数据分析方法的总结PPT
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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
数据分析总结ppt
中昊天成
①
当需要分析两个或两个以上现象之间的因果关系时
可考虑的分析方法： 1.相关分析：不需要区分自变量和因变量，两个或者多个变量之间是平等的关系。通过
相关分析可以了解变量之间的密切程度。如：公司月度营收与市场投入存在着一定的关 系，相关分析就是要分析这种密切程度。
2.回归分析：区分自变量和因变量，适合于因变量和自变量均为连续变量的情况，建立
数据分析总结
中昊天成
①
描述性分析
主要用于对连续变量做描述性分析 主要针对数据进行基础性描述 主要用于描述变量的基本特征 描述性统计量，如：均值、方差、标准差、全距、峰度和偏度 通过描述性统计量，可以对变量的综合特征进行全面的了解问题只涉及一个变量，反映相应指标的变化情况。 而对于两个或两个以上相关现象之间的因果关系 分析方法：相关分析、回归分析和方差分析。 相关分析和回归分析适合于因变量和自变量均为连续变量的情况。 如“质量”和“用户满意度”的相关关系
协方差分析的一个重要意义是对数据分 析进行统计控制，以提高数据分析的精 确性和准确性
方差分析的用途 ① 两个或多个样本均数间的比较 ② 分析两个或多个因素间的交互作用 ③ 回归方程的线性假设检验 ④ 多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验 ⑤ 两样本的方差齐性检验等
帮助发现起主导作用的变异来源，从而抓住主要矛盾和关键措施
回归方程，要找出因变量和自变量之间的具体的相关关系。如,收入和产品销售量的回归
关系。
3.方差分析：适用于自变量为分类变量、因变量为连续变量的情况。
协方差分析的一个重要意义是对数据分析进行统计控制，以提高数据分析的精确性和准 确性。
中昊天成
①
方差分析的应用条件与用途
方差分析的应用条件 ① 各样本须是相互独立的随机样本 ② 各样本来自正态分布总体 ③ 各总体方差相等，即方差齐
①
当需要分析两个或两个以上现象之间的因果关系时
可考虑的分析方法： 1.相关分析：不需要区分自变量和因变量，两个或者多个变量之间是平等的关系。通过
相关分析可以了解变量之间的密切程度。如：公司月度营收与市场投入存在着一定的关 系，相关分析就是要分析这种密切程度。
2.回归分析：区分自变量和因变量，适合于因变量和自变量均为连续变量的情况，建立
数据分析总结
中昊天成
①
描述性分析
主要用于对连续变量做描述性分析 主要针对数据进行基础性描述 主要用于描述变量的基本特征 描述性统计量，如：均值、方差、标准差、全距、峰度和偏度 通过描述性统计量，可以对变量的综合特征进行全面的了解问题只涉及一个变量，反映相应指标的变化情况。 而对于两个或两个以上相关现象之间的因果关系 分析方法：相关分析、回归分析和方差分析。 相关分析和回归分析适合于因变量和自变量均为连续变量的情况。 如“质量”和“用户满意度”的相关关系
协方差分析的一个重要意义是对数据分 析进行统计控制，以提高数据分析的精 确性和准确性
方差分析的用途 ① 两个或多个样本均数间的比较 ② 分析两个或多个因素间的交互作用 ③ 回归方程的线性假设检验 ④ 多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验 ⑤ 两样本的方差齐性检验等
帮助发现起主导作用的变异来源，从而抓住主要矛盾和关键措施
回归方程，要找出因变量和自变量之间的具体的相关关系。如,收入和产品销售量的回归
关系。
3.方差分析：适用于自变量为分类变量、因变量为连续变量的情况。
协方差分析的一个重要意义是对数据分析进行统计控制，以提高数据分析的精确性和准 确性。
中昊天成
①
方差分析的应用条件与用途
方差分析的应用条件 ① 各样本须是相互独立的随机样本 ② 各样本来自正态分布总体 ③ 各总体方差相等，即方差齐
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。
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。
数据分析工作总结报告PPT模板
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202X
