报告日报表
数据分析报告的注意事项
结构合理，逻辑清晰数据分析报告的结构是否合理、逻辑条理是否清晰是决定此份报告成败的关键因素。
实事求是，反映真相数据分析报告罪重要的就是必须具备真实性。
用词准确，避免含糊尽量用数据说话，避免使用“大约”“估计”“更多”“更少”等模糊字眼。
篇幅适宜，简洁有效篇幅长的报告不一定是好的报告！
数据清单的提取
Mr. Arthur M Hughes曾经提出过一个著名的RFM模式来进行销售前的目标用户提取，所谓的RFM是指根据客户的最近购买情况、购买频率、消费金额将用户群切割成不同的细分群体。
数据清单的提取
根据左边的图表显示，并不是每个细分群体的客户都是能获得利润，在125个群体中可能只有21个群体在盈亏平衡点之上，其他却都是亏损的。如果我们对所有的群体进行外呼，其收益可能是负数。盈利的那部分群体的收益会被其他亏损的群体所消耗掉。因此在进行大规模的正式外呼前，如果我们只提取符合获利群体代码的数据，你就会发现最终的结果会比你撒网式的外呼效果好的多！
谨慎性
数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，要与业内公认的术语一致。
规范性
在各项数据分析中，应该重点选取关键指标，科学专业地进行分析。此外，针对同一类问题，其分析结果也应当按照问题重要性来分级阐述。
重要性
数据分析报告作用
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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。
数据分析报告定义
数据分析报告写作原则
一定形式的思路创新，不要局限于某一种思维方式。
数据分析报告的注意事项
结构合理，逻辑清晰数据分析报告的结构是否合理、逻辑条理是否清晰是决定此份报告成败的关键因素。
实事求是，反映真相数据分析报告罪重要的就是必须具备真实性。
用词准确，避免含糊尽量用数据说话，避免使用“大约”“估计”“更多”“更少”等模糊字眼。
篇幅适宜，简洁有效篇幅长的报告不一定是好的报告！
数据清单的提取
Mr. Arthur M Hughes曾经提出过一个著名的RFM模式来进行销售前的目标用户提取，所谓的RFM是指根据客户的最近购买情况、购买频率、消费金额将用户群切割成不同的细分群体。
数据清单的提取
根据左边的图表显示，并不是每个细分群体的客户都是能获得利润，在125个群体中可能只有21个群体在盈亏平衡点之上，其他却都是亏损的。如果我们对所有的群体进行外呼，其收益可能是负数。盈利的那部分群体的收益会被其他亏损的群体所消耗掉。因此在进行大规模的正式外呼前，如果我们只提取符合获利群体代码的数据，你就会发现最终的结果会比你撒网式的外呼效果好的多！
谨慎性
数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，要与业内公认的术语一致。
规范性
在各项数据分析中，应该重点选取关键指标，科学专业地进行分析。此外，针对同一类问题，其分析结果也应当按照问题重要性来分级阐述。
重要性
数据分析报告作用
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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。
数据分析报告定义
数据分析报告写作原则
一定形式的思路创新，不要局限于某一种思维方式。
数据分析培训ppt (2)
数据分析培训
汇报人：可编辑 2023-12-27
目录
• 数据分析概述 • 数据分析工具 • 数据分析方法 • 数据分析应用场景 • 数据分析案例分享 • 数据分析前景展望
CHAPTER 01
数据分析概述
数据分析的定义
数据分析是指通过统计、数学和计算 机科学的方法，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。
总结词
Python的语法简单明了，易于学习，适合初学者入门 。
详细描述
通过Python进行数据分析，可以快速上手，提高工作 效率。
R语言工具
总结词
R语言是一种专为统计和数据分析而设计的编 程语言。
01
总结词
R语言在数据科学领域具有很高的声 誉，被广泛应用于学术研究和商业应
用。
03
总结词
R语言的语法相对复杂，需要一定的学习曲 线。
模型建立
根据数据特征和预测 目标，选择合适的数 学模型进行建模。
模型评估
通过交叉验证、误差 分析等方法评估模型 的预测精度和可靠性 。
预测应用
