经营数据分析方法ppt课件
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销售经营分析报告PPT课件
精选课件
10
渠道业绩分析分析
2 各区域分销商数量
精选课件
11
渠道业绩分析分析
3 重点区域销售异动
通过对数据的分析，发现存在异动的产品或区域； 并分析异动发生的原因；
精选课件
12Leabharlann 产品线分析1 产品结构
从产品结构看主导产品和产品成长合理性， 企业的利润源和销售量是否对应，初步判断 企业未来产品规划的调整方向。
区域16销售费用分析各区域销售费用17投入产出分析各区促销投入产出分析18销售分析总结销售分析鱼骨图经销商工作问题管理不到位产品质量性价比员工专业培训店址情况产品组合促销创意促销手段促销实效客户跟进度国家政策相关行业影响经营方式经营政策品牌定位工作总结改进时效性19下一阶段工作计划销售目标销售策略重点工作事项20销售目标下一阶段工作计划21销售策略下一阶段工作计划22重点工作事项下一阶段工作计划23
产品组合 经营政策
相关行业影响
促销创意 促销手段
促销
品牌定位 促销实效
客户跟进度
管理
管理不到位
工作总结改进 时效性
工作问题
精选课件
19
下一阶段工作计划
1
销售目标
2
销售策略
3
重点工作事项
精选课件
20
下一阶段工作计划
1
销售目标
精选课件
21
下一阶段工作计划
2
销售策略
精选课件
22
下一阶段工作计划
3
重点工作事项
精选课件
6
销售达成分析
1 销售计划达成率
销售计划达成率
1.6 1.4 1.2
1 0.8 0.6 0.4 0.2
《前厅经营数据分析》课件
前厅经营数据
1 经营数据的种类
从客流量到订单数量，从平均消费额到客户评价等，各种经营数据都可以帮助我们了解 前厅经营情况。
2 数据分析的目的
通过分析前厅经营数据，我们可以发现问题、做出决策并提高整体经营效率和客户满意 度。
数据分析方法
可视化分析
使用图表、图形和色彩等可视化方式呈现数据，使 复杂的数据更易于理解和分析。
参考资料
1 相关书籍推荐
推荐一些权威的数据分析书籍，以供学员进一步学习。
2 相关网站链接
列出一些数据分析相关的网站链接，方便学员找到更多有用的资源和工具。
应用价值
数据分析的价值
通过数据分析，可以发现潜在机会、预测需求变化 和优化运营，帮助餐厅实现持续增长和竞争优势。
未来发展趋势
随着技术的不断发展，数据分析将越来越重要。人 工智能和大数据等趋势将为餐饮行业带来更多机遇。
总结
回顾本次课程，强调数据分析在前厅经营中的重要性，并激发学员继续深入 学习和运用数据分析的信心。
《前厅经营数据分析》 PPT课件
# 前厅经营数据分，在餐饮行业中的重要性以及如何进行数 据分析。
餐饮行业概述
餐饮行业的规模
餐饮行业正在快速增长，成为经济的重要组成 部分。各种餐饮场所涌现，满足人们的需求。
餐饮行业的发展趋势
消费者对健康、绿色食品的需求不断增加，餐 饮业正在向更加可持续和创新的方向发展。
统计分析
利用统计方法对数据进行处理和分析，从中找出规 律和趋势，并得出有价值的结论。
实战案例
1
实际例子分析
通过具体案例，展示从数据收集到分析过程的全过程，使学员学以致用。
2
分析过程
详细讲解实际案例中的数据分析过程，包括数据筛选、数据清洗和数据可视化等。
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。
财务经营分析报告ppt
经营数据分析二
本年累计实现销售额25,161万 元，环比增长32%，累计实现 销售毛利8.79%；
经营数据分析三
本年累计实现销售额25,161万 元，环比增长32%，累计实现 销售毛利8.79%；
利润数据分析
Finish monthly finance analysis, cost analysis report, and provide suggestion to management personnel.Finish monthly finance analysis,
请在此输入关键词
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资产负债分析