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市场分析
MARKET ANALYSIS
03
极简主义设计，极致 简约风潮流所向，通 用设计，完善兼容， 打造最实用，最具个 性的演示方案，让你 的演示杰出特殊。
01
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极简主义设计， 极致简约风潮流 所向，通用设计， 完善兼容，打造 最实用，最具个 性的演示方案， 让你的演示杰出 特殊。
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工作总结
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WORK SUMMARY
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市场分析
MARKET ANALYSIS
03
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《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》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。
数据的分析复习ppt课件
s 方差为 2 那么另一组数据 3x1-2，3x2 -2，3x3-2，，3xn 2
的平均数和方差分别是多少？
9
（2）哪段台阶路走起来更舒服？为什么？
11 乙
（3）为方便游客行走，需要重新整修上山的小路，对于这两段台 阶路，在台阶数不变的情况下，请你提出合理的整修建议？
7
1、为筹备班级的毕业联欢会，班长对全班同学爱吃哪几种水果 作了民意调查，那么最终买什么水果，下面的调查数据中最值得 关注的是（ C）
A、中位数 B、平均数 C、众数 D、加权平均数
1
抽样
总体、个体 样本和样本容量
用样本估计总体
平均数 众数
反映数据集中 程度的统计量
中位数
分析、判断 预测、决策
方差 标准差
反映数据离散 程度的统计量
2
（1）平均数的计算公式：x 1n（x1 x2 xn）
x x1 f1 x2 f2 xk fk f1 f2 fk
（2）中位数：中位数仅与数据的排列位置有关，当一 组中的个别数据相差较大时，可用中位数来描述这组 数据的集中趋势。
2、一组数据5，7，7，x中位数与平均数相等，则x的值是 5或9 ，
3、八年级（1）班分甲、乙两组选10名学生进行数学基础知识抢 答赛，共有10道选择题，答对8道（含8道）以上为优秀，各组选 手答对题统计如下：
答对题数 5 6 7 8 9 10 平均数 中位 众 方 优秀
数
数 差 率%
甲组选手 1 0 1 5 2 1 8 8 8 1.6 80
6
例4、在某旅游景区上山的一条小路上，有一些断断续续的台阶，
请你用所学过的统计知识（平均数、中位数、方差）回答下列问
题。（图中的数字表示每一级台阶的高度，并且数据15，16，16，
的平均数和方差分别是多少？
9
（2）哪段台阶路走起来更舒服？为什么？
11 乙
（3）为方便游客行走，需要重新整修上山的小路，对于这两段台 阶路，在台阶数不变的情况下，请你提出合理的整修建议？
7
1、为筹备班级的毕业联欢会，班长对全班同学爱吃哪几种水果 作了民意调查，那么最终买什么水果，下面的调查数据中最值得 关注的是（ C）
A、中位数 B、平均数 C、众数 D、加权平均数
1
抽样
总体、个体 样本和样本容量
用样本估计总体
平均数 众数
反映数据集中 程度的统计量
中位数
分析、判断 预测、决策
方差 标准差
反映数据离散 程度的统计量
2
（1）平均数的计算公式：x 1n（x1 x2 xn）
x x1 f1 x2 f2 xk fk f1 f2 fk
（2）中位数：中位数仅与数据的排列位置有关，当一 组中的个别数据相差较大时，可用中位数来描述这组 数据的集中趋势。
2、一组数据5，7，7，x中位数与平均数相等，则x的值是 5或9 ，
3、八年级（1）班分甲、乙两组选10名学生进行数学基础知识抢 答赛，共有10道选择题，答对8道（含8道）以上为优秀，各组选 手答对题统计如下：
答对题数 5 6 7 8 9 10 平均数 中位 众 方 优秀
数
数 差 率%
