数据分析技能提升的十大建议PPT(16张)
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
数据分析师培训PPT (2)

汇报人:可编辑 2023-12-27
目 录
• 数据分析基础 • 数据收集与清洗 • 数据探索与可视化 • 数据分析方法与模型 • 数据解读与报告 • 实际项目案例分析
01 数分析定义
数据分析是指通过统计、数学和机器 学习等方法,对收集的数据进行整理 、清洗、分析和解释,以提取有价值 的信息和洞见的过程。
描述性统计是数据分析的基础,用于总结和描述数据的特征。
详细描述
通过均值、中位数、众数、标准差等统计量,描述数据的集中趋势和离散程度 。同时,利用直方图、箱线图等图形化工具展示数据的分布情况。
预测性建模
总结词
预测性建模是数据分析的核心,用于预测未来的趋势和结果 。
详细描述
通过回归分析、时间序列分析、决策树、随机森林等建模方 法,建立预测模型,并利用历史数据对模型进行训练和验证 ,提高预测的准确性和稳定性。
机器学习算法
总结词
机器学习算法是数据分析的高级技术,利用计算机自主学习和改进模型。
详细描述
常见的机器学习算法包括支持向量机、聚类分析、关联规则等。通过这些算法, 可以发现数据中的潜在规律和模式,为决策提供有力支持。
05 数据解读与报告
数据解读技巧
理解数据来源和背景
识别异常值和缺失值
在解读数据之前,了解数据的来源、 采集方法和数据背景,有助于更好地 理解数据含义和潜在偏差。
可交互性
尽可能使图表具有交互性,允许用户通过交互探 索数据,提高可视化的灵活性和可用性。
ABCD
简洁明了
避免在图表中添加过多细节和元素,保持简洁明 了,突出核心信息。
色彩搭配
合理使用色彩搭配,确保图表的颜色方案符合行 业标准和视觉规范,提高可读性和易用性。
量化教育利用数据分析提升学习效果培训课件(精)

对评估结果进行深入分析,找出教育资源使用效率低下的原因,提出针对性的改进措施, 提高教育资源的整体使用效率。
教育资源动态调整与优化
资源需求预测
通过分析历史数据和当前趋势,预测未来一段时间内教育资源的需 求变化,为动态调整提供决策支持。
资源调整方案制定
根据预测结果和实际需求,制定教育资源调整方案,包括资源的增 减、调配和优化等方面。
量化教育利用数据分
析提升学习效果培训
汇报人:
课件
2023-12-30
目录
• 引言 • 学习者数据分析 • 教学内容优化 • 教学方法改进 • 教育资源优化配置 • 教育政策制定与评估 • 总结与展望
01
引言
量化教育的概念与意义
量化教育定义
通过收集、整理和分析学生学习过程 中的数据,以科学的方法评估学习效 果,进而优化教学策略,提高教育质
教学方法改进
数据驱动的教学方法创新
01
02
03
个性化学习路径
通过分析学生的学习数据 ,为每个学生定制个性化 的学习路径,以满足其独 特的学习需求和兴趣。
实时反馈机制
利用数据分析技术,为学 生提供实时的学习反馈, 帮助他们及时了解自己的 学习进度和成果。
预测学习成果
通过分析历史学习数据和 当前学习表现,预测学生 的学习成果,并为教师提 供有针对性的教学建议。
教育政策调整与完善建议
问题诊断
针对评估结果中反映出的问题,进行深入分析, 找出问题的根源和影响因素。
政策调整
根据问题诊断结果,提出针对性的政策调整建议 ,优化教育资源配置,改进教学方法和手段。
完善建议
结合教育发展趋势和先进的教育理念,提出完善 教育政策的建议,促进教育公平和质量的提升。
数据分析能力现状及对策(60页 PPT)

数据分析能力现状及对策
目录
数据分析问题经营分析问题数据分析目标能力构建的关键因素
对策与行动计划
数据分析存在的问题
