如何做数据分析 ppt课件
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常用数据分析方法PPT课件
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
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。
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。
《数据分析处理》课件
工具介绍
详细介绍几种常用的数据可视化工具 ，如Excel、Tableau、Power BI等 ，包括其功能特点和使用场景。
技术原理
简要解释数据可视化的基本原理，如 数据映射、视觉编码等，以便观众更 好地理解数据可视化的技术基础。
数据图表的类型与选择
图表类型
列举常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等，并简要说明其适 用场景。
01
结果评估与优化
对模型进行评估和优化，确保分析结 果的准确性和可靠性。
05
03
数据探索
通过数据可视化、描述性统计等方法 ，初步探索数据的分布、特征和规律 。
04
模型建立
根据分析目标，选择合适的分析方法 和模型，建立预测或分类模型。
数据分析的常用工具
Excel
Python
Excel是一款常用的办公软件，具有强大的 数据处理和分析功能，适合初学者和小型 数据分析项目。
总结词
通过数据分析实现风险管理
详细描述
金融机构利用数据分析，监测市场动态、评估投资风险和信用风险，制定合理的投资和 信贷策略，保障资产安全并获取更高的收益。
市场调研数据分析案例
总结词
通过数据分析洞察市场趋势
VS
描述
市场调研机构通过数据分析，了解消费者 需求、市场分布和竞争态势，为企业提供 市场进入、定位和产品开发的决策依据， 助力企业抢占市场先机。
02
数据收集与整理
数据来源与分类
数据来源
网络爬虫、数据库、API接口、调查问卷等。
数据分类
结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复、无效或错误数据，处理缺失值、异常 值等。
详细介绍几种常用的数据可视化工具 ，如Excel、Tableau、Power BI等 ，包括其功能特点和使用场景。
技术原理
简要解释数据可视化的基本原理，如 数据映射、视觉编码等，以便观众更 好地理解数据可视化的技术基础。
数据图表的类型与选择
图表类型
列举常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等，并简要说明其适 用场景。
01
结果评估与优化
对模型进行评估和优化，确保分析结 果的准确性和可靠性。
05
03
数据探索
通过数据可视化、描述性统计等方法 ，初步探索数据的分布、特征和规律 。
04
模型建立
根据分析目标，选择合适的分析方法 和模型，建立预测或分类模型。
数据分析的常用工具
Excel
Python
Excel是一款常用的办公软件，具有强大的 数据处理和分析功能，适合初学者和小型 数据分析项目。
总结词
通过数据分析实现风险管理
详细描述
金融机构利用数据分析，监测市场动态、评估投资风险和信用风险，制定合理的投资和 信贷策略，保障资产安全并获取更高的收益。
市场调研数据分析案例
总结词
通过数据分析洞察市场趋势
VS
描述
市场调研机构通过数据分析，了解消费者 需求、市场分布和竞争态势，为企业提供 市场进入、定位和产品开发的决策依据， 助力企业抢占市场先机。
02
数据收集与整理
数据来源与分类
数据来源
网络爬虫、数据库、API接口、调查问卷等。
数据分类
结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复、无效或错误数据，处理缺失值、异常 值等。
《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。
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》课件
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
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
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
《数据分析实例》课件
《数据分析实例》PPT课 件
数据分析实例PPT课件大纲：
数据分析的基本概念和应用场 景
探索数据分析的定义和重要性，以及在不同领域的广泛应用。解释如何从海 量数据中提取有价值的见解。
数据分析的方法与流程
1
设定目标
明确分析的目标和问题。
2
数据收集
获取数据源，包括内部和外部数据。
3
数据清洗和整理
处理数据中的错误、缺失和重复项。
比较数据分析和数据科学的差异和联系，解释它们在实际应用中的不同角色 和职责。
总结与展望：数据分析的未来发展路径
总结数据分析的重要性和应用价值，展望未来数据分析的发展路径和挑战。
如何构建一个高效的数据分析团队
分享构建高效数据分析团队的经验和技巧，包括人才招聘、技术培训和团队协作。
数据安全与隐私保护
介绍数据安全和隐私保护的重要性，以及数据分析过程中的合规和道德问题。
数据分析的常见误区和应对措 施
解释数据分析中常见的误区和陷阱，以及如何应对和克服这些问题。
如何转化数据分析成为可行的商业模式
实例2：使用数据分析提升用 户体验
以用户数据为基础，展示如何通过数据分析来理解用户行为和偏好，优化产 品和服务，提升用户体验。
实例3：基于数据分析提高企 业效率
以企业内部数据为例，说明如何利用数据分析技术来提高生产效率、降低成 本和优化业务流程。
实例4：数据分析在医疗领域 的应用案例分析
介绍医疗领域中数据分析的重要性和应用场景，如疾病预测、临床决策支持 和健康管理。
4
数据分析与模型建立
使用适当的分数据结果，并将其应用到实际问题中。
数据的收集、清洗、整理和存储
收集
选择合适的数据源，包括结构化和非结构化数 据。
数据分析实例PPT课件大纲：
数据分析的基本概念和应用场 景
探索数据分析的定义和重要性，以及在不同领域的广泛应用。解释如何从海 量数据中提取有价值的见解。
数据分析的方法与流程
1
设定目标
明确分析的目标和问题。
2
数据收集
获取数据源，包括内部和外部数据。
3
数据清洗和整理
处理数据中的错误、缺失和重复项。
比较数据分析和数据科学的差异和联系，解释它们在实际应用中的不同角色 和职责。
总结与展望：数据分析的未来发展路径