将模型应用于实际场 景，对未来的趋势和 结果进行预测。
规范性分析
数据关联分析
通过关联规则挖掘、聚类分析等 方法，发现数据之间的关联和规 律。
异常值检测
通过统计方法、机器学习等技术 ，检测数据中的异常值并进行处 理。
详细描述
通过SQL，用户可以查询、插入、更 新和删除数据库中的数据，以及创建 和管理数据库结构。
总结词
SQL在数据分析中扮演着重要的角色 ，特别是在大数据领域。
详细描述
通过SQL，用户可以从数据库中提取 数据，进行数据清洗和整合，为进一 步的分析做准备。
汇报人：可编辑 2023-12-27
目录
• 数据分析概述 • 数据分析工具 • 数据分析方法 • 数据分析应用场景 • 数据分析案例分享 • 数据分析前景展望
CHAPTER 01
数据分析概述
数据分析的定义
数据分析是指通过统计、数学和计算 机科学的方法，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。
总结词
Python的语法简单明了，易于学习，适合初学者入门 。
详细描述
通过Python进行数据分析，可以快速上手，提高工作 效率。
R语言工具
总结词
R语言是一种专为统计和数据分析而设计的编 程语言。
01
总结词
R语言在数据科学领域具有很高的声 誉，被广泛应用于学术研究和商业应
用。
03
总结词
R语言的语法相对复杂，需要一定的学习曲 线。
模型建立
根据数据特征和预测 目标，选择合适的数 学模型进行建模。
模型评估
通过交叉验证、误差 分析等方法评估模型 的预测精度和可靠性 。
预测应用
将模型应用于实际场 景，对未来的趋势和 结果进行预测。
规范性分析
数据关联分析
通过关联规则挖掘、聚类分析等 方法，发现数据之间的关联和规 律。
异常值检测
通过统计方法、机器学习等技术 ，检测数据中的异常值并进行处 理。
详细描述
通过SQL，用户可以查询、插入、更 新和删除数据库中的数据，以及创建 和管理数据库结构。
总结词
SQL在数据分析中扮演着重要的角色 ，特别是在大数据领域。
详细描述
通过SQL，用户可以从数据库中提取 数据，进行数据清洗和整合，为进一 步的分析做准备。
“数据分析培训”教案讲义
“数据分析培训”教案讲义教案讲义：数据分析培训一、教学目标1.了解数据分析的概念和重要性；2.掌握数据分析的基本步骤和方法；3.学会使用数据分析工具和软件；4.提高数据分析的实际操作能力。
二、教学内容1.数据分析的概念和重要性-数据分析的定义-数据分析在不同领域的应用-数据分析对决策的作用2.数据分析的基本步骤和方法-数据收集与整理-数据预处理与清洗-数据分析与建模-数据可视化与报告-结果解释与利用3.数据分析工具和软件的使用- Excel的数据分析功能- Python的数据分析库（如Pandas、NumPy等）- 数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）-SPSS等统计分析软件的基本操作4.数据分析的应用案例分析-销售数据分析-用户行为分析-市场调研与竞争分析-金融风险分析等5.数据分析实战课程设计与演练-设计实际案例分析任务-实际数据收集与整理-实际数据分析与建模-实际数据可视化与报告三、教学方法1.理论讲授与实例分析相结合，提高课堂实际操作能力；2.鼓励学员互动，进行小组讨论和案例研讨；3.提供实际数据集，进行实战练习；4.分阶段评估，及时调整教学进度和内容。
四、教学资源与评估1.教学资源- 书籍：《数据分析方法与实用》、《Python数据分析与挖掘实战》等- 计算机及软件：Excel、Python、Tableau、SPSS等-实际数据集及案例2.评估方式-课堂小测或问答-实战练习成果评估-期末考试或项目报告五、教学进度安排课时，内容---，---第一课时，数据分析概念与重要性第二课时，数据分析的基本步骤与方法第三课时， Excel数据分析功能介绍与操作第四课时， Python数据分析库的应用与实践第五课时，数据可视化工具的使用与案例分析第六课时，市场调研与用户行为分析案例分享第七课时，数据分析实战练习（数据收集与整理）第八课时，数据分析实战练习（数据分析与建模）第九课时，数据分析实战练习（数据可视化与报告）第十课时，课程总结与案例分析反馈六、教学参考资料1.书籍：-《数据分析方法与实用》- 《Python数据分析与挖掘实战》-《数据可视化：设计与实现》2.网络资源：- 数据分析学习网站（如Kaggle、DataCamp等）-数据分析社区（如知乎、CSDN等）- 数据分析教程（如Python数据分析教程、Excel数据分析教程等）以上是一份关于“数据分析培训”的教案讲义，旨在帮助学员全面了解数据分析的概念、步骤、工具和应用，并通过实战练习提高数据分析的实际操作能力。