· 精确化管理、客户分群经营等经营思路,提出了对数据分析的强烈需求· 陕西电信已上线的若干分析系统(统计分析平台、数据门户、客户关怀系统),一定程度上缓解了矛盾,也存在一定问题存在部分需求空白· 缺乏关联、打开分析,不能满足迅速定位异常、查找原因的需求· 目前的分析均集中在事后评价,缺乏事前预测及事中论证,不能满足当前精确化 操作思路>缺乏体系性规划,面临膨胀风险
模型定义-经营分析 (EIS)
确定战略体系 时间维度指标分EIS实施过程业务单元级BSC构造总BSC 构造 业务流程分析
纵向BSC 制定判断顾客价值取
战略分析工具的 运用
BASS 模型定义
用于战略目标的调整确定和绩效的调整发放。暂不涉及 当前比较流行的工具)
· 绩效管理(TPM)
( BSC 是
模型定义-绩效管理 (TPM)专注于采用KPI系统将企业目标贯彻,并与责任者相关。
4. 实施收集实际绩效数据,形成平 衡记分卡并以此作为对员工 考核的基础。同时,通过绩 效指标的方向引导,使企业 获得持续性改进的能力
-9.63
-27.80%
-6.56
-22.99%
平均信息费变化
-0.09
-0.25%
-0.3
-1.06%
平均本地时长变化
291.81
-26.68
平均长话时长变化
-21.3
-18.16
平均宽带费变化
-16.89
-48.75%
-7.72
-27.04%
总费用变化
-75,991.65
数据分析技能提升的十大建议PPT课件( 16页)

•
16、人生在世:可以缺钱,但不能缺德;可以失言,但不能失信;可以倒下,但不能跪下;可以求名,但不能盗名;可以低落,但不能堕落;可以放松,但不能放纵;可以虚荣,
但不能虚伪;可以平凡,但不能平庸;可以浪漫,但不能浪荡;可以生气,但不能生事。
•
17、人生没有笔直路,当你感到迷茫、失落时,找几部这种充满正能量的电影,坐下来静静欣赏,去发现生命中真正重要的东西。
•
4、心中没有过分的贪求,自然苦就少。口里不说多余的话,自然祸就少。腹内的食物能减少,自然病就少。思绪中没有过分欲,自然忧就少。大悲是无泪的,同样大悟
无言。缘来尽量要惜,缘尽就放。人生本来就空,对人家笑笑,对自己笑笑,笑着看天下,看日出日落,花谢花开,岂不自在,哪里来的尘埃!
•
5、心情就像衣服,脏了就拿去洗洗,晒晒,阳光自然就会蔓延开来。阳光那么好,何必自寻烦恼,过好每一个当下,一万个美丽的未来抵不过一个温暖的现在。
三、运用营销、管理等理论
营销、管理等理论是数据分析的指导思想,使分析思路系统化。例 如4P理论等,从哪几个维度去分析?考虑哪几个方面?故而使数据 分析变得有血有肉有脉络,真正做到理论指导实践;
四、掌握有效数据分析方法
了解数据分析流程,掌握数据分析基本原理与方法,并灵活运用到 实践工作中,不论简单还是复杂的分析方法,只要能解决问题的方 法就是好方法;
•
18、在人生的舞台上,当有人愿意在台下陪你度过无数个没有未来的夜时,你就更想展现精彩绝伦的自己。但愿每个被努力支撑的灵魂能吸引更多的人同行。
•
10、有些事想开了,你就会明白,在世上,你就是你,你痛痛你自己,你累累你自己,就算有人同情你,那又怎样,最后收拾残局的还是要靠你自己。
•
11、人生的某些障碍,你是逃不掉的。与其费尽周折绕过去,不如勇敢地攀登,或许这会铸就你人生的高点。
数据分析师培训PPT (3)

清晰、简洁、直观地传达信息。
02
数据分析工具
Excel在数据分析中的应用
总结词
详细描述
总结词
详细描述
Excel是数据分析师必备的工具 之一,具有强大的数据处理、 分析和可视化功能。
Excel可以进行数据清洗、筛选 、排序、函数计算、图表制作 等多种操作,是数据分析师日 常工作中最常用的工具之一。
详细描述
R的语法简洁明了,易于学习和掌握,同时拥有庞 大的社区和丰富的资源,为数据分析师提供了强 大的支持。通过R的学习,数据分析师可以更深入 地了解数据分析和处理的方法和技术。
SQL在数据分析中的应用