Finish monthly finance analysis, cost analysis report, and provide suggestion to management personnel.Finish monthly finance analysis,
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04、资产负债分析
资
产
资产情况分析
期末资产总额9089.12万元。期末银行存款897.65万元。期末应 收账款278.9万元，主要是大客户赊销款，期末预付账款132,7 万元，主要是工厂货款。
期末资产总额9089.12万元。期末银行存款897.65万元。期末应 收账款278.9万元，主要是大客户赊销款，期末预付账款132,7 万元，主要是工厂货款。
经营情况分析
¥
本年累计实现销售额25,161万元，实现
销售1,352，环比增长322万元，累计实
现销售毛利8.79%；当月毛利234万元，
毛利率12.9%。
全年总营收额：
¥25,161,9
企业经营数据分析教材(PPT 93张)
●4、企业发展战略数据分析 企业资产信用评估数据分析 企业兼并收购破产数据分析 企业资产经营数据分析 包括：企业存量资产的盘活与重组数据分析 企业增量资金投资方向的选择等
三、企业经营数据分析技术
企业经营数据收集技术 对某些直接数据企业大多采用全面调 查（统计台账，原始记录等），个别领域采 用抽样调查。 企业数据整理技术 企业经营数据分析技术 定性分析、定量分析、描述统计分析、 推断统计分析、市场预测、投资决策、经营 控制、综合评价等分析技术
企业经营 数据分析
☆第一部分 ☆第二部分 ☆第三部分 ☆第四部分
企业经营数据分析概述 企业经营数据分析方法
企业经营数据分析案例
企业经营数据分析报告
第一部分
企业经营数据分析概述
一、现代企业制度与数据分析 二、企业经营数据分析的职能与范畴 三、企业经营数据分析技术 四、企业经营数据分析分析的基本问题
■
企业经济效益数据分析 企业资金运用的经济效益（资金利税率、周转率） 产品产出过程的经济效益（产值费用率、销售率、 物耗率、产值收益率） 企业销售过程的经济效益（销售利润率） 企业投资过程的经济效益（投资收益率、资本保 值增值率） 企业社会贡献的经济效益（上缴利税率） 企业经济效益综合评价（综合指数法、功效系数 法）
●2、企业投入产出数据分析 企业产出数据分析 产出品种、产出数量、产出质量三大方 面及其货币表现——资金的收入与盈利的数 据分析 包括：主营业务产出数据 附营业务产出数据 具体：产出结构、产出批量数据，经济质量 水平数据等。
企业投入数据分析 劳动力、劳动对象、劳动资料三方面及其货 币表现——资金占用与补偿数据。 包括： 企业劳动力投入与报酬数据分析、企业劳动对象 投入数据分析、企业生产经营设备投入数据分析、 企业能源与动力投入数据分析、企业资金投入数 据分析、企业科技投入数据分析
经营数据分析方法ppt课件
经营数据分析方法
二0一六年九月
1 何为数据分析 2 数据处理 3 数据分析 4 数据展现 5 报告撰写
目录
1 何为数据分析
➢ 数据分析是什么 ➢ 数据分析六部曲 ➢ 常用指标或术语
2 数据处理
3 数据分析
4 数据展现
5 报告撰写
目录
数据分析是什么
数据分析那些事儿
• 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。
人才评价 江人苏品 动手能9力4 创新意识 0.教92育背景 合计 排序
人品 浙江
0 65
1 0.57 1
22
动手能力 云贵1
62
1 0.53 1
31
创新意识 辽宁0
0 37
0.23 1
13
教育背景 重庆0
0 26
0 0.10
04
Hale Waihona Puke 深圳320.17
黑吉
49
0.37
数据分析
杜邦分析法
又称杜邦财务分析体系，可对财务状况进行综合分析评价，也可用于其他分析。
AND：所有参数全部为真，才返回TRUE • 数据统计 COUNTIF：对区域中满足单个指定条件的单元格进行计数
常用数据处理公式或技巧
数据处理
