数据分析师培训PPT

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《我是数据分析师》课件

THANK YOU
提升技能的方法
持续学习
关注数据分析领域的最新技术和方法，不断学习新的知识和技能。
实践经验积累
通过实际项目和案例，不断积累数据分析实践经验，提高分析能力。
参加专业培训
参加数据分析相关的专业培训课程，获取更系统的知领域的交流活动，与同行交流心得和经验，拓展人脉资源。
测性分析等。
可视化工具
选择合适的可视化工具，如 Excel、Tableau、PowerBI等
。
图表类型
根据分析目的选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、饼
图等。
数据分析报告
撰写数据分析报告，总结分析结果和发现。
报告编写与呈现
报告结构
确定报告的结构，包括引言、方法、结果、结论等部分。
图表呈现
将分析结果以图表形式呈现，使报告更加直观易懂。
数据清洗与预处理
数据缺失处理
对缺失数据进行填充或删除处理，确保数据的
完整性。
数据异常值处理
识别并处理异常值，如去除或替换异常值。
数据标准化
将数据标准化为统一尺度，便于后续分析。
数据分类与编码
对数据进行分类和编码，便于计算机处理和分
析。
数据分析与可视化
01
02
03
04
数据分析方法
选择合适的数据分析方法，如描述性分析、探索性分析、预
业务理解能力
具备相关行业知识和业务经验，能够将数据分析与实际业务相结合。
02
数据分析流程
数据收集
01
02
03
数据来源
确定数据来源，包括内部数据和外部数据，确保数据的准确性和可靠性。

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%

销售数据分析PPT

销售数据采集和清理
1
数据采集
从多个渠道收集销售相关数据
2
数据整合
将不同系统/渠道的数据集成
3
数据清洗
去重、补全、校正数据质量
4
数据标准化
确保数据格式和单位一致
有效的销售数据采集和清理是进行后续分析的基础。需要从多个渠道获取原始数据,将其整合、清洗和标准化处理,确保数据质量和一致性。这一过程需要投入大量时间和精力,但对于后续分析工作至关重要。
投入产出比评估
计算促销活动的成本和收益,评估其投资回报率,优化活动策划。
竞争对手分析
了解对手优势
深入研究竞争对手的产品、服务、定价、营销策略等,了解他们的核心优势,为自身业务发展提供参考。
识别差距与机会
比较自身与竞争对手在关键指标上的差距,发现自身的弱点和潜在发展机会,以制定针对性的改进措施。
关注新兴趋势
客户群分析
客户属性分析
从年龄、性别、地区、行业等维度深入了解不同客户群的特征。
客户行为分析
分析客户的购买习惯、消费偏好、互动方式等行为模式。
客户价值分析
评估不同客户群的整体价值、贡献度和发展潜力。
客户细分分析
根据客户特征和价值进行细分,制定差异化的营销策略。
潜在客户挖掘
数据分析
通过深入分析销售数据和客户信息，发掘潜在客户的特征和行为模式。
优化库存管理
预测不同季节的需求变化,合理调配库存,降低库存成本,提高资金利用效率。
促销活动效果分析
关键指标跟踪
分析促销活动期间的销量、客单价、访客量等关键数据指标,了解活动对销售的影响。
效果评估对比
将不同促销活动的效果进行对比分析,找出最有成效的活动策略。

数据分析公司员工入职培训

培训费用：包括讲师费用、场地租赁费用、设备租赁费用等
预算分配：根据员工入职培训的需求和目标，合理分配预算，确保培训效果
培训计划调整和优化方案
根据员工需求和公司目标，调整培训内容，确保培训的有效性和实用性。
引入多种培训形式，如在线课程、实践操作、案例分析等，提高培训的多样性和灵活性。
分享经验：邀请资深员工分享经验，让新员工更快适应公司文化和业务。
考核内容：专业知识、技能操作、团队协作等
考核成绩评估
评估标准：优秀、良好、中等、及格、不及格等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
评估方式：笔试、实操、项目汇报等
考核成绩与晋升、奖金挂钩
培训反馈调查
调查目的：了解员工对培训的满意度和收获调查对象：参与培训的员工调查内容：包括课程内容、讲师水平、培训设施等方面调查方式：采用问卷调查或访谈的方式进行
培训效果：通过培训，员工能够更好地融入团队，提高工作效率，为公司创造更大的价值
培养创新思维和解决问题的能力
培养员工的数据分析能力，能够从海量数据中挖掘出有价值的信息。
激发员工的创新思维，为公司提供新的业务机会和发展方向。
提高员工解决问题的能力，能够快速应对各种复杂的数据问题。
数据处理：包括数据筛选、数据排序、数据分组和数据聚合等基本操作。
数据清洗：包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理和格式转换等操作。
数据转换：将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，以便于分析和可视化。
数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成一个统一的数据集，便于分析和挖掘。
实际工作表现评估
培训后员工的工作表现是否有所提升