SQL是用于管理关系型数据库的标准编程语言,也是 数据分析师必备的技能之一。
输入 标题
详细描述
通过SQL查询语句,数据分析师可以快速地查询、筛 选、聚合和操作数据库中的数据,为进一步的数据分 析和可视化提供基础数据。
感谢观看
规范性分析的结果通常会 直接指导实践,帮助企业 和决策者制定具体的策略 和措施。
综合分析
规范性分析需要综合运用 描述性分析和预测性分析 的结果,并结合实际情况 进行深入分析和挖掘。
04
数据分析应用
市场营销数据分析
总结词
通过数据分析,帮助 企业了解市场需求、 消费者行为和竞争态 势,为营销策略制定 提供依据。
详细描述
Python的语法简单明了,易于上手,同时拥有庞大的社 区和丰富的资源,为数据分析师提供了强大的支持。
R在数据分析中的应用
总结词
R是一种专为统计和数据分析而设计的编程语言, 具有强大的数据处理和可视化能力。
总结词
R在数据科学领域具有很高的声誉,是数据分析师 必备的工具之一。
《数据分析培训》PPT课件

R提供了许多优秀的可视化包,如ggplot2、lattice等,可以生成各种类型的图表和图像,帮助用户更好地理解数据和分析结果。
统计分析方法
R拥有丰富的统计分析方法,包括回归分析、聚类分析、主成分分析等,可以满足各种数据分析需求。
数据分析方法
04
总结词:描述性分析是对数据进行基础描述,提供数据的总体特征和分布情况。详细描述:描述性分析主要是对数据进行整理、分类和汇总,计算出各种统计量,如均值、中位数、众数、方差等,以展示数据的集中趋势和离散程度。总结词:描述性分析是数据分析的基础,为后续的探索性和预测性分析提供数据准备。详细描述:在进行探索性和预测性分析之前,需要对数据进行清洗、去重、异常值处理等操作,确保数据的质量和准确性。同时,描述性分析还可以帮助我们了解数据的分布情况,为后续的分析提供参考。
数据分析在现代商业和社会中具有重要意义,能够帮助企业和个人做出更科学、更准确的决策。
通过数据分析,企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高运营效率、降低成本等。
在竞争激烈的市场环境中,数据分析能力已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。
根据分析目的和需求,收集相关数据。
数据收集
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。
《数据分析培训》ppt课件
汇报人:可编辑
2023-12-24
数据分析概述数据收集与整理数据分析工具数据分析方法数据可视化数据分析应用
contents
目录
数据分析概述
01
01
02
数据分析包括数据收集、清洗、整合、探索、建模和可视化等多个环节,旨在帮助企业或个人更好地理解数据,做出科学决策。
数据分析是指通过统计和数学方法对数据进行分析、挖掘和解释,以揭示数据背后的规律、趋势和关联性的过程。
数据分析能力提升指南

数据分析能力提升指南在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为了一个非常重要的技能。
无论是在商业领域、科学研究还是社会管理等各个领域中,数据分析都扮演着至关重要的角色。
然而,想要成为一名优秀的数据分析师并不是一件容易的事情。
本文将为大家提供一份详细的数据分析能力提升指南,帮助读者进一步提升自己的数据分析能力。
1. 基础知识的学习在开始学习数据分析之前,我们首先需要掌握一些基础知识。
这些基础知识包括统计学、概率论、线性代数和计算机编程等等。
统计学和概率论是数据分析的核心理论基础,线性代数可以帮助我们更好地理解和处理数据,而计算机编程则是进行数据分析和建模的工具之一。
在学习这些基础知识时,我们建议读者选择一些优质的教材或者在线课程,并且结合实践进行学习。