总结数据分析的重要性和应用价值，展望未来数据分析的发展路径和挑战。
如何构建一个高效的数据分析团队
分享构建高效数据分析团队的经验和技巧，包括人才招聘、技术培训和团队协作。
数据安全与隐私保护
介绍数据安全和隐私保护的重要性，以及数据分析过程中的合规和道德问题。
数据分析的常见误区和应对措 施
解释数据分析中常见的误区和陷阱，以及如何应对和克服这些问题。
如何转化数据分析成为可行的商业模式
实例2：使用数据分析提升用 户体验
以用户数据为基础，展示如何通过数据分析来理解用户行为和偏好，优化产 品和服务，提升用户体验。
实例3：基于数据分析提高企 业效率
以企业内部数据为例，说明如何利用数据分析技术来提高生产效率、降低成 本和优化业务流程。
实例4：数据分析在医疗领域 的应用案例分析
介绍医疗领域中数据分析的重要性和应用场景，如疾病预测、临床决策支持 和健康管理。
4
数据分析与模型建立
使用适当的分数据结果，并将其应用到实际问题中。
数据的收集、清洗、整理和存储
收集
选择合适的数据源，包括结构化和非结构化数 据。
《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。
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(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。
数据分析技术PPT课件
社会管理
通过分析人口普查数据、犯罪数据等，辅助政府进行 社会管理。
政策效果评估
分析政策实施后的效果，评估政策的优劣和改进方向。
城市规划
分析城市的人口分布、交通状况和其他相关数据，优 化城市规划和建设。
06 未来展望与挑战
人工智能在数据分析中的应用
自动化数据清理
利用机器学习技术自动识别和纠正数据中的异常 值、缺失值和重复值。
THANKS FOR WATCHI速识别数据 中的模式和趋势，提高数 据分析的效率。
增强数据可解释性
可视化可以增强数据的可 解释性，使非专业人士也 能理解数据含义。
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Excel是一款常用的办公软件，也提供了丰 富的图表功能，可用于数据可视化。
Tableau是一款专业的数据可视化工具，具 有强大的数据连接和可视化功能。
Power BI
D3.js
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ，也提供了数据可视化的功能。
D3.js是一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，可用于制作高度定制化的数 据可视化。
数据可视化的最佳实践
选择合适的图表类型
根据数据的性质和目的，选择最合适的图表 类型进行展示。
保持简洁明了
内部数据
来自企业内部的数据库、信息系统等。
结构化数据
如数字、文本等。
外部数据
包括市场调查、公共数据、社交媒体等。
非结构化数据
如音频、视频、图像等。
数据收集方法
调查问卷
用于收集特定目标群体的意见和行为 数据。
爬虫技术
从网站、数据库等中自动提取数据。
数据交换
通过分析人口普查数据、犯罪数据等，辅助政府进行 社会管理。
政策效果评估
分析政策实施后的效果，评估政策的优劣和改进方向。
城市规划
分析城市的人口分布、交通状况和其他相关数据，优 化城市规划和建设。
06 未来展望与挑战
人工智能在数据分析中的应用
自动化数据清理
利用机器学习技术自动识别和纠正数据中的异常 值、缺失值和重复值。
THANKS FOR WATCHI速识别数据 中的模式和趋势，提高数 据分析的效率。
增强数据可解释性
可视化可以增强数据的可 解释性，使非专业人士也 能理解数据含义。
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Excel是一款常用的办公软件，也提供了丰 富的图表功能，可用于数据可视化。
Tableau是一款专业的数据可视化工具，具 有强大的数据连接和可视化功能。
Power BI
D3.js
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ，也提供了数据可视化的功能。
D3.js是一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，可用于制作高度定制化的数 据可视化。
数据可视化的最佳实践
选择合适的图表类型
根据数据的性质和目的，选择最合适的图表 类型进行展示。
保持简洁明了
内部数据
来自企业内部的数据库、信息系统等。
结构化数据
如数字、文本等。
外部数据
包括市场调查、公共数据、社交媒体等。
非结构化数据
如音频、视频、图像等。
数据收集方法
调查问卷
用于收集特定目标群体的意见和行为 数据。
爬虫技术
从网站、数据库等中自动提取数据。
数据交换
《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。
常用的数据分析方法PPT课件
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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二. 数据处理
3、数据处理原则
信心
“三心二意” 处理数据
细心 平常心
诚意
合老板意
什么是信心？ 信心是指未看见任何未来时，你依然 怀抱希望，坚持下去。 1%的错误=100%的失败
第一，老板永远是对的； 第二，如果老板错了，请参考第一条。
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二. 数据处理
如何做数据分析
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目录
一、数据分析那些事儿 二、数据处理 三、数据分析 四、数据展现 五、报告撰写
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目录
一、数据分析那些事儿 二、数据处理 三、数据分析 四、数据展现 五、报告撰写
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一. 数据分析那些事儿
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一. 数据分析那些事儿
3、常用指标或术语
平均数
绝对数与相对数
百分比与百分点
频数与频率
比例与比率
倍数与番数 同比与环比
倍数一般是表示数量的增长或上升幅度，而不适用
