[课件]几种常用的数据分析方法PPT
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常用数据分析方法PPT课件
![常用数据分析方法PPT课件](https://img.taocdn.com/s3/m/993ab151f02d2af90242a8956bec0975f565a475.png)
序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
其他
损耗 130 35 10
8 12 195
占损耗比率(%) 累积比率(%)
排列图:练习
39
序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
其他
损耗 130 35 10
8 12 195
占损耗总数比率(%)
66.7 17.9 5.1 4.1 6.2 100
❖ 对帐单(检查表); ❖ 流程图; ❖ 散布图; ❖ 直方图; ❖ 排列图; ❖ 控制图; ❖ 因果分析图;
统计分析工具
4
第一部 数据分析概述
5
1、什么是数据?
数据是对图书销售业务全过程记录下来的、 可以以鉴别的符号。数据是销售业务全过 程的属性数量、位置及相通关系等等的抽 象表示。
数据表现形式
3K
直到 N为止
当出版商批量发货及产品特别多时,并且易作某种次序的整理时, 系统抽样比分层抽样好;
抽样方法
24
总体
管 理
结论
抽样 分析
样本 测 试
数据
总体、样本、数据间的关系
25
抽样的目的是通过样本来反映总体。 在书业公司经营管理中,常常将测试的样本数据,通过整理加工,找 出它们的特性,从而推断总体的变化规律、趋势和性质。 一批数据的分布情况,可以用中心倾向及数据的分散程度来表示,表 示中心倾向的有平均值、中位值等,表示数据分散程度的有方差、标 准偏差、极差等。
数据
500
12月
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
列表
数据分析PPT课件
![数据分析PPT课件](https://img.taocdn.com/s3/m/4a4e40a70875f46527d3240c844769eae109a376.png)
描述性分析是对数据进行基础处 理,包括数据清洗、整理、分类 和汇总等,以揭示数据中的基本
特征和规律。
描述性分析主要通过统计指标, 如均值、中位数、众数、方差等, 来描述数据的集中趋势和离散趋
势。
描述性分析还可以通过绘制图表, 如柱状图、折线图、饼图等,直 观地展示数据的分布特征和变化
趋势。
推断性分析
感谢您的观看
数据科学将成为一门独立的学科
随着数据的重要性日益凸显,数据科学将逐渐成为一门独立的学科, 拥有自己的知识体系和人才培养体系。
数据共享和开放将成为趋势
随着数据的重要性和价值被越来越多的人所认识,数据共享和开放将 成为一种趋势,推动数据创新和产业发展。
提高数据分析能力的建议
加强学习和培训
通过参加培训课程、阅读专业书籍和文 章等方式,不断学习和掌握新的数据分
是指基于数据和分析结果进行决策的方法, 它强调数据在决策中的重要性,帮助企业和 组织更好地理解业务、市场和客户。
数据科学家
是指专门从事数据分析工作的人员,他们 具备统计学、编程和商业知识,能够运用 数据分析工具和算法解决实际问题。
数据分析的流程
数据收集
是指通过各种方式获取数据的过程,包括 调查、观察、实验等。
数据分析ppt课件
目 录
• 数据分析概述 • 数据来源与收集 • 数据预处理与探索 • 数据分析方法与技术 • 数据分析应用案例 • 数据分析的挑战与未来发展
01 数据分析概述
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大量 数据进行分析,从而提取出有价值的 信息和洞见的过程。
数据驱动决策
Tableau
Tableau是一款可视化数据分析工具, 它能够帮助用户快速创建各种图表和报 表,直观地展示数据和分析结果。
常用数据分析方法介绍 ppt课件
![常用数据分析方法介绍 ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/6f141e29d1f34693dbef3e78.png)
数据.xlsx”; • (2)EOF分析Fortran程序见EOF文件夹
下的“EOF.FOR”; • (3)EOF程序输入数据文件为EOF文件
夹下的“”,Fortran计算程序中需要修改 的参数主要有:N(样本长度)、M(台 站数)、JOB(原始、距平、标准化数据 )
N、M和JOB
• (4)EOF程序输出结果文件 为EOF文件夹下的“”,主要 参看结果文件中的 “ACCUMULATE PROPORTION”(累积方差 贡献)、 “CHARACTERISTIC VECTOR”(特征向量)和 “TIME COEFFICIENT”(时 间系数),根据累积方差贡献 选取前N个模态进行分析;
