数据分析ppt课件
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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
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(货币单位)
2019/04
2020/04
变化
营业额
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14944
11460
18961
26.88%
65.45%
总计
64525
50888
78327
21.39%
53.92%
标题
PERCEPTUAL
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3691
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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
22252
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》PPT课件

行动来提高效率和盈利能力。
数据分析还可以帮助组织改进产 品和服务,提高客户满意度和忠
诚度。
数据分析的流程
数据收集
这是数据分析的第一步,涉及从各种 来源收集数据,包括数据库、社交媒 体、市场调查等。
结果解释和报告
最后,将分析结果解释给相关人员并 编写报告,以帮助他们做出更好的决 策。
01
02
数据清洗和整理
柱状图
折线图
用于比较不同类别数 据的大小。
饼图
散点图
热力图
用于表示各部分在整 体中的比例。
用于表示数据的密度 和分布。
数据可视化最佳实践
明确目的
在开始可视化之前,明确想要传达的信 息和目标受众。
适应性和可读性
根据观众的背景和需求调整图表,确保 可读性和易理解性。
选择合适图表
根据数据和分析目的选择合适的图表类 型。
详细描述
通过描述性分析,可以了解数据的分布情况、异常值和缺失值,为数 据预处理和进一步分析提供依据。
探索性分析
探索性分析通过绘制图表、相关 性分析、因子分析等方法,发现 数据之间的关联、趋势和模式。
通过探索性分析,可以发现隐藏 在数据中的潜在规律和市场趋势 ,为企业决策提供支持。
总结词 详细描述 总结词 详细描述
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
解释图表
提供必要的图表说明和标注,帮助观众 理解。
数据分析还可以帮助组织改进产 品和服务,提高客户满意度和忠
诚度。
数据分析的流程
数据收集
这是数据分析的第一步,涉及从各种 来源收集数据,包括数据库、社交媒 体、市场调查等。
结果解释和报告
最后,将分析结果解释给相关人员并 编写报告,以帮助他们做出更好的决 策。
01
02
数据清洗和整理
柱状图
折线图
用于比较不同类别数 据的大小。
饼图
散点图
热力图
用于表示各部分在整 体中的比例。
用于表示数据的密度 和分布。
数据可视化最佳实践
明确目的
在开始可视化之前,明确想要传达的信 息和目标受众。
适应性和可读性
根据观众的背景和需求调整图表,确保 可读性和易理解性。
选择合适图表
根据数据和分析目的选择合适的图表类 型。
详细描述
通过描述性分析,可以了解数据的分布情况、异常值和缺失值,为数 据预处理和进一步分析提供依据。
探索性分析
探索性分析通过绘制图表、相关 性分析、因子分析等方法,发现 数据之间的关联、趋势和模式。
通过探索性分析,可以发现隐藏 在数据中的潜在规律和市场趋势 ,为企业决策提供支持。
总结词 详细描述 总结词 详细描述
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
解释图表
提供必要的图表说明和标注,帮助观众 理解。
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
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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
第三章-数据分类汇总分析PPT课件

16255 服装
32855
42009
10850
12522
食品 体育用品 艺术品 自行车
4
二. 获得各类销售额排行榜
利用分类汇总,企业可以获得销售额排行榜、各种商品质 量指标排行榜、销售人员完成销售任务排行榜、各种产品 库存量与库存积压资金排行榜……
120000
Northwind公司前十大客户销售额
时间序列可以帮助企业了解经营状况、预 测未来的变化趋势。
数据透视表能从不同的角度汇总数据,它 也是生成时间序列的有效工具。
37
四. 利用数据透视表生成时间序列
【例3-5】利用 数据透视表,对 Northwind公司 的销售数据按月 汇总各产品的销 售额。
分组:步长-同时 选中月、年
产品名称 (全部)
儿童用品 39686 524 2044 40255 24367
服装
16255
47196
食品
32855 472 2856 16404 19269
体育用品 10850 1080 5113 13970 3869
艺术品 42009 2893 4119 43932 24990
自行车 12522 746 4211 20383 24728
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二.数据透视表的灵活性
分类字段的调整 分类字段值的调整 汇总字段的调整 数据透视表工具的功能
31
二.数据透视表的灵活性
分类字段的调整
利用报表筛选区域筛选数据:
将数据透视表字段列表中的字段直接拖至报表筛选 区域;
从行标签或列标签区域,拖动字段至报表筛选区域; 报表筛选区域,可以放置一个或多个字段; 可改变多个字段的排列位置; 可挑选一个值或多个值来进行筛选; 可将报表筛选区域的字段拖动到其他区域; 可删除“报表筛选”区域的字段。
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“Select Tables”对话框。 (4)选中表s,单击“Open”按钮,打开数据源编辑窗口。 (5)选中s.class列。 (6)单击“Sort”选项卡,将左部列s.class拖动至右部,指定
按class的升序排序。 (7)单击“Group”选项卡,将左部列s.class拖动至右部,指
定按class分组。
④双击“Columns”列表框中的字段,打开“Modify Expression”窗口,进行表达式定义。
⑤创建分组后,数据窗口中又增加了两个区域, “Header Group”(组标题区)用来显示组名, “Trailer Group”(组尾区)用来放置每组数据的统计 和汇总信息。
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第八章 数据分析
