数据分析PPT
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大数据分析PPT(共73张)

2024/1/26
22
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。
2024/1/26
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。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化,提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型,为电商平台提供 个性化推荐服务,提 高用户满意度和购买 转化率。
2024/1/26
26
项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中,发现原始数据存在大量噪声 和缺失值,对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性,需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后,需要对模型进行评估和优化,以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段,需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关,并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
1
目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
2024/1/26
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
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。
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

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PPT模板

Python编程语言在数据分析中优势
强大的数据处理能力
01
Python拥有丰富的数据处理库,如pandas、numpy等,可轻
松处理大量数据。
多样化的数据可视化工具
02
Python集成了matplotlib、seaborn等可视化库,可实现多种
类型的数据可视化。
高效的机器学习算法
03
Python提供了scikit-learn等机器学习库,支持多种算法,方便
提取等。
数据可视化技巧
选择合适的图表类型
根据数据类型和分析目的选择合适的图表类 型,如柱状图、折线图、散点图等。
添加必要的标注和说明
在图表中添加必要的标注和说明,帮助观众 更好地理解数据和分析结果。
设计简洁明了的图表
避免使用过多的颜色和元素,保持图表简洁 明了,突出重点信息。
利用动画和交互效果
适当使用动画和交互效果可以提升数据可视 化的吸引力和互动性。
数据安全与隐私保护
随着数据量的不断增长和数据泄露事件的 频发,数据安全和隐私保护将成为未来数 据分析领域的重要议题。
THANKS
感谢观看
运用数据分析技术对收集到的数据进行处理 和分析,发现生产过程中的问题和瓶颈。
优化方案制定
方案实施与效果评估
基于分析结果,制定针对性的生产优化方案, 包括设备升级、工艺改进、生产流程优化等。
将优化方案落实到生产实践中,并对实施效 果进行评估和持续改进。
07
总结与展望
本次项目成果回顾
数据收集与整理 成功收集了大量相关数据,并进 行了有效的清洗、整合和格式化, 为后续分析提供了坚实的基础。
数据分析PPT模板
目录
• 引言 • 数据分析基本概念与方法 • 数据收集与整理 • 数据分析在业务中应用 • 数据分析工具介绍及使用技巧 • 案例分析:成功企业如何利用数据驱动决
常用的数据分析方法PPT模板

1.方差分析
方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显 著性检验。由于受各种因素的影响,方差分析研究所 得的数据呈现波动状。
造成波动的因素可分成两类,一类是不可控的随 机因素,另一类是研究中施加的对结果形成影响的可 控因素。
方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控 制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
顾客购物篮中商品之间的关联,可以挖掘顾客的购物习惯, 从而帮助零售商更好地制定有针对性的营销策略。
20
在众多的关联规则数据挖掘算法中,最著名的是Apriori算法。关联规则算
法不但在数值型数据集的分析中有很大用途,而且在纯文本文档和网页文件中 也有着重要用途。比如发现单词间的并发关系及Web的使用模式等,这些都是 Web数据挖掘、搜索及推荐的基础。
知 识 库
15
1.聚类分析
聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常,我
们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类,以达 到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相 似性较高,组间对象相似性较低。
在用户研究中,很多问题可以借助聚类分析来解决, 比如网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题、 用户分类问题等。其中,用户分类是最常见的情况。
24
1.大数据生态平台——Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理 的软件框架。但Hadoop是以一种可靠、高效、 可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的, 因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护 多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重 新分布处理。Hadoop是高效的,因为它以并行 的方式工作,通过并行处理加快处理速度。 Hadoop还是可伸缩的,能够处理PB级数据。此 外,Hadoop依赖于社区服务器,因此它的成本 比较低,任何人都可以使用。
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。
数据分析报告PPT

调整计划
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14944
11460
18961
26.88%
65.45%
总计
64525
50888
78327
21.39%
53.92%
标题
PERCEPTUAL
点击输入简要文字内容,文字内容需概括精炼,不用多余的文字修饰点击输入简要文字内容,文字内容需概括精炼,不用多余的文字修饰,言简意赅的说明该言简意赅的说明该项内容。点击输入简要文字内容,文字内容需概括精炼,不用多余的文字修饰,言简意赅的说明该项内容。
3691
4690
4746
20X0年收入
20X9年收入
20X8年收入
20X8-20X0年收入情况
64,525
50,588
78327
(货币单位)
20X9/04
20X0/06
现金储备
14488
16525
银行债务
18723
22252
净现金储备
13129
14813
净有形资产
19420
25000
点击输入简要文字内容,文字内容需概括精炼,不用多余的文字修饰点击输入简要文字内容
(货币单位)
2019/04
2020/04
变化
营业额
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总计
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21.39%
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标题
PERCEPTUAL
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20X0年收入
20X9年收入
20X8年收入
20X8-20X0年收入情况
64,525
50,588
78327
(货币单位)
20X9/04
20X0/06
现金储备
14488
16525
银行债务
18723
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净现金储备
13129
14813
净有形资产
19420
25000
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(货币单位)
2019/04
2020/04
变化
营业额
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

