怎样做数据分析PPT课件
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如何做数据分析ppt课件
细研究和概括总结的过程
2. 数据分析六部曲。
——明确目的、数据收集、数据处理、数 据分析、数据展现、报告撰写
3. 常用指标或术语。
我们已经初步了解数据分析的过程和执行步骤，接下来就要深入了解具体内 容。 下一节：数据处理。
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10/50 回主
界面
目录
一、数据分析那些事儿 二、数据处理 三、数据分析 四、数据展现 五、报告撰写
5 照照镜子看 是否突出自 己的个性
转到 EXCEL
33/50 回主
界面
四. 数据展现
4、常用表格&图表展示 让图表“五脏俱全”
V.S
2010年XX公司产品销售情况
（单位：百万元）
*第三季度品牌A的产品包装发现有毒物质 *资料来源：XX调研公司
注脚：便于读者理解
资料来源：增强数据 可信度
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二. 数据处理
3、数据处理原则
信心
“三心二意” 处理数据
细心 平常心
诚意
合老板意
什么是信心？ 信心是指未看见任何未来时，你依然 怀抱希望，坚持下去。
1%的错误=100%的失败
第一，老板永远是对的； 第二，如果老板错了，请参考第一条。
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二. 数据处理
4、数据清洗
V.S
FY11建设完成情况
FY11店面建设完成数量
120
101
100
92
80
67
69
60
56
52 55
51
40
FY11完成数量
34
20
0
湖南 广东 江西 晋蒙 京津冀 安徽 陕西 广西 福建
2. 数据分析六部曲。
——明确目的、数据收集、数据处理、数 据分析、数据展现、报告撰写
3. 常用指标或术语。
我们已经初步了解数据分析的过程和执行步骤，接下来就要深入了解具体内 容。 下一节：数据处理。
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目录
一、数据分析那些事儿 二、数据处理 三、数据分析 四、数据展现 五、报告撰写
5 照照镜子看 是否突出自 己的个性
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四. 数据展现
4、常用表格&图表展示 让图表“五脏俱全”
V.S
2010年XX公司产品销售情况
（单位：百万元）
*第三季度品牌A的产品包装发现有毒物质 *资料来源：XX调研公司
注脚：便于读者理解
资料来源：增强数据 可信度
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二. 数据处理
3、数据处理原则
信心
“三心二意” 处理数据
细心 平常心
诚意
合老板意
什么是信心？ 信心是指未看见任何未来时，你依然 怀抱希望，坚持下去。
1%的错误=100%的失败
第一，老板永远是对的； 第二，如果老板错了，请参考第一条。
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二. 数据处理
4、数据清洗
V.S
FY11建设完成情况
FY11店面建设完成数量
120
101
100
92
80
67
69
60
56
52 55
51
40
FY11完成数量
34
20
0
湖南 广东 江西 晋蒙 京津冀 安徽 陕西 广西 福建
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。
如何做一份完美的数据分析报告 ppt课件
获取数据源
数据源
既然是做数据分析报告，数据源是基础， 因此要有可靠全面的数据源。很多分析 报告在进行数据的挖掘收集时，缺乏科 学依据性，逻辑性差。 因 此 数 据 源 是 基 础也是重中之重。大数据魔镜汇集30大 行业百亿条行业深度数据且免费开放， 是获取数据源的首选。
如何做一份完美的数据分析报告
目录
1 确定报告框架 2 获取数据源 3 报表的可读性 4 可视化展示 5 洞察结论&撰写报告 6 注意事项
如何做一份完美的数据分析报告
确定报告框架
在进行数据分析之前确定报告的 框架，规划整个报告的主题，结 构。找准论点，论据等等。这样 在进行数据分析以及报告撰写时， 才能更好的把控全局。
如何做一份完美的数据分析报告
精品资料
• 你怎么称呼老师？ • 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你
是否会认为老师的教学方法• 教师的教鞭 • “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
可视化展示
分析要用数据说话，选用图表等来可视化报告的分析结果，用图表 来代替繁琐的数字，在形象直观的同时能更好的展示结论。
如何做一份完美的数据分析报告
洞察结论&撰写报告
1 报告 1
报告要有逻辑性和推理 过程，观点有理有据。
结论要基于数据说话， 严谨、专业。结论要简 洁明了，条理清晰。
1
2 结论