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

培训培训数据分析报告(PPT

THANKS 感谢观看
描述性统计分析还可以通过绘制直方图、箱线图等图形，更加直观地展示数据的分布情况。
推断性统计分析
推断性统计分析是通过样本数据来推断总体特征的统计方法，包括参数估计和假设检验。
假设检验是通过样本数据来检验关于总体的某个假设是否成立，帮助我们了解总体特征是否符合预期。
参数估计是通过样本数据来估计总体的参数值，如总体均值和总体比例。
案例二：销售培训数据分析
总结词
销售业绩与培训效果关联性
详细描述
通过对销售培训数据进行分析，探究销售业绩与培训效果之间的关联性。收集销售人员的培训参与情况、考核成绩和销售业绩数据，利用统计分析方法，如回归分析或相关分析，分析培训效果与销售业绩之间的关联程度。根据分析结果，优化销售培训计划，提
高销售人员的专业能力和业绩。
总结词
员工参与度、学习效果与满意度
详细描述
通过分析员工在线培训数据，评估员工参与度、学习效果和满意度。使用数据分析工具，如Excel或Python，对在线培训平台的数据进行可视化分析，以了解员工的学习进度、课程完成率和考试成绩等。同时，结合员工反馈，评估在线培训的优缺点，为后续培训提供数据的准确性和完整性。
数据清洗与整理
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据，对缺失值进行填补或删除。
数据整理
将数据按照统一格式进行分类、排序和组织，以便进行后续分析。
数据存储与备份
数据存储
选择合适的存储介质和数据库管理系统，确保数据的安全性和可访问性。
推断性统计分析可以帮助我们了解总体的特征和规律，从而为决策提供依据。
数据可视化分析
数据可视化分析是通过图形化手段呈现数据和分析结果，帮助人们更加直观地理解数据和分析结

人力资源大数据分析岗位的培训ppt课程安排

规定了个人信息处理的基本原则，包括合法、正当、必要原则，以及知情同意、目的明确、安全保障等具体要求。
企业数据安全与隐私保护策略
制定严格的数据访问控制和权限管理
限制对人力资源大数据的访问权限，确保只有授权人员才能访问敏感数据。
强化数据加密和备份
采用高级加密技术对数据进行加密存储，并定期备份数据，以防止数据丢失或损坏。
人力资源大数据分析岗位培训课程安排
汇报人：可编辑
2023-12-25
CONTENTS
目录
• 课程介绍 • 人力资源大数据分析概述 • 人力资源大数据分析技术 • 人力资源大数据分析应用 • 人力资源大数据安全与隐私保护 • 课程总结与展望
CHAPTER 01
课程介绍
课程目标
培养学员掌握大数据分析在人力资源管理中的实际应用。
第三阶段
第四阶段
大数据基础知识与在人力资源管理中的应用（2
天）
数据处理与分析技术实操（4天）
大数据在人力资源各模块的应用案例分析（2天
）
项目实战与总结（2天）
CHAPTER 02
人力资源大数据分析概述
大数据概念及特点
总结词
基本概念、技术特点
详细描述
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。它具有4V特点，即体量（Volume）、速度（ Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。大数据技术通过分布式存储和计算，实现对海量数据的快速处理和分析，挖掘出数据背后的价值。
数据分析工具
01
02
03
04
SQL
用于查询和操作数据库中的数据。
Python
用于数据预处理、分析和可视化。

《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

数据可视化工程师：数据处理与可视化展示培训ppt

详细描述
社交媒体数据可视化通常使用网络图、时间序列图、词云和情感分析工具等，展示社交媒体上的用户互动、话题传播和情感倾向。通过这些可视化工具，企业和个人可以更好地了解用户需求和市场趋势，制定更有针对性的营销策略。
地理信息数据可视化
总结词
地理信息数据可视化通过地图、三维模型和交互式界面展示地理信息和相关数据，帮助政府机构、企业和个人了解地理空间关系和变化。
能够编写清晰、详细的文档，帮助团队成员理解可视化方案。
跨部门协作
能够与其他部门或团队成员进行有效的沟通和协作。
项目管理与时间把控
能够合理安排项目进度，确保按时完成可视化任务。
06
CATALOGUE
数据可视化工程师的职业发展
数据可视化工程师的就业前景
行业需求大
随着大数据时代的到来，数据可视化成为各行业的重要需求，就
THANKS
感谢观看
政府领域
数据可视化在政府领域中用于政策制定、城市
规划、交通管理等。
其他领域
数据可视化还应用于教育、媒体、艺术等领域，如数据新闻、数据艺
术等。
02
CATALOGUE
数据处理基础
数据清洗与预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构转换为另一种，以便于分析和可视化。
业市场广阔。
薪资水平高
由于数据可视化工程师需要具备专业技能和知识，其薪资水平相对较高。
职业发展路径多样
数据可视化工程师的职业发展路径不仅限于单一领域，可以在各行各业中发展，如金融、科技、医疗等。
如何成为一名优秀的数据可视化工程师