• 数据抽取 • 抽取函数 LEFT:得到字符串左部指定个数的字符 RIGHT:得到字符串右部指定个数的字符 MID:得到字符串中间指定个数的字符 • 字段合并 CONCATENATE:将几个稳步字符串合并为一个文本字符串 • 字段匹配 VLOOKUP：在表格的首列查找制定数据，并返回指定的数据所在 行中指定列处的单元格内容。
二0一六年九月
1 何为数据分析 2 数据处理 3 数据分析 4 数据展现 5 报告撰写
目录
1 何为数据分析
➢ 数据分析是什么 ➢ 数据分析六部曲 ➢ 常用指标或术语
2 数据处理
3 数据分析
4 数据展现
5 报告撰写
目录
数据分析是什么
数据分析那些事儿
• 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。
人才评价 江人苏品 动手能9力4 创新意识 0.教92育背景 合计 排序
人品 浙江
0 65
1 0.57 1
22
动手能力 云贵1
62
1 0.53 1
31
创新意识 辽宁0
0 37
0.23 1
13
教育背景 重庆0
0 26
0 0.10
04
Hale Waihona Puke 深圳320.17
黑吉
49
0.37
数据分析
杜邦分析法
又称杜邦财务分析体系，可对财务状况进行综合分析评价，也可用于其他分析。
AND：所有参数全部为真，才返回TRUE • 数据统计 COUNTIF：对区域中满足单个指定条件的单元格进行计数
常用数据处理公式或技巧
数据处理
• 数据抽取 • 抽取函数 LEFT:得到字符串左部指定个数的字符 RIGHT:得到字符串右部指定个数的字符 MID:得到字符串中间指定个数的字符 • 字段合并 CONCATENATE:将几个稳步字符串合并为一个文本字符串 • 字段匹配 VLOOKUP：在表格的首列查找制定数据，并返回指定的数据所在 行中指定列处的单元格内容。
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
企业经营数据分析教材(共 93张PPT)
一、现代企业制度与数据分析
现代企业制度是适应市场经济体制环境 的规范建立的完善的企业法人制度；是以 有限责任为核心，以产权关系清晰、权利 职责明确、政企职能独立、管理方法科学 为主要内容的企业制度。 现代企业制度的主要特征：产权、保值增 值、责任、市场需求、管理制度。 主要形式：公司制
企业资金需求数据分析 资金需求现状：企业资金占用 企业投资环境：竞争者和用户，经济政治法律因素 企业资金筹措及决策：资本金筹集，金融性筹资，内部 资本积累 企业劳动力需求数据分析 劳动力数量，劳动力构成，劳动力年龄，劳动力变动， 劳动力质量，劳动力招聘和培训 企业科技需求数据分析 劳动资料科技进步（设备使用年限，设备净值率，设备 先进水平），新材料新工艺，机械化自动化程度，企业 科技管理和科技开发，企业科技引入和经济效益
附一： 企业环境与条件数据分析主要 内容及常用的指标
企业产出的客户市场数据分析： 客户市场需求量： 工业产品销售量，社会产品零售总额，原 材料、能源消费量 客户市场供应量： 工业产品生产能力，工业产品生产量，商 品进口量
客户市场营销活动数据分析 产出的生产策略数据分析：市场占有率，市场 供应率，市场覆盖率，边际利润率。 产出价格策略数据分析：目标价格 产出销售渠道数据分析：平衡销售量，中间商 选择 产出促销策略数据分析：广告边际收益 供应商市场现状数据分析： 材料采购批量，供应商信誉评估
●4、企业发展战略数据分析 企业资产信用评估数据分析 企业兼并收购破产数据分析 企业资产经营数据分析 包括：企业存量资产的盘活与重组数据分析 企业增量资金投资方向的选择等
三、企业经营数据分析技术
企业经营数据收集技术 对某些直接数据企业大多采用全面调 查（统计台账，原始记录等），个别领域采 用抽样调查。 企业数据整理技术 企业经营数据分析技术 定性分析、定量分析、描述统计分析、 推断统计分析、市场预测、投资决策、经营 控制、综合评价等分析技术
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
开公司经营分析数据工作PPT模板
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And I've waited longer for you than I've waited for any woman.