算程序中需要修改的参数主要有:N(样本长度)、NYEAR(起 始年份)
样本长度、起始年份
• (4)MK检验程序输出结果文 件为MK文件夹下的“”,其 中第一列为年份;第二、三列 分别为UF和UB统计量值;第 四、五列为显著性水平。
年份
UF
UB
显著性水平
• 结果分析:下图为安徽省雷暴日数的MK突变检验,由UF(正序 列)及UB(逆序列)曲线可见,安徽省雷暴日数一直有减少趋 势,且在1976年存在一次突变,此外由UF线及-1.96线可知,这 种减少趋势是通过显著性检验的。
明光
天长
寿县 长丰
定远
来安
霍邱
滁州
全椒
合肥 肥东
金寨
六安
肥西
含 山 和 县马 鞍 山
巢湖
当涂
霍山
舒城
庐江
无为
芜湖
桐城
繁昌
芜湖县
郎溪
岳西
铜陵
南陵
宣城
广德
潜山
枞阳 贵池
下的“EOF.FOR”; • (3)EOF程序输入数据文件为EOF文件
夹下的“”,Fortran计算程序中需要修改 的参数主要有:N(样本长度)、M(台 站数)、JOB(原始、距平、标准化数据 )
N、M和JOB
• (4)EOF程序输出结果文件 为EOF文件夹下的“”,主要 参看结果文件中的 “ACCUMULATE PROPORTION”(累积方差 贡献)、 “CHARACTERISTIC VECTOR”(特征向量)和 “TIME COEFFICIENT”(时 间系数),根据累积方差贡献 选取前N个模态进行分析;
算程序中需要修改的参数主要有:N(样本长度)、NYEAR(起 始年份)
样本长度、起始年份
• (4)MK检验程序输出结果文 件为MK文件夹下的“”,其 中第一列为年份;第二、三列 分别为UF和UB统计量值;第 四、五列为显著性水平。
年份
UF
UB
显著性水平
• 结果分析:下图为安徽省雷暴日数的MK突变检验,由UF(正序 列)及UB(逆序列)曲线可见,安徽省雷暴日数一直有减少趋 势,且在1976年存在一次突变,此外由UF线及-1.96线可知,这 种减少趋势是通过显著性检验的。
明光
天长
寿县 长丰
定远
来安
霍邱
滁州
全椒
合肥 肥东
金寨
六安
肥西
含 山 和 县马 鞍 山
巢湖
当涂
霍山
舒城
庐江
无为
芜湖
桐城
繁昌
芜湖县
郎溪
岳西
铜陵
南陵
宣城
广德
潜山
枞阳 贵池
数据分析(培训完整)ppt课件
![数据分析(培训完整)ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/993fa6470640be1e650e52ea551810a6f524c8d5.png)
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。
数据分析中的10种思维方法ppt课件
![数据分析中的10种思维方法ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/641b54180242a8956aece41d.png)
数据分析中的10种思维方法
一、逻辑思维: 二、向上思维: 三、下切思维: 四、求同思维: 五、求异思维: 六、抽离思维: 七、联合思维: 八、离开思维: 九、接近思维: 十、理解层次:
整理版课件
1
逻辑思维
逻辑思维:明白价值链,明白各项数据中 的关系; 关键:明白其中的关系要求你对这项工作要 了解、熟悉,要细致和慎密。要清楚充分 性和必要性的关系。 实际情况:你需要那些数据?如何获得这些数 据?数据之间的关系如何?
整理版课件
12
整理版课件
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整理版课件
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整理版课件
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整理版课件
16
整理版课件
17
感谢亲观看此幻灯片,此课件部分内容来源于网络, 如有侵权请及时联系我们删除,谢谢配合!
22向上思维向上思维在看完数据之后要站在更高的角度去看在看完数据之后要站在更高的角度去看这些数据站在更高的位置上从更长远这些数据站在更高的位置上从更长远的观点来看从组织公司的角度来看的观点来看从组织公司的角度来看从更长的时间段年季度月周来从更长的时间段年季度月周来看看从全局来看你会怎样理解这些意义呢
整理版课件
8
联合思维
很多销售数据,需要我们能站在当事人的 角度去思考和分析,这样你才会理解人、 事、物。 关键:了解当事人的情况,学会换位思考。 实际情况:你了解你周边的情况吗?你了 解你周围的人吗?
整理版课件
9
离开思维
通过数据分析,你发现你处在一个不太有 利的地位,那么,此时,你就要有离开思 维去替你想办法,离开困境 。 关键:学会自我调节,自我放松。 实际情况:遇到难解的结,你怎么办?