1 报告 3
报告的可读性
易读性 逻辑性
一份优质的报告要有易读性，通
俗易懂，简洁明了，不晦涩。
一份优质的数据报告要有一定的 逻辑性，避免出现原则性分析错 误。
一份优质的数据报告要处理好细 节，如数据来源，参考资料要进 行详细标注。
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。
数据分析常用方法ppt课件
若n为偶数，则取位于中间两个数值的平均值为中位值；
数理整理和统计
样本极差
样本极差表示一组数据分布的范围，是指数据中最大值与最小值的 差:
R = Xmax - Xmin
样本方差和样本标准偏差
样本方差和样本标准差就是用来度量数据波动幅度大小的一个重要 特性值。样本方差是一组数据中每一个数值与平均值之差的平方和 的平均值，通常记为S2；样本方差的平方根S称作样本标准偏差，它 与样本方差一样，是反映一组数据分散程度的特性值:
描述总体数据离散程度的参数为方差σ2 ，描述总体数据中心倾向的 数为均值μ 。若利用样本参数近似描述总体状况时，可以利用样本方 差S2近似代替总体方差σ2，利用样本均值X近似代替总体均值p。
数理整理和统计
样本平均值 X = ——X1—+X—2+—Xn—3 …—…—.+—X—n
样本中位值 中位值是按照数据大小顺序排列位于中间的数值，中位值记为X~
F客户
75 76 76 77 79 78 82 78 78
G客户
87 86 92 100 103 100 97 89 91
H客户
132 134 141 142 160 154 150 136 137
合计
696 692 712 724 735 743 746 723 728
1300 1100
900 700
2006年客户销售分析报表
A客户
12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月
B客户
99 98 98 100 101 108 108 114 110
C客户
67 70 73 74 75 77 82 80 80
D客户
87 84 88 85 79 85 91 92 93
数理整理和统计
样本极差
样本极差表示一组数据分布的范围，是指数据中最大值与最小值的 差:
R = Xmax - Xmin
样本方差和样本标准偏差
样本方差和样本标准差就是用来度量数据波动幅度大小的一个重要 特性值。样本方差是一组数据中每一个数值与平均值之差的平方和 的平均值，通常记为S2；样本方差的平方根S称作样本标准偏差，它 与样本方差一样，是反映一组数据分散程度的特性值:
描述总体数据离散程度的参数为方差σ2 ，描述总体数据中心倾向的 数为均值μ 。若利用样本参数近似描述总体状况时，可以利用样本方 差S2近似代替总体方差σ2，利用样本均值X近似代替总体均值p。
数理整理和统计
样本平均值 X = ——X1—+X—2+—Xn—3 …—…—.+—X—n
样本中位值 中位值是按照数据大小顺序排列位于中间的数值，中位值记为X~
F客户
75 76 76 77 79 78 82 78 78
G客户
87 86 92 100 103 100 97 89 91
H客户
132 134 141 142 160 154 150 136 137
合计
696 692 712 724 735 743 746 723 728
1300 1100
900 700
2006年客户销售分析报表
A客户
12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月
B客户
99 98 98 100 101 108 108 114 110
C客户
67 70 73 74 75 77 82 80 80
D客户
87 84 88 85 79 85 91 92 93
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。
怎样做数据分析PPT课件
Page 18
P段，自销产品和竞 品的主销价格段，以及卖场铺货备货的参 考标准。平均单价也是一种参考数据，卖 的多不一定占比高，卖的少不一定占比低， 只有适合市场的价格段产品，与竞争对手 有备无患的价格段产品，才能有效地搅动 和贴近市场。
这里有A，B两个分公司，地域特点相似，当地居民的购 买力和GDP水平差不多。A分公司的市场规模略大于B分 公司。 2009年A分公司单店周零售24.3台,B分公司单店周 零售23.3台。
2010年A分公司零售132620台，同比增长34.8％；B分公 司零售114569台，同比增长54.7％。
激励
有效性 单台激励 阶梯性
根据具体的促销型号和需要处理的单品型号进行激励 适合对于促销方案的落实执行力的考核，尤其是老品 处理和新品主推
目的性
市场占比
根据系列产品占比或单品占比进行激励 适合于核心门店以及监控考核网点激励
网点销量 根据前期网点销量，根据整体总销量进行激励 适合不受监控考核的网点激励，金额不易过大