2计30划万
2实50际万
紧紧围绕金融业务余额新增的发展重点，确定全市圆梦200万、追梦230万发展目标，全年新 增余额从100万平台上升至200万平台，达到240.58万元；新增综合资产从200万平台上升至300 万平台，达到310.11万元。
文化引领
开展“三亮三比三创”活动，树立党员先进性支部；以模范投递员名字命名投递段道，增强个人荣誉感
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And I've waited longer for you than I've waited for any woman.
总 资 产 周 转 率 1.97% 、 提 升 0.04%
某 某 收 益 率 344.69 元 / 万 元 、 提 升 37.64元/万元。
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And I've waited longer for you than I've waited for any woman.
输入标题 输入标题 输入标题 输入标题
695 1,211 16K 896
输入标题
10K
贯彻董事会发展精神遵循十三五规划布局
提质增效
贯彻董事会发展精神 开展智慧服务
汇报人：111
CONTENTS
1
总体经营情况
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
3
存在问题和形式分析
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
华润万家经营数据分析课件
长趋势，评估市场拓展效果。
库存数据分析
库存量
分析库存量，了解库存 规模和结构，判断库存 是否合理。
库存周转率
分析库存周转率，了解 库存的流动性和利用效 率。
库存积压
分析库存积压情况，了 解积压原因和影响，制 定相应的处理措施。
库存成本
分析库存成本，了解库 存成本构成和优化空间 。
财务数据分析
收入结构
法规与政策变动
应关注相关法规和政策变动，确保 合规经营，避免潜在风险。
提升经营业绩的建议
加强品类管理
根据市场需求调整商品 结构，提高库存周转率
。
提升顾客体验
通过优化店面布局、增 加互动式体验设施等措 施提升顾客购物体验。
数字化转型
加大在数据分析、人工 智能等领域的投入，提 升运营效率和客户满意
度。
多元化经营
拓展新业务领域，如生鲜食品、跨境电商等，实 现经营多元化，降低经营风险。
分析公司收入结构，了解各类业务的盈利能 力。
利润水平
成本费用
分析公司成本费用构成，寻找降低成本的空 间。
分析公司利润水平，了解公司的盈利能力和 市场竞争力。
02
01
现金流
分析公司现金流状况，了解公司的资金流动 性和偿债能力。
04
03
客户数据分析
客户数量
分析客户数量和增长情 况，了解客户规模和市 场需求。
Hale Waihona Puke 成为零售业发展的新趋势。社区商业崛起
社区商业以其便利性和个性化服 务，逐渐成为零售市场的新增长 点，未来将有更多企业涉足社区
商业领域。
公司战略规划与目标
拓展市场份额
通过优化门店布局、提升商品品质和服务水平， 提高市场占有率和品牌影响力。
库存数据分析
库存量
分析库存量，了解库存 规模和结构，判断库存 是否合理。
库存周转率
分析库存周转率，了解 库存的流动性和利用效 率。
库存积压
分析库存积压情况，了 解积压原因和影响，制 定相应的处理措施。
库存成本
分析库存成本，了解库 存成本构成和优化空间 。
财务数据分析
收入结构
法规与政策变动
应关注相关法规和政策变动，确保 合规经营，避免潜在风险。
提升经营业绩的建议
加强品类管理
根据市场需求调整商品 结构，提高库存周转率
。
提升顾客体验
通过优化店面布局、增 加互动式体验设施等措 施提升顾客购物体验。
数字化转型
加大在数据分析、人工 智能等领域的投入，提 升运营效率和客户满意
度。
多元化经营
拓展新业务领域，如生鲜食品、跨境电商等，实 现经营多元化，降低经营风险。
分析公司收入结构，了解各类业务的盈利能 力。
利润水平
成本费用
分析公司成本费用构成，寻找降低成本的空 间。