同时,要善于使用搜索引擎和相关的在线社区来解决自己遇到的问题,并与其他人进行交流和讨论。
2. 数据获取与清洗在进行数据分析之前,我们首先需要获取原始数据,并对其进行清洗和预处理。
数据获取可以通过各种各样的手段来完成,包括爬虫技术、API接口、数据库查询等等。
清洗和预处理是数据分析中非常重要的一步,它能够帮助我们去除脏数据、处理缺失值、处理异常值等等。
清洗和预处理的过程通常包括去重、填充缺失值、处理异常值、转换数据类型等操作。
在进行清洗和预处理时,我们需要根据具体问题和数据集的特点来选择合适的方法和技术。
3. 数据探索与可视化在完成数据获取和清洗之后,我们可以开始进行数据探索与可视化分析。
数据探索是指对原始数据进行统计描述、特征分析和相关性分析等等,从而对数据有一个整体的了解。
可视化分析则是将探索结果以图表的形式展示出来,使得观察者更容易理解和发现其中的规律。
在进行数据探索和可视化分析时,我们可以使用各种工具和技术,如Python中的matplotlib库和seaborn库、R语言中的ggplot2包、Tableau软件等等。
选择合适的工具和技术取决于个人偏好以及具体要解决的问题。
数据分析师技能培训ppt与应用实践(模板)

数据分析师的职业生涯发展路径可以从初级数据分析师逐 渐晋升为高级数据分析师、数据分析经理等职位,也可以 向数据科学家、数据工程师等方向发展。
薪资水平
数据分析师的薪资水平根据地区、经验和技能水平有所差 异,但总体来说处于较高水平,具有较好的职业回报。
02 数据分析工具与技术
数据收集工具
数据分析师的职责
数据分析师的主要职责是通过数 据洞察业务趋势、发现潜在机会 、揭示潜在风险,为决策提供数 据支持。
数据分析师的核心能力
数据处理能力
数据分析师需要具备高效的数据处理能力,能够从海量数 据中提取有用信息,进行数据清洗、整合和组织。
数据可视化能力
数据分析师需要具备数据可视化能力,能够将复杂的数据 通过图表、图像等形式直观地呈现出来,帮助其他人更好 地理解数据。
01
02
03
04
数据爬虫
用于从网站、数据库等来源自 动抓取数据。
API接口
通过调用第三方服务API获取 数据。
数据导入工具
如CSV、Excel等文件导入工 具。
问卷调查工具
用于收集用户反馈和调研数据 。
数据处理工具
数据清洗工具
用于处理缺失值、异常值和重 复数据。
数据转换工具
实现数据格式的转换和重塑。
分工合作
根据团队成员的优势进行合理分工,提高工作效率。
共享资源
与其他团队成员共享数据、模型和方法等资源,促进团队成长。
数据分析师的持续学习与成长
不断学习
01
关注数据分析领域的新技术、新方法和新工具,不断提升自己
的技能。
实践应用
02
将所学知识应用于实际项目中,提高分析问题和解决问题的能
数据分析师培训PPT课件完整版)pptx

数据分析师的核心能力
数据处理能力
统计分析能力
数据分析师需要具备强大的数据处理能力 ,能够从海量数据中提取有用的信息,并 进行数据清洗、预处理和可视化。
数据分析师需要熟练掌握各种统计分析方 法,如描述性统计、回归分析、聚类分析 等,以从数据中挖掘出有用的信息。
商业理解能力
沟通能力
数据分析师需要具备对商业的理解和洞察 力,能够将数据与商业实践相结合,为企 业提供实用的决策建议。
01
02
03
数据清洗
处理缺失值、异常值、重 复值
数据转换
数据类型转换、数据标准 化、数据归一化
数据整合
合并数据、数据关联、数 据去重
数据可视化与报表制作
数据可视化
图表类型、可视化工具、可视化技巧
报表制作
报表设计、报表工具、报表发布
数据分析报告的撰写
报告结构、报告内容、报告呈现方式
03
数据分析工具与技术
理和分析。
数据分析方法
掌握R中常用的数据分析 方法,如描述性统计、 回归分析、聚类分析等
。
数据可视化Байду номын сангаас
