数据分析 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。
让数据说话——数据分析方法课件
01
识别数据的分布情况，如正态分 布、偏态分布等。
02
离群值检测：通过设定阈值或使 用统计方法，识别出与大多数数 据点明显不同的数值，可能是错 误数据或异常情况。
数据的相关性与回归分析
相关性分析
研究两个或多个变量之间的关系， 通过相关系数（如皮尔逊相关系 数）来衡量变量之间的关联程度。
回归分析
探索一个变量与另一个变量之间 的关系，通过建立回归模型来预 测因变量的值。
总结词 通过数据分析了解市场需求、竞争态势 和消费者行为，为产品开发和市场策略
提供支持。 竞争态势监测 跟踪竞争对手的产品、价格、促销等 信息，了解市场竞争态势。
市场需求分析 收集和分析消费者调查数据，了解目 标市场的需求和潜在机会。
消费者行为研究 通过用户行为数据和社交媒体分析， 了解消费者的购买决策过程和喜好。
01
预测性分析
预测模型的选择与建立
01
02
03
确定预测目标
首先需要明确预测的目标， 例如销售量、利润等，以 便选择合适的预测模型。
数据收集与处理
收集与预测目标相关的数 据，并进行数据清洗、数 据转换等预处理工作，以 提高预测模型的准确性。
选择合适的模型
根据数据的特征和预测目 标，选择适合的预测模型， 如线性回归、时间序列分 析、决策树等。
数据分析的重要性
数据分析在现代社会中发挥着越来越 重要的作用，能够帮助企业和组织做 出科学、准确的决策，提高运营效率 和竞争力。
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。
数据分析
运用统计学和数据分析方法对 数据进行分析，提取有价值的 信息。
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(培训完整)ppt课件
收入
销售
支出
财务
购买
数据
绩效
交通
…
… 医疗
……
……
7
完整版PPT课件
什么是数据分析？
8
完整版PPT课件
故事……….
+
啤 酒 尿不湿
9
完整版PPT课件
完整版PPT课件
10
完整版PPT课件
11
什么是数据分析？
统计分析方法 实际业务方法
数据
决策/判断/行动
完整版PPT课件
12
数据分析的目的？
完整版PPT课件
24
比例、比率
比例: 各部分/总体。 比率: 不同类别数值的对比。
完整版PPT课件
25
同比、环比ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
同比: 与历史时期进行对比。 环比: 与前一个统计期比较。
完整版PPT课件
26
频数、频率
频数: 个别数据重复出现的次数。 频率: 每组类别次数/总次数。
完整版PPT课件
27
目录
什么是数据分析 数据分析的步骤 数据分析的指标 数据分析的方法
完整版PPT课件
28
数据分析方法-对比分析法
完整版PPT课件
29
数据分析方法-平均分析法
完整版PPT课件
30
数据分析方法-漏斗图分析法
完整版PPT课件
31
数据分析方法-交叉分析法
完整版PPT课件
32
看图方法
1 2015年销售额走势图
3
5
销
售
额
4
走势线
2 日期
33
完整版PPT课件
看图方法
数据分析培训课件
未来股价进行预测。
数据来源
收集股票市场数据，包括历史股价、 成交量、市盈率、市净率等指标。
结论与建议
根据预测结果，制定投资策略，选择 具有上涨潜力的股票进行投资，降低 风险。
超市销售数据分析
确定目标
通过分析销售数据，识别热销商品和滞销商品，优化商品 结构，提高销售额。
数据来源
收集商品销售数据、库存数据、顾客购买行为数据等。
数据科学的发展趋势与前景
总结词
数据科学将成为未来发展的重要驱动力，前景广阔。
详细描述
数据科学是一门跨学科的综合性学科，它将统计学、计算机科学、商业理解等知识应用于数据的收集 、处理、分析和解释中。随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，数据科学将在更多领域得到广 泛应用，成为推动社会进步的重要力量。
务目标。
数据驱动决策
数据分析的最终目的是支持业务 决策，通过数据分析和可视化， 能够更好地理解业务状况，发现
潜在机会和风险。
数据质量与准确性
数据分析的准确性非常重要，低 质量的数据可能导致错误的结论 和决策。因此，在进行数据分析 前，需要确保数据的准确性和完
整性。
数据分析的重要性
提高决策效率
通过数据分析，企业可以更快 地获取和理解业务信息，提高
详细介绍了各种常用的数据分析方法，如描述性统计、回归分析、聚类
分析、时间序列分析等。
数据分析的展望与未来发展
大数据时代的挑战与机遇
随着大数据时代的到来，数据分析面临着更大的挑战，同时也带来了更多的机遇。未来， 需要更加高效、灵活的数据分析方法和工具来处理海量数据。
人工智能与数据分析的结合
人工智能技术的发展为数据分析提供了新的机遇。未来，人工智能将与数据分析更加紧密 地结合，实现更加智能化、自动化的数据分析和决策支持。
数据来源
收集股票市场数据，包括历史股价、 成交量、市盈率、市净率等指标。
结论与建议
根据预测结果，制定投资策略，选择 具有上涨潜力的股票进行投资，降低 风险。
超市销售数据分析
确定目标
通过分析销售数据，识别热销商品和滞销商品，优化商品 结构，提高销售额。
数据来源
收集商品销售数据、库存数据、顾客购买行为数据等。
数据科学的发展趋势与前景
总结词
数据科学将成为未来发展的重要驱动力，前景广阔。