甲组选手 1 0 1 5 2 1 8 8 8 1.6 80
6
例4、在某旅游景区上山的一条小路上，有一些断断续续的台阶，
请你用所学过的统计知识（平均数、中位数、方差）回答下列问
题。（图中的数字表示每一级台阶的高度，并且数据15，16，16，
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
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
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
30
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。
数据分析方法的总结PPT
其他
缺点：涉及相关问题可 能会有遗漏。所以在用 逻辑树分析法的时候尽 量把涉及的问题或要素 考虑周全。
· · ·· · · · · ·· · ·
1.数据分析方法论
1.5 4P营销理论（公司整体经营状况）
4P营销理论产生于20世纪60年代的美国，它随着营销组合理论的 提出而出现。它将营销要素概括为四类：产品（product）、价格 （price）、渠道（place）、促销（promotion）。如果需要了解 公司的整体运营情况，就可以采用4P营销理论进行分析指导。
2.4 平均分析法
定义：运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点、条件 下某一数量特征的一般水平。 作用：1.利用平均指标对比同类现象在不同地区、不同行业之间的 差异程度，比用总量指标更具说服力。 2.利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，更能说 明其发展趋势和规律。 公式：算术平均数=总体各单位数值的总和/总体单位个数
促销
投入多少促销资源？效果如何？ 投放多少宣传广告？效果如何？
1.数据分析方法论
1.5 用户行为理论
用户使用行为是指用户为获取、使用物品或服务所采用的各种行 动，一般按照以下过程：对产品有一个认知、熟悉的过程，然后 试用，再决定是否继续消费使用，最后成为忠实用户。
认识
使用
忠诚
熟悉
试用
2.数据分析方法
20%
C用户 4.42万
15%
B用户 2.44万
49%
24%
业务戊 0.39万
18% 业务甲
0.17万
业务乙 11.1万 32%
业务丙 21% 2.99万
业务丁 2.05万 105%
73%
2.数据分析方法
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此方法的不足之处，当有新数据加入时会影响最大最小值，需重新计算。
权重确定方法（目标优化矩阵表）：将人脑的模糊思维转化为计算机 的1/0式逻辑思维，最后得出量化结果。
某指标权重=（某指标新的重要性合计得分/所有指标新的重要性合计得分）*100%
2.数据分析方法
原始数据 48 37 29 23 35 20 44 24 42 25 33 40 标准化值 1.00 0.61 0.32 0.11 0.54 0.00 0.86 0.14 0.79 0.18 0.46 0.71
1.数据分析方法论
逻辑树的适用要遵循以下原则：
要素化：把相同问题归纳总结成要素 框架化：将各个要素组成框架，遵守 不重不漏的原则 关联化：框架内的各元素保持必要的相互关系，简单不孤立
例 逻辑树分析法在利润分析中的应用
客户少？
收入 利润增长 缓慢
质量变差？
对手竞争？
成本
材料成本？ 人工成本？ 广告成本？
经济环境
行业、企业
社会环境
技术环境
1.数据分析方法论
例 用PEST分析法对互联网行业进行分析
国家出台哪些政策？有何影响？制约还是促进？
政治
相关法律有哪些？有何影响？ GDP及增长率、进出口总额及增长率 消费价格指数、失业率、居民可支配收入 中国网民与中国公民在人口规模、性别比例、人 口分布、购买习惯、教育情况、宗教信仰等方面， 网民与全国是否有区别？ 技术的发明、技术传播、更新、商品化速度、技 术发展趋势 国家重点支持项目、国家投入费用
产品 Product
价格 Price
4P 营销理论
促销 Promotion 渠道 Place
1.数据分析方法论
例 4P营销理论在公司业务中应用
公司提供什么产品和服务？哪个销量好？
产品
与用户需求是否一致？ 购买产品的用户都是何人？ 公司销售收入怎样？增长还是减少？