《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。

尼尔森数据分析培训

尼尔森数据分析培训标题：尼尔森数据分析培训：培养专业数据分析师的摇篮随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业和个人在市场竞争中脱颖而出的关键能力。

尼尔森数据分析培训，作为培养专业数据分析师的摇篮，为广大数据爱好者提供了一个系统学习、实践提升的平台。

本文将从培训背景、课程设置、师资力量、学习效果等方面对尼尔森数据分析培训进行详细介绍。

一、培训背景尼尔森是全球领先的市场研究公司，专注于为客户提供市场洞察和数据分析服务。

随着数据在商业决策中的地位日益重要，尼尔森数据分析培训应运而生，旨在为企业培养具备数据分析能力的人才，提高企业的竞争力。

二、课程设置尼尔森数据分析培训课程设置全面、系统，涵盖了数据分析的基础知识、核心技术和实用技巧。

课程分为初级、中级和高级三个层次，学员可以根据自己的需求和基础选择合适的课程。

1. 初级课程：主要内容包括数据收集、数据清洗、数据可视化等，帮助学员掌握数据分析的基本技能，为后续学习打下坚实基础。

2. 中级课程：主要内容包括统计分析、预测模型、数据挖掘等，培养学员运用数据分析方法解决实际问题的能力。

3. 高级课程：主要内容包括机器学习、深度学习、大数据技术等，帮助学员掌握前沿的数据分析技术，提升其在企业中的竞争力。

三、师资力量尼尔森数据分析培训拥有一支专业、经验丰富的师资队伍。

讲师们来自国内外知名企业和高校，具备丰富的实践经验和教学能力。

在教学过程中，讲师们将结合实际案例，深入浅出地讲解数据分析知识，帮助学员更好地理解和掌握课程内容。

四、学习效果1. 掌握数据分析的基本概念、方法和工具，具备独立完成数据分析项目的能力。

2. 能够运用数据分析方法解决实际问题，为企业提供有针对性的建议。

3. 具备良好的数据敏感性和逻辑思维能力，能够在复杂的数据中找到关键信息。

4. 掌握前沿的数据分析技术，提升个人在企业中的竞争力。

五、结语尼尔森数据分析培训作为培养专业数据分析师的摇篮，以其全面、系统的课程设置、专业、经验丰富的师资队伍以及注重实战的学习效果，为广大数据爱好者提供了一个优质的学习平台。

培训培训数据分析报告(PPT

培训考核成绩良好
学员在培训后的考核中表现良好，大部分学员都能够掌握培训内容。
工作绩效提升明显
通过对比学员培训前后的工作绩效，发现学员的工作绩效得到了明显的提升。
培训效果影响因素分析
培训内容与实际工作结合程度
01
培训内容与实际工作结合紧密，能够更好地满足学员的实际需
求，提高培训效果。
培训方式与学员接受程度
高分、最低分等指标。
培训反馈分析
通过对学员反馈意见和建议的分析，可以了解学员对培训的
满意度和改进方向。
培训问题诊断
通过数据分析可以发现培训中存在的问题和不足，为改进培
训提供依据。
培训预测
通过对历史数据的分析和预测模型的应用，可以对未来的培
训需求和趋势进行预测。
03 培训效果评估
培训效果评估指标
中位数、众数等。
相关性分析
分析不同变量之间的相关性，如培训时长与考
试成绩之间的关系。
回归分析
通过回归模型分析自变量和因变量之间的关系，如培训时长对考试成
绩的影响。
聚类分析
将学员按照某些特征进行分类，如按照考试成绩将学员分为不同层次
。
数据分析结果
01
02
03
04
培训效果评估
通过数据分析可以得出培训效果评估结果，包括平均分、最
02
采用多种培训方式，如讲座、案例分析、小组讨论等，能够更
好地激发学员的学习兴趣和参与度，提高培训效果。
师资力量与教学水平
03
优秀的师资力量和教学水平能够保证培训内容的准确性和有效
性训质量建议
1 2
制定明确的培训目标和计划
在培训开始前，应明确培训的目标和计划，确保培训内容与实际需求相符合。

