【通用】数据分析师培训(1)
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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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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
数据分析师培训PPT
医疗数据分析
通过分析医疗数据，可以发现疾病发生规律、预测流行病趋势，为 医疗研究和政策制定提供支持。
07
数据分析实战演练
实战项目一：用户行为分析
总结词
通过分析用户在网站或应用上的行为，了 解用户需求和偏好，为产品优化和市场策 略提供依据。
结果应用
根据分析结果优化产品功能、调整市场推 广策略。
数据收集
数据挖掘应用
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如市场营销、金融、医疗等 ，通过数据挖掘可以帮助企业做出更好的决策和预测。
数据挖掘流程
数据挖掘的流程包括数据预处理、数据探索、模型建立和评估等步骤 ，每个步骤都有其特定的任务和工具。
常用机器学习算法
分类算法
分类算法是一种监督学习算法，通过对已知类别的数据进行训练，学习分类规则，然后将 新数据归类到相应的类别中。常见的分类算法有决策树、逻辑回归、支持向量机等。
Tableau
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，支持多种图表类型 和交互操作。
Power BI
Power BI是微软开发的一款商业智能工具，也支 持数据可视化和报表制作，可以与Excel集成使 用。
可视化案例分析
销售数据分析
通过数据可视化展示销售数据，分析销售趋势和 预测未来销售情况。
持。
数据质量
是指数据的准确性、完整性、一 致性和及时性等方面的质量要求 ，数据分析师需要确保所分析的 数据质量可靠，以提高分析结果
的准确性。
数据可视化
是指通过图表、图像等形式将数 据呈现出来，帮助人们更好地理
解数据和分析结果。
数据分析流程
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
通过分析医疗数据，可以发现疾病发生规律、预测流行病趋势，为 医疗研究和政策制定提供支持。
07
数据分析实战演练
实战项目一：用户行为分析
总结词
通过分析用户在网站或应用上的行为，了 解用户需求和偏好，为产品优化和市场策 略提供依据。
结果应用
根据分析结果优化产品功能、调整市场推 广策略。
数据收集
数据挖掘应用
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如市场营销、金融、医疗等 ，通过数据挖掘可以帮助企业做出更好的决策和预测。
数据挖掘流程
数据挖掘的流程包括数据预处理、数据探索、模型建立和评估等步骤 ，每个步骤都有其特定的任务和工具。
常用机器学习算法
分类算法
分类算法是一种监督学习算法，通过对已知类别的数据进行训练，学习分类规则，然后将 新数据归类到相应的类别中。常见的分类算法有决策树、逻辑回归、支持向量机等。
Tableau
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，支持多种图表类型 和交互操作。
Power BI
Power BI是微软开发的一款商业智能工具，也支 持数据可视化和报表制作，可以与Excel集成使 用。
可视化案例分析
销售数据分析
通过数据可视化展示销售数据，分析销售趋势和 预测未来销售情况。
持。
数据质量
是指数据的准确性、完整性、一 致性和及时性等方面的质量要求 ，数据分析师需要确保所分析的 数据质量可靠，以提高分析结果
的准确性。
数据可视化
是指通过图表、图像等形式将数 据呈现出来，帮助人们更好地理
解数据和分析结果。
数据分析流程
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
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
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。
数据分析师培训PPT课件完整版(精)
等部分。
报告制作工具
介绍常用的报告制作工具和技术 ，如Microsoft PowerPoint、
Tableau等。
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
征。
集中趋势度量
计算平均数、中位数和 众数等指标，了解数据
中心的位置。
离散程度度量
通过方差、标准差等指 标衡量数据的波动情况
角色
在企业中，数据分析师充当着数据翻 译者的角色，他们将复杂的数据转化 为易于理解的形式，为决策者提供有 价值的见解和建议。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 清洗、转换、可视化等。
业务理解能力
沟通能力
能够将分析结果以易于理解的方式呈 现给非技术人员，与团队成员有效沟 通。
明确分析目标
01 根据业务需求，确定数据分析
的目标和范围。
数据收集
02 从各种数据源中收集相关数据
，包括数据库、API、文件等 。
数据清洗
03 对数据进行预处理，包括去重
、填充缺失值、转换数据类型 等。
数据分析
04 运用统计学、机器学习等方法
对数据进行深入分析，挖掘数 据中的规律和趋势。
数据可视化
05 将分析结果以图表、图像等形
通过对医疗资源的数据进行分析，优化资源配置和管理，提高医疗服 务的效率和质量。
THANKS.