价格 公司业务 分析 渠道
用户接受的合理价格是多少？ 用户购买支付方式怎样？ 公司在各地区有多少销售渠道？ 用户通过何种渠道购买？ 公司渠道政策是否具有吸引力？
优先改进区 高度关注区
无关紧要区
维持优势区
低
满意度
高
2.数据分析方法
高
重 要 性 C 低 高 重 要 性 I D F 低 满意度 J B 满意度 C E A G H 某公司3年来用户对 公司各指标满意情况 变化
A
B
D 高
改进难易程度 气泡大代表改进难度大 气泡小代表改进难度小
高
3.数据分析的误区
公司提供什么产品及服务？与用户需求一致？
谁是我们的用户？用户有何特点？ 何时购买？多久再次购买？ 用户在哪购买？各个地区用户构成怎样？ 用户购买支付方式怎样？ 用户购买花费时间、交通等成本各是多少？
通过上面可以看出5W2H分析法让分析问题变得简单有条理，更有 逻辑性与全面性。
1.数据分析方法论
1.4 逻辑树分析法（业务问题专题分析）
对比找出自身发展 部门A 部门B 部门C 部门D 方向，属于横比
2.数据分析方法
2.1 对比分析法
注意事项 1.指标的口径范围、计算方法计量单位一致 2.对比的对象要有可比性 3.对比的指标类型必须一致
2.数据分析方法
2.2 分组分析法
定义：根据数据分析对象的特征，按照一定的指标，把数据分析 对象划分为不同的部分和类型来进行比较研究。 目的：把总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象 合并在一起便于对比。分组分析一般都与对比分析结合使用。 步骤：1.确定组数 2.确定各组组距 组距=（最大值-最小值）/组数 3.根据组距大小，对数据进行分析整理，划归到相应组内
2.1 对比分析法
定义：对比分析法是将两个或两个以上的数据进行比较，分析其 中的差异，从而揭示这些事物所代表的发展变化情况和规律性。 特点：非常直观的看出事物某方面的变化或差距，而且可以准确、 量化的表示出变化的差距是多少。 分类：静态 在同一时间下，不同总体之间的比较，也叫横向比较。 动态 在同一总体条件下对不同时期指标数值进行比较，也叫纵 向比较。
逻辑树分析法是将一个已知问题当成树干，然后考虑这个问题和 哪些问题有关。每想到一点，就给这个问题所在的树干加一个树 枝，并标明树枝代表什么问题。逻辑树方法又称问题树、演绎树 或分解树。
问题一
问题二 问题陈述
· · ·· · · · · ·· · · · · ·· · ·
· · ·· · · 问题三
问题N · · ·· · · · · ·· · · · · ·· · · · · ·· · ·
2.数据分析方法
2.6 综合评价分析法
定义：将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析 评价，用于解决复杂的分析对象。 步骤：1.确定综合评价指标体系 2.搜集数据，并对不同计量单位的指标数据进行标准化处理 3.确定指标体系中各指标的权重，保证评价的科学性 4.对经处理后的指标进行汇总计算出综合评价指数 5.根据评价指数对参评单位排序，并得出结论 特点：1.评价过程不是逐个顺次完成，而是将多个指标评价同时完成
浏览商品
100% 40% 30% 20%
40%
放入购物车
75%
生成订单
67%
支付订单
85%
完成交易
17%
2.数据分析方法
2.7 矩阵关联分析法
定义：将事物（产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析 的依据，进行关联分析，并找出解决问题的办法。 方法：以属性A为横轴，属性B为纵轴，按某一标准进行划分，构成 四个象限，将要分析的事物对应投射到四个象限内。 高 重 要 性
20%
C用户 4.42万
15%
B用户 2.44万
49%
24%
业务戊 0.39万
18% 业务甲
0.17万
业务乙 11.1万 32%
业务丙 21% 2.99万
业务丁 2.05万 105%
73%
2.数据分析方法
2.7 漏斗图分析法
定义：漏斗图是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各环节 流程涉及复杂业务比较多的分析。
人才评价 人品 动手能力 创新 教育背景
人品 1 0 0
动手能力 0 0 0
创新 1 1 0
教育背景 1 1 1
合计 2 3 1 0
排序 2 1 3 4