8.1 数据报表设计 8.2 统计图表设计 8.3 输出打印设计 实训八 设计数据报表和统计图表
开始放映
8.1 数据报表设计
8.1.1 数据报表设计基础 8.1.2 实例:学生选课系统版本16 8.1.3 实例:学生选课系统版本17
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8.1.1 数据报表设计基础
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(8)击“Compute”选项卡,指向编辑行,单击右键,打 开快捷菜单,分别粘贴计数函数count(*)和平均值函 数avg(year(getdate())-year(birthday)),并分别指定显 示列内容为“人数”和“平均年龄”。
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(9)单击“Syntax”选项卡,可以检查定义的数据源。 下页 上页 返回首页
⑥在组标题区定义分组字段或表达式的显示名称,组尾区 放置分组的字段或表达式。
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8.1.2 实例:学生选课系统版本16
例8-1 设计“学生选课系统”的“学生统计”窗口。 设计:该模块实现统计每个班级的学生人数、平均年龄
和所有班级的学生总人数、总平均年龄。 脚本:
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操作步骤: 第一步 设计数据窗口对象 (1)选择“File”→“New”命令,单击“DataWindow”选项卡。 (2)选中“Grid”,单击“OK”按钮,打开“Choose Data
Source for Grid Data Window”对话框。 (3)选中“SQL Select”数据源,单击“Next”按钮,打开
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2.使用计算域
(1)定义计算域的方法 ①打开需要放置计算域的数据窗口对象。 ②单击数据窗口画笔工具栏“对象列表”图标 的下拉
箭头,打开对象列表,单击选中“计算域”对象图标。
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③单击数据窗口上想要放置计算域的地方,打开 “Modify Expression”对话框。
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⑾输入“as ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ均值”,作为列的显示标题。 下页 上页 返回首页
⑿保存数据窗口。
如果有多个计算列,中间用逗号分开;如果在计算列中无“as”,则列标 题将显示“compute 000x”;如果使用聚合函数,必须设置“Group”选项
卡。
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(2)计算列常用函数 数据源的计算列函数共有50多个,主要包括: count(distinct <列表达式>|*)(指定列惟一值的个数 或记录总数)、max([distinct] <列表达式>)(指定列 的最大值或指定列惟一值的最大值)、min([distinct] <列表达式>)(指定列的最小值或指定列惟一值的最 小值)、sum([distinct] <列表达式>)(指定列的算术 和或指定列惟一值的算术和)、avg([distinct] <列表 达式>)(指定列的算术平均值或指定列惟一值的算 术平均值)。
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(3)数据窗口对象编辑窗口中的分组计算 在数据窗口对象的编辑窗口中创建分组的操作方法为:
①打开需要分组的数据窗口对象。 ②选择“Rows”→“Create Group”命令,打开“Specify
Group Columns”对话框。
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③将“Source Data”列表框中的字段拖动至“Columns”列 表框中,表示使用该字段进行分组。也可以将 “Columns”列表框中的字段拖动到“Columns”列表框 外的任意地方,表示取消使用该字段进行分组。
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④在左侧窗口中选择函数、右侧窗口中选 择列组成统计信息的表达式,单击“OK” 按钮,即可在计算域的位置插入该表达 式。
⑤计算域的操作和其他字段的操作方法完 全一样。
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(2)计算域常用函数 数据窗口对象编辑窗口中计算域函数 共有107个,主要包括: count(记录总数)、max(最大值)、 min(最小值)、sum(算术和)、avg (算术平均值)。
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④选中表sc,单击“Open”按钮,打开数据源编辑窗口。 ⑤单击选中表sno列,并单击“Group”选项卡,将左部 sc.sno列拖动至右部,指定按sno列分组。
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⑥单击数据源编辑窗口的“Compute”选项卡。 下页 上页 返回首页
⑦指向空白编辑行单击右键,打开快捷菜单,选择 “Functions”命令,打开函数对话框。
1.使用计算列
(1)定义计算列的方法
下面以计算学生的平均成绩为例,说明定义数据源计 算列的操作方法。 ①选择“File”→“New”命令,单击“DataWindow”选项卡。 ②选中“Grid”,单击“OK”按钮,打开“Choose Data Source for Grid DataWindows”对话框。 ③选中“SQL Select”数据源,单击“Next”按钮,打开 “Select Tables”对话框。
图8-3 函数窗口
⑧在函数对话框中选择平均值函数avg(),单击 “Paste”按扭,avg()将会粘贴在编辑行。
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⑨将光标定位在函数参数位置,单击右键,打开快捷菜 单,选择“Columns”命令,打开列对话框。
⑩在列对话框中选择列“sc.score”,单击“Paste”按扭, sc.score将会粘贴在函数参数位置。
按class的升序排序。 (7)单击“Group”选项卡,将左部列s.class拖动至右部,指
定按class分组。
④双击“Columns”列表框中的字段,打开“Modify Expression”窗口,进行表达式定义。