02
数据分析基础
数据类型与数据质量
数据类型
介绍数值型、文本型、日 期型等常见数据类型及其 特点。
数据质量
阐述数据质量的重要性， 包括准确性、完整性、一 致性等方面。
报告制作工具
介绍常用的报告制作工具和技术 ，如Microsoft PowerPoint、
Tableau等。
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
征。
集中趋势度量
计算平均数、中位数和 众数等指标，了解数据
中心的位置。
离散程度度量
通过方差、标准差等指 标衡量数据的波动情况
角色
在企业中，数据分析师充当着数据翻 译者的角色，他们将复杂的数据转化 为易于理解的形式，为决策者提供有 价值的见解和建议。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 清洗、转换、可视化等。
业务理解能力
沟通能力
能够将分析结果以易于理解的方式呈 现给非技术人员，与团队成员有效沟 通。
明确分析目标
01 根据业务需求，确定数据分析
的目标和范围。
数据收集
02 从各种数据源中收集相关数据
，包括数据库、API、文件等 。
数据清洗
03 对数据进行预处理，包括去重
、填充缺失值、转换数据类型 等。
数据分析
04 运用统计学、机器学习等方法
对数据进行深入分析，挖掘数 据中的规律和趋势。
数据可视化
05 将分析结果以图表、图像等形
通过对医疗资源的数据进行分析，优化资源配置和管理，提高医疗服 务的效率和质量。
THANKS.
02
数据分析基础
数据类型与数据质量
数据类型
介绍数值型、文本型、日 期型等常见数据类型及其 特点。
数据质量
阐述数据质量的重要性， 包括准确性、完整性、一 致性等方面。
《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。
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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。
数据分析师培训PPT
机遇
THANKS
感谢您的观看
预测性分析利用历史数据和算法，对未来的趋势和结果进行预测。
通过回归分析、时间序列分析、机器学习等预测模型，对未来的销售额、用户增长、市场趋势等进行预测，为决策提供依据。
详细描述
总结词
数据分析实践
电商数据分析是指通过收集、处理和分析电商平台的用户数据，以了解用户行为、优化产品推荐和提升销售效果的过程。
金融数据分析概述
数据来源与采集
数据分析方法
实践案例
金融数据主要来源于股票、债券、期货等交易市场，以及宏观经济数据、行业数据等。
常用的金融数据分析方法包括时间序列分析、回归分析、机器学习等，以识别市场趋势、预测价格波动和评估投资组合风险。
通过分析股票价格数据，预测未来走势，为投资者提供投资建议。
金融数据分析是指通过对金融市场的数据进行分析，以了解市场趋势、评估投资风险和预测未来走势的过程。
数据分析工具
总结词：Excel是数据分析师必备的工具之一，具有强大的数据处理、分析和可视化功能。
总结词
Python是一种高效、易学且功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析领域。
总结词
Python在数据清洗和预处理方面具有优势，可以通过自动化脚本减少人工干预，提高数据处理效率。
详细描述
Python可以通过正则表达式、字符串处理函数和文件读写等功能，快速地清洗和整理数据。此外，Python还支持多种数据格式，如CSV、Excel、SQL等，方便用户导入和导出数据。
实践案例
通过分析微博上的用户评论，了解用户对某产品的态度和反馈，为产品改进提供依据。
数据分析师的职业发展
STEP 01
STEP 02
STEP 03
THANKS
感谢您的观看
预测性分析利用历史数据和算法，对未来的趋势和结果进行预测。
通过回归分析、时间序列分析、机器学习等预测模型，对未来的销售额、用户增长、市场趋势等进行预测，为决策提供依据。
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总结词
