2021年数据分析师培训ppt
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数据分析师培训PPT (2)
数据分析师培训
汇报人：可编辑 2023-12-27
目 录
• 数据分析基础 • 数据收集与清洗 • 数据探索与可视化 • 数据分析方法与模型 • 数据解读与报告 • 实际项目案例分析
01 数分析定义
数据分析是指通过统计、数学和机器 学习等方法，对收集的数据进行整理 、清洗、分析和解释，以提取有价值 的信息和洞见的过程。
描述性统计是数据分析的基础，用于总结和描述数据的特征。
详细描述
通过均值、中位数、众数、标准差等统计量，描述数据的集中趋势和离散程度 。同时，利用直方图、箱线图等图形化工具展示数据的分布情况。
预测性建模
总结词
预测性建模是数据分析的核心，用于预测未来的趋势和结果 。
详细描述
通过回归分析、时间序列分析、决策树、随机森林等建模方 法，建立预测模型，并利用历史数据对模型进行训练和验证 ，提高预测的准确性和稳定性。
机器学习算法
总结词
机器学习算法是数据分析的高级技术，利用计算机自主学习和改进模型。
详细描述
常见的机器学习算法包括支持向量机、聚类分析、关联规则等。通过这些算法， 可以发现数据中的潜在规律和模式，为决策提供有力支持。
05 数据解读与报告
数据解读技巧
理解数据来源和背景
识别异常值和缺失值
在解读数据之前，了解数据的来源、 采集方法和数据背景，有助于更好地 理解数据含义和潜在偏差。
可交互性
尽可能使图表具有交互性，允许用户通过交互探 索数据，提高可视化的灵活性和可用性。
ABCD
简洁明了
避免在图表中添加过多细节和元素，保持简洁明 了，突出核心信息。
色彩搭配
合理使用色彩搭配，确保图表的颜色方案符合行 业标准和视觉规范，提高可读性和易用性。
汇报人：可编辑 2023-12-27
目 录
• 数据分析基础 • 数据收集与清洗 • 数据探索与可视化 • 数据分析方法与模型 • 数据解读与报告 • 实际项目案例分析
01 数分析定义
数据分析是指通过统计、数学和机器 学习等方法，对收集的数据进行整理 、清洗、分析和解释，以提取有价值 的信息和洞见的过程。
描述性统计是数据分析的基础，用于总结和描述数据的特征。
详细描述
通过均值、中位数、众数、标准差等统计量，描述数据的集中趋势和离散程度 。同时，利用直方图、箱线图等图形化工具展示数据的分布情况。
预测性建模
总结词
预测性建模是数据分析的核心，用于预测未来的趋势和结果 。
详细描述
通过回归分析、时间序列分析、决策树、随机森林等建模方 法，建立预测模型，并利用历史数据对模型进行训练和验证 ，提高预测的准确性和稳定性。
机器学习算法
总结词
机器学习算法是数据分析的高级技术，利用计算机自主学习和改进模型。
详细描述
常见的机器学习算法包括支持向量机、聚类分析、关联规则等。通过这些算法， 可以发现数据中的潜在规律和模式，为决策提供有力支持。
05 数据解读与报告
数据解读技巧
理解数据来源和背景
识别异常值和缺失值
在解读数据之前，了解数据的来源、 采集方法和数据背景，有助于更好地 理解数据含义和潜在偏差。
可交互性
尽可能使图表具有交互性，允许用户通过交互探 索数据，提高可视化的灵活性和可用性。
ABCD
简洁明了
避免在图表中添加过多细节和元素，保持简洁明 了，突出核心信息。
色彩搭配
合理使用色彩搭配，确保图表的颜色方案符合行 业标准和视觉规范，提高可读性和易用性。
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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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
数据分析师培训PPT
简单而言：通过适当方法对数据进行 分析。
数据分析举例
70%
15% 20% 25% 40%
65% 75%
100%
数据分析基本步骤
第 一 步
明确分析思路
第 四 步
数据分析
第 二 步
数据收集 数据存储
第 五 步
图表呈现
第 三 步
数据整理
第 六 步
报告撰写
数据分析基本步骤
方法论
5W2H、4P、逻辑树等思路分析 复制设计图
Excel常用操作技巧
提升excel使用效率的四个因素
快捷键
数据透视表
Ctrl+……
四个 因素
函 数 图 表
vlookup
excel常用快捷键
Hale Waihona Puke ctrl+a 全选
ctrl+c 复制 ctrl+v 粘贴 ctrl+f 查找
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
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03
第三部分
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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课件完整版
商业智能定义
角色
在企业和组织中，数据分析师扮 演着数据解读者、业务顾问和决 策支持者的角色。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