分析公司利润水平，了解公司的盈利能力和 市场竞争力。
02
01
现金流
分析公司现金流状况，了解公司的资金流动 性和偿债能力。
04
03
客户数据分析
客户数量
分析客户数量和增长情 况，了解客户规模和市 场需求。
Hale Waihona Puke 成为零售业发展的新趋势。社区商业崛起
社区商业以其便利性和个性化服 务，逐渐成为零售市场的新增长 点，未来将有更多企业涉足社区
商业领域。
公司战略规划与目标
拓展市场份额
通过优化门店布局、提升商品品质和服务水平， 提高市场占有率和品牌影响力。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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COUNTIF(A$2:A2,A2)
数据处理
数据 A B C D E A A A B B C
重复次数 4 3 2 1 1 4 4 4 3 3 2
第几次出现 1 1 1 1 1 2 3 4 2 3 2
2、用菜单操作来筛选
AND：所有参数全部为真，才返回TRUE • 数据统计 COUNTIF：对区域中满足单个指定条件的单元格进行计数
常用数据处理公式或技巧
数据处理
• 数据抽取 • 抽取函数 LEFT:得到字符串左部指定个数的字符 RIGHT:得到字符串右部指定个数的字符 MID:得到字符串中间指定个数的字符 • 字段合并 CONCATENATE:将几个稳步字符串合并为一个文本字符串 • 字段匹配 VLOOKUP：在表格的首列查找制定数据，并返回指定的数据所在 行中指定列处的单元格内容。
➢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。
数据处理方式和技巧
•
填充柄
•
Ctrl+D
•
‘007，变成007的有效输入。
•
1/3的输入，0空格1/3
数据处理
数据处理方式和技巧
数据处理
数据错误识别
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
数据处理原则
数据处理
数据清洗
• 冻结窗格 • 自动筛选 • 隐藏 • Ctrl+箭头键 • F4的妙用，绝对引用和相对引用 • 重复数据处理
• 数据计算 • 求和，平均值 SUM;AVERAGE • 最大值，最小值 MAX;MIN
常用数据处理公式或技巧
• 日期的相关处理
• 1、快速录入当前日期
数据表达和说明
✓ 选取合适的图表类型，一张图表胜过千言万语 ✓ 突出重点，能直接为决策提供支撑依据 ✓ 为进一步分析留有足够的空间
数据分析那些事儿
怎样才能胜任数据分析工作？
基础能力
✓ 掌握经营分析的基本框架和方法 ✓ 掌握基础呈现形式和报告写作
能力提升
✓ 了解政策动向、市场要求和行业走势 ✓ 了解企业全局和整体发展趋势 ✓ 了解对手意图和策略，知己知彼 ✓ 关注热点问题，把握公司高层脉搏
• “数据”→“排序与筛选”→ 高级
数据处理
3、使用条件格式 “开始”→“条件格式”→“突出显示单元格规格”→“重复值”
数据处理
常用数据处理公式或技巧
• 查找和替换 ctlr+G • 通配符 * • IF函数 执行真假值判断，根据逻辑计算的真假值，返回结果。
a.条件表达式是用比较运算符(<、=、>)建立的式子，无比较就无判断 b.两个值若是数值数据可直接书写，若是文本数据则要用双引号标记 c.参数里所有用到的标点符号都是英文状态下的标点符号 d.IF函数可进行嵌套，最多有七层 • AND和OR OR：至少一个参数为真，就返回TRUE
融会贯通，思维领先
数据分析那些事儿
做好数据分析的针对性建议
十忌
没有结构，拼凑分析 选题太多
分析面太宽 只做分析，不关心数据 只做分析，没有结论
分析与策略脱节 业务生疏，玩数字游戏 注重分析，不注重表达
各自为战 每次分析当成一项任务
数据分析那些事儿
十应
先有框架，再填内容 与领导沟通后确定主线 确定重点问题重点分析
1 何为数据分析
2 数据处理
➢ 数据准备 ➢ 数据处理方式和技巧 ➢ 数据处理原则 ➢ 数据清洗 ➢ 常用数据处理公式
3 数据分析
4 数据展现
5 报告撰写
目录