数据分析实践
电商数据分析是指通过收集、处理和分析电商平台的用户数据，以了解用户行为、优化产品推荐和提升销售效果的过程。
金融数据分析概述
数据来源与采集
数据分析方法
实践案例
金融数据主要来源于股票、债券、期货等交易市场，以及宏观经济数据、行业数据等。
常用的金融数据分析方法包括时间序列分析、回归分析、机器学习等，以识别市场趋势、预测价格波动和评估投资组合风险。
通过分析股票价格数据，预测未来走势，为投资者提供投资建议。
金融数据分析是指通过对金融市场的数据进行分析，以了解市场趋势、评估投资风险和预测未来走势的过程。
数据分析工具
总结词：Excel是数据分析师必备的工具之一，具有强大的数据处理、分析和可视化功能。
总结词
Python是一种高效、易学且功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析领域。
总结词
Python在数据清洗和预处理方面具有优势，可以通过自动化脚本减少人工干预，提高数据处理效率。
详细描述
Python可以通过正则表达式、字符串处理函数和文件读写等功能，快速地清洗和整理数据。此外，Python还支持多种数据格式，如CSV、Excel、SQL等，方便用户导入和导出数据。
实践案例
通过分析微博上的用户评论，了解用户对某产品的态度和反馈，为产品改进提供依据。
数据分析师的职业发展
STEP 01
STEP 02
STEP 03
数据分析师培训PPT课件完整版)pptx
数据分析师的核心能力
数据处理能力
统计分析能力
数据分析师需要具备强大的数据处理能力 ，能够从海量数据中提取有用的信息，并 进行数据清洗、预处理和可视化。
数据分析师需要熟练掌握各种统计分析方 法，如描述性统计、回归分析、聚类分析 等，以从数据中挖掘出有用的信息。
商业理解能力
沟通能力
数据分析师需要具备对商业的理解和洞察 力，能够将数据与商业实践相结合，为企 业提供实用的决策建议。
01
02
03
数据清洗
处理缺失值、异常值、重 复值
数据转换
数据类型转换、数据标准 化、数据归一化
数据整合
合并数据、数据关联、数 据去重
数据可视化与报表制作
数据可视化
图表类型、可视化工具、可视化技巧
报表制作
报表设计、报表工具、报表发布
数据分析报告的撰写
报告结构、报告内容、报告呈现方式
03
数据分析工具与技术
理和分析。
数据分析方法
掌握R中常用的数据分析 方法，如描述性统计、 回归分析、聚类分析等
。
数据可视化Байду номын сангаас
学习使用R的内置函数和 包，如ggplot2、plotly 等，创建各种图表和图
形。
04
数据分析方法与模型
描述性分析
总结与概括
对数据进行简单的统计和 描述，如平均值、中位数 、众数等。
数据可视化
通过图表、图像等方式直 观展示数据特征和分布情 况。
数据分析师是指专门从事数据分析与数据挖掘工作的专业人员，他们通过对数 据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供数据支持和决策建议。
数据分析师的职责
数据分析师的主要职责包括收集和整理数据，进行数据清洗和预处理，运用统 计分析、机器学习等方法进行数据挖掘和分析，最终为企业提供数据支持和决 策建议。
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。
数据分析师培训PPT
了解数据仓库和OLAP的基本概念，以及如 何使用SQL进行多维数据分析。
R语言基础
01
02
03
04
R语言基础语法
掌握R语言的基本语法和数据 类型，如变量、函数、循环和
条件语句等。
数据处理
学习使用R语言进行数据处理 ，包括读取数据、清洗数据、
处理缺失值和异常值等。
数据可视化
学习使用R语言进行数据可视 化，绘制各种类型的图表。
数据分析师培训
汇报人：可编辑
2023-12-25
目录
• 数据分析基础 • 数据分析工具 • 数据分析方法 • 数据分析应用 • 数据分析师职业发展
01
数据分析基础
数据类型与来源
数据类型
数值型、文本型、分类型、结构 化、非结构化等。
数据来源
数据库、API、社交媒体、日志文 件、传感器等。