沟通和表达能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 挖掘、数据清洗、数据可视化等。
能够将复杂的数据分析结果以简洁明 了的方式呈现给非技术人员，具备良 好的沟通和表达能力。
业务理解和洞察能力
从大量数据中提取出有用信息和 知识的过程。
数据挖掘流程
包括数据准备、数据挖掘、结果 评估和应用四个阶段。
数据挖掘技术
分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等。
关联规则挖掘与聚类分析
关联规则挖掘
发现数据项之间的有趣关联和相关性，如购物篮 分析等。
聚类分析
将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较 高，不同组间的对象相似度较低。
颜色搭配等。
可视化工具
介绍常用的数据可视化工具和技术 ，如Excel、Tableau、Power BI 等。
报告制作
阐述数据分析报告的结构和内容， 包括标题、摘要、目录、正文、结 论和建议等部分，同时提供报告制 作的技巧和规范。
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
根据样本数据构造总体参数的 置信区间，评估参数估计的可
靠性。
方差分析
研究不同因素对总体变异的影 响程度，确定各因素对结果的
影响显著性。
回归分析
探究自变量与因变量之间的线 性或非线性关系，建立预测模
型。
机器学习算法与应用
监督学习
通过已知输入和输出数据进行 训练，建立预测模型，如线性 回归、逻辑回归、支持向量机
角色
在企业和组织中，数据分析师扮 演着数据解读者、业务顾问和决 策支持者的角色。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
沟通和表达能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 挖掘、数据清洗、数据可视化等。
能够将复杂的数据分析结果以简洁明 了的方式呈现给非技术人员，具备良 好的沟通和表达能力。
业务理解和洞察能力
从大量数据中提取出有用信息和 知识的过程。
数据挖掘流程
包括数据准备、数据挖掘、结果 评估和应用四个阶段。
数据挖掘技术
分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等。
关联规则挖掘与聚类分析
关联规则挖掘
发现数据项之间的有趣关联和相关性，如购物篮 分析等。
聚类分析
将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较 高，不同组间的对象相似度较低。
颜色搭配等。
可视化工具
介绍常用的数据可视化工具和技术 ，如Excel、Tableau、Power BI 等。
报告制作
阐述数据分析报告的结构和内容， 包括标题、摘要、目录、正文、结 论和建议等部分，同时提供报告制 作的技巧和规范。
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
根据样本数据构造总体参数的 置信区间，评估参数估计的可
靠性。
方差分析
研究不同因素对总体变异的影 响程度，确定各因素对结果的
影响显著性。
回归分析
探究自变量与因变量之间的线 性或非线性关系，建立预测模
型。
机器学习算法与应用
监督学习
通过已知输入和输出数据进行 训练，建立预测模型，如线性 回归、逻辑回归、支持向量机
《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
数据分析师培训PPT (3)
可视化原则
清晰、简洁、直观地传达信息。
02
数据分析工具
Excel在数据分析中的应用
总结词
详细描述
总结词
详细描述
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。
Excel可以进行数据清洗、筛选 、排序、函数计算、图表制作 等多种操作，是数据分析师日 常工作中最常用的工具之一。
详细描述
R的语法简洁明了，易于学习和掌握，同时拥有庞 大的社区和丰富的资源，为数据分析师提供了强 大的支持。通过R的学习，数据分析师可以更深入 地了解数据分析和处理的方法和技术。
SQL在数据分析中的应用
SQL是用于管理关系型数据库的标准编程语言，也是 数据分析师必备的技能之一。
输入 标题
详细描述
通过SQL查询语句，数据分析师可以快速地查询、筛 选、聚合和操作数据库中的数据，为进一步的数据分 析和可视化提供基础数据。
感谢观看
规范性分析的结果通常会 直接指导实践，帮助企业 和决策者制定具体的策略 和措施。
综合分析
规范性分析需要综合运用 描述性分析和预测性分析 的结果，并结合实际情况 进行深入分析和挖掘。
04
数据分析应用
市场营销数据分析
总结词
通过数据分析，帮助 企业了解市场需求、 消费者行为和竞争态 势，为营销策略制定 提供依据。
详细描述
Python的语法简单明了，易于上手，同时拥有庞大的社 区和丰富的资源，为数据分析师提供了强大的支持。
R在数据分析中的应用
总结词