整理版课件
3
学会看地图
整理版课件
Hale Waihona Puke 4下切思维数据是一个过程的结果反映,怎样通过看 数据找到更多的原因隐藏在现象背后的真 相,需要我们下切思维,把事物切细了分 析,把过程拆分细了分析。
一、逻辑思维: 二、向上思维: 三、下切思维: 四、求同思维: 五、求异思维: 六、抽离思维: 七、联合思维: 八、离开思维: 九、接近思维: 十、理解层次:
整理版课件
1
逻辑思维
逻辑思维:明白价值链,明白各项数据中 的关系; 关键:明白其中的关系要求你对这项工作要 了解、熟悉,要细致和慎密。要清楚充分 性和必要性的关系。 实际情况:你需要那些数据?如何获得这些数 据?数据之间的关系如何?
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22向上思维向上思维在看完数据之后要站在更高的角度去看在看完数据之后要站在更高的角度去看这些数据站在更高的位置上从更长远这些数据站在更高的位置上从更长远的观点来看从组织公司的角度来看的观点来看从组织公司的角度来看从更长的时间段年季度月周来从更长的时间段年季度月周来看看从全局来看你会怎样理解这些意义呢
整理版课件
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联合思维
很多销售数据,需要我们能站在当事人的 角度去思考和分析,这样你才会理解人、 事、物。 关键:了解当事人的情况,学会换位思考。 实际情况:你了解你周边的情况吗?你了 解你周围的人吗?
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离开思维
通过数据分析,你发现你处在一个不太有 利的地位,那么,此时,你就要有离开思 维去替你想办法,离开困境 。 关键:学会自我调节,自我放松。 实际情况:遇到难解的结,你怎么办?
整理版课件
3
学会看地图
整理版课件
Hale Waihona Puke 4下切思维数据是一个过程的结果反映,怎样通过看 数据找到更多的原因隐藏在现象背后的真 相,需要我们下切思维,把事物切细了分 析,把过程拆分细了分析。
[课件]数据分析实例PPT
![[课件]数据分析实例PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/c59bfb68cf84b9d528ea7aa3.png)
2.工作表函数
Excel 还提供了其他一些统计、财务和工程函数。某些统计函数是内置 函数,而其他一些函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。
预备知识
要使用这些工具,用户还必须熟悉需要进行分析的统计学或工程学的特定 领域。
2
三.相关性分析
相关性分析: 判断两组数据集(可以使用不同的度量单位)之间的关系。 相关系数(R): 相关性计算的返回值。用来确定两个区域中数据的变化是否 相关,以及相关的程度。是两组数据集的协方差除以它们标准 偏差的乘积。
年龄与每月所得的关系图(多项式回 归) 60000.0
每月所得
40000.0 20000.0 0.0 0
y = -36.54x 2 + 3463.7x 42087 2 R = 0.884 20 40 60 年龄 80 100
有些数据间并不是简单的线性关系,如果用线性模式求其回归方程式,判定系 数(R2)很小,根本不具有任何解释力。因此要引入非线性回归,如多项式、 指数、对数等回归方法。
旧车车龄与售价关系图 60.0 50.0 40.0 30.0 20.0 10.0 0.0 0 2 4
售价
y = -4.8091x + 57.8 R2 = 0.9865 6 车龄 8 10 12
6.5年的旧车车价==-4.8091*6.5+57.8=26.54
10
11
例5(非线性回归)、 我们收集了年龄与月收入关系的数据,请绘制该数 据的散点图,并求年龄对月收入的回归方程式。
扳金 省油 价格
扳金 省油 价格 1 -0.94 1 -0.91 0.835 1
8
四.回归分析
回归分析:当一个结果与一个或多个参数之间存在联系时,可以进行回归分析 ,通常可由一个或多个自变量来预测一个变量的值。 回归方程:表达参数与结果之间相互关系的数学方程式(数学模型) 线性回归:如果变量与结果之间具有线性关系,我们可以用线性方程式来描述 它们之间的关系,这种回归方法叫线性回归. 非线性回归:如果变量与结果之间不具有线性关系,我们必须用非线性方程式 来描述它们之间的关系(如指数关系,对数关系等等),这种回归方法叫非线性 回归. 单回归:当一个结果只与一个参数存在联系时,进行的回归分析称为单回归。 复回归:当一个结果与多个参数存在联系时,进行的回归分析称为复回归。 判定系数(R2):用来确定回归方程式的可解释性,即吻合程度。范围在0-1之间 ,越接近1,解释性越强,即吻合程度越高。 回归方法: 1、给图表增加趋势线; 2、使用Excel提供的“数据分析工具”; 9 3、利用回归函数
《数据分析方法》课件
![《数据分析方法》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/a52af375f011f18583d049649b6648d7c1c70887.png)
时序数据分析方法
1 时间序列模型
用于分析时间序列数据的趋势、周期性和季节性。
2 滞后效应
通过分析过去值对未来值的影响,预测未来的趋势和变化。
3 季节性调整
通过消除季节因素的影响,更准确地分析和预测时序数据。
聚类和分类方法
聚类分析
将数据集划分为不同的群 组,每个群组内的数据相 似度较高。
分类分析
为数据分配预定义的类别, 建立分类模型,实现自动 分类。
通过构建决策树模型,实现分类、回归和特征选择等任务。随机森林是多个 决策树的集成模型,具有更高的准确性和鲁棒性。
基于梯度下降的模型训练方法
1 梯度下降
பைடு நூலகம்通过最小化损失函数,逐步调整模型参数,以实现模型的优化。
2 学习率
梯度下降算法中的重要参数,决定参数更新的步长,影响模型的收敛速度和稳定性。
3 批量梯度下降和随机梯度下降
《数据分析方法》PPT课件