学习使用R的内置函数和 包,如ggplot2、plotly 等,创建各种图表和图
形。
04
数据分析方法与模型
描述性分析
总结与概括
对数据进行简单的统计和 描述,如平均值、中位数 、众数等。
数据可视化
通过图表、图像等方式直 观展示数据特征和分布情 况。
数据分析师是指专门从事数据分析与数据挖掘工作的专业人员,他们通过对数 据的收集、整理、分析和挖掘,为企业提供数据支持和决策建议。
数据分析师的职责
数据分析师的主要职责包括收集和整理数据,进行数据清洗和预处理,运用统 计分析、机器学习等方法进行数据挖掘和分析,最终为企业提供数据支持和决 策建议。
数据分析技能提升指南

数据分析技能提升指南第1章数据分析基础 (3)1.1 数据分析概述 (3)1.1.1 定义与目的 (3)1.1.2 方法与工具 (4)1.1.3 应用领域 (4)1.2 数据类型与数据结构 (4)1.2.1 数据类型 (4)1.2.2 数据结构 (4)1.3 数据清洗与预处理 (5)1.3.1 数据清洗 (5)1.3.2 数据预处理 (5)第2章数据可视化与图表制作 (5)2.1 数据可视化基础 (5)2.1.1 数据可视化定义与意义 (5)2.1.2 数据可视化设计原则 (5)2.1.3 数据预处理 (5)2.2 常用数据可视化工具与库 (6)2.2.1 商业工具 (6)2.2.2 开源工具与库 (6)2.2.3 在线平台 (6)2.3 图表类型与选择 (6)2.3.1 常见图表类型 (6)2.3.2 复杂图表类型 (6)2.3.3 图表选择原则 (7)2.3.4 图表优化与美化 (7)第3章描述统计分析 (7)3.1 描述统计量及其计算方法 (7)3.1.1 中心趋势度量 (7)3.1.2 离散程度度量 (7)3.2 分布描述与图形展示 (7)3.2.1 频数分布表 (8)3.2.2 频数分布直方图 (8)3.2.3 箱线图 (8)3.3 数据特征分析 (8)3.3.1 数据的集中趋势分析 (8)3.3.2 数据的离散程度分析 (8)3.3.3 数据分布形态分析 (8)3.3.4 数据关联性分析 (8)第4章概率论与数理统计 (8)4.1 随机事件与概率 (8)4.1.1 随机试验与样本空间 (8)4.1.3 条件概率与独立性 (9)4.2 离散型随机变量 (9)4.2.1 离散型随机变量的定义与性质 (9)4.2.2 离散型随机变量的数学期望与方差 (9)4.2.3 大数定律与中心极限定理 (9)4.3 连续型随机变量 (9)4.3.1 连续型随机变量的定义与性质 (9)4.3.2 连续型随机变量的数学期望与方差 (9)4.3.3 连续型随机变量的其他特征 (9)4.4 假设检验与置信区间 (10)4.4.1 假设检验的基本概念 (10)4.4.2 单样本假设检验 (10)4.4.3 双样本假设检验 (10)4.4.4 置信区间的概念与计算 (10)第5章回归分析 (10)5.1 线性回归 (10)5.1.1 线性回归的基本概念 (10)5.1.2 一元线性回归 (10)5.1.3 多元线性回归 (10)5.2 非线性回归 (10)5.2.1 非线性回归的基本概念 (10)5.2.2 非线性回归模型 (11)5.2.3 非线性回归分析的应用 (11)5.3 线性回归诊断与优化 (11)5.3.1 线性回归诊断 (11)5.3.2 线性回归优化 (11)5.3.3 线性回归在实际应用中的注意事项 (11)第6章时间序列分析 (11)6.1 时间序列概述 (11)6.2 平稳性检验与白噪声检验 (11)6.3 自回归模型 (11)6.4 移动平均模型与ARIMA模型 (12)第7章聚类分析 (12)7.1 聚类分析概述 (12)7.2 层次聚类法 (12)7.3 划分聚类法 (12)7.4 密度聚类法 (13)第8章判别分析 (13)8.1 