详细描述
数据科学是一门跨学科的综合性学科，它将统计学、计算机科学、商业理解等知识应用于数据的收集 、处理、分析和解释中。随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，数据科学将在更多领域得到广 泛应用，成为推动社会进步的重要力量。
务目标。
数据驱动决策
数据分析的最终目的是支持业务 决策，通过数据分析和可视化， 能够更好地理解业务状况，发现
潜在机会和风险。
数据质量与准确性
数据分析的准确性非常重要，低 质量的数据可能导致错误的结论 和决策。因此，在进行数据分析 前，需要确保数据的准确性和完
整性。
数据分析的重要性
提高决策效率
通过数据分析，企业可以更快 地获取和理解业务信息，提高
详细介绍了各种常用的数据分析方法，如描述性统计、回归分析、聚类
分析、时间序列分析等。
数据分析的展望与未来发展
大数据时代的挑战与机遇
随着大数据时代的到来，数据分析面临着更大的挑战，同时也带来了更多的机遇。未来， 需要更加高效、灵活的数据分析方法和工具来处理海量数据。
人工智能与数据分析的结合
人工智能技术的发展为数据分析提供了新的机遇。未来，人工智能将与数据分析更加紧密 地结合，实现更加智能化、自动化的数据分析和决策支持。
《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(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
谁说菜鸟不会数据分析(完整)课件
策提供支持。
CHAPTER
大数据处理与机器学习
大数据处理技术
数据清洗
。
数据集成
数据存储 数据压缩
机器学习算法介绍
分类算法
回归算法
聚类算法 深度学习算法
大数据与机器学习的结合应用
推荐系统 利用用户行为数据，通过机器学习算 法实现个性化推荐。
金融风控
利用大数据和机器学习算法，实现风 险评估和预警。
数据清洗
数据分析
数据收集
数据探索
结果呈现
数据分析的常用工具
01
Excel
02
Python
03
R语言
04
Tableau
CHAPTER
数据清洗与预处理
数据清洗
缺失值处理 删除含有缺失值的行或列。
使用平均值、中位数或众数填充缺失值。
数据清洗
使用插值方法预测缺失值。 异常值处理
基于统计方法识别异常值。
数据清洗
根据业务逻辑判断异常值。
数据类型转换
将异常值替换或删除。
数据清洗
数据预处理
数据预处理
01 02 03
数据预处理
1 2 3
数据探索
01 02 03
数据探索
数据探索
CHAPTER
描述性统计分析
数据的中心趋势
01
02
03
平均数
中位数
众数
数据的离散程度
方差
标准差
变异系数
数据的分布形 态
CHAPTER
数据可视化
图表类型选择
柱状图
折线图
饼图
散点图
用于比较不同类别之间 的数据，适合展示分类 数据和连续数据的比较。
CHAPTER
大数据处理与机器学习
大数据处理技术
数据清洗
。
数据集成
数据存储 数据压缩
机器学习算法介绍
分类算法
回归算法
聚类算法 深度学习算法
大数据与机器学习的结合应用
推荐系统 利用用户行为数据，通过机器学习算 法实现个性化推荐。
金融风控
利用大数据和机器学习算法，实现风 险评估和预警。
数据清洗
数据分析
数据收集
数据探索
结果呈现
数据分析的常用工具
01
Excel
02
Python
03
R语言
04
Tableau
CHAPTER
数据清洗与预处理
数据清洗
缺失值处理 删除含有缺失值的行或列。
使用平均值、中位数或众数填充缺失值。
数据清洗
使用插值方法预测缺失值。 异常值处理
基于统计方法识别异常值。
数据清洗
根据业务逻辑判断异常值。
数据类型转换
将异常值替换或删除。
数据清洗
数据预处理
数据预处理
01 02 03
数据预处理
1 2 3
数据探索
01 02 03
数据探索
数据探索
CHAPTER
描述性统计分析
数据的中心趋势
01
02
03
平均数
中位数
众数
数据的离散程度
方差
标准差
变异系数
数据的分布形 态
CHAPTER
数据可视化
图表类型选择
柱状图
折线图
饼图
散点图
用于比较不同类别之间 的数据，适合展示分类 数据和连续数据的比较。
大数据分析ppt课件完整版
数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据，如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性，如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程，提高数据质量 和可信度，保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库，实现数据的整合、管理和优化，提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术，实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略，采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析，如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ，适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等，提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等，用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等，用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析 等，发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析，揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果，提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ，将数据以图表、图像等形式呈现。