数据准备：对数据表的要求
数据处理
序号
要求
1
数据表由标明行和数据部分组成
2
第一行是表的列标题（字段名），列标题不能重复
3
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
经营数据分析方法
二0一六年九月
1 何为数据分析 2 数据处理 3 数据分析 4 数据展现 5 报告撰写
目录
1 何为数据分析
➢ 数据分析是什么 ➢ 数据分析六部曲 ➢ 常用指标或术语
2 数据处理
3 数据分析
4 数据展现
5 报告撰写
目录
数据分析是什么
数据分析那些事儿
• 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。
评估内容
公司层面评估
公司的盈利能力、收 入状况等
部门层面评估
部门关键绩效指标发 展情况等
成功的数据分析需要具备的关键条件
数据提取和收集
✓ 选取正确的数据来源，同时不影响正常的生产环境 ✓ 必须对现有计费系统和数据结构有明确的了解 ✓ 在数据提取效率和提取深度之间进行权衡
数据挖掘和分析
✓ 做出适当的假设，并对各类假设进行优先排序 ✓ 尝试所有的分析纬度，各种变量之间进行排列组合 ✓ 对数值进行合理的归类或近似处理
要从数据来源做起 观点明确
分析应为下阶段的策略提供支撑 充分理解数据背后的涵义 表达与分析并重 互相沟通，互相启发 每次分析当成一次提高
数据分析六步曲
数据分析那些事儿
一般数据分析用Excel可以完成，若高级数据分析，则需要使用数据分析工具，如SPSS 、 ACCESS等。
常用指标或术语
数据分析那些事儿
4
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
5
数据显示内容过大（满屏时），冻结窗口
6
数据部分每一列的数据项，内容、格式统一
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。
数据处理
• 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究和概括总结的过程事中：实施监控 事后：业绩评估
评估公司现状
综合分析宏观环境和市场竞争情况
预测未来，为公司的经营决策提供依据
建立监控指标体系，确立标准值，以实时监控公司各项指标 的发展情况，做到过程控制。
1、使用COUNTIF函数 重复次数COUNTIF(A:A,A2) 第几次出现COUNTIF(A$2:A2,A2)
数据处理
数据 A B C D E A A A B B C
重复次数 4 3 2 1 1 4 4 4 3 3 2
第几次出现 1 1 1 1 1 2 3 4 2 3 2
2、用菜单操作来筛选
AND：所有参数全部为真，才返回TRUE • 数据统计 COUNTIF：对区域中满足单个指定条件的单元格进行计数
常用数据处理公式或技巧
数据处理
• 数据抽取 • 抽取函数 LEFT:得到字符串左部指定个数的字符 RIGHT:得到字符串右部指定个数的字符 MID:得到字符串中间指定个数的字符 • 字段合并 CONCATENATE:将几个稳步字符串合并为一个文本字符串 • 字段匹配 VLOOKUP：在表格的首列查找制定数据，并返回指定的数据所在 行中指定列处的单元格内容。
➢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。
数据处理方式和技巧
•
填充柄
•
Ctrl+D
•
‘007，变成007的有效输入。
•
1/3的输入，0空格1/3
数据处理
数据处理方式和技巧
数据处理
数据错误识别
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
数据处理原则
数据处理
数据清洗
• 冻结窗格 • 自动筛选 • 隐藏 • Ctrl+箭头键 • F4的妙用，绝对引用和相对引用 • 重复数据处理
• 数据计算 • 求和，平均值 SUM;AVERAGE • 最大值，最小值 MAX;MIN
常用数据处理公式或技巧
• 日期的相关处理
• 1、快速录入当前日期
数据表达和说明
✓ 选取合适的图表类型，一张图表胜过千言万语 ✓ 突出重点，能直接为决策提供支撑依据 ✓ 为进一步分析留有足够的空间