R是一种专为统计和数据分析而设计的编程语言， 具有强大的数据处理和可视化能力。
总结词
R在数据科学领域具有很高的声誉，是数据分析师 必备的工具之一。
清晰、简洁、直观地传达信息。
02
数据分析工具
Excel在数据分析中的应用
总结词
详细描述
总结词
详细描述
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。
Excel可以进行数据清洗、筛选 、排序、函数计算、图表制作 等多种操作，是数据分析师日 常工作中最常用的工具之一。
详细描述
R的语法简洁明了，易于学习和掌握，同时拥有庞 大的社区和丰富的资源，为数据分析师提供了强 大的支持。通过R的学习，数据分析师可以更深入 地了解数据分析和处理的方法和技术。
SQL在数据分析中的应用
SQL是用于管理关系型数据库的标准编程语言，也是 数据分析师必备的技能之一。
输入 标题
详细描述
通过SQL查询语句，数据分析师可以快速地查询、筛 选、聚合和操作数据库中的数据，为进一步的数据分 析和可视化提供基础数据。
感谢观看
规范性分析的结果通常会 直接指导实践，帮助企业 和决策者制定具体的策略 和措施。
综合分析
规范性分析需要综合运用 描述性分析和预测性分析 的结果，并结合实际情况 进行深入分析和挖掘。
04
数据分析应用
市场营销数据分析
总结词
通过数据分析，帮助 企业了解市场需求、 消费者行为和竞争态 势，为营销策略制定 提供依据。
详细描述
Python的语法简单明了，易于上手，同时拥有庞大的社 区和丰富的资源，为数据分析师提供了强大的支持。
R在数据分析中的应用
总结词
R是一种专为统计和数据分析而设计的编程语言， 具有强大的数据处理和可视化能力。
总结词
R在数据科学领域具有很高的声誉，是数据分析师 必备的工具之一。
《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
数据分析师培训PPT课件完整版)pptx
金融风控数据分析案例
总结词：通过分析金融交易 数据，识别和预防潜在的欺 诈行为和信用风险。
04
通过机器学习算法，预测和 评估借款人的信用风险。
01 03
详细描述
02
利用大数据技术，实时监控 和检测异常交易行为。
社交媒体数据分析案例
总结词：通过分析社交媒体平台的数据 ，了解用户兴趣和行为趋势，优化内容 推广策略。
01
数据分析实战案例
电商数据分析案例
详细描述
总结词：通过分析电商平台 的用户行为数据，优化产品
推荐和营销策略。
01
02
03
分析用户购买行为和浏览路 径，了解用户偏好和购物习
惯。
利用数据挖掘和机器学习算 法，预测未来销售趋势和产
品需求。
04
05
根据用户反馈和市场调研， 优化产品推荐和个性化营销
策略。
预测性分析
总结词
预测性分析利用数学模型和算法，基 于历史数据预测未来的趋势和结果。
详细描述
通过回归分析、时间序列分析等预测 方法，建立预测模型，并利用训练数 据对模型进行优化和验证。预测性分 析可以帮助企业提前了解市场趋势， 制定相应的策略。
规范性分析
总结词：规范性分析基于数据分析结 果，为决策提供支持和建议。
、Power BI等，能够制作出清晰、直观的数据图表。
提升设计审美
02
数据分析师应具备一定的设计审美能力，能够根据数据特点和
需求，设计出符合视觉美学的数据可视化作品。
强化信息传达能力
03
数据可视化不仅仅是制作图表，更重要的是能够通过图表传达
信息，帮助用户更好地理解和分析数据。
数据处理技术的进阶学习
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。
数据分析师培训课件完整版)x
1 2 3
了解并遵守数据隐私法规
数据分析师应了解并遵守相关的数据隐私法规， 如GDPR（欧洲一般数据保护条例）和中国的网 络安全法等。
数据加密与安全存储
在处理敏感数据时，应使用加密技术确保数据的 安全性，并将其存储在安全的环境中，以防止数 据泄露。
限制数据访问
仅授权必要的人员访问敏感数据，并监控和记录 所有数据访问活动，以防止未经授权的访问。
数据聚合
将多个数据源的数据进行 聚合，以得到更全面的数 据。
数据可视化与报表制作
数据可视化
通过图表、图像等方式将数据呈现出来，以更直观地理解数据。
报表制作
根据分析需求，制作各种报表，如销售报表、财务报告等。
数据挖掘与机器学习
运用各种算法，从数据中挖掘出潜在的模式和规律，以支持决策和 预测。
03
数据分析工具与技术
数据分析师培训课件完整版 )x
汇报人：可编辑 2023-12-21
目 录
• 数据分析师概述与职业发展 • 数据分析基础知识 • 数据分析工具与技术 • 数据分析方法与模型 • 数据分析实践案例分享 • 数据分析师职业道德与规范
01
数据分析师概述与职业发 展
数据分析师的定义Biblioteka 职责数据分析师定义数据分析师是专门负责收集、整理、处理和分析数据，为企业提供决策支持和 业务优化建议的专业人员。
Excel在数据分析中的应用
数据清洗与整理
利用Excel的函数和工具，对数据 进行清洗、整理和格式化，为后
续分析提供准确基础。
描述性统计
通过Excel的统计函数，计算数据 的均值、中位数、方差等描述性统 计量，了解数据分布情况。
图表绘制