用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感如何制定有效的激励方案用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感激励的目的用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感激励的目的用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感销量销量凝聚凝聚促销促销用有限的合适的金钱去有效的激励导购员激励的目的用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感是市场操作的导向标激励的目的用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感单台激励单台激励综合激励综合激励激励激励网点销量网点销量有效性有效性阶梯性阶梯性根据销量占比或其他考核综合考虑进行激励完整的激励方案肯定是综合性的最有效的激励措施根据系列产品占比或单品占比进行激励适合于核心门店以及监控考核网点激励根据前期网点销量根据整体总销量进行激励适合不受监控考核的网点激励金额不易过大目的性目的性市场占比市场占比根据具体的促销型号和需要处理的单品型号进行激励适合对于促销方案的落实执行力的考核尤其是老品处理和新品主推激励的种类用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感汇报完毕谢谢
P段，自销产品和竞 品的主销价格段，以及卖场铺货备货的参 考标准。平均单价也是一种参考数据，卖 的多不一定占比高，卖的少不一定占比低， 只有适合市场的价格段产品，与竞争对手 有备无患的价格段产品，才能有效地搅动 和贴近市场。
这里有A，B两个分公司，地域特点相似，当地居民的购 买力和GDP水平差不多。A分公司的市场规模略大于B分 公司。 2009年A分公司单店周零售24.3台,B分公司单店周 零售23.3台。
2010年A分公司零售132620台，同比增长34.8％；B分公 司零售114569台，同比增长54.7％。
激励
有效性 单台激励 阶梯性
根据具体的促销型号和需要处理的单品型号进行激励 适合对于促销方案的落实执行力的考核，尤其是老品 处理和新品主推
目的性
市场占比
根据系列产品占比或单品占比进行激励 适合于核心门店以及监控考核网点激励
网点销量 根据前期网点销量，根据整体总销量进行激励 适合不受监控考核的网点激励，金额不易过大
用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感如何制定有效的激励方案用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感激励的目的用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感激励的目的用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感销量销量凝聚凝聚促销促销用有限的合适的金钱去有效的激励导购员激励的目的用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感是市场操作的导向标激励的目的用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感单台激励单台激励综合激励综合激励激励激励网点销量网点销量有效性有效性阶梯性阶梯性根据销量占比或其他考核综合考虑进行激励完整的激励方案肯定是综合性的最有效的激励措施根据系列产品占比或单品占比进行激励适合于核心门店以及监控考核网点激励根据前期网点销量根据整体总销量进行激励适合不受监控考核的网点激励金额不易过大目的性目的性市场占比市场占比根据具体的促销型号和需要处理的单品型号进行激励适合对于促销方案的落实执行力的考核尤其是老品处理和新品主推激励的种类用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感汇报完毕谢谢
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。
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》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(培训完整)ppt课件
数据安全和隐私保护
数据安全
随着数据价值的不断提升，数据安全问题也变得越来越重要。未来的数据分析将更加注重数据的安全保护，包括 数据的加密、备份、访问控制等方面，确保数据的完整性和安全性。
隐私保护
在数据分析过程中，保护用户隐私是一个重要的伦理问题。未来的数据分析将更加注重隐私保护，通过匿名化、 去标识化等技术手段，保护用户隐私不受侵犯。同时，数据分析人员也需要遵守伦理规范，确保用户隐私得到尊 重和保护。
运营效率等。
数据分析的流程
数据清洗
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。
建模分析
根据分析目的，选择适当的分 析方法和模型进行数据分析。
数据收集
根据分析目的，收集相关的数 据。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数 据的分布和特征。
结果解读与报告