人力资源数据分析优秀ppt课件

是指根据报告期内的净利润计算的平均每一个员工的净利润
人均净利润＝报告期内净利润总额÷报告期内员工平均人数
人均净利润是考核企业效益的指标。普遍适用于企业处于成熟期进行同业间的比较。
人力资源效率指标——万元工资销售收入
万元工资销售收入
定义公式说明
是指根据报告期内的销售收入计算的平均每万元工资所能产生的销售收入
感谢您的关注
人力资源资本能力指标——示例 3
司龄分布
16.2% 28.4%
27.6%
27.8%
1年到3年（不含）
5年以上（含）
3年到5年（不含）
1年以下（不含）
学历分布占比
5%
0% 2%
0%0%
0%
专科本科
中专
33%
59%
高中
职高
硕士
高技
人力资源资本能力指标——示例 4
1-6月累计离职率
题标轴标坐
人员岗位分布学历分布年龄分布工龄分布
人力资源资本能力指标——示例 1
总体编制及在岗数据
1150
1100
数人
1050
1000
950
总编制总在岗
1月 1101
1072
2月 1101
1068
3月 1101
1061
4月 1080
1049
5月 1080
1034
6月 1080
1014
人力资源资本能力指标——示例 2
人力资源效率指标
万元人工成本净利润
定义
指根据报告期内的净利润计算的每投入单位人工成本所产生的净利润
公式说明
万元人工成本净利润＝报告期内净利润总额÷报告期内人工成本人工成本=工资总额+保险总额

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。

CPK培训资料

• 总结词：评估供应商的质量保证能力 • 详细描述：通过对供应商提供的产品的CPK值进行计算和分析，可以评估供应商的质
量保证能力，帮助企业选择更加可靠的供应商，降低采购风险。
THANKS
谢谢您的观看

2
对收集的数据进行清洗、整理、分析和筛选，以保证数据的质量和有效性。
3
对收集的数据进行分析，识别出潜在的质量问题，并确定CPK的薄弱环节。
cpk数据跟踪与反馈
01
对CPK数据进行实时跟踪和监控，以确保产品质量稳定。
02
对CPK数据进行定期分析，识别出潜在的质量问题，并及时向
相关部门进行反馈。
提供有效的沟通渠道，使生产部门能够及时了解CPK数据的变
，及时发现异常并采取相应措施，有助于提高产品质量和生产效率。
案例二：cpk在质量改进中的应用
• 总结词：识别关键过程能力不足的环节 • 详细描述：通过对整个生产或服务过程的CPK值进行计算和分析，可以发现关键过程
能力不足的环节，为质量改进提供科学依据，提高整体质量水平。
案例三：cpk在供应商管理中的应用
03
化趋势，以便采取相应的措施。
cpk数据与spc的关系
1
CPK数据是SPC（统计过程控制）的基础，为 SPC提供了数据支持。
2
通过分析CPK数据，可以确定产品的关键参数和性能指标是否符合要求。
3
CPK数据与SPC的结合应用，可以更加有效地控制生产过程，提高产品质量和生产效率。
04
cpk培训计划
cpk培训目标与计划
培训目标
使员工了解和掌握cpk控制过程，并能熟练应用cpk分析、改进和优化制程能力。
培训计划
包括培训时间、地点、参与人员及培训内容等详细计划。

常用JMP分析方法培训(一)

常用JMP数据分析方法（一）
——技术工程师基本技能培训系列
培训目的
► 了解技术工作常用的数据分析 ► 掌握使用JMP软件进行分析的具体方法
2007-3-12
2
培训内容
日常工作内容 ► 生产线日常维护
工程能力确认异常调查及改善
► 变更管理
2007-3-12

常用的分析手法 ► 工程能力Cpk的计算 ► 差异性的分析 ► 相关性的分析 ► 管理图的制作
7
工程能力Cpk的计算⑤
► Cpk相关估计
数据分布图形
不良率的估计
这是百分数
2007-3-12 8
差异性的分析①
► 什么是差异性分析？
差异性（或同等性）分析，是在工程发生变更时，为了分析变更前后Output数据的分布状态是否存在统计意义上的有意差而进行的分析。差异性分析在变更管理过程中，属于最常用的分析方法之一。
► Step
1 制作数据表 ► Step 2 绘制直方图（Distribution of Y） ► Step 3 数据分析
离散值(Outlier) 正态性(Normality) Cpk
2007-3-12
6
工程能力Cpk的计算④
► 离散值的形态
Boxplots Normal Prob. Plot
2007-3-12 17
管理图的制作④
► 管理图的推移管理
中心值管理与上下限管理周期性工程项目的监控与预管理图
2007-3-12
18
各种分析曲线的形态
510
Hole_Diameter
LSL
USL
505
500 495