数据分析与应用培训ppt课件
特征选择
从众多特征中选择出对模型训练有重 要影响的特征，以提高模型性能。
降维处理
通过某些方法降低数据的维度，以便 更好地进行可视化和分析，如t-SNE 、PCA等降维技术。
03
数据分析方法与技术
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 的中心位置。
医疗健康
政府决策
通过数据分析挖掘医疗数据中的有用信息 ，提高医疗服务的效率和质量。
政府部门利用数据分析技术对社会、经济 和环境等领域的数据进行分析，为政策制 定和决策提供科学依据。
02
数据收集与预处理
数据收集的方法与技巧
01
02
03
04
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。
人工智能与机器学习
通过自动化和智能化技术提高数据分析的效 率和准确性。
大数据融合
将不同来源和结构的数据进行融合，以提供 更全面的视角和更深入的分析。
实时数据分析
利用流处理等技术对数据进行实时分析，以 满足对即时洞察的需求。
数据可视化与交互
通过先进的数据可视化技术，使分析结果更 易于理解和交流。
如何成为优秀的数据分析师
数据挖掘
利用算法和模型从大量数据中 挖掘出有用的信息和模式，包 括分类、聚类、关联规则挖掘 和预测等。
可视化分析
将数据以图形、图像等形式展 现出来，帮助用户更直观地理
解数据和分析结果。
数据分析的应用领域
商业智能
金融风控
通过数据分析帮助企业了解市场、客户和 业务，优化业务流程和降低成本。
利用数据分析技术对金融风险进行识别、 评估和监控，提高金融机构的风险管理水 平。
数据分析培训课件
可视化大屏
用于展示实时数据和监控。
03
数据分析方法
描述性分析
总结词
详细描述
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。
通过统计指标，如均值、中位数、众数、 方差等，对数据进行初步的描述和概括， 以揭示数据的分布规律和总体趋势。
总结词
详细描述
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。
05
数据分析应用
市场营销分析
总结词
通过数据分析，帮助企业了解市场需 求、消费者行为和竞争态势，从而制 定有效的营销策略。
客户细分
根据客户的特点和行为，将客户划分 为不同的细分市场，以便更有针对性 地开展营销活动。
市场趋势预测
通过分析历史数据和市场趋势，预测 未来的市场需求和竞争态势，提前制 定应对策略。
如何将数据分析结果以直观、易 懂的方式呈现给业务人员。
解决方案
选择合适的可视化工具和图表类型 ，如表格、饼图、柱状图、折线图 等，进行数据可视化表达。
具体操作
掌握可视化图表的选择原则和制作 技巧，根据数据特点和业务需求进 行可视化设计。
THANKS
谢谢您的观看
详细描述
探索性分析可以帮助我们更好地理解数据的内在结构和关系，为后续 的数据预测和分析提供依据。
预测性分析
详细描述
通过建立数学模型、应用机器学习算法等 方法，基于历史数据对未来进行预测和推
断，为决策提供依据。
A 总结词
预测性分析是根据已知数据和规律 ，对未来进行预测和推断。
B
C
D
详细描述
预测性分析广泛应用于市场预测、销售预 测、金融预测等领域，对于企业和组织的 战略规划和决策具有重要意义。
用于展示实时数据和监控。
03
数据分析方法
描述性分析
总结词
详细描述
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。
通过统计指标，如均值、中位数、众数、 方差等，对数据进行初步的描述和概括， 以揭示数据的分布规律和总体趋势。
总结词
详细描述
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。
05
数据分析应用
市场营销分析
总结词
通过数据分析，帮助企业了解市场需 求、消费者行为和竞争态势，从而制 定有效的营销策略。
客户细分
根据客户的特点和行为，将客户划分 为不同的细分市场，以便更有针对性 地开展营销活动。
市场趋势预测
通过分析历史数据和市场趋势，预测 未来的市场需求和竞争态势，提前制 定应对策略。
如何将数据分析结果以直观、易 懂的方式呈现给业务人员。
解决方案