判别分析概述 (13)8.2 费舍尔判别法 (13)8.3 贝叶斯判别法 (13)8.4 逐步判别法 (13)第9章主成分分析与因子分析 (14)9.1.1 主成分分析的基本原理 (14)9.1.2 主成分分析的步骤 (14)9.1.3 主成分分析的应用场景 (14)9.2 因子分析 (14)9.2.1 因子分析的基本原理 (14)9.2.2 因子分析的步骤 (14)9.2.3 因子分析的应用场景 (15)9.3 主成分分析与因子分析的应用 (15)9.3.1 金融领域 (15)9.3.2 生物学领域 (15)9.3.3 社会科学领域 (15)9.3.4 人工智能与大数据领域 (15)9.3.5 其他领域 (15)第10章机器学习与数据分析 (16)10.1 机器学习概述 (16)10.2 监督学习与无监督学习 (16)10.2.1 监督学习 (16)10.2.2 无监督学习 (16)10.3 常用机器学习算法 (16)10.3.1 线性回归 (16)10.3.2 逻辑回归 (16)10.3.3 支持向量机 (16)10.3.4 决策树与随机森林 (16)10.3.5 神经网络与深度学习 (17)10.4 数据分析在机器学习中的应用与实践 (17)10.4.1 数据预处理 (17)10.4.2 特征选择与降维 (17)10.4.3 模型评估与调优 (17)10.4.4 案例分析 (17)第1章数据分析基础1.1 数据分析概述数据分析,作为信息时代的核心技术之一,通过对数据进行系统化处理和分析,挖掘其潜在价值,为决策提供科学依据。
数据分析培训课件精品ppt

数据可视化
将分析结果以图表、报告等形 式呈现,以便更好地理解和解
释。
数据分析工具与技术
数据分析工具
Excel、Python、R、SPSS等都是常 用的数据分析工具。
数据分析技术
包括描述性统计、推论性统计、机器 学习等分析技术。
02
CATALOGUE
数据收集与整理
数据来源与类型
内部数据
来自企业或组织内部的数据,如 销售数据、库存数据、财务数据
数据报告解读与评估
了解数据来源
解读数据报告前需要了解数据的来源和可靠性,确保数据准确可靠。
关注重点指标
数据报告中通常会有多个指标和数据,需要关注重点指标,了解其主 要含义和变化趋势。
分析原因
对于数据的变化或异常情况,需要分析其原因,了解其对业务或企业 的影响。
对比分析
将不同数据或指标进行对比分析,发现其中的关联和规律,以便更好 地理解业务或企业状况。
医疗健康案例
1 2
疾病预测
通过分析历史病例数据、人口统计数据等,利用 机器学习算法对疾病发生趋势进行预测,为预防 和控制疾病提供支持。
个性化医疗
通过对患者基因组、生活习惯等信息进行分析, 为患者提供个性化的诊疗方案和治疗建议。
3
医疗资源优化
通过对医院运营数据、患者就诊数据等进行分析 ,优化医疗资源配置和管理,提高医疗效率和质 量。
数据分析意义
数据分析在商业、科研、教育等 领域具有广泛应用,能够帮助企 业和个人更好地理解数据,发现 潜在机会和解决问题。
数据分析流程
01
02
03
04
数据收集
通过调查、问卷、日志等方式 收集数据。
数据清洗
- 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)。
三、运用营销、管理等理论
营销、管理等理论是数据分析的指导思想,使分析思路系统化。例 如4P理论等,从哪几个维度去分析?考虑哪几个方面?故而使数据 分析变得有血有肉有脉络,真正做到理论指导实践;
四、掌握有效数据分析方法
了解数据分析流程,掌握数据分析基本原理与方法,并灵活运用到 实践工作中,不论简单还是复杂的分析方法,只要能解决问题的方 法就是好方法;
《谁说菜鸟不会数据分析》预计5月底-6月初上市, 敬请各位数据分析爱好者关注!选购时请认准黄皮的。 欢迎各位朋友奔走相告!