探索数据分析的概念与意义,学习数据分析的流程,包括数据采集、预处理、 清洗、变换和标准化,以及数据可视化和探索性分析等方法。
数据分析的基本流程
1
数据采集与预处理
收集和准备数据,包括数据清洗、去除异常和数据标准化。
2
探索性数据分析
通过可视化和统计方法探索数据特征和相关关系。
特征选择
通过选择最相关的特征, 提高聚类和分类模型的准 确性和解释性。
关联分析和网络分析
关联分析
发现项集之间的关联规则,例 如购物篮分析。
网络分析
分析复杂系统中节点之间的关 系,揭示隐藏的模式和结构。
社交网络分析
研究人际关系网络,探索社会 互动和信息传播。
机器学习基础
《数据分析》课件
![《数据分析》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/2bfc8170366baf1ffc4ffe4733687e21af45ff28.png)
关系型数据库、非关系型数据库等。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据,释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础,它通过统计方法对数据进行整理和描述,以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征,如均值、中位数、众数、方差等统计量,以及数据的分布情况,如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述,可以初步了解数据的规律和趋势,为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累,通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展,数据科学教育将更加受到重视,培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合,如计算机科学、统计学、经济学等,以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具,内置数据可视化功能,适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具,提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据,释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础,它通过统计方法对数据进行整理和描述,以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征,如均值、中位数、众数、方差等统计量,以及数据的分布情况,如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述,可以初步了解数据的规律和趋势,为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累,通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展,数据科学教育将更加受到重视,培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合,如计算机科学、统计学、经济学等,以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具,内置数据可视化功能,适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具,提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
数据分析(培训完整)ppt课件
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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
5.1走进数据分析 课件
![5.1走进数据分析 课件](https://img.taocdn.com/s3/m/d5525377cdbff121dd36a32d7375a417876fc119.png)
走进数据分析
教学 目标
了解数据分析的几种常用方法。
体验对比分析和平均分析的—般分析过程。 了解大数据的含义,认识大数据分析在信息社会的 重要作用。
走进数据分析
喜欢蜜雪冰城的哪款奶茶? 根据什么去选择的奶茶?
店长如何分析得出哪款奶茶受欢迎呢?
走进数据分析
对销售数量的分析
蜜雪冰城饮料销售量
1月 2月 3月 4月 5月 6月
杨枝甘露 75 166 81
97
95 185
芋圆葡萄 103 145 94
96 123 184
课堂任务1
1.折线图统计珍珠奶茶的每月销量变化。图表标题设置为“珍珠奶 茶每月销售量”横坐标设置为“月份”,纵坐标设置为“销量”, 并在上方显示数据标签。
2.通过柱状图比较每种奶茶的销量情况。图表标题设置为“奶茶销 售量对比图”,并在右部显示图例
一 数据可视化表达
图表是最常用的数据可视化表达方式之一
柱状图 折线图
饼销量变化 ➢ 通过柱状图比较每种奶茶的销量情况
蜜雪冰城饮料销售量
1月 2月 3月 4月 5月 6月
珍珠奶茶 344 189 276 204 355 342
草莓啵啵 195 258 208 399 276 276
珍珠奶茶 344 189 276 204 355 342
草莓啵啵 195 258 208 399 276 276
杨枝甘露 75 166 81
97
95 185
芋圆葡萄 103 145 94
96 123 184
无法反映数据之间的关系、 趋势和规律
一 数据可视化表达
以图形、图像和动画等方式更加直观生动地呈现数据及数据分析结果, 揭示数据之间的关系、趋势和规律等的表达方式称为数据可视化表达。
教学 目标
了解数据分析的几种常用方法。
体验对比分析和平均分析的—般分析过程。 了解大数据的含义,认识大数据分析在信息社会的 重要作用。
走进数据分析
喜欢蜜雪冰城的哪款奶茶? 根据什么去选择的奶茶?
