数据分析ppt课件

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常用数据分析方法PPT课件

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

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。

2024版年度数据分析课件PPT模板

2024版年度数据分析课件PPT模板

19
图表美化原则和技巧分享
色彩搭配
选择和谐的颜色组合, 避免使用过于刺眼或对
比度过低的颜色。
2024/2/3
字体选择
选择清晰易读的字体, 避免使用过于花哨或装
饰性过强的字体。
图表元素简化
数据标签使用
去除多余的图表元素, 突出核心信息。
20
在图表中直接显示数据 标签,方便观众快速获
取信息。
动态图表制作教程
24
Python编程环境搭建及基础语法
Python环境搭建
介绍Python的安装、配置环境变量等基础知识。
基础语法学习
学习Python的变量、数据类型、条件语句、循环语句等基础知识。
常用库介绍
了解并学习NumPy、Pandas等Python数据分析库的基本用法。
2024/2/3
25
R语言简介及在数据分析中优势
数据分析课件PPT模板
2024/2/3
1
目录
2024/2/3
• 数据分析概述 • 数据收集与预处理 • 数据分析方法与技术 • 数据可视化展示技巧 • 数据分析工具介绍及实践案例 • 数据分析挑战与未来发展趋势
2
01
数据分析概述
Chapter
2024/2/3
3
数据分析定义与目的
数据分析定义
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,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。
数据治理与标准化
建立完善的数据治理体系和标准化流程,提 高数据质量和可用性。
2024/2/3
智能化决策支持
基于大数据和人工智能技术,为企业提供智 能化决策支持和服务。

数据分析(培训完整)ppt课件

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。

数据分析PPT图片

数据分析PPT图片

完整性
数据是否包含了所需的所有信息。
及时性
数据是否及时更新,反映最新情况。
03 数据可视化呈现
CHAPTER
常用数据可视化工具介绍
Tableau 功能强大的数据可视化工具,支 持多种数据源连接,提供丰富的 图表类型和交互式分析功能。
D3.js 一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库,提供强大的可视 化组件和数据驱动的API。
简洁明了
避免使用过多的图表元素和复杂的视 觉效果,保持设计的简洁明了,突出 重点信息。
一致性
在设计和呈现数据时,保持格式、颜 色、字体等的一致性,有助于提高可 读性和易理解性。
交互性
增加交互功能,如鼠标悬停提示、筛 选、排序等,提高用户体验和数据探 索的便捷性。
实例展示:数据可视化在PPT中的应用
直观地理解数据。
数据挖掘分析
利用算法和模型从大量 数据中挖掘出有用的信
息和模式。
02 数据收集与整理
CHAPTER
数据来源及收集方法
01
02
03
04
问卷调查
设计问卷,通过线上或线下方 式收集数据。
网络爬虫
利用爬虫技术从互联网上抓取 数据。
数据库
从企业内部数据库或公共数据 库中获取数据。
API接口
谢谢
THANKS
优化运营效果
通过对业务数据的分析, 可以发现运营中的问题并 进行优化,提高运营效率 。
数据分析的常用方法
描述性统计分析
对数据进行整理和描述 ,包括数据的中心趋势 、离散程度和分布形态
等。
推断性统计分析
通过样本数据推断总体 特征,包括假设检验和
置信区间等。

数据分析培训课件精品ppt

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。

数据分析(培训完整)ppt课件

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



4
走势线
2 日期
33
完整版PPT课件
看图方法

《数据分析方法》课件

《数据分析方法》课件

时序数据分析方法
1 时间序列模型
用于分析时间序列数据的趋势、周期性和季节性。
2 滞后效应
通过分析过去值对未来值的影响,预测未来的趋势和变化。
3 季节性调整
通过消除季节因素的影响,更准确地分析和预测时序数据。
聚类和分类方法
聚类分析
将数据集划分为不同的群 组,每个群组内的数据相 似度较高。
分类分析
为数据分配预定义的类别, 建立分类模型,实现自动 分类。
通过构建决策树模型,实现分类、回归和特征选择等任务。随机森林是多个 决策树的集成模型,具有更高的准确性和鲁棒性。
基于梯度下降的模型训练方法
1 梯度下降
பைடு நூலகம்通过最小化损失函数,逐步调整模型参数,以实现模型的优化。
2 学习率
梯度下降算法中的重要参数,决定参数更新的步长,影响模型的收敛速度和稳定性。
3 批量梯度下降和随机梯度下降
《数据分析方法》PPT课件
探索数据分析的概念与意义,学习数据分析的流程,包括数据采集、预处理、 清洗、变换和标准化,以及数据可视化和探索性分析等方法。
数据分析的基本流程
1
数据采集与预处理
收集和准备数据,包括数据清洗、去除异常和数据标准化。
2
探索性数据分析
通过可视化和统计方法探索数据特征和相关关系。
特征选择
通过选择最相关的特征, 提高聚类和分类模型的准 确性和解释性。
关联分析和网络分析
关联分析
发现项集之间的关联规则,例 如购物篮分析。
网络分析
分析复杂系统中节点之间的关 系,揭示隐藏的模式和结构。
社交网络分析
研究人际关系网络,探索社会 互动和信息传播。
机器学习基础