数据收集与清洗
04
数据分析应用
业务需求理解
总结词
准确把握需求是数据分析的关键， 数据分析师需要具备理解业务需求 的能力。
详细描述
数据分析师需要与业务部门进行深 入沟通，了解业务背景、目标和痛 点，明确分析需求和目标。
总结词
理解业务需求是数据分析师的核心 能力之一，能够为后续的数据分析 提供正确的方向。
详细描述
05
02
详细描述
数据分析师需要编写简洁明了的分析报告， 使用图表、表格和文字等多种形式展示分析 结果，以便相关人员理解和使用。
06
04详细Biblioteka 述数据分析师需要关注用户体验，根据 受众的需求和特点，调整报告的格式 、风格和内容，提高报告的针对性和 实用性。
详细描述
数据分析师需要与其他团队成员保持良好沟通 ，协调各方资源，确保分析工作的顺利进行和 高质量的成果汇报。
《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。
数据分析师培训课件完整版)x
4. 流量分析
通过对电商平台的流量来源、流量质 量等进行分析，了解流量的获取情况 、流量转化率等，优化网站的SEO和 推广策略。
金融风控分析
1. 信贷风险分析
通过对借款人的信用状况、还款能力等 进行评估，预测借款人的违约风险，为
信贷决策提供依据。
3. 操作风险分析
通过对金融机构内部操作流程、系统 安全等进行监测和分析，识别和预防
数据分析方法
描述性统计
总结词
描述性统计是数据分析的基础，它通过收集、整理、描述数据的方式来理解和 解释数据。
详细描述
描述性统计包括数据的收集、整理、展示和解释。它通过对数据的概括性度量 ，如均值、中位数、众数、标准差等，来描述数据的中心趋势、离散程度和分 布形态。
预测性建模
总结词
预测性建模是数据分析的核心，它通过建立数学模型来预测 未来的数据趋势。
04
CATALOGUE
数据可视化与报告
数据可视化工具
Excel
Tableau
Excel是数据分析师常用的工具之一，可以 用来制作各种图表和数据可视化。
Tableau是一款强大的数据可视化工具，提 供了丰富的图表类型和可视化效果，支持 实时数据分析和数据探索。
Power BI
Python库
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ，支持数据可视化、数据分析和数据报告 等功能。
数据分析与解读
对数据进行深入的分析和解读 ，挖掘数据的内在规律和趋势 ，为报告提供有力的支撑。
图表选择与设计
根据报告目的和数据特点，选 择合适的图表类型和设计风格 ，使数据可视化更直观、易理
解。
数据解读与沟通
准确解读数据
数据分析师需要具备对数据的敏感性 和准确性，能够从数据中提取有用的 信息和洞察。
通过对电商平台的流量来源、流量质 量等进行分析，了解流量的获取情况 、流量转化率等，优化网站的SEO和 推广策略。
金融风控分析
1. 信贷风险分析
通过对借款人的信用状况、还款能力等 进行评估，预测借款人的违约风险，为
信贷决策提供依据。
3. 操作风险分析
通过对金融机构内部操作流程、系统 安全等进行监测和分析，识别和预防
数据分析方法
描述性统计
总结词
描述性统计是数据分析的基础，它通过收集、整理、描述数据的方式来理解和 解释数据。
详细描述
描述性统计包括数据的收集、整理、展示和解释。它通过对数据的概括性度量 ，如均值、中位数、众数、标准差等，来描述数据的中心趋势、离散程度和分 布形态。
预测性建模
总结词
预测性建模是数据分析的核心，它通过建立数学模型来预测 未来的数据趋势。
04
CATALOGUE
数据可视化与报告
数据可视化工具
Excel
Tableau
Excel是数据分析师常用的工具之一，可以 用来制作各种图表和数据可视化。
Tableau是一款强大的数据可视化工具，提 供了丰富的图表类型和可视化效果，支持 实时数据分析和数据探索。
Power BI
Python库
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ，支持数据可视化、数据分析和数据报告 等功能。
数据分析与解读
对数据进行深入的分析和解读 ，挖掘数据的内在规律和趋势 ，为报告提供有力的支撑。