店长如何分析得出哪款奶茶受欢迎呢?
走进数据分析
对销售数量的分析
蜜雪冰城饮料销售量
1月 2月 3月 4月 5月 6月
杨枝甘露 75 166 81
97
95 185
芋圆葡萄 103 145 94
96 123 184
课堂任务1
1.折线图统计珍珠奶茶的每月销量变化。图表标题设置为“珍珠奶 茶每月销售量”横坐标设置为“月份”,纵坐标设置为“销量”, 并在上方显示数据标签。
2.通过柱状图比较每种奶茶的销量情况。图表标题设置为“奶茶销 售量对比图”,并在右部显示图例
一 数据可视化表达
图表是最常用的数据可视化表达方式之一
柱状图 折线图
饼销量变化 ➢ 通过柱状图比较每种奶茶的销量情况
蜜雪冰城饮料销售量
1月 2月 3月 4月 5月 6月
珍珠奶茶 344 189 276 204 355 342
草莓啵啵 195 258 208 399 276 276
珍珠奶茶 344 189 276 204 355 342
草莓啵啵 195 258 208 399 276 276
杨枝甘露 75 166 81
97
95 185
芋圆葡萄 103 145 94
96 123 184
无法反映数据之间的关系、 趋势和规律
一 数据可视化表达
以图形、图像和动画等方式更加直观生动地呈现数据及数据分析结果, 揭示数据之间的关系、趋势和规律等的表达方式称为数据可视化表达。
数据分析(培训完整)ppt课件(精)
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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
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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。
常用的数据分析方法PPT课件
![常用的数据分析方法PPT课件](https://img.taocdn.com/s3/m/2602a674763231126fdb114d.png)
特点
• 非常直观的看出事物某方 面的变化或差距,而且可 以准确、量化的表示出变 化的差距是多少。
完成值 目标
1.与目标对比 实际完成值与目标值进行 对比,属于横比
上个月 本月
2.不同时期对比 选择不同时期的指标数值 作为标准对比,属于纵比。 同比、环比
部门A 部门B 部门C部门D
3.同级别对比 同级部门、单位、 地区对比,属于横比
漏斗图分析法
漏斗图是一个适 合业务流程比较 规范、周期比较 长、各流程环节 涉及复杂业务比 较多的管理分析
工具。
案例
浏览商品
40%
放入购物车
75%
生成订单
67%
支付订单
85%
完成交易
100% 40% 30% 20% 17%
网站转化率(漏斗图)
总结
1、了解数据分析作用与对应的分析方法。
2、熟悉常用的数据分析方法: ➢对比分析法 ➢分组分析法 ➢平均分析法 ➢交叉分析法 ➢杜邦分析法 ➢漏斗图分析法
• 2.利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变 化,更能说明其发展趋势和规律
公式
• 算术平均数=总体各单位数值的总和/总体单 位个数
交叉分析法
定义
• 交叉分析法是同时将两个有一定联系的变量 及其值交叉排列在一张表内,使各变量值成 为不同变量的交叉结点,一般用二维交叉表 分析法。
地区 苹果 香蕉 雪梨 小计 A 73 64 72 209 B 70 63 56 189 C 69 48 68 185
常用的数据分析方法
本次课目标
1、数据分析作用与对应的分析方法; 重点 2、常用的数据分析方法:
➢对比分析法 重点
➢分组分析法 ➢平均分析法 ➢交叉分析法
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当研究多个随机变量之间的相互关系时, 可对变量进行多元线性相关分析。多元线 性相关的统计量是全相关系数R和各偏相 关系数。在多元线性相关分析中,变量之 间的关系是错综复杂的,两个变量间的简 单线性相关系数往往不能正确说明两者的 真实关系,只有在其它变量固定,即扣除 了其它变量的影响后,计算两变量间的偏 相关系数才能反映此两变量的真实情况。
几种常用的数据分析方法
主要内容
方差分析
– 方差分析的过程 – 单因素方差分析 – 二因素方差分析
相关分析
– 相关分析的过程
回归分析
– 一元回归 – 多元回归
方差方析
方差分析是检验两个或两个以上样 本均数间差异是否显著的方法。 在 比较几个组时, H0 假设通常是设各 组平均值相等。
检验两个均数间差别的显著性可以用 t检 验法,也可用方差分析法。
当变量不服从正态分布时,例如 按等级分类或相对数资料,这时需用 非参数相关分析方法,如等级相关分 析法等。
二变量相关分析
12名英语专业学生参加了语音、听写和 语法三项考试:语音考试与听写考试之 间的相关程度?语音考试与语法考试之 间的相关程度?听写与语法之间的相关 程度?