利用Excel的图表功能，绘制各种类 型的图表，如柱状图、折线图、饼 图等，直观展示数据关系。
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
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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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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
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
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
03
数据的分析报告
数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、告知结论和支持决策。数据分析有多个方面和方法，包括不 同名称下的不同技术，并用于不同的商业、科学和社会科学领域。在当今的商业世界，数据分析在使决策更加科学并帮助企业更有效地运营
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
购买行为分析
Why What Who When Where How How much
用户购买目的 到底哪里吸引用户 运营提供什么样的道具或 服务与用户的需求是否一
致
谁是我们的用户 用户的特点
什么时候购买 多久再次购买 用户在哪购买 用户在各地区的构成怎样
用户购买支付方式是怎么样
用户购买花费时间、成本
5
12
10
8
6
4
2
0
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
60%
30%
50%
53%
35 30 25 20 15 105 0Leabharlann 201？年某月份网购机充值记录
充值总额
订单数
中国移动
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
202 1
数据分析师培训
CONTENTS
目录
01 什么是数据分析 02 数据图表的制作 03 数据的分析报告 04 数据案例的分析
01
什么是数据分析
数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、告知结论和支持决策。数据分析有多个方面和方法，包括不 同名称下的不同技术，并用于不同的商业、科学和社会科学领域。在当今的商业世界，数据分析在使决策更加科学并帮助企业更有效地运营
方面发挥着作用。
01 什么是数据分析
数据分析师是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜 集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时 代。世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部 门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务， 建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多 的企业意识到数据和信息已经成为企业的和资源，数据的 分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。
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）
02
数据图表的制作
数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、告知结论和支持决策。数据分析有多个方面和方法，包括不 同名称下的不同技术，并用于不同的商业、科学和社会科学领域。在当今的商业世界，数据分析在使决策更加科学并帮助企业更有效地运营
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…
觅真知 KK.YU
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。
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。
可以添加补充
通过适当方法对数据 进行分析。
方面发挥着作用。
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。
方面发挥着作用。
1. 快捷键
Ctrl+ … …
2. 函数
VLookup
3. 数据透视表
4. 图表
12
10
8
6
4
2
0
0
1
2
3
4
常用快捷键
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 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