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。
电子商务岗位：网络运营与数据分析讲座培训ppt
特点
便捷性、全球性、低成本、高效率
电子商务的发展历程
起步期
20世纪90年代初，电子商务开始进入 中国市场，主要以电子邮件和新闻组 的形式存在。
探索期
高速发展期
21世纪初至今，随着互联网技术的不 断发展和普及，电子商务在中国得到 了迅猛发展，成为国民经济的重要组 成部分。
20世纪90年代末至21世纪初，电子商 务逐渐发展，出现了如8848等一批电 子商务网站。
05
电子商务岗位的实战案例分享
案例一：某电商平台的网络运营策略
总结词
精细化运营
详细描述
该电商平台通过制定精细化的运营策略，如用户画像分析、流量转化提升等，实 现了用户粘性和转化率的显著提升。
案例一：某电商平台的网络运营策略
总结词：数据驱动
详细描述：该电商平台高度重视数据分析和运用，通过实时监控和深入分析用户 行为数据，不断优化产品推荐和营销策略。
数据分析的核心技能
01
02
03
04
数据处理能力
具备处理大量数据的能力，能 够高效地清洗、整理和分析数
据。
统计分析能力
掌握统计学原理和方法，能够 运用各种统计分析工具进行数
据挖掘和模型建立。
数据可视化能力
能够运用图表、图像等形式直 观地展示数据分析结果，帮助
其他人更好地理解数据。
编程技能
熟练掌握至少一种编程语言， 如Python、R等，能够运用 编程语言进行数据处理和可视
案例二：某品牌的数据分析应用实践
总结词
数据挖掘与分析
详细描述
该品牌通过数据挖掘和分析，深入了 解消费者需求和市场趋势，为产品研 发和市场营销提供有力支持。
案例二：某品牌的数据分析应用实践
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。
2024版尼尔森讲义数据分析培训
持续学习和更新知识
关注行业动态和最新技术，不断提升自己的技能 水平。
26
谢谢您的聆听
THANKS
2024/1/28
27
2024/1/28
5
数据分析的应用领域
商业智能
通过数据分析揭示市场趋势、消
费者行为和企业运营情况，为商
业决策提供支持。
01
金融风控
02 运用数据分析技术识别和评估金 融风险，提高金融机构的风险管 理能力。
2024/1/28
医疗健康
通过数据分析挖掘医疗数据中的
潜在价值，提高医疗服务质量和
03
效率。
智慧城市
2024/1/28
22
2024/1/28
06
数据分析挑战与未来发展
23
数据分析面临的挑战与问题
01
02
03
04
数据质量
不准确、不完整、不一致的数 据可能导致分析结果的偏差。
技术复杂性
随着数据量的增长，数据处理 和分析的技术复杂性也在增加。
数据隐私和安全
在收集、存储和使用数据时， 需要确保数据的隐私和安全。
尼尔森讲义数据分析培训
2024/1/28
1
2024/1/28
CONTENTS
• 数据分析概述 • 数据收集与整理 • 数据分析方法与技术 • 数据分析工具与软件 • 数据分析实践案例 • 数据分析挑战与未来发展
2
2024/1/28
01
数据分析概述
3
数据分析的定义与重要性
定义
数据分析是一种通过统计、计算、可视化等手段，对大量数据进行处理、挖掘 和解释的过程，旨在发现数据中的模式、趋势和关联，为决策提供支持。
数据分析与应用培训ppt课件
特征选择
从众多特征中选择出对模型训练有重 要影响的特征，以提高模型性能。
降维处理
通过某些方法降低数据的维度，以便 更好地进行可视化和分析，如t-SNE 、PCA等降维技术。
03
数据分析方法与技术
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 的中心位置。
医疗健康
政府决策
通过数据分析挖掘医疗数据中的有用信息 ，提高医疗服务的效率和质量。
政府部门利用数据分析技术对社会、经济 和环境等领域的数据进行分析，为政策制 定和决策提供科学依据。
02
数据收集与预处理
数据收集的方法与技巧
01
02
03
04
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。
人工智能与机器学习
通过自动化和智能化技术提高数据分析的效 率和准确性。
大数据融合
将不同来源和结构的数据进行融合，以提供 更全面的视角和更深入的分析。
实时数据分析
利用流处理等技术对数据进行实时分析，以 满足对即时洞察的需求。