数据分析ppt课件
包括但不限于市场调查、 用户行为数据、销售数据 、社交媒体数据等。
分析方法
包括描写性分析、猜测性 分析和规范性分析等。
数据分析的重要性
帮助企业了解市场和 用户需求，优化产品 和服务。
发现市场和行业趋势 ，抢占先机。
提高企业的决策效率 和准确性，下落风险 。
数据分析的步骤
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、特殊值处理、数据转 换等。
公司数据库、CRM系统、销 售记录等。
外部数据
市场调研、公共数据、第三方 数据提供商。
实时数据
社交媒体、在线平台、物联网 装备。
用户生成内容
调查问卷、在线评判、社交媒 体反馈。
数据整理的方法
数据挑选
数据分类
数据排序
数据转换
根据需求挑选有效数据 。
将数据进行归类，便于 分析。
依照一定顺序排列数据 。
数据分析
运用统计分析、机器学习等方 法对数据进行分析，发掘其内 在规律和价值。
数据收集
根据分析目的和范围收集相关 数据。
数据探索
对数据进行初步的分析和探索 ，了解数据的散布和特征。
结果显现
将分析结果以图表、报告等情 势显现出来，便于理解和应用 。
02
数据收集与整理
数据来源
01
02
03
04
内部数据
数据分析ppt课件
汇报人：
202X-12-30
• 数据分析概述 • 数据收集与整理 • 数据分析方法 • 数据解读与报告 • 数据分析案例 • 数据分析的未来发展
01
数据分析概述
数据分析的定义
01
02
03
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 ，发掘其内在规律和价值 的进程。
分析方法
包括描写性分析、猜测性 分析和规范性分析等。
数据分析的重要性
帮助企业了解市场和 用户需求，优化产品 和服务。
发现市场和行业趋势 ，抢占先机。
提高企业的决策效率 和准确性，下落风险 。
数据分析的步骤
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、特殊值处理、数据转 换等。
公司数据库、CRM系统、销 售记录等。
外部数据
市场调研、公共数据、第三方 数据提供商。
实时数据
社交媒体、在线平台、物联网 装备。
用户生成内容
调查问卷、在线评判、社交媒 体反馈。
数据整理的方法
数据挑选
数据分类
数据排序
数据转换
根据需求挑选有效数据 。
将数据进行归类，便于 分析。
依照一定顺序排列数据 。
数据分析
运用统计分析、机器学习等方 法对数据进行分析，发掘其内 在规律和价值。
数据收集
根据分析目的和范围收集相关 数据。
数据探索
对数据进行初步的分析和探索 ，了解数据的散布和特征。
结果显现
将分析结果以图表、报告等情 势显现出来，便于理解和应用 。
02
数据收集与整理
数据来源
01
02
03
04
内部数据
数据分析ppt课件
汇报人：
202X-12-30
• 数据分析概述 • 数据收集与整理 • 数据分析方法 • 数据解读与报告 • 数据分析案例 • 数据分析的未来发展
01
数据分析概述
数据分析的定义
01
02
03
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 ，发掘其内在规律和价值 的进程。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
统计调查
课件说明
本节课是初中阶段统计部分的第二课时.在 这一课时，学生通过经历收集、整理、描述和 分析数据的一些统计活动，了解数据处理的过 程，进一步学习收集、整理、描述和分析数据 的一些知识.
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
①、新闻
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
②、体育
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
③、动漫
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
④、娱乐
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
⑤、电视剧
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
活动 如果要了解全班对以上 五类节目的喜爱情况，你会怎 么做？
问题：调查到什么程度就达到 了调查的目的了，调查的对象是什 么？
2．小组讨论，了解用全面调查进行调查的步骤
举手示意
优点
简便、快捷
缺点
被调查的对象不能太多
问卷调查 程序规范，被调查的 被调查对象少时不够简
对象可以比较多 便、快捷.