图表选择与设计
根据报告目的和数据特点，选 择合适的图表类型和设计风格 ，使数据可视化更直观、易理
解。
数据解读与沟通
准确解读数据
数据分析师需要具备对数据的敏感性 和准确性，能够从数据中提取有用的 信息和洞察。
数据分析(培训完整)ppt课件
数据分析实战案例
06
案例一：电商用户行为分析
用户画像构建
通过收集用户的浏览、购买、评价等行为数据，构建用户画像， 分析用户的兴趣、偏好和消费习惯。
商品推荐策略
基于用户画像和商品标签，实现个性化商品推荐，提高用户购买率 和满意度。
营销活动效果评估
分析营销活动的参与度、转化率和ROI等指标，评估活动效果，优 化营销策略。
数据分析方法与技
03
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 的集中趋势。
数据离散程度度量
通过方差、标准差和极差 等指标，刻画数据的离散 程度。
数据分布形态描述
利用偏态和峰态系数，描 述数据分布的形状特点。
推断性统计分析
参数估计
基于样本数据，对总体参 数进行估计，包括点估计 和区间估计。
数据分析的常用工具
Excel
Python
Excel是一款功能强大的电子表格软件，提 供了丰富的数据处理、分析和可视化功能 ，适合初学者和日常数据处理任务。
R语言
Python是一种流行的编程语言，拥有丰富 的数据处理和分析库（如pandas、numpy 等），适合处理大规模数据和复杂分析任 务。
Tableau
案例二：金融风险控制分析
信贷风险评估
01
利用历史信贷数据，构建信贷风险评估模型，预测借款人的违
约风险。
市场风险监控
02
实时监测金融市场数据，识别潜在的市场风险，为投资决策提
供支持。
反欺诈检测
03
通过分析交易数据和行为模式，识别欺诈行为，保护金融机构
学习和运用数据分析的技能培训
柱状图
用于比较不同类别之 间的数据，便于识别 最大值和最小值。
折线图
用于展示数据随时间 变化的趋势，适用于 表示连续变量。
饼图
用于表示各部分在整 体中所占的比例，便 于比较不同部分的大 小。
散点图
用于展示两个变量之 间的关系，判断是否 存在相关性。
热力图
通过颜色的深浅表示 数据的大小，适用于 表示密集数据。
问卷设计
设计涵盖产品或服务各方面的满意 度调查问卷。
数据收集
通过线上或线下渠道收集用户填写 的问卷数据。
数据整理
对数据进行整理和分类，为后续分析 做准备。
数据分析
运用描述性统计、因子分析等方法 分析数据。
结果应用
根据分析结果改进产品或服务质量 ，提升用户满意度。
THANKS
感谢观看
。
时间序列数据
记录随时间变化的数据 ，如股票价格、销售数
据等。
空间数据
与地理位置相关的数据 ，如城市人口分布、地
理坐标等。
数据收集与整理
01
02
03
数据收集方法
通过调查、观察、实验等 方式收集数据。
数据整理技巧
对数据进行分类、排序、 筛选等操作，以便更好地 分析。
数据可视化
使用图表、图形等方式呈 现数据，帮助理解数据关 系。
分析股票、债券、基金等金融产 品的价格走势和市场行情。
监测信贷市场的风险，为企业融 资和风险管理提供依据。
生产数据分析
总结词：通过对生产过程 中的数据进行分析，优化 生产流程、提高生产效率 和降低成本。
详细描述
分析生产设备的运行状况 ，预测维护和维修需求。
分析生产成本和效率，优 化生产计划和资源配置。
相关主题
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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。
Series 1,
PROJECT 1, 100
Series 2, PROJECT 1,
90
Series 32,
数据分析师培训
THE TRAINING OF DATA ANALYST DATA
果壳资源
数据分析培训课程安排
初步认识数据分析 数据透视表（上机操作） 数据图表 数据分析报告 案例分析—数据分析在电话销售中的应用
1
初步认识数据分析
Preliminary understanding of data analysis.