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1、有时候,我们活得累,并非生活过于刻薄,而是我们太容易被外界的氛围所感染,被他人的情绪所左右。
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2、身材不好就去锻炼,没钱就努力去赚。别把窘境迁怒于别人,唯一可以抱怨的,只是不够努力的自己。
数据分析技能提升十大建议
小蚊子
/xiaowenzi22
一、熟悉行业、公司业务
熟悉行业、公司业务及流程,若脱离行业认知和公司业务背景,分 析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的实用价值;
二、明确分析目的
常常有朋友问我这些数据可以做什么分析?这是典型的为了分析而 分析。数据分析的前提需要先明确分析目的,这样分析才有意义;
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7、时间就像一张网,你撒在哪里,你的收获就在哪里。纽扣第一颗就扣错了,可你扣到最后一颗才发现。有些事一开始就是错的,可只有到最后才不得不承认。
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8、世上的事,只要肯用心去学,没有一件是太晚的。要始终保持敬畏之心,对阳光,对美,对痛楚。
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9、别再去抱怨身边人善变,多懂一些道理,明白一些事理,毕竟每个人都是越活越现实。
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10、山有封顶,还有彼岸,慢慢长途,终有回转,余味苦涩,终有回甘。
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11、人生就像是一个马尔可夫链,你的未来取决于你当下正在做的事,而无关于过去做完的事。
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12、女人,要么有美貌,要么有智慧,如果两者你都不占绝对优势,那你就选择善良。
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13、时间,抓住了就是黄金,虚度了就是流水。理想,努力了才叫梦想,放弃了那只是妄想。努力,虽然未必会收获,但放弃,就一定一无所获。
五、玩转数据分析工具
数据分析工具,建议先玩转EXCEL数据透视表,样,只要能解决问 题的工具就是好工具;
六、学会用图表说话,玩转PPT等工具
学会如何用图表有效展现分析结果,PPT有助于数据分析结果展现, 达人必备;水晶易表亦对分析结果的展现有很大帮助,选择性使用; 思维导图可帮助理清分析思路,根据需要选用;
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3、大概是没有了当初那种毫无顾虑的勇气,才变成现在所谓成熟稳重的样子。
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4、世界上只有想不通的人,没有走不通的路。将帅的坚强意志,就像城市主要街道汇集点上的方尖碑一样,在军事艺术中占有十分突出的地位。
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5、世上最美好的事是:我已经长大,父母还未老;我有能力报答,父母仍然健康。
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6、没什么可怕的,大家都一样,在试探中不断前行。
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14、一个人的知识,通过学习可以得到;一个人的成长,就必须通过磨练。若是自己没有尽力,就没有资格批评别人不用心。开口抱怨很容易,但是闭嘴努力的人更加值得尊敬。
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15、如果没有人为你遮风挡雨,那就学会自己披荆斩棘,面对一切,用倔强的骄傲,活出无人能及的精彩。
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16、成功的秘诀在于永不改变既定的目标。若不给自己设限,则人生中就没有限制你发挥的藩篱。幸福不会遗漏任何人,迟早有一天它会找到你。
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注:以上微博排名不分先后,欢迎大家继续补充数据分析方面有价值的微博。
九、收藏几本分析秘籍
通过不同合法途径(购买、赠书等),收藏一些实用的分析工具书, 以便随时查阅,如:《用图表说话》、《EXCEL图表之道》、以及 近期(5月底-6月初)将上市的《谁说菜鸟不会数据分析》;
八、关注行业动态—2
数据分析
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数据分析与展现
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十、锻炼身体、享受生活
在工作之余,还要不忘锻炼身体,保持身心健康,普华永道的小表 妹就是我们的前车之鉴!做数据的伤不起呀! !谨记!!!
数据分析不仅是个工具,而且是门艺术,优秀的数据分析师不光要 懂业务、懂管理,懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活,所以数 据分析师也是个艺术家~~~~
小蚊子
/xiaowenzi22
七、勤思考、多动手、多总结
需要经常发问为什么是这样的?为什么不是那样的?只有这样才 有突破点; 光靠脑袋想是不够的,需要多动手实践,不要怕错,大不了错了 重来,数据分析就是一个不断假设、验证的过程; 不断总结分析方法、分析思路、分析流程,在总结中前行;
八、关注行业动态—1
关注数据分析行业动态,如可关注业内人士博客,如沈浩老师的 博客、小蚊子乐园、数据挖掘与数据分析、数据化管理等; 开新浪微博,加入数据分析微博圈 /233510 关注数据分析业内人士微博(见下页),学习他人经验分享,也 可分享你的经验心得;
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17、一个人只要强烈地坚持不懈地追求,他就能达到目的。你在希望中享受到的乐趣,比将来实际享受的乐趣要大得多。
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18、无论是对事还是对人,我们只需要做好自己的本分,不与过多人建立亲密的关系,也不要因为关系亲密便掏心掏肺,切莫交浅言深,应适可而止。
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19、大家常说一句话,认真你就输了,可是不认真的话,这辈子你就废了,自己的人生都不认真面对的话,那谁要认真对待你。