权重 30% 40% 20% 10%
0-1标准化实例
目标矩阵优化实例
2.数据分析方法
2.7 杜邦分析法
定义：利用各主要财务指标间的内在联系，对企业财务状况及经济 效益进行综合分析评价的方法。
2.数据分析方法
2.3 结构分析法
定义：结构分析法是指被分析研究总体内各部分与总体之间进行 对比的分析方法，即总体内各部分所占 比例，属于相对指标。 公式：结构相对指标（比例）=总体某部分的数值/总体总量*100% 典例：市场占有率=（某商品销售量/该种商品市场销售总量）*100%
2.数据分析方法
2.数据分析方法
2.5 交叉分析法
定义：同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内， 使各变量值成为不同变量的交叉结点，一般用二维交叉表 分析法。
地区 苹果 香蕉 雪梨 小计 A 73 64 72 209 B 70 63 56 189 C 69 48 68 185 小计 212 175 196 583
经济
互联网 行业分析
社会
技术
1.数据分析方法论
1.3 5W2H分析法（用户行为分析、业务专题分析）
5W2H分析法是从回答中发现解决问题的线索的方法，即何因 （why）、何事（what）、何人（who）、何时（when）、何 地（where）、如何做（how）、何价（how much），这就构 成了5W2H的总框架。该方法简单方便，容易理解，广泛应用 于企业营销管理活动等方面。
1.数据分析方法论
1.2 PEST分析法（主要用于行业分析）
PEST是指对政治（Political）、经济（Economic）、技术（Technological）和 社会（Social）这四类影响企业的主要外部环境因素进行分析。一般用于对 宏观环境的分析，由于行业和企业自身的特点和经营方式，分析的具体内 容可能会稍有差异。
菜鸟一书 常用分析方法介绍
中国数据分析行业先行者和领导者
1
1.数据分析方法论
1.1数据分析方法论与数据分析法的区别
数据分析方法论是对数据分析的宏观指导，就像是一个数 据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。 如数据采用何种方法分析？有几个方面需要分析？各个方面有何指 标？· · ·· · · 数据分析法是指具体的分析方法，常见的有对比分析、交叉 分析、相关分析、回归分析等。数据分析方法主要是从微观 角度指导数据分析。
2.4 平均分析法
定义：运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点、条件 下某一数量特征的一般水平。 作用：1.利用平均指标对比同类现象在不同地区、不同行业之间的 差异程度，比用总量指标更具说服力。 2.利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，更能说 明其发展趋势和规律。 公式：算术平均数=总体各单位数值的总和/总体单位个数
其他
缺点：涉及相关问题可 能会有遗漏。所以在用 逻辑树分析法的时候尽 量把涉及的问题或要素 考虑周全。
· · ·· · · · · ·· · ·
1.数据分析方法论
1.5 4P营销理论（公司整体经营状况）
4P营销理论产生于20世纪60年代的美国，它随着营销组合理论的 提出而出现。它将营销要素概括为四类：产品（product）、价格 （price）、渠道（place）、促销（promotion）。如果需要了解 公司的整体运营情况，就可以采用4P营销理论进行分析指导。
权重确定方法（目标优化矩阵表）：将人脑的模糊思维转化为计算机 的1/0式逻辑思维，最后得出量化结果。
某指标权重=（某指标新的重要性合计得分/所有指标新的重要性合计得分）*100%
2.数据分析方法
原始数据 48 37 29 23 35 20 44 24 42 25 33 40 标准化值 1.00 0.61 0.32 0.11 0.54 0.00 0.86 0.14 0.79 0.18 0.46 0.71
1.数据分析方法论
逻辑树的适用要遵循以下原则：
要素化：把相同问题归纳总结成要素 框架化：将各个要素组成框架，遵守 不重不漏的原则 关联化：框架内的各元素保持必要的相互关系，简单不孤立
例 逻辑树分析法在利润分析中的应用
客户少？
收入 利润增长 缓慢
质量变差？
对手竞争？
成本
材料成本？ 人工成本？ 广告成本？
经济环境