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！
结合业务，分析合理：
TTyyppee
AB,,
SSeepptteemmbbeerr,, Type
76 D,
OctoTbTyTyepyprpe,ee3DDB, ,,NDDoeevcceeemmmbbbeeerrr,,,564
数据1 数据2 数据3 数据4
案例1：某电信公司在推广新业务的时候，对所有的用户进行地毯式的外呼，耗时之长、影响之大令人叹为 观止。但实际结果是新增市场份额的目的是达到了，但作为一个商业项目来核算的话，收益却是负值。用户的 满意度及忠诚度也会因为这个不合时宜的电销活动受到影响，对今后其他电话销售活动的开展埋下了隐患。
创新性
规范性
数据分 析报告
原则
重要性
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。
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：
DB,,
MMaarrcchhT,, y64pe
C,
Type C, May, 12
Type
April,
6 Type
D,
May,
T3ype
C, D,
June,T9ype C, JulyT,Ty1ypp1ee June, T5Tyyppee DB,, JJuullyy,, 76
AB,,
AAuuggTuuyssptte,, 11D21, SeptemTbypere, 1C1, OctoTbyepr,e1C2, November, 9
4
数据分析报告
Preliminary understanding of data analysis.
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。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
最有价值的函数
Vlookup：查找引用 精确查找：最常用，找到完全匹配 模糊查找：常用于数值查找，匹配小于所查 找数值中的最大值 F4：改变单元格引用状态$$
初始状态：相对引用
第一次，绝对引用 第二次，固定行 第三次，固定列 第四次，返回初始状态
混合引用
Index：引用具体位置的数值 Math：返回相对位置
月度数据报告、日报表
总述—分述—总结
Second Tagline //
“总-分-总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前沿 （主要包括分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具 体分析过程与结果；结尾部分包括结论、建议及附录。
结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以 综述性文字来说明
建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题 额提出的改进方法，建议主要关注在保持优势及改进劣势等 方面。
153605
1552
中国联通
156847
1255
第一步 第二步 第三步 第四步 第五步 第六步
明确分析思路 数据收集 数据存储 数据整理
数据分析
图表呈现
报告撰写
Mind Manager
WORD、EXCEL ACCESS、Oracle、MySQL、FoxPro Epidata、Excel、SPSS… SPSS、SAS、Matlab、Eviews、Stata… Excel、SPSS、CrystalXcelsius、PPT… Word、Excel、PPT…
Series 3, PROJECT 1,
PROJECT 1, 60
50
根据上面的图表显示，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！
具体内容，具体分析，填写所想
验证分析质量：
具体内容，具体分析，填写所想
提供决策依据：
具体内容，具体分析，填写所想
数据分析 报告三大
作用
展示分 析结果
验证分 析质量
提供决 策依据
More Titles
专题问题报告：
用户流失分析、提升用户消费分析
综合分析报告：
企业运营报告、世界人口发展报告
日常数据通报：
现场活动的监控
项目活动的总结
2.591 | 62 % 4.531 | 91 %
1.932 | 59 %
3.111 | 81 %
4.531 | 66 % 2.591 | 82 %
数据分析在电话销售项目中的应用
Type A, May, 24
Type D, August, 24
Type A, October, 24
数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向
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。
简单分析
通过适当方法对数据 进行分析。
可以添加补充
通过适当方法对数据进 行分析。
可以添加补充
通过适当方法对数据 进行分析。
数据分析方法论主要从宏观角度知道如何进行数据分析，从整体上对数据进行规划， 指导。好比如：做题的思路分析，项目的规划，起着火车头的作用，指引前进的方向。
方法论 工具 技术
数据分析
5W2H、4P、逻辑树等思路分析 EXCEL、 SPSS SAS等
交叉分析、相关分析、回归分析、等
服装制作 复制设计图 剪刀、缝纫机、电熨斗等 平面、立体剪裁等
一份优秀的分析报告不恩能够仅基于数据而分析 问题，或简单地看图说话，必须紧密结合公司的具体 业务才能得出可实行、可操作的建议，否则将是纸上
谈兵，脱离实际。
5
案例分析—数据分析在电话销售中的应用
Preliminary understanding of data analysis.