将分析结果进行解读，并形成 报告，以便于决策者理解和应 用。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合，形成一个统 一的数据集。
数据清洗
缺失值处理
根据实际情况选择填充缺失值的方法 ，如使用均值、中位数、众数等。
异常值处理
通过统计方法、业务逻辑等方式识别 异常值，并采取相应的处理措施。
重复值处理
去除重复值或对重复值进行合并处理 。
格式统一
将不同格式或类型的数据统一为标准 格式，以便于后续分析。
客户细分
通过数据分析将客户群体 细分，以便更好地理解客 户需求并提供定制化服务 。
市场趋势预测
通过分析历史销售数据和 市场趋势，预测未来的市 场需求和销售情况。
产品定位与定价
通过分析市场和竞争环境 ，确定产品的定位和定价 策略。
销售数据分析
《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
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 ppt课件
数据分析
1
整体销售分析
2
区域分析
3
产品线分析
销售额/销售量、季节性分析、产品结构、价格体系 区域分布、重点区域分析、区域销售异动分、区域—产品分析 产品（系列）结构分布、产品—区域分析
4
价格体系分析
5
销售数据总结及建议
价格体系构成、价格-产品分析、价格-区域分析
数据分析
1
•销售额/销量
2
•季节因素
关键数据： • 月累计业绩达成”进
度要和时间进度对比 • 档期任务达成 注意： 1. 特殊时段任务档期管理
关键数据： • 发货客户数量 • 发货次数 重点关注： 1. 当月前15天上面两项数
据情况 2. 下半月及时跟进
关键数据： • 产品结构 • 区域结构 • 重点客户和渠道结构 衍生指标： 1. 平均价 2. 重点产品占比率
分析近几年的总体销售 额、销售量，与行业标 准相比较。从而分析企 业的业绩状况并判断企 业的业绩变化类型
依据行业销售淡旺季规 律，与销售数据中的销 售行程进行对比，分析 淡旺季发展规律；可以 为客户提供渠道压货规 划及生产运做规划
3
•产品线
4
•价格体系
通过总体产品结构分析， 了解整体产品结构分 布和重点产品表现
很多的消费品行业存在明显的季节 性趋势；根据行业规律，为企业提出 生产运做及渠道供货的的合理性规划
数据分析
3 产品结构
从产品结构看主导产品和产品成长合理性， 企业的利润源和销售量是否对应，初步判断 企业未来产品规划的调整方向。
4 价格体系
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
通过总体价格结构分析， 了解企业的优势价位 区间，提供价格结构 调整的合理性建议
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针对于竞品，悬殊大的要变化，悬殊小的 要跟进。
不要把关系做不进去，做好要好上加好。
如何制定有效的激励方案
激励的目的
激励的目的
激励的目的
销量
1 占比 2
促销 3
凝聚 4
用有限的合适的金钱去有 效的激励导购员
激励的目的
为你所欲，众向所归
是市场操作的导向标
激励的种类
根据销量，占比或其他考核综合考虑进行激励 综合激励 完整的激励方案，肯定是综合性的最有效的激励措施
如何作数据分析
目录
零售分析的重要性 怎样做零售分析 单店操作数据分析流程
如何是市场做的好？
提货好
市场占有率
在市场操作过程中，零售数据是最贴近市场,最能迅速反应市场情况 的。
随着市场渠道的不断下沉，渠道终端化。可控终端的比重越来越大。 零售数据的重要性日趋凸显。
数据分析是精细化营销的必要条件
Page 18
Page 19
价格段分析是针对于一个卖场货某个区域 的战略性分析的必要手段，自销产品和竞 品的主销价格段，以及卖场铺货备货的参 考标准。平均单价也是一种参考数据，卖 的多不一定占比高，卖的少不一定占比低， 只有适合市场的价格段产品，与竞争对手 有备无患的价格段产品，才能有效地搅动 和贴近市场。
这里有A，B两个分公司，地域特点相似，当地居民的购 买力和GDP水平差不多。A分公司的市场规模略大于B分 公司。 2009年A分公司单店周零售24.3台,B分公司单店周 零售23.3台。
2010年A分公司零售132620台，同比增长34.8％；B分公 司零售114569台，同比增长54.7％。
2.因素分析法 零售量=单店零售×网点数 通过因素分析法，剖析这两因素对零售量的贡献率为多少。
PQ PQ 网点数增长贡献量 ＝
11
10
单店增长贡P献 1Q0量 P＝ 0Q0
其中 P1代表这个月的， 单 P0代 店表 零上 售月的单店零售
Q代表这个月的Q网 代点 表数 上， 个月的网点数。
1
0
A公司2009年零售某产品36000台，有90个网点；2010年零 售该产品42000台，有100个网点。
可知，A公司2010年零售增长6000台，同比增长16％。
根据因素分析法：P0360/0 90 040， Q 009;0P1420/0 10042,Q 0110。 0
A公司单店增长贡献量＝420×90－400×90＝1800台；
A公司网点数增长贡献量＝420×100－420×90＝4200台
可见A公司零售同比增长16％，单店增长带来4％，网点 增长带来12％。