数据分析那些事儿
怎样才能胜任数据分析工作？
基础能力
✓ 掌握经营分析的基本框架和方法 ✓ 掌握基础呈现形式和报告写作
能力提升
✓ 了解政策动向、市场要求和行业走势 ✓ 了解企业全局和整体发展趋势 ✓ 了解对手意图和策略，知己知彼 ✓ 关注热点问题，把握公司高层脉搏
• “数据”→“排序与筛选”→ 高级
数据处理
3、使用条件格式 “开始”→“条件格式”→“突出显示单元格规格”→“重复值”
数据处理
常用数据处理公式或技巧
• 查找和替换 ctlr+G • 通配符 * • IF函数 执行真假值判断，根据逻辑计算的真假值，返回结果。
a.条件表达式是用比较运算符(<、=、>)建立的式子，无比较就无判断 b.两个值若是数值数据可直接书写，若是文本数据则要用双引号标记 c.参数里所有用到的标点符号都是英文状态下的标点符号 d.IF函数可进行嵌套，最多有七层 • AND和OR OR：至少一个参数为真，就返回TRUE
融会贯通，思维领先
数据分析那些事儿
做好数据分析的针对性建议
十忌
没有结构，拼凑分析 选题太多
分析面太宽 只做分析，不关心数据 只做分析，没有结论
分析与策略脱节 业务生疏，玩数字游戏 注重分析，不注重表达
各自为战 每次分析当成一项任务
数据分析那些事儿
十应
先有框架，再填内容 与领导沟通后确定主线 确定重点问题重点分析
1 何为数据分析
2 数据处理
➢ 数据准备 ➢ 数据处理方式和技巧 ➢ 数据处理原则 ➢ 数据清洗 ➢ 常用数据处理公式
3 数据分析
4 数据展现
5 报告撰写
目录
数据准备：对数据表的要求
数据处理
序号
要求
1
数据表由标明行和数据部分组成
2
第一行是表的列标题（字段名），列标题不能重复
3
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
经营数据分析方法
二0一六年九月
1 何为数据分析 2 数据处理 3 数据分析 4 数据展现 5 报告撰写
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1 何为数据分析
➢ 数据分析是什么 ➢ 数据分析六部曲 ➢ 常用指标或术语
2 数据处理
3 数据分析
4 数据展现
5 报告撰写
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数据分析是什么
数据分析那些事儿
• 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。
评估内容
公司层面评估
公司的盈利能力、收 入状况等
部门层面评估
部门关键绩效指标发 展情况等
成功的数据分析需要具备的关键条件
数据提取和收集
✓ 选取正确的数据来源，同时不影响正常的生产环境 ✓ 必须对现有计费系统和数据结构有明确的了解 ✓ 在数据提取效率和提取深度之间进行权衡
数据挖掘和分析
✓ 做出适当的假设，并对各类假设进行优先排序 ✓ 尝试所有的分析纬度，各种变量之间进行排列组合 ✓ 对数值进行合理的归类或近似处理
要从数据来源做起 观点明确
分析应为下阶段的策略提供支撑 充分理解数据背后的涵义 表达与分析并重 互相沟通，互相启发 每次分析当成一次提高
数据分析六步曲
数据分析那些事儿
一般数据分析用Excel可以完成，若高级数据分析，则需要使用数据分析工具，如SPSS 、 ACCESS等。
常用指标或术语
数据分析那些事儿
4
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
5
数据显示内容过大（满屏时），冻结窗口
6
数据部分每一列的数据项，内容、格式统一
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。
数据处理
• 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究和概括总结的过程事中：实施监控 事后：业绩评估
评估公司现状
综合分析宏观环境和市场竞争情况
预测未来，为公司的经营决策提供依据
建立监控指标体系，确立标准值，以实时监控公司各项指标 的发展情况，做到过程控制。