《数据分析培训》PPT课件

《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。

《数据分析》课件

《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。

《数据分析培训》PPT课件

《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

大数据分析ppt课件完整版

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

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。

数据分析(培训完整)ppt课件

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

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

大数据分析PPT(共73张)

大数据分析PPT(共73张)
分布式计算架构
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
1 2 3
个性化医疗
通过大数据分析,对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析,为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术,对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究,为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析,对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测,提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
特点
大数据具有5V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样 )、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
20世纪90年代至2008年,大数据概 念开始萌芽,主要关注数据存储和计 算能力的提升。
2013年至今,大数据技术逐渐成熟, 应用领域不断扩大,同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域,提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合,推动跨界融合和创新 发展。

数据分析(培训完整)ppt课件

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

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
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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
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数据分析
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1
• 您认为作为一名营销管理人员,做管好营销(销售)最重要的三项任务是什 么?
• 您认为店面管理中(特别是加盟店)最薄弱的管理在哪个方面呢?
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数据管理的重要性
• 年营业额近50亿新台币的台湾王品集团董事长戴胜益是十足的数字管理者--1个人要管9个餐厅品牌、5200位员工,他说数字是他重要的决策依据。戴胜 益相信,所有事情都能用数字衡量,没有数字概念不但无法做好领导,更不 会是他培养的对象。戴胜益为什么这么重视数字?一位经理人要如何建立并 掌握分析数字的能力,才能在应用时采取正确行动?
问:在品王集团,店长必看的3大指标是什么? • 为落实服务品质与运营绩效,我要求集团内各店每天都咬紧盯3大指标数字,
而且以这3大指标各占比作为店长的工作绩效: • 顾客满意度(25%)---平均每万人投诉电话次数 • 财务指标(35%)---不当比率25%、营业额达成率10% • 管理指标(40%)---考核评比10%、食安评比10%、低离职率10%、工作计
问:数字对企业的意义是什么? • 企业像坦克车,数字像坦克车履带上环环相扣的齿轮,只要一个齿轮脱钩,
坦克车的履带就会卡住,无法行走。没有数字概念的公司,就像没有齿轮的 坦克车,当车子不运转时,很难知道问题出在哪;就算运转,也不知道还能 运转多久。所以数字能帮助我解读各种必要的信息。
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问:在运营上,什么是你必看的数字?
• 王品集团每个月都会计算业绩、利润。数字好看,利润就多;数字不好看, 不仅大家红利领的少,同时也是发出警告:再这样下去,你会丢掉这个品牌 的总经理位子。
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问:数字帮助你做哪些决策上的判断? • 例如新餐饮品牌能不能做,有三项判断指标:第一,要能做到5亿市场;第二,