激励
有效性 单台激励 阶梯性
根据具体的促销型号和需要处理的单品型号进行激励 适合对于促销方案的落实执行力的考核，尤其是老品 处理和新品主推
目的性
市场占比
根据系列产品占比或单品占比进行激励 适合于核心门店以及监控考核网点激励
网点销量 根据前期网点销量，根据整体总销量进行激励 适合不受监控考核的网点激励，金额不易过大
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根据价格段确定竞品 的主销型号，根据自 有产品线确定抵御机 型和战斗机型等。并 根据具体型号对导购 员和飞虎队进行针对 性培训，并制定激励 方案。
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了解清楚了竞品的主 销型号，针对于竞品 的卖场竞争方式有很 多：加赠，特价，激 励，海报，一展、二 展，户外等。采取对 当地市场比较有效的 机动操作方式。
A分公司零售增长34204台，同比增长34.8％： 单店增长贡献量为0，网点数增长贡献量为34204；
B分公司零售增长40511台，同比增长54.7％： 单店增长贡献量为25718台，网点数增长贡献量为14793 台。
2006年A分公司主要靠网点的增加来增加零售，B分公司 零售同比增长54.7％，其中单店贡献34％。
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其他因素包括导购员 个人因素，卖场客情， 展位位置等其他尽可 能考虑到的因素。
重新检核整个操作方式的准备 情况，包括货源，赠品，位置， 人员，物料等所需一切因素， 做好战斗准备。
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ห้องสมุดไป่ตู้
导购员永远是个竞争淘汰的状态，会卖货 不一定行，要卖好货。
针对于竞品，多种说词，多种比喻，多种 竞争，一定要不断更新，研究自己更要研究竞 品。
目录
零售分析的重要性 怎样做零售分析 单店操作数据分析流程
分析的思路
描述统计分析
总体描述是增长还是下降
因素分析
开始寻找增长或下降的原因
具体到网点和型号
缩小范围继续找原因
找到网点或型号
跳出来，从宏观层面考虑
如果需要还得分析客户资源、分公 司资源的使用，提货等等，
找到具体的网点与型号产品后，从宏观层面考虑（分公司策略与运作思路， 客户的课情关系等等），寻找更深层次的原因
目录
零售分析的重要性 怎样做零售分析 单店操作数据分析流程
我们零售分析的现状
分析表面化 不重视零售分析 不能提供决策帮助
只是反映现象 挖掘不出问题 无价值的分析
思考：跳出宏观化，做精细化分析，问题分析逻辑？
前期的历史数据，来判断市场的情况。
导购员每日每周上报的零售数据。
通过和当地业务导购员大概判断市场的总容量和本身产品 的市场容量。
分析的思路
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总体占比，一般是对整个市场的宏观把握， 也是比较粗犷的一种数据，不适合精细分 析，但是结合同比和环比，可以看出市场 的一种大概动态变动。
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品类占比一般是产品品类市场调整的第一 数据，通过品类占比的对比，可以看出在 整体占比中，哪些产品属于主导产品，哪 些产品属于弱势产品，产品的提升空间以 及品类产品的市场波动。
1.宏观统计---分析同比增长率和环比增长率： 期间短的数据用环比（天、周），期间长的数据用同比
多一些同比（年、季、月）
一般情况下是通过正序跟进的方法去考核和跟进 通过同比估算今年区域的触底容量，在根据一年的目标设定，分解到每个 月的目标，分解到每个周的目标，然后结合环比逐步跟进，保证细分目标 的落实，确保最终目标完成。
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
不要把关系做不进去，做好要好上加好。
如何制定有效的激励方案
激励的目的
激励的目的
激励的目的
销量
1 占比 2
促销 3
凝聚 4
用有限的合适的金钱去有 效的激励导购员
激励的目的
为你所欲，众向所归
是市场操作的导向标
激励的种类
根据销量，占比或其他考核综合考虑进行激励 综合激励 完整的激励方案，肯定是综合性的最有效的激励措施
如何作数据分析
目录
零售分析的重要性 怎样做零售分析 单店操作数据分析流程
如何是市场做的好？
提货好
市场占有率
在市场操作过程中，零售数据是最贴近市场,最能迅速反应市场情况 的。
随着市场渠道的不断下沉，渠道终端化。可控终端的比重越来越大。 零售数据的重要性日趋凸显。
数据分析是精细化营销的必要条件
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价格段分析是针对于一个卖场货某个区域 的战略性分析的必要手段，自销产品和竞 品的主销价格段，以及卖场铺货备货的参 考标准。平均单价也是一种参考数据，卖 的多不一定占比高，卖的少不一定占比低， 只有适合市场的价格段产品，与竞争对手 有备无患的价格段产品，才能有效地搅动 和贴近市场。