选择合适的可视化工具和图表类型 ，如表格、饼图、柱状图、折线图 等，进行数据可视化表达。
具体操作
掌握可视化图表的选择原则和制作 技巧，根据数据特点和业务需求进 行可视化设计。
THANKS
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详细描述
探索性分析可以帮助我们更好地理解数据的内在结构和关系，为后续 的数据预测和分析提供依据。
预测性分析
详细描述
通过建立数学模型、应用机器学习算法等 方法，基于历史数据对未来进行预测和推
断，为决策提供依据。
A 总结词
预测性分析是根据已知数据和规律 ，对未来进行预测和推断。
B
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预测性分析广泛应用于市场预测、销售预 测、金融预测等领域，对于企业和组织的 战略规划和决策具有重要意义。
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。
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
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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。
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
数据分析培训课件
未来股价进行预测。
数据来源
收集股票市场数据，包括历史股价、 成交量、市盈率、市净率等指标。
结论与建议
根据预测结果，制定投资策略，选择 具有上涨潜力的股票进行投资，降低 风险。
超市销售数据分析
确定目标
通过分析销售数据，识别热销商品和滞销商品，优化商品 结构，提高销售额。
数据来源
收集商品销售数据、库存数据、顾客购买行为数据等。
数据科学的发展趋势与前景
总结词
数据科学将成为未来发展的重要驱动力，前景广阔。
详细描述
数据科学是一门跨学科的综合性学科，它将统计学、计算机科学、商业理解等知识应用于数据的收集 、处理、分析和解释中。随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，数据科学将在更多领域得到广 泛应用，成为推动社会进步的重要力量。
务目标。
数据驱动决策
数据分析的最终目的是支持业务 决策，通过数据分析和可视化， 能够更好地理解业务状况，发现
潜在机会和风险。
数据质量与准确性
数据分析的准确性非常重要，低 质量的数据可能导致错误的结论 和决策。因此，在进行数据分析 前，需要确保数据的准确性和完
整性。
数据分析的重要性
提高决策效率
通过数据分析，企业可以更快 地获取和理解业务信息，提高
详细介绍了各种常用的数据分析方法，如描述性统计、回归分析、聚类
分析、时间序列分析等。
数据分析的展望与未来发展
大数据时代的挑战与机遇
随着大数据时代的到来，数据分析面临着更大的挑战，同时也带来了更多的机遇。未来， 需要更加高效、灵活的数据分析方法和工具来处理海量数据。
人工智能与数据分析的结合
人工智能技术的发展为数据分析提供了新的机遇。未来，人工智能将与数据分析更加紧密 地结合，实现更加智能化、自动化的数据分析和决策支持。
数据来源
收集股票市场数据，包括历史股价、 成交量、市盈率、市净率等指标。
结论与建议
根据预测结果，制定投资策略，选择 具有上涨潜力的股票进行投资，降低 风险。
超市销售数据分析
确定目标
通过分析销售数据，识别热销商品和滞销商品，优化商品 结构，提高销售额。
数据来源
收集商品销售数据、库存数据、顾客购买行为数据等。
数据科学的发展趋势与前景
总结词
数据科学将成为未来发展的重要驱动力，前景广阔。
详细描述
数据科学是一门跨学科的综合性学科，它将统计学、计算机科学、商业理解等知识应用于数据的收集 、处理、分析和解释中。随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，数据科学将在更多领域得到广 泛应用，成为推动社会进步的重要力量。
务目标。
数据驱动决策
数据分析的最终目的是支持业务 决策，通过数据分析和可视化， 能够更好地理解业务状况，发现
潜在机会和风险。
数据质量与准确性
数据分析的准确性非常重要，低 质量的数据可能导致错误的结论 和决策。因此，在进行数据分析 前，需要确保数据的准确性和完
整性。
数据分析的重要性
提高决策效率
通过数据分析，企业可以更快 地获取和理解业务信息，提高