数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向
ctrl+a 全选 ctrl+c 复制 ctrl+v 粘贴 ctrl+f 查找 ctrl+P 打印 ctrl+S 保存 ctrl+Z 后撤 ctrl+Y 复制上一步骤 ctrl+enter 多重填充 alt+enter 单元格内换行 F1 帮助 F4 锁定位置 F5 定位 "=ctrl+G
常用函数
Type A, December, 1B8, OctoTTTbyyyepppree,e1ABC7,,,NNDooevvceeemmmbbbeeerrr,,,
21 111758
Type
TTTyyypppeee ACB,,, FFFeeebbbrrruuuaaaTTrrryyyy,,p,p867ee ADCB,,TJJayanpnueuaaDrryy,,,F00ebruary, 2
SO SO战略
依靠内部优势 利用外部机会
WO WO战略
利用外部机会 克服内部劣势
ST ST战略
依靠内部优势 回避外部威胁
WT WT战略
减少内部劣势 回避外部威胁
T
外部威胁 （T）
T
S
S
内部优势
（S）
W
O
外部机会
（O）
O
W
内部劣势
（W）
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
1. 快捷键
Ctrl+ … …
2. 函数
VLookup
3. 数据透视表
4. 图表
大小, 0.7, 10, 1
列1, 0.7, 3.3, 2.7
大小, 2.6, 8,
1 大小, 1.8, 6,
列11, 1.8, 5, 6 列1, 2.6,
3.3, 1.6
常用快捷键
Sum：求和 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
3
数据图表
Preliminary understanding of data analysis.
Series 1,
PROJECT 1, 100
Series 2, PROJECT 1,
90
Series 32,
数据分析师培训
THE TRAINING OF DATA ANALYST DATA
果壳资源
数据分析培训课程安排
初步认识数据分析 数据透视表（上机操作） 数据图表 数据分析报告 案例分析—数据分析在电话销售中的应用
1
初步认识数据分析
Preliminary understanding of data analysis.
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！
结合业务，分析合理：
TTyyppee
AB,,
SSeepptteemmbbeerr,, Type
76 D,
OctoTbTyTyepyprpe,ee3DDB, ,,NDDoeevcceeemmmbbbeeerrr,,,564
数据1 数据2 数据3 数据4
案例1：某电信公司在推广新业务的时候，对所有的用户进行地毯式的外呼，耗时之长、影响之大令人叹为 观止。但实际结果是新增市场份额的目的是达到了，但作为一个商业项目来核算的话，收益却是负值。用户的 满意度及忠诚度也会因为这个不合时宜的电销活动受到影响，对今后其他电话销售活动的开展埋下了隐患。
创新性
规范性
数据分 析报告
原则
重要性
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。
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：
DB,,
MMaarrcchhT,, y64pe
C,
Type C, May, 12
Type
April,
6 Type
D,
May,
T3ype
C, D,
June,T9ype C, JulyT,Ty1ypp1ee June, T5Tyyppee DB,, JJuullyy,, 76
AB,,
AAuuggTuuyssptte,, 11D21, SeptemTbypere, 1C1, OctoTbyepr,e1C2, November, 9
4
数据分析报告
Preliminary understanding of data analysis.