数据可视化与交互
通过先进的数据可视化技术，使分析结果更 易于理解和交流。
如何成为优秀的数据分析师
数据挖掘
利用算法和模型从大量数据中 挖掘出有用的信息和模式，包 括分类、聚类、关联规则挖掘 和预测等。
可视化分析
将数据以图形、图像等形式展 现出来，帮助用户更直观地理
解数据和分析结果。
数据分析的应用领域
商业智能
金融风控
通过数据分析帮助企业了解市场、客户和 业务，优化业务流程和降低成本。
利用数据分析技术对金融风险进行识别、 评估和监控，提高金融机构的风险管理水 平。
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。
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。
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
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
质量大数据分析培训PPT课件
数据清洗工具
用于对数据进行去重、填充缺失 值、格式转换等预处理操作，例 如Pandas、OpenRefine等。
数据存储与管理技术
分布式文件系统
01
用于存储大规模的非结构化数据，例如Hadoop HDFS、
GlusterFS等。
NoSQL数据库
02
用于存储和查询大规模的半结构化或非结构化数据，例如
结合行业趋势和市场调研数据 ，预测未来产品需求，指导产 品战略规划。
生产过程监控与改进
实时监控生产过程中的关键质量指标，及时发现潜在问题，降低不良品率。 分析历史生产数据，识别质量波动规律和影响因素，优化生产流程和工艺参数。
利用大数据技术对生产设备进行故障预测和维护，提高设备利用率和生产效率。
供应链协同与优化
Hale Waihona Puke 整合供应链各环节的数据资源， 实现信息共享和协同决策，提高
供应链响应速度和灵活性。
利用大数据技术对供应商进行评 估和选择，优化供应商组合，降
低采购成本和风险。
实时监控库存和物流数据，优化 库存结构和物流路径，减少库存
积压和运输成本。
客户服务与满意度提升
分析客户反馈和投诉数据，及时发现 并解决客户问题，提高客户满意度和 忠诚度。
质量改进与优化
基于大数据分析结果，制定针对性的质量改进措施，优化生产流程 和产品设计，提高产品质量和客户满意度。
培训内容和安排
01
02
03
04
大数据基础知识
介绍大数据的概念、特点、处 理流程等基础知识。
数据分析方法
讲解常用的数据分析方法，如 描述性统计、假设检验、回归
分析等。
大数据工具应用
演示如何使用大数据分析工具 进行数据清洗、处理和分析。
用于对数据进行去重、填充缺失 值、格式转换等预处理操作，例 如Pandas、OpenRefine等。
数据存储与管理技术
分布式文件系统
01
用于存储大规模的非结构化数据，例如Hadoop HDFS、
GlusterFS等。
NoSQL数据库
02
用于存储和查询大规模的半结构化或非结构化数据，例如
结合行业趋势和市场调研数据 ，预测未来产品需求，指导产 品战略规划。
生产过程监控与改进
实时监控生产过程中的关键质量指标，及时发现潜在问题，降低不良品率。 分析历史生产数据，识别质量波动规律和影响因素，优化生产流程和工艺参数。
利用大数据技术对生产设备进行故障预测和维护，提高设备利用率和生产效率。
供应链协同与优化
Hale Waihona Puke 整合供应链各环节的数据资源， 实现信息共享和协同决策，提高
供应链响应速度和灵活性。
利用大数据技术对供应商进行评 估和选择，优化供应商组合，降
低采购成本和风险。
实时监控库存和物流数据，优化 库存结构和物流路径，减少库存
积压和运输成本。
客户服务与满意度提升
分析客户反馈和投诉数据，及时发现 并解决客户问题，提高客户满意度和 忠诚度。
质量改进与优化
基于大数据分析结果，制定针对性的质量改进措施，优化生产流程 和产品设计，提高产品质量和客户满意度。
培训内容和安排
01
02
03
04
大数据基础知识
介绍大数据的概念、特点、处 理流程等基础知识。
数据分析方法
讲解常用的数据分析方法，如 描述性统计、假设检验、回归
分析等。
大数据工具应用
演示如何使用大数据分析工具 进行数据清洗、处理和分析。
《数据分析方法培训》课件
信息图表
通过创建视觉吸引力的信息图表 来传达复杂的数据和关系。