详细介绍了各种常用的数据分析方法，如描述性统计、回归分析、聚类
分析、时间序列分析等。
数据分析的展望与未来发展
大数据时代的挑战与机遇
随着大数据时代的到来，数据分析面临着更大的挑战，同时也带来了更多的机遇。未来， 需要更加高效、灵活的数据分析方法和工具来处理海量数据。
人工智能与数据分析的结合
人工智能技术的发展为数据分析提供了新的机遇。未来，人工智能将与数据分析更加紧密 地结合，实现更加智能化、自动化的数据分析和决策支持。
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》PPT课件
行动来提高效率和盈利能力。
数据分析还可以帮助组织改进产 品和服务，提高客户满意度和忠
诚度。
数据分析的流程
数据收集
这是数据分析的第一步，涉及从各种 来源收集数据，包括数据库、社交媒 体、市场调查等。
结果解释和报告
最后，将分析结果解释给相关人员并 编写报告，以帮助他们做出更好的决 策。
01
02
数据清洗和整理
柱状图
折线图
用于比较不同类别数 据的大小。
饼图
散点图
热力图
用于表示各部分在整 体中的比例。
用于表示数据的密度 和分布。
数据可视化最佳实践
明确目的
在开始可视化之前，明确想要传达的信 息和目标受众。
适应性和可读性
根据观众的背景和需求调整图表，确保 可读性和易理解性。
选择合适图表
根据数据和分析目的选择合适的图表类 型。
详细描述
通过描述性分析，可以了解数据的分布情况、异常值和缺失值，为数 据预处理和进一步分析提供依据。
探索性分析
探索性分析通过绘制图表、相关 性分析、因子分析等方法，发现 数据之间的关联、趋势和模式。
通过探索性分析，可以发现隐藏 在数据中的潜在规律和市场趋势 ，为企业决策提供支持。
总结词 详细描述 总结词 详细描述
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
解释图表
提供必要的图表说明和标注，帮助观众 理解。
数据分析还可以帮助组织改进产 品和服务，提高客户满意度和忠
诚度。
数据分析的流程
数据收集
这是数据分析的第一步，涉及从各种 来源收集数据，包括数据库、社交媒 体、市场调查等。
结果解释和报告
最后，将分析结果解释给相关人员并 编写报告，以帮助他们做出更好的决 策。
01
02
数据清洗和整理
柱状图
折线图
用于比较不同类别数 据的大小。
饼图
散点图
热力图
用于表示各部分在整 体中的比例。
用于表示数据的密度 和分布。
数据可视化最佳实践
明确目的
在开始可视化之前，明确想要传达的信 息和目标受众。
适应性和可读性
根据观众的背景和需求调整图表，确保 可读性和易理解性。
选择合适图表
根据数据和分析目的选择合适的图表类 型。
详细描述
通过描述性分析，可以了解数据的分布情况、异常值和缺失值，为数 据预处理和进一步分析提供依据。
探索性分析
探索性分析通过绘制图表、相关 性分析、因子分析等方法，发现 数据之间的关联、趋势和模式。
通过探索性分析，可以发现隐藏 在数据中的潜在规律和市场趋势 ，为企业决策提供支持。
总结词 详细描述 总结词 详细描述
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
解释图表
提供必要的图表说明和标注，帮助观众 理解。
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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详细描述
数据分析的重要性
数据分析基础培训课件课件
找出重复的数据行或记录，并 决定是否删除或保留。
处理缺失值
根据实际情况选择插值、删除 等方法处理缺失值。
异常值处理
识别并处理异常值，如过大或 过小的数值，以避免对分析结 果的影响。
格式转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式，以满足分析工具的要
求。
03
数据分析工具与技术Fra bibliotekExcel在数据分析中的应用
介绍常用的金融风控模型，如Logistic回归模型、决策树模型等 ，并演示如何使用这些模型进行金融风控。
以某银行为例，进行信用风险评估，包括客户画像、信用评分 、风险预警等方面的分析，并给出相应的信贷策略。
企业销售预测案例
企业销售预测概述
介绍企业销售预测的概念、 目的和方法，以及在企业经 营中的重要性。
案例分析
以某物流公司为例，进行物流路线优化，包括货物配载、路线规划、 运输成本等方面的优化，并给出相应的优化方案。