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。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
最有价值的函数
Vlookup：查找引用 精确查找：最常用，找到完全匹配 模糊查找：常用于数值查找，匹配小于所查 找数值中的最大值 F4：改变单元格引用状态$$
初始状态：相对引用
第一次，绝对引用 第二次，固定行 第三次，固定列 第四次，返回初始状态
混合引用
Index：引用具体位置的数值 Math：返回相对位置
月度数据报告、日报表
总述—分述—总结
Second Tagline //
“总-分-总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前沿 （主要包括分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具 体分析过程与结果；结尾部分包括结论、建议及附录。
结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以 综述性文字来说明
建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题 额提出的改进方法，建议主要关注在保持优势及改进劣势等 方面。
153605
1552
中国联通
156847
1255
第一步 第二步 第三步 第四步 第五步 第六步
明确分析思路 数据收集 数据存储 数据整理
数据分析
图表呈现
报告撰写
Mind Manager
WORD、EXCEL ACCESS、Oracle、MySQL、FoxPro Epidata、Excel、SPSS… SPSS、SAS、Matlab、Eviews、Stata… Excel、SPSS、CrystalXcelsius、PPT… Word、Excel、PPT…
Series 3, PROJECT 1,
PROJECT 1, 60
50
根据上面的图表显示，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！
具体内容，具体分析，填写所想
验证分析质量：
具体内容，具体分析，填写所想
提供决策依据：
具体内容，具体分析，填写所想
数据分析 报告三大
作用
展示分 析结果
验证分 析质量
提供决 策依据
More Titles
专题问题报告：
用户流失分析、提升用户消费分析
综合分析报告：
企业运营报告、世界人口发展报告
日常数据通报：
现场活动的监控
项目活动的总结
2.591 | 62 % 4.531 | 91 %
1.932 | 59 %
3.111 | 81 %
4.531 | 66 % 2.591 | 82 %
数据分析在电话销售项目中的应用
Type A, May, 24
Type D, August, 24
Type A, October, 24
数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向
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。
简单分析
通过适当方法对数据 进行分析。
可以添加补充
通过适当方法对数据进 行分析。
可以添加补充
通过适当方法对数据 进行分析。
数据分析方法论主要从宏观角度知道如何进行数据分析，从整体上对数据进行规划， 指导。好比如：做题的思路分析，项目的规划，起着火车头的作用，指引前进的方向。
方法论 工具 技术
数据分析
5W2H、4P、逻辑树等思路分析 EXCEL、 SPSS SAS等
交叉分析、相关分析、回归分析、等
服装制作 复制设计图 剪刀、缝纫机、电熨斗等 平面、立体剪裁等
一份优秀的分析报告不恩能够仅基于数据而分析 问题，或简单地看图说话，必须紧密结合公司的具体 业务才能得出可实行、可操作的建议，否则将是纸上
谈兵，脱离实际。
5
案例分析—数据分析在电话销售中的应用
Preliminary understanding of data analysis.
数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向
ctrl+a 全选 ctrl+c 复制 ctrl+v 粘贴 ctrl+f 查找 ctrl+P 打印 ctrl+S 保存 ctrl+Z 后撤 ctrl+Y 复制上一步骤 ctrl+enter 多重填充 alt+enter 单元格内换行 F1 帮助 F4 锁定位置 F5 定位 "=ctrl+G
常用函数
Type A, December, 1B8, OctoTTTbyyyepppree,e1ABC7,,,NNDooevvceeemmmbbbeeerrr,,,
21 111758
Type
TTTyyypppeee ACB,,, FFFeeebbbrrruuuaaaTTrrryyyy,,p,p867ee ADCB,,TJJayanpnueuaaDrryy,,,F00ebruary, 2
SO SO战略
依靠内部优势 利用外部机会
WO WO战略
利用外部机会 克服内部劣势
ST ST战略
依靠内部优势 回避外部威胁
WT WT战略
减少内部劣势 回避外部威胁
T
外部威胁 （T）
T
S
S
内部优势
（S）
W
O
外部机会
（O）
O
W
内部劣势
（W）
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
1. 快捷键
Ctrl+ … …
2. 函数
VLookup
3. 数据透视表
4. 图表
大小, 0.7, 10, 1
列1, 0.7, 3.3, 2.7
大小, 2.6, 8,
1 大小, 1.8, 6,
列11, 1.8, 5, 6 列1, 2.6,
3.3, 1.6
常用快捷键
Sum：求和 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
3
数据图表
Preliminary understanding of data analysis.