假设检验和统计推断
1
设定假设
明确研究问题并提出原始假设和备择假设。
2
收集数据
根据设计和采样计划收集相关数据。
3
推断和决策
基于收集到的数据，对假设进行统计推断，作出决策。
数据分析在实际应用中的案例
展示一些实际应用场景，如市场营销、金融风控和医疗健康等，说明数据分 析在解决实际问题中的重要性和效果。
2 数据清洗和处理
清除缺失数据、异常值 重复数据，使数据达到可 分析的标准。
3 数据转换和标准化
将数据转换为适合特定分 析方法的形式，并进行标 准化以消除单位和规模差 异。
数据可视化
图表和可视化工具
使用图表、图表和可视化工具展 示数据，使其更加易于理解和分 析。
数据故事讲述
将数据可视化和故事叙述技巧相 结合，讲述数据背后的故事，影 响决策和行动。
数据分析工具介绍
Excel
介绍Excel在数据分析中的基本 功能和应用。
Pyth o n
展示Python作为热门数据分析 工具的优势和常用库。
R语言
介绍R语言作为统计和数据分析 的强大工具和生态系统。
总结和下一步
总结课程内容，并提供学习数据分析的下一步建议和资源。
数据分析方法分类
描述性统计分析
通过图表和概括性量度对数据进行描述和总结。
探索性数据分析
通过可视化和统计方法发现数据中的模式和趋 势。
数据建模和预测
使用统计模型和算法对数据进行建模和预测未 来情况。
因子分析和聚类分析
识别数据中的潜在因素并将相似样本聚集在一 起。
数据采集和预处理
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》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。
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。
数据分析员入职培训
保持谦逊和谨慎，不断学习 和提高自己的专业能力
04
实际项目分析与实战演 练
电商行业数据分析
电商行业概述： 介绍电商行业 的发展历程、 现状和趋势。
电商数据分析 流程：从数据 采集、清洗、 整合到分析和 可视化，详细 介绍电商数据 分析的整个流
程。
电商数据指标： 列举并解释电 商行业常用的 关键指标，如 流量、转化率、
05 沟通与协作能力培养
与业务团队沟通技巧
了解业务背景和需求 明确沟通目的和重点 使用简洁明了的语言表达 倾听并尊重对方的意见
高效的项目管理与协作工具
介 绍 工 具 ： Te a m b i t i o n 、 Tre l l o 等 项 目 管 理 工 具 的 特 点 和 优 势 介绍使用方法：如何利用这些工具进行项目管理和协作，提高工作效率 实际应用案例：分享一些企业或个人在使用这些工具时的成功经验 适用场景：说明这些工具适用于哪些场景，如团队协作、项目管理、任务管理等
技能要求：了解 大数据处理和云 计算平台的基本 原理，掌握相关 工具的使用方法 和最佳实践，能 够根据实际需求 进行合理的技术 选型和应用。
03 数据驱动的思维与决策
业务洞察与数据驱动决策
业务洞察：通过数据分析发现业务机会和潜在风险
数据驱动决策：利用数据支持决策制定，提高决策效率和准确性
数据分析员的角色：为企业提供数据支持，帮助企业做出更好的决策 数据分析的流程：从数据收集、清洗、分析到可视化呈现，为决策提供有 力支持
SQL数据库查询语言
S
Q
L
（Structured
Query
Language）是
用于管理关系数
据库的标准编程
语言。
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。
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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
最有价值快捷 键 F4：重复上次 /上一组操作 快速选取单元 格： ctrl+鼠标：选 取多个单元格 ctrl+↑↓←→ ： 快速切到行列 首尾
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。
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
Why What Who When Where How How much
添 加 标 题 添 加 标 题 添 加 标 题 添 加 标 题 添 加 标 题 添 加 标 题 标 题 标 题 标 题 标 题 标 题 标 题