这里有A，B两个分公司，地域特点相似，当地居民的购 买力和GDP水平差不多。A分公司的市场规模略大于B分 公司。 2009年A分公司单店周零售24.3台,B分公司单店周 零售23.3台。
2010年A分公司零售132620台，同比增长34.8％；B分公 司零售114569台，同比增长54.7％。
2.因素分析法 零售量=单店零售×网点数 通过因素分析法，剖析这两因素对零售量的贡献率为多少。
PQ PQ 网点数增长贡献量 ＝
11
10
单店增长贡P献 1Q0量 P＝ 0Q0
其中 P1代表这个月的， 单 P0代 店表 零上 售月的单店零售
Q代表这个月的Q网 代点 表数 上， 个月的网点数。
1
0
A公司2009年零售某产品36000台，有90个网点；2010年零 售该产品42000台，有100个网点。
可知，A公司2010年零售增长6000台，同比增长16％。
根据因素分析法：P0360/0 90 040， Q 009;0P1420/0 10042,Q 0110。 0
A公司单店增长贡献量＝420×90－400×90＝1800台；
A公司网点数增长贡献量＝420×100－420×90＝4200台
可见A公司零售同比增长16％，单店增长带来4％，网点 增长带来12％。
激励
有效性 单台激励 阶梯性
根据具体的促销型号和需要处理的单品型号进行激励 适合对于促销方案的落实执行力的考核，尤其是老品 处理和新品主推
目的性
市场占比
根据系列产品占比或单品占比进行激励 适合于核心门店以及监控考核网点激励
网点销量 根据前期网点销量，根据整体总销量进行激励 适合不受监控考核的网点激励，金额不易过大
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根据价格段确定竞品 的主销型号，根据自 有产品线确定抵御机 型和战斗机型等。并 根据具体型号对导购 员和飞虎队进行针对 性培训，并制定激励 方案。
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了解清楚了竞品的主 销型号，针对于竞品 的卖场竞争方式有很 多：加赠，特价，激 励，海报，一展、二 展，户外等。采取对 当地市场比较有效的 机动操作方式。
A分公司零售增长34204台，同比增长34.8％： 单店增长贡献量为0，网点数增长贡献量为34204；
B分公司零售增长40511台，同比增长54.7％： 单店增长贡献量为25718台，网点数增长贡献量为14793 台。
2006年A分公司主要靠网点的增加来增加零售，B分公司 零售同比增长54.7％，其中单店贡献34％。
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其他因素包括导购员 个人因素，卖场客情， 展位位置等其他尽可 能考虑到的因素。
重新检核整个操作方式的准备 情况，包括货源，赠品，位置， 人员，物料等所需一切因素， 做好战斗准备。
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ห้องสมุดไป่ตู้
导购员永远是个竞争淘汰的状态，会卖货 不一定行，要卖好货。
针对于竞品，多种说词，多种比喻，多种 竞争，一定要不断更新，研究自己更要研究竞 品。
目录
零售分析的重要性 怎样做零售分析 单店操作数据分析流程
分析的思路
描述统计分析
总体描述是增长还是下降
因素分析
开始寻找增长或下降的原因
具体到网点和型号
缩小范围继续找原因
找到网点或型号
跳出来，从宏观层面考虑
如果需要还得分析客户资源、分公 司资源的使用，提货等等，
找到具体的网点与型号产品后，从宏观层面考虑（分公司策略与运作思路， 客户的课情关系等等），寻找更深层次的原因
目录
零售分析的重要性 怎样做零售分析 单店操作数据分析流程
我们零售分析的现状
分析表面化 不重视零售分析 不能提供决策帮助
只是反映现象 挖掘不出问题 无价值的分析
思考：跳出宏观化，做精细化分析，问题分析逻辑？
前期的历史数据，来判断市场的情况。
导购员每日每周上报的零售数据。
通过和当地业务导购员大概判断市场的总容量和本身产品 的市场容量。
分析的思路
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总体占比，一般是对整个市场的宏观把握， 也是比较粗犷的一种数据，不适合精细分 析，但是结合同比和环比，可以看出市场 的一种大概动态变动。
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品类占比一般是产品品类市场调整的第一 数据，通过品类占比的对比，可以看出在 整体占比中，哪些产品属于主导产品，哪 些产品属于弱势产品，产品的提升空间以 及品类产品的市场波动。
1.宏观统计---分析同比增长率和环比增长率： 期间短的数据用环比（天、周），期间长的数据用同比
多一些同比（年、季、月）
一般情况下是通过正序跟进的方法去考核和跟进 通过同比估算今年区域的触底容量，在根据一年的目标设定，分解到每个 月的目标，分解到每个周的目标，然后结合环比逐步跟进，保证细分目标 的落实，确保最终目标完成。
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be