行业、企业
社会环境
技术环境
1.数据分析方法论
例 用PEST分析法对互联网行业进行分析
国家出台哪些政策？有何影响？制约还是促进？
政治
相关法律有哪些？有何影响？ GDP及增长率、进出口总额及增长率 消费价格指数、失业率、居民可支配收入 中国网民与中国公民在人口规模、性别比例、人 口分布、购买习惯、教育情况、宗教信仰等方面， 网民与全国是否有区别？ 技术的发明、技术传播、更新、商品化速度、技 术发展趋势 国家重点支持项目、国家投入费用
产品 Product
价格 Price
4P 营销理论
促销 Promotion 渠道 Place
1.数据分析方法论
例 4P营销理论在公司业务中应用
公司提供什么产品和服务？哪个销量好？
产品
与用户需求是否一致？ 购买产品的用户都是何人？ 公司销售收入怎样？增长还是减少？
价格 公司业务 分析 渠道
用户接受的合理价格是多少？ 用户购买支付方式怎样？ 公司在各地区有多少销售渠道？ 用户通过何种渠道购买？ 公司渠道政策是否具有吸引力？
优先改进区 高度关注区
无关紧要区
维持优势区
低
满意度
高
2.数据分析方法
高
重 要 性 C 低 高 重 要 性 I D F 低 满意度 J B 满意度 C E A G H 某公司3年来用户对 公司各指标满意情况 变化
A
B
D 高
改进难易程度 气泡大代表改进难度大 气泡小代表改进难度小
高
3.数据分析的误区
公司提供什么产品及服务？与用户需求一致？
谁是我们的用户？用户有何特点？ 何时购买？多久再次购买？ 用户在哪购买？各个地区用户构成怎样？ 用户购买支付方式怎样？ 用户购买花费时间、交通等成本各是多少？
通过上面可以看出5W2H分析法让分析问题变得简单有条理，更有 逻辑性与全面性。
1.数据分析方法论
1.4 逻辑树分析法（业务问题专题分析）
对比找出自身发展 部门A 部门B 部门C 部门D 方向，属于横比
2.数据分析方法
2.1 对比分析法
注意事项 1.指标的口径范围、计算方法计量单位一致 2.对比的对象要有可比性 3.对比的指标类型必须一致
2.数据分析方法
2.2 分组分析法
定义：根据数据分析对象的特征，按照一定的指标，把数据分析 对象划分为不同的部分和类型来进行比较研究。 目的：把总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象 合并在一起便于对比。分组分析一般都与对比分析结合使用。 步骤：1.确定组数 2.确定各组组距 组距=（最大值-最小值）/组数 3.根据组距大小，对数据进行分析整理，划归到相应组内
2.1 对比分析法
定义：对比分析法是将两个或两个以上的数据进行比较，分析其 中的差异，从而揭示这些事物所代表的发展变化情况和规律性。 特点：非常直观的看出事物某方面的变化或差距，而且可以准确、 量化的表示出变化的差距是多少。 分类：静态 在同一时间下，不同总体之间的比较，也叫横向比较。 动态 在同一总体条件下对不同时期指标数值进行比较，也叫纵 向比较。
逻辑树分析法是将一个已知问题当成树干，然后考虑这个问题和 哪些问题有关。每想到一点，就给这个问题所在的树干加一个树 枝，并标明树枝代表什么问题。逻辑树方法又称问题树、演绎树 或分解树。
问题一
问题二 问题陈述
· · ·· · · · · ·· · · · · ·· · ·
· · ·· · · 问题三
问题N · · ·· · · · · ·· · · · · ·· · · · · ·· · ·
2.数据分析方法
2.6 综合评价分析法
定义：将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析 评价，用于解决复杂的分析对象。 步骤：1.确定综合评价指标体系 2.搜集数据，并对不同计量单位的指标数据进行标准化处理 3.确定指标体系中各指标的权重，保证评价的科学性 4.对经处理后的指标进行汇总计算出综合评价指数 5.根据评价指数对参评单位排序，并得出结论 特点：1.评价过程不是逐个顺次完成，而是将多个指标评价同时完成
浏览商品
100% 40% 30% 20%
40%
放入购物车
75%
生成订单
67%
支付订单
85%
完成交易
17%
2.数据分析方法
2.7 矩阵关联分析法
定义：将事物（产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析 的依据，进行关联分析，并找出解决问题的办法。 方法：以属性A为横轴，属性B为纵轴，按某一标准进行划分，构成 四个象限，将要分析的事物对应投射到四个象限内。 高 重 要 性