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
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
01
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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- 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)。
二、几种方法
• AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 7. 可制造性和装配设计 可制造性和装配设计是—种优化设计功能、制造和装配方便性之间关系的 同步工程的过程。改进装配和制造的设计是—个重要的步骤。应及早与工 厂代表在设计过程上进行协商以评审部件或系统,并对特定的装配和制造 要求提供输入。具体尺寸公差应在相似过程的基础上确定。该设计将有助 于明确所要求的装置和所需的任何过程更改。
二、几种方法 • AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 4. 特性矩阵图
C=用于夹紧的操作特性 L=用于定位的操作特性 X=由此操作导致或改变的特性应符合过程流程图表格
பைடு நூலகம்
二、几种方法
• AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 5. 关键路径法 关键路径法可以是Pert图和甘特(Gant)表,它表明了耍求在预期的最长 时间内完成任务的时间顺序。它可以提供以下有价值的信息: ° 相互关系 ° 对问题的及早预测 ° 责任的识别 ° 资源识别、分配和平衡
二、几种方法
• AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 8. 设计验证计划和报告(DVP&R) 设计验证计划和报告(DVP&R)是一种制订贯穿于产品/过程开发由开始 到每一改进阶段的试验活动计划和文件化的方法。该方法被克莱斯勒和福 特公司所使用。有效的DVP&R为帮助下列领域内的工程人员提供了准确的 工作文件: ° 通过要求负有责任的方面将保证部件或系统符合所有工程要求所需的试验 制定全面而完整的计划,以便安排出合理的试验顺序; ° 保证产品可靠性满足顾客要求的目标; ° 对顾客在进度上要求加快试验计划的情况予以重视; ° 为有关责任部门提供—种工作用的工具:
二、几种方法
二、几种方法
• AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 1. 装配产生的变差分析 装配产生的变差分析是一种模拟装配过程并检查公差积累、统计参数、敏 感性和“假如…,怎么办?”的调查分析技术。
二、几种方法
• AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 2. 标杆方法 标杆方法是一种识别比较标准的系统方法,它为确定可衡量的绩效目标, 以及建立产品设计和过程设计的概念提供输入。此外它还能提供有关改进 业务过程和工作程序的概念。 产品和过程的标杆方法应该包括,在顾客和内部的目标绩效衡量和如何达 到该绩效方面进行世界级或最高级的识别。标杆方法应该成为能开发、超 越标杆公司能力的新设计和过程的阶梯。
一、要求简介
• GB/T 19001-2008/ISO 9001:2008 《质量管理体系 要求》 8.2.3 过程的监视和测量 组织应采用适宜的方法对质量管理体系过程进行监视,并在适用时进行测 量。这些方法应证实过程实现所策划的结果的能力。当未能达到所策划的 结果时,应采取适当的纠正和纠正措施。 注: 当确定适宜的方法时,建议组织就这些过程对产品要求的符合性和质 量管理体系有效性的影响,考虑监视和测量的类型与程度。
一、要求简介
• GB/T 19001-2015/ISO 9001:2015 《质量管理体系 要求》 9.1.3 分析与评价 组织应分析和评价通过监视和测量获得的适宜数据和信息。 应利用分析结果评价: a)产品和服务的符合性; b)顾客满意程度; c)质量管理体系的绩效和有效性; d)策划是否得到有效实施; e)针对风险和机遇所采取措施的有效性; f)外部供方的绩效; g)质量管理体系改进的需求。 注:数据分析方法可包括统计技术。
二、几种方法
• AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 2. 因果图
二、几种方法
• AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 4. 特性矩阵图 特性矩阵图表示过程参数和制造工位之间的关系。制定特性矩阵图的推荐 方法是对零件图上的尺寸和/或特性编号并对每—制造工序编号,表的顶 部为所有的制造工序和工位,过程参数列在左栏内。制造关系越多,特性 控制就越重要,不论矩阵图的大小,特性的逆向关系是很明显的。典型的 矩阵图如下所示:
二、几种方法
• AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 11. 质量功能展开(QFD) QFD是—种将顾客要求转化为技术要求和操作要求,并将所转化的信息, 以文件形式列在矩阵表中的系统化的程序。QFD重点放在最重要的项目上, 并提供将目标准确地定在选定区域,以提高竞争优势的方法。 对于特定产品,QFD技术可以用作质量策划过程的一个组成部分,特别是 QFD第l阶段—产品策划将顾客的要求,转化为相应的控制特性或设计要 求。QFD提供了将通用的顾客要求转化为规定的最终产品和过程控制特性 的方法。
三、Q&A
三、Q&A
一、要求简介
• ISO/TS 16949:2009 《质量管理体系—汽车生产件及相关服务件组织 应用ISO 9001:2008的特殊要求》
8.4.1 数据的分析和使用 质量和运行绩效的趋势应与朝向目标的进展来进行比较,并形成措施以支 持: ——开发为迅速解决顾客相关问题的优先级, ——为了状况评审、决策和长期策划,确定与顾客相关的关键趋势和相互 关系, ——及时报告从使用中产生的产品信息的信息系统。 注:数据应当与竞争对手和/或适当的标杆相比较。
° 汇总功能性、耐久性和可靠性试验要求,编入—份文件内以便查询 ° 为设计评审提供了准备试验情况和进展报告的能力。
二、几种方法
• AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 9. 防误/防错 防误是一种在错误发生后识别错误的技术。防误应作为控制重复的任务或 行动,防止不合格品被传递给随后的行动和最终客户的技术。防误是一种 查明潜在过程错误,使它们排除产品或工艺外的技术,或消除由错误产生 不合格品的可能性。
• GB/T 19001-2008/ISO 9001:2008 《质量管理体系 要求》 8.2.4 产品的监视和测量 组织应对产品的特性进行监视和测量,以验证产品要求已得到满足。这种 监视和测量应依据所策划的安排(见7.1)在产品实现过程的适当阶段进行。 应保持符合接收准则的证据。 记录应指明有权放行产品以交付给顾客的人员(见4.2.4)。 除非得到有关授权人员的批准,适用时得到顾客的批准,否则在策划的安 排(见7.1)已圆满完成之前,不应向顾客放行产品和交付服务。
二、几种方法
• AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 10. 过程流程图 过程流程图为描述和编制有序或相关工作活动的直观方法,它为策划、开 发活动和制造过程提供了交流和分析的工具。 由于质量保证的一个目标是消除不合格品并提高制造和装配过程的效率, 因此先期产品质量策划中就应该包括对所涉及的控制和资源的说明。这些 过程流程图应该用来识别改进,明确重要或关键的产品和过程特性,并将 它们写入随后制定的控制计划中。
一、要求简介
• GB/T 19001-2008/ISO 9001:2008 《质量管理体系 要求》 8.2.1 顾客满意 作为对质量管理体系业绩的一种测量,组织应监视顾客关于组织是否满足 其要求的感受的相关信息,并确定获取和利用这种信息的方法。 注:监视顾客感受可以包括从诸如顾客满意调查、来自顾客的关于交付产 品质量方面数据、用户意见调查、业务损失分析、顾客赞扬、担保索赔、 经销商报告之类的来源获得输入。
二、几种方法
• AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 3. 因果图 因果图是表示效果和所有影响它的可能原因之间关系的分析工具。有时该 图被称为鱼刺(fishbone)图、石川(Ishikawa)图或羽状(feather)图。
图1组织将过程输入类型输入因果模型,其中基本的分组是:人,材料, 设备,方法和制度,环境和客户的要求。 经济高效的过程成功开发的关键是识别变差的来源和适当的控制方法。
一、要求简介
• GB/T 19001-2008/ISO 9001:2008 《质量管理体系 要求》 7.4.1 采购过程 组织应确保采购的产品符合规定的采购要求。对供方及采购的产品控制的 类型和程度应取决于采购的产品对随后的产品实现或最终产品的影响。 组织应根据供方按组织的要求提供产品的能力评价和选择供方。应制定选 择、评价和重新评价的准则。评价结果及评价所引起的任何必要措施的记 录应予保持(见4.2.4)。
二、几种方法
• AIAG 产品质量先期策划(APQP)参考手册 附录B 分析技术 6. 试验设计(DOE) 经设计的试验是根据规定的设计矩阵图系统地改变潜在的有影响过程变量 的试验或一系列试验。其响应按以下条件进行评价: (1)在受试的变量中识别有影响变量, (2)在变量水平所代表的范围内对影晌进行定量, (3)对过程中发生作用的原因系统的特性有一个更好的了解, (4)对影晌和相互关系进行比较。 在产品/过程开发循环的早期采用这种技术可以导致 (1)改善过程结果, (2)减少围绕公称值或目标值的变异性, (3)节省开发时间, (4)降低总成本。
数据分析
一、要求简介 二、几种方法 三、Q&A
一、要求简介
一、要求简介
• GB/T 19001-2008/ISO 9001:2008 《质量管理体系 要求》
8.4 数据分析 组织应确定、收集和分析适当的数据,以证实质量管理体系的适宜 性和有效性,并评价在何处可以持续改进质量管理体系的有效性。 这应包括来自监视和测量的结果以及其他有关来源的数据。 数据分析应提供有关以下方面的信息: a) 顾客满意(见8.2.1); b) 与产品要求的符合性(见8.2.4); c) 过程和产品的特性及趋势,包括采取预防措施的机会(见8.2.3和 8.2.4); d) 供方(见7.4)。