2．小组讨论，了解用全面调查进行调查的步骤
①设计好调查问卷可以收集数据，经过刚 刚的活动，我们得到49个数据，怎样整理数据？
借助表格
② 为了得到全班学生对这五类节目喜爱人 数的百分比，我们需要做哪些事情？
对于总体的大小
缺点
不易显示每组数据相 对于总体的大小
不能判断出每组数的 绝对大小
3．动手操作，直观地描述数据
你能总结一下活动中进行调查的步骤吗？
总结：活动中进行调查的步骤： 1、收集数据 2、整理数据 3、描述数据和分析数据 4、得出结论． 定义：考察全体对象的调查叫全面调查．
4．课堂练习
1、扇形图的作用
3．动手操作，直观地描述数据
③为了更直观地看出上表中的信息，你能画 出条形图描述表中信息吗？
④还能用什么图形能够描述表中数据？ ⑤扇形图有什么特点？
3．动手操作，直观地描述数据
条形图和扇形图在直观反映统计信息时各 自有什么优点和缺点?ຫໍສະໝຸດ 优点条形图 易于比较每组数据之
间的差别
扇形图 易于显示每组数据相
此次调查问卷需要包含哪些设计？请完成调查 问卷.
调查问卷
年 月 性别___
在下面五类电视节目中，你最喜爱的是（
）
A.新闻 B.体育 C.动画 D.娱乐 E.电视剧
填完后，请将问卷交给组长．
如果想了解男、女生喜爱节目的差异，问 卷中还应包含什么内容？
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
用举手示意的方法和问卷调查的方法各有 什么优点和缺点？
显示每组数据相对于总体的大小
2、右图是一件毛衣各种毛占总重量的统计图， 根据右图回答问题。
（1）棉的含量占这件衣服的（7 ）%。
（2）（羊毛）的含量最多，（棉 ）的含量最少 （3）兔毛含量比涤纶少占总数的（17）%。 （4）这件毛衣重400克，羊毛有（240）克，
兔毛 有（32）克。
5．课堂小结
（1）学习了那些数据分析法？ （2）他们的区别于联系是？
课件说明
本节课是初中阶段统计部分的第二课时.在 这一课时，学生通过经历收集、整理、描述和 分析数据的一些统计活动，了解数据处理的过 程，进一步学习收集、整理、描述和分析数据 的一些知识.
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
①、新闻
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
②、体育
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
③、动漫
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
④、娱乐
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
⑤、电视剧
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
活动 如果要了解全班对以上 五类节目的喜爱情况，你会怎 么做？
问题：调查到什么程度就达到 了调查的目的了，调查的对象是什 么？
2．小组讨论，了解用全面调查进行调查的步骤
举手示意
优点
简便、快捷
缺点
被调查的对象不能太多
问卷调查 程序规范，被调查的 被调查对象少时不够简
对象可以比较多 便、快捷.
2．小组讨论，了解用全面调查进行调查的步骤
①设计好调查问卷可以收集数据，经过刚 刚的活动，我们得到49个数据，怎样整理数据？
借助表格
② 为了得到全班学生对这五类节目喜爱人 数的百分比，我们需要做哪些事情？
对于总体的大小
缺点
不易显示每组数据相 对于总体的大小
不能判断出每组数的 绝对大小
3．动手操作，直观地描述数据
你能总结一下活动中进行调查的步骤吗？
总结：活动中进行调查的步骤： 1、收集数据 2、整理数据 3、描述数据和分析数据 4、得出结论． 定义：考察全体对象的调查叫全面调查．
4．课堂练习
1、扇形图的作用
3．动手操作，直观地描述数据
③为了更直观地看出上表中的信息，你能画 出条形图描述表中信息吗？
④还能用什么图形能够描述表中数据？ ⑤扇形图有什么特点？
3．动手操作，直观地描述数据
条形图和扇形图在直观反映统计信息时各 自有什么优点和缺点?ຫໍສະໝຸດ 优点条形图 易于比较每组数据之
间的差别
扇形图 易于显示每组数据相
此次调查问卷需要包含哪些设计？请完成调查 问卷.
调查问卷
年 月 性别___
在下面五类电视节目中，你最喜爱的是（
）
A.新闻 B.体育 C.动画 D.娱乐 E.电视剧
填完后，请将问卷交给组长．
如果想了解男、女生喜爱节目的差异，问 卷中还应包含什么内容？
1．创设情景，体会全面调查的方法思想
用举手示意的方法和问卷调查的方法各有 什么优点和缺点？
显示每组数据相对于总体的大小
2、右图是一件毛衣各种毛占总重量的统计图， 根据右图回答问题。
（1）棉的含量占这件衣服的（7 ）%。
（2）（羊毛）的含量最多，（棉 ）的含量最少 （3）兔毛含量比涤纶少占总数的（17）%。 （4）这件毛衣重400克，羊毛有（240）克，
兔毛 有（32）克。
5．课堂小结
（1）学习了那些数据分析法？ （2）他们的区别于联系是？