偏相关分析(partial correlations)
测验1(科普读 测验2(时事新闻) 测验3(名人轶 物) 事)
12 15 9 14 8 6 16 18 11 10 13 9 10 16 16 10 14 8 7 17 19 9 8 14 10 11
表1。。
相关与回归
在医学上人的身高与体重、体温与脉 搏次数、年龄与血压、药物剂量与疗效等 均有一定的联系。说明客观事物或现象相 互关系的密切程度并用适当的统计指标表 示出来,这是相关分析的任务。把客观事 物或现象间的关系用函数形式表示出来, 则是回归分析所要解决的问题。
当自变量不只一个时,可进行多元线 性回归分析。研究一个因变量与多个自变 量之间的线性依存关系,称为多元线性回 归。 REG 过程是用最小二乘法原理求 解线性回归方程的过程。
只有弄清楚两个变量之间存在显著的相关 关系时,才能使用直线回归模型。
举例
简单线性回归分析 某一中学高三老师在多次实践的基础上建立 了一个试题库。今年年初以来,他们从该题库中 提出三套试卷,对高三学生进行摸底考试。最近, 高考前一个月,他们又根据今年最新考试大纲要 求,设计了一份新的模拟考试,用该试卷对高三 学生再次进行摸底考试。题库试题成绩在多大程 度上能预测新模拟试卷的成绩。
云南省西双版纳地区是傣族同胞聚居区, 他们的母语是傣语,但那里的儿童小学 开始学习汉语,上中学时又学习英语。 研究人员在该地区对30名受过高等教育 的傣族成年人进行了傣、汉、英三种语 言水平的测试
REG 过程
回归是研究随机变量(学习成绩)和 非随机变量(学习时间)之间的数量依存 关系的统计分析方法。当自变量X与因变量 Y之间呈直线关系时,称为直线回归。直线 回归要求因变量Y是服从正态分布的且方 差相等。
CORR 过程
相关分析
相关是研究随机变量之间相互关系的统计分 析方法,它研究随机变量之间相互关系的密切程 度。 线性相关,又称简单相关。其统计指标是 PEARSON 相关系数 r 。 相关分析的取值在-1与+1之间,当数值越接 近+1或-1时,说明关系越密切,接近0时,说明 几乎没有关系。
相关分析要回答的问题就是:变量x的一 组高数值是不是与变量y的一组高数值有 必然的联系,或者变量x的高数值就导致 了变量y的数值变低。作为根据的变量就 是自变量,发生对应变化的就是因变量。
CORR过程计算变量间的相关系数, 包括PEARSON积矩相关系数等,同时给 出单变量描述统计。 REG过程是SAS中通用的基本的回 归分析过程,它是用最小二乘法原理求解 线性回归方程的有效过程。此外,因为逐 步回归分析的方法在实际工作中应用甚广, 故将其单独提出来介绍如何使用REG过程 进行逐步回归分析。
方差分析的基本概念
样本均数间所以有差别,可能有两 种原 因造成:
– 首先它们必须有抽样误差(个体间变异的影 响; – 其次,如果各组所接受的不同处理方法是有 不同的作用的,那么,它也是由于处理不同 所造成的。
常用的方差分析法有以下4种:
单因素方差分析 多元方差分析 重复测量方差分析
3. 举例
例1.完全随机设计资料的方差分析(单因 素方差分析) 下面列出了15名英语专业学生四次听力测验的 成绩。这四次测验的内容与主题各不相同,第一 次的主题是科普读物,第二次的是时事新闻,第 三次的是名人轶事,第四次的是美国文化方面的 短文。这四次听力考试的平均成绩是否有显著差 异,即听力材料的主题与内容对考试成绩有没有 影响。