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小结：数据分析那些事儿
1. 数据分析是“神马”。 ——提取信息、形成结论，对数据加以详
究和概括总结的过程。
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一. 数据分析那些事儿
1、数据分析是“神马” ➢ 菜鸟与数据分析师的区别
菜鸟会想
这张曲线图真好看，怎么做的？ 这些数据可以做什么样的分析？ 高级分析的方法在这儿能用吗？
要做多少张图表？ 除了为数据添加文字说明还需说什么？
数据分析报告要写多少页？ ……
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数据分析是“神马”
2
数据分析六部曲
3
常用指标或术语
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一. 数据分析那些事儿
1、数据分析是“神马”
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行
分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功
能，发挥数据的作用。 数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研
4、数据清洗
• 冻结窗格 • 自动筛选 • 快速隐藏 ctrl+9隐藏行，Ctrl+shift+9取消隐藏行；
ctrl+0隐藏列，Ctrl+shift+0取消隐藏列。 alt+; 定位可见单元格
• Ctrl+箭头键 • F4的妙用，绝对引用和相对引用 • 重复数据处理
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
细研究和概括总结的过程
2. 数据分析六部曲。
——明确目的、数据收集、数据处理、数 据分析、数据展现、报告撰写
3. 常用指标或术语。
我们已经初步了解数据分析的过程和执行步骤，接下来就要深入了解具体内 容。 下一节：数据处理。
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目录
一、数据分析那些事儿 二、数据处理 三、数据分析 四、数据展现 五、报告撰写
错误符号
错误原因
#DIV/0!
除数为0
#N/A
函数或公式中没有可用的数值
#NAME？ 在公式中使用了不能识别的文本
#NULL!
使用了不正确的区域运算符或引用的单元格区域的交集为空
#NUM!
公式或函数中某些数字有问题
#REF!
单元格引用无效
#VALUE! 在公式中使用了错误的数据类型
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态度严谨负 责
勇于创新
好奇心强烈
模仿主要是参 考他人优秀的分析思 路和方法。但不能： 一直在模仿，从未超 越过。
擅长模仿
逻辑思维清 晰
不论说话还是写 文章，都要有条理，有 目的，不可眉毛胡子一 把抓，不分主次。
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一. 数据分析那些事儿
2、数据分析六部曲
一般数据分析用Excel可以完成。
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二. 数据处理
目录
常用数据处理公式
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二. 数据处理
1、初识EXCEL&数据准备
做数据分析讲究的是原则、思考方法和解决方案，任何软件都只是一种 工具，我们只要掌握并精通一种工具就足够了。这比什么软件都只懂但都只 是略懂皮毛要好很多。
数据部分每一列的数据项，内容、格式统一。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
二. 数据处理
2、数据处理方式和技巧
函数
函数是指定的数据按照一定的规则 转化为需要的结果，规则也就是我 们所用到的公式。
图表
图表的主要目的是为了表现数据、 传递信息。
宏
宏是一个指令集，用来告诉Excel完成用户指定的动作。宏 类似于计算机程序，但它是完全运行于Excel中的。
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二. 数据处理
1、初识EXCEL&数据准备
序号 1 2 3 4 5
6
7
要求
数据表由标明行和数据部分组成
第一行是表的列标题（字段名），列标题不能重复 第二行起是数据部分，数据部分的每一行数据称为一个记录，并 且数据部分不允许出现空白行和空白列 数据表中不能有合并单元桥存在 数据表与其他数据之间应该留出至少一个空白行和一个空白列 数据表需要以一维的形式存储，但是在实际操作中接触的数据往 往是以二维表格的形式存在的，此时应将二维表转化为一维表的 形式储存数据。
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二. 数据处理
2、数据处理方式和技巧 F2编辑单元格 填充柄 Ctrl+D Ctrl+R ‘+007，变成007的有效输入。 快速设置单元格格式：Ctrl+1 1/3的输入，0+空格+1/3
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二. 数据处理
2、数据处理方式和技巧 ➢ 数据错误识别
COUNTIF(A$2:A2,A2)
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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
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19 回主
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二. 数据处理
4、数据清洗
➢ 用菜单操作来筛选 “数据”→“排序与筛选”→ 高级
他们主要的 区别就在于 目的是否明确 分析师会想
数据变化的背后真相是什么？ 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？
……
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一. 数据分析那些事儿
1、数据分析是“神马” ➢ 数据分析师的基本素质