80%
添加标题
5%
添加标题
10%
添加标题
添 加 标 题 添 加 标 题
173
258
178
数 据 分 析 师 培训
演讲人：XXX 日期：2018年*月*日
目录
01 初步认识数据分析 02 Excel常用操作技巧 03 数据图表应用 04 数据分析报告
05 数据清单的提取
第一部分
初步认识数据分析
什么是数据分析
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，
标题一
标题二
将它们加以汇总、理解并消化，
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
▲结合业务，分析合理
篇幅长的报告不一定是好的报告！ 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。
标题三
以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
简单而言：通过适当方法对数据进行分析。
标题四
数据分析举例
点 击 输 入 文 本
点 击 输 入 文 本
点 击 输 入 文 本
点 击 输 入 文 本
销售业绩
9% 28% 38% 46%
数据分析基本步骤
数据收集
明确分 析思路
图表呈现 报告撰写
数据整理 数据分析
第三部分
数据图表应用
Excel图表柱形图
图表标题
6 5 4
3 2
1 0 类别 1 类别 2 类别 3 类别 4
系列 1
系列 2
系列 3
Excel图表瀑布图
Excel图表曲面图
图表标题
6 5 4 3 2 1
0
类别 1 类别 2 系列 1 系列 2 类别 3 系列 3 类别 4
第四部分
数据分析报告
数据分析报告定义
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。
数据分析报告写作原则
创新性
一定形式的思路创新，不要
规范性
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。
局限于某一种思维方式。
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
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
ctrl+home/end： 快速切到区域 首个/最后一个 单元格 shift+↑↓←→ or 鼠标：选取 连续单元格 ctrl+shift+↑↓← →：快速选取 数据区整列整 行 Ctrl+1：单元 格格式设置
Excel常用函数
Sum：求和
Av e r a g e ： 平 均 值
Max：最大值 Min：最小值 Large：第几大值
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
月度数据报告 日报表
数据分析报告的结构
总述
分述
总结
“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
结果可靠，内容要实事求
是作用
展示分析结果
点击添加具体说明 点击添加具体说明 点击添加具体说明
02
验证分析质量
点击添加具体说明 点击添加具体说明 点击添加具体说明
提供决策依据
点击添加具体说明 点击添加具体说明 点击添加具体说明
数据分析报告的种类
专题问题报告
数据存储
数据分析方法论
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。
80
%
方法论
5W2H 4P 逻辑树等思路分析
65
%
工具
EXCEL SPSS SAS等
45
%
技术
交叉分析
相关分析 回归分析
5W2H分析法
382
SWTO矩阵分析法
•
依靠内容优势
•
利用外部机会
• •
依靠内部优势 回避外部威胁
SW T O
优势/劣势
•
利用外部机会
•
克服内部劣势
• •
减少内部劣势 回避外部威胁
第二部分
Excel常用操作技巧
提升excel使用效率的四个因素
快捷键 函数
Ctrl+…… vlookup
数据透视表
图表
Excel常用快捷键
Count：计数
Round：保留小数位 Int：取整数位 And
Or
If
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