⑤创建分组后,数据窗口中又增加了两个区域, “Header Group”(组标题区)用来显示组名, “Trailer Group”(组尾区)用来放置每组数据的统计 和汇总信息。
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第八章 数据分析
8.1 数据报表设计 8.2 统计图表设计 8.3 输出打印设计 实训八 设计数据报表和统计图表
开始放映
8.1 数据报表设计
8.1.1 数据报表设计基础 8.1.2 实例:学生选课系统版本16 8.1.3 实例:学生选课系统版本17
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8.1.1 数据报表设计基础
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(8)击“Compute”选项卡,指向编辑行,单击右键,打 开快捷菜单,分别粘贴计数函数count(*)和平均值函 数avg(year(getdate())-year(birthday)),并分别指定显 示列内容为“人数”和“平均年龄”。
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(9)单击“Syntax”选项卡,可以检查定义的数据源。 下页 上页 返回首页
⑥在组标题区定义分组字段或表达式的显示名称,组尾区 放置分组的字段或表达式。
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8.1.2 实例:学生选课系统版本16
例8-1 设计“学生选课系统”的“学生统计”窗口。 设计:该模块实现统计每个班级的学生人数、平均年龄
和所有班级的学生总人数、总平均年龄。 脚本:
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操作步骤: 第一步 设计数据窗口对象 (1)选择“File”→“New”命令,单击“DataWindow”选项卡。 (2)选中“Grid”,单击“OK”按钮,打开“Choose Data
Source for Grid Data Window”对话框。 (3)选中“SQL Select”数据源,单击“Next”按钮,打开
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2.使用计算域
(1)定义计算域的方法 ①打开需要放置计算域的数据窗口对象。 ②单击数据窗口画笔工具栏“对象列表”图标 的下拉
箭头,打开对象列表,单击选中“计算域”对象图标。
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③单击数据窗口上想要放置计算域的地方,打开 “Modify Expression”对话框。
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⑾输入“as ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ均值”,作为列的显示标题。 下页 上页 返回首页
⑿保存数据窗口。
如果有多个计算列,中间用逗号分开;如果在计算列中无“as”,则列标 题将显示“compute 000x”;如果使用聚合函数,必须设置“Group”选项
卡。
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(2)计算列常用函数 数据源的计算列函数共有50多个,主要包括: count(distinct <列表达式>|*)(指定列惟一值的个数 或记录总数)、max([distinct] <列表达式>)(指定列 的最大值或指定列惟一值的最大值)、min([distinct] <列表达式>)(指定列的最小值或指定列惟一值的最 小值)、sum([distinct] <列表达式>)(指定列的算术 和或指定列惟一值的算术和)、avg([distinct] <列表 达式>)(指定列的算术平均值或指定列惟一值的算 术平均值)。
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(3)数据窗口对象编辑窗口中的分组计算 在数据窗口对象的编辑窗口中创建分组的操作方法为:
①打开需要分组的数据窗口对象。 ②选择“Rows”→“Create Group”命令,打开“Specify
Group Columns”对话框。
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③将“Source Data”列表框中的字段拖动至“Columns”列 表框中,表示使用该字段进行分组。也可以将 “Columns”列表框中的字段拖动到“Columns”列表框 外的任意地方,表示取消使用该字段进行分组。
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④在左侧窗口中选择函数、右侧窗口中选 择列组成统计信息的表达式,单击“OK” 按钮,即可在计算域的位置插入该表达 式。
⑤计算域的操作和其他字段的操作方法完 全一样。
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(2)计算域常用函数 数据窗口对象编辑窗口中计算域函数 共有107个,主要包括: count(记录总数)、max(最大值)、 min(最小值)、sum(算术和)、avg (算术平均值)。
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④选中表sc,单击“Open”按钮,打开数据源编辑窗口。 ⑤单击选中表sno列,并单击“Group”选项卡,将左部 sc.sno列拖动至右部,指定按sno列分组。
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⑥单击数据源编辑窗口的“Compute”选项卡。 下页 上页 返回首页
⑦指向空白编辑行单击右键,打开快捷菜单,选择 “Functions”命令,打开函数对话框。
1.使用计算列
(1)定义计算列的方法
下面以计算学生的平均成绩为例,说明定义数据源计 算列的操作方法。 ①选择“File”→“New”命令,单击“DataWindow”选项卡。 ②选中“Grid”,单击“OK”按钮,打开“Choose Data Source for Grid DataWindows”对话框。 ③选中“SQL Select”数据源,单击“Next”按钮,打开 “Select Tables”对话框。
图8-3 函数窗口
⑧在函数对话框中选择平均值函数avg(),单击 “Paste”按扭,avg()将会粘贴在编辑行。
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⑨将光标定位在函数参数位置,单击右键,打开快捷菜 单,选择“Columns”命令,打开列对话框。
⑩在列对话框中选择列“sc.score”,单击“Paste”按扭, sc.score将会粘贴在函数参数位置。