金融风控案例
金融风控概述 数据收集与处理
数据分析技术 案例分析
介绍金融风控的概念、目的和方法，以及在金融行业中的重要 性。
讲解如何收集和处理金融风险数据，包括信用评分、资产负债 表、现金流量表等信息。
05
数据分析应用场景
市场营销优化
营销策略分析
通过数据分析，了解消 费者需求、行为和喜好 ，制定更精准的营销策 略。
销售预测
基于历史数据和市场趋 势，预测产品销售情况 ，为库存管理和采购计 划提供依据。
广告效果评估
分析广告投放数据，评 估广告效果，优化广告 策略，提高广告ROI。
财务风险管理
财务数据分析
01
02
03
数据整理
Excel提供了强大的数据整 理功能，如筛选、排序、 合并等，方便用户对数据 进行预处理。
处理缺失值
根据实际情况选择插值、删除 等方法处理缺失值。
异常值处理
识别并处理异常值，如过大或 过小的数值，以避免对分析结 果的影响。
格式转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式，以满足分析工具的要
求。
03
数据分析工具与技术Fra bibliotekExcel在数据分析中的应用
介绍常用的金融风控模型，如Logistic回归模型、决策树模型等 ，并演示如何使用这些模型进行金融风控。
以某银行为例，进行信用风险评估，包括客户画像、信用评分 、风险预警等方面的分析，并给出相应的信贷策略。
企业销售预测案例
企业销售预测概述
介绍企业销售预测的概念、 目的和方法，以及在企业经 营中的重要性。
案例分析
以某物流公司为例，进行物流路线优化，包括货物配载、路线规划、 运输成本等方面的优化，并给出相应的优化方案。
金融风控案例
金融风控概述 数据收集与处理
数据分析技术 案例分析
介绍金融风控的概念、目的和方法，以及在金融行业中的重要 性。
讲解如何收集和处理金融风险数据，包括信用评分、资产负债 表、现金流量表等信息。
05
数据分析应用场景
市场营销优化
营销策略分析
通过数据分析，了解消 费者需求、行为和喜好 ，制定更精准的营销策 略。
销售预测
基于历史数据和市场趋 势，预测产品销售情况 ，为库存管理和采购计 划提供依据。
广告效果评估
分析广告投放数据，评 估广告效果，优化广告 策略，提高广告ROI。
财务风险管理
财务数据分析
01
02
03
数据整理
Excel提供了强大的数据整 理功能，如筛选、排序、 合并等，方便用户对数据 进行预处理。
数据分析与统计培训资料
统一字体、字号、颜色等排版元素，保持报 告整体风格的一致性。
图表标注和说明
对图表中的数据进行必要的标注和说明，以 便读者理解。
报告呈现方式及沟通技巧
01
报告呈现方式
根据报告的重要性和受众选择合 适的呈现方式，如口头报告、PPT
演示、海报展示等。
03
时间控制
合理控制报告时间，突出重点内 容，避免冗长和无关紧要的叙述
理大规模数据时性能有限。
R语言
专业统计软件，提供强大的数据 分析和数据挖掘功能；操作界面 友好，适合社会科学领域的研究
者使用。
SPSS
功能强大的商业统计分析软件， 支持高级统计分析和数据挖掘技 术；但学习成本较高，需要一定 的编程基础。
SAS
免费、开源的统计编程语言，具 有强大的数据处理和统计分析能 力；但学习曲线较陡峭，需要一 定的编程技能。
。
02
沟通技巧
在报告过程中保持自信、清晰、 有条理地表达，注意与听众的互
动和沟通。
04
问题解答
预留足够的时间回答听众的问题 ，对于不清楚或不确定的问题要
诚实回答或寻求帮助。
谢谢观看
THANK YOU
营销效果评估
分析营销活动对销售的影响，为未来的营销 活动提供数据支持。
金融行业风险评估模型构建案例
风险评估指标体系构建
包括市场风险、信用风险、操作风险等关键指标。
数据预处理与特征工程
对数据进行清洗、转换和特征选择等操作，提高模型准确性。
模型选择与训练
选择合适的机器学习算法，如逻辑回归、决策树等，进行模型训练和优化。
医疗健康管理数据分析
对医疗健康管理数据进行分析，评估健康干预措 施的效果，为健康管理提供数据支持。
图表标注和说明
对图表中的数据进行必要的标注和说明，以 便读者理解。
报告呈现方式及沟通技巧
01
报告呈现方式
根据报告的重要性和受众选择合 适的呈现方式，如口头报告、PPT
演示、海报展示等。
03
时间控制
合理控制报告时间，突出重点内 容，避免冗长和无关紧要的叙述
理大规模数据时性能有限。
R语言
专业统计软件，提供强大的数据 分析和数据挖掘功能；操作界面 友好，适合社会科学领域的研究