20%
C用户 4.42万
15%
B用户 2.44万
49%
24%
业务戊 0.39万
18% 业务甲
0.17万
业务乙 11.1万 32%
业务丙 21% 2.99万
业务丁 2.05万 105%
73%
2.数据分析方法
2.7 漏斗图分析法
定义：漏斗图是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各环节 流程涉及复杂业务比较多的分析。
人才评价 人品 动手能力 创新 教育背景
人品 1 0 0
动手能力 0 0 0
创新 1 1 0
教育背景 1 1 1
合计 2 3 1 0
排序 2 1 3 4
权重 30% 40% 20% 10%
0-1标准化实例
目标矩阵优化实例
2.数据分析方法
2.7 杜邦分析法
定义：利用各主要财务指标间的内在联系，对企业财务状况及经济 效益进行综合分析评价的方法。
2.数据分析方法
2.3 结构分析法
定义：结构分析法是指被分析研究总体内各部分与总体之间进行 对比的分析方法，即总体内各部分所占 比例，属于相对指标。 公式：结构相对指标（比例）=总体某部分的数值/总体总量*100% 典例：市场占有率=（某商品销售量/该种商品市场销售总量）*100%
2.数据分析方法
2.数据分析方法
2.5 交叉分析法
定义：同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内， 使各变量值成为不同变量的交叉结点，一般用二维交叉表 分析法。
地区 苹果 香蕉 雪梨 小计 A 73 64 72 209 B 70 63 56 189 C 69 48 68 185 小计 212 175 196 583
经济
互联网 行业分析
社会
技术
1.数据分析方法论
1.3 5W2H分析法（用户行为分析、业务专题分析）
5W2H分析法是从回答中发现解决问题的线索的方法，即何因 （why）、何事（what）、何人（who）、何时（when）、何 地（where）、如何做（how）、何价（how much），这就构 成了5W2H的总框架。该方法简单方便，容易理解，广泛应用 于企业营销管理活动等方面。
1.数据分析方法论
1.2 PEST分析法（主要用于行业分析）
PEST是指对政治（Political）、经济（Economic）、技术（Technological）和 社会（Social）这四类影响企业的主要外部环境因素进行分析。一般用于对 宏观环境的分析，由于行业和企业自身的特点和经营方式，分析的具体内 容可能会稍有差异。
菜鸟一书 常用分析方法介绍
中国数据分析行业先行者和领导者
1
1.数据分析方法论
1.1数据分析方法论与数据分析法的区别
数据分析方法论是对数据分析的宏观指导，就像是一个数 据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。 如数据采用何种方法分析？有几个方面需要分析？各个方面有何指 标？· · ·· · · 数据分析法是指具体的分析方法，常见的有对比分析、交叉 分析、相关分析、回归分析等。数据分析方法主要是从微观 角度指导数据分析。
2.4 平均分析法
定义：运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点、条件 下某一数量特征的一般水平。 作用：1.利用平均指标对比同类现象在不同地区、不同行业之间的 差异程度，比用总量指标更具说服力。 2.利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，更能说 明其发展趋势和规律。 公式：算术平均数=总体各单位数值的总和/总体单位个数
其他
缺点：涉及相关问题可 能会有遗漏。所以在用 逻辑树分析法的时候尽 量把涉及的问题或要素 考虑周全。
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1.数据分析方法论
1.5 4P营销理论（公司整体经营状况）
4P营销理论产生于20世纪60年代的美国，它随着营销组合理论的 提出而出现。它将营销要素概括为四类：产品（product）、价格 （price）、渠道（place）、促销（promotion）。如果需要了解 公司的整体运营情况，就可以采用4P营销理论进行分析指导。