品牌要能开到20家店;第三,获利率须达到10%,假使这三项指标都能达成, 这个品牌就能做。接着运营就朝“151”方程式发展,也就是投入资金1000万, 每年营业额要达5000万,每年要有1000万获利,全部都有数字部署,再评估 可行不可行
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9
问:当发现不当金额,会怎样呢? • 会做各种比较,例如A店这些比例加起来时72%,B店是68%,A店就要检讨为何
如此高。 • 此外,每个品牌店每个月有5项报表,用来检视经理的绩效,包括分红金额、
投诉次数、获利率、投资回报率、营业额等。将这5大项数据化成相对的标准 值、排名,大至各品牌、小至各分店,都能清楚地知道谁表现好
说服力,也很难领导部属。
问:市场竞争加剧,大家都在谈抓漏、节流,这方面你必看的数字是哪些? • 各个店明确的成本占比数字,包括食材、福利、人事、租金、税金、费用等
成本,各有其占比店长可调整每项占比比例,但最后加总数值要符合规定, 若当超出或少于规定时,就算是“不当金额” • 如,其中一家店不当金额比例是3%,不当金额是2.68万,具体金额可促使店 长警惕,因为他的管理不当让店运营成本多出2.68万。不当金额也可能有负 的,但最好是零,分店不能因为要降低不当金额,就偷工减料,或减少店面 人数。
问:每项制度都要用数字管理,会不会让管理制度越来越复杂? • 不复杂。只要写好程序,这些数字都是计算机在计算,隔天一早就知道。而
且数字会让人心更纯净,组织、领导简单化,以前要用形容词、表面文章向 大家证明,现在都不用做无谓的邀功。
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பைடு நூலகம்
8
• 问:怎么看待对数字不敏感的员工? • 他不会高升。在团队工作时代,即使个人工作能力很强,没有数字,会降低
• 我要去自己记住所有与产业、运营、工作有关的数字。每天上班第一件事, 就是看前一天的数字报表,包括每个品牌、每家店的顾客满意度、顾客报怨 数、营业额。即使没有进公司也请秘书传前一天所有品牌的营业总额简讯给 我,否则会心神不宁。因为没有拿到前一天结账后的所有数据,根本无法知 道今天的状态好不好
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7
问:每天看,你会不会被数字吓到? • 不会。反而会对数字敏感度更高,很快就能抓到重点数字。仔细研究重点数
字,决策会更精准。当你看到一个数字会吓到,比较容易随意做决策,而且 一家公司若一直有令人惊讶的数字,表示这家公司的运营很不正常,必须留 意。
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6
问:你会把看过的数字都记下来吗?
• 对。我为什么越来越重视数字?因为我要授权,但我授权时,会担心无法衡 量这个人、这个事业做得好不好。所以我开始运用数字作管理。一个人处在 安全期越久,越喜欢运用“运营正常”、“获利不错”、“士气高昂”之类 的词,但对我而言,这些词是无意义的,无法真实描述运营状况。
• 一段对戴胜益的采访内容,对我们管理人员对数字的认识有所启示
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3
问:为什么数字很重要? • 对我而言,所有的事都能用数字衡量,包括企业运营、管理、个人健康。例
如,我每天走1万步路。我认为“You can’t improve, if you can’t measure. ”(如果你无法衡量,你就无法改进)
问:你带领部署也是这种方式? • 我给下属的指示都是数字,我发现我给的数字越详细,员工越清晰目标。例
如我提出获利率17.5%的目标,如果达到就有奖赏;而不是说,好好做,年底 有赚钱就给大家好处。到底什么叫赚钱,什么就没赚钱?大家根本搞不清楚。 • 同时,主管贡献度也用数字管理,每个员工都可以给主管成绩打分,从0— 100分,每5分1格,在累计所有分数算平均值。大家好奇,我这个董事长领导 得好不好?今年我的分数是89.16分。
• 我必看的数字不是营收,而是顾客满意度与顾客报怨数。 • 品王集团的每家店每天会收到100张顾客意见表,1各月工18万张。顾客报怨
是顾客拨打的800投诉电话的次数。这两项数据可反应顾客意见,作为分店改 进依据。
• 例如,上个月全集团顾客报怨是107个投诉电话,在这107个投诉电话中,有 一家店占了4个,是最严重的。当然,也有无报怨数的店。
划评核10%
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10
问:一个经理人应该如何培养对数字的敏感度? • 就像飞机驾驶舱,上百个开关,但飞机要动的就那么几个。你不用心时,每
天面对数千个数字,就会觉得压力大,但当你投入时,就会知道哪些是关键 数字,只要记住这些数字就可以。 • 我最喜欢到每家店后问店长:到今天为止,统计营业额是多少?或问主厨: 你这个月打算做多少?今天的达成率多少?其中,A店主厨最有数字概念,到 4月20日,他就能算出他们4月的奖金是多少。他会直接告诉你,到现在营业 额多少,到何时会有多少,货款有多少,员工工资是多少,扣除成本后,这 家店还剩多少盈余,员工又能分到多少…… • 当你习惯用数字思考,即使看到不好的数字也容易释怀,不会有压力,只觉 得应该还要再做些什么。最后,提醒经理人,数字管理要伺机而动---什么数 字要改变,什么数字还在容许范围内,可以继续,要给部属明确的指示,这 样才能用数字做好领导。
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