者使用。
SPSS
功能强大的商业统计分析软件， 支持高级统计分析和数据挖掘技 术；但学习成本较高，需要一定 的编程基础。
SAS
免费、开源的统计编程语言，具 有强大的数据处理和统计分析能 力；但学习曲线较陡峭，需要一 定的编程技能。
。
02
沟通技巧
在报告过程中保持自信、清晰、 有条理地表达，注意与听众的互
动和沟通。
04
问题解答
预留足够的时间回答听众的问题 ，对于不清楚或不确定的问题要
诚实回答或寻求帮助。
谢谢观看
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营销效果评估
分析营销活动对销售的影响，为未来的营销 活动提供数据支持。
金融行业风险评估模型构建案例
风险评估指标体系构建
包括市场风险、信用风险、操作风险等关键指标。
数据预处理与特征工程
对数据进行清洗、转换和特征选择等操作，提高模型准确性。
模型选择与训练
选择合适的机器学习算法，如逻辑回归、决策树等，进行模型训练和优化。
医疗健康管理数据分析
对医疗健康管理数据进行分析，评估健康干预措 施的效果，为健康管理提供数据支持。
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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in（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）
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
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”。
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
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。
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
12、数据从A1开始，不要有空行空列
13、数据矢量化、颗粒化、同类化，不要混搭（错误 范式：一个单元格记录着“3个苹果”=3(度量)个(单 位)苹果(名称)）（推荐使用数据验证功能）
20、表格如果突然变大：清除格式or删除多余的行或列
18、条件格式的【数据条】可实现简单可视化 19、通配符*和？可用于模糊查询/筛选
一些好习惯和经验
14、询问一下别人的excel版本（也可能是用的WPS），必 要时保存为相应兼容格式
15、表格内容禁含空格（有些内容死活匹配不出来的原因之一）
16、注意半角和全角输入的各种符号(主要是括号和引号)， Excel认为其是两个东西（造成公式失效或引用错误等问题）
17、数据信息不要存在批注里
销售额
总店铺数
活跃用户数
你现在能否区分出实际业务中的虚荣指标和核心指标？
下载量
激活率
……
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，我们就无法用指标表示，而指标（留存率、跳出率、浏览时间等）却可以成为维度。通俗理 解：维度>指标。
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
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
学会提问，问对问准问题
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)
“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
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。
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
“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。
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。
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。
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？