数据的分析和报告撰写PPT课件

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数据分析PPT课件

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

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。

3.4 数据分析报告与应用(精品课件)-【新教材】(共12张PPT)

3.4 数据分析报告与应用(精品课件)-【新教材】(共12张PPT)

➢ 数据分析报告的基本组成部分
标题页包含报告基本信息:标题、作者、报告日 期。标题应短小精悍,体现数据分析的核心内容。
前言是对报告的说明和概述,主要包括以下几部分内 容:①分析背景②分析目的③分析思路
数据分析报告的 基本组成部分
正文
正文是报告的主体部分,包含所有数据分析事实和 观点,要系统地展示数据分析的过程和结果。正文 各部分之间应具有清晰的逻辑关系,条理清楚。
练习提升
1. 记录自己每天的作息时间,如表3.4.2所示。连续记录一个月,月末时对表中 的数据进行统计,并生成可视化的作息时间统计图。通过图表找出自己的作息 规律,掌握个人时间利用的情况,为更加合理安排生活和学习,提高效率提供 帮助和指导。 2. 参考表3.43的样式收集同学数据,从性别、身高、体重等方面进行体质健康 分析,思考在应用数据时应注意哪些事项?
谢谢!
行文流畅,通俗易懂,简明扼要 报告中的内容之间要有逻辑性,要注意衔接,要帮助使用者读懂报告各部分内容的内在联系。
内容客观,分析准确 分析报告要用事实说话。说明分析问题和阐述结论要客观准确,合理利用图表等形式使 表达的内容清晰、直观。
提出建议与对策 建议是提出的措施、方案或行动策略,应当积极且具有建设性。
3.4.1数据分析报告
通过数据采集、整理、分析和可视化等工作,我们完成了对数据的处理, 得到的数据分析结果需要以数据分析报告的形式发布出来。
数据分析报告不仅是对整个数据处理过程的总结与展示,更能为决策提 供参考。通过数据分析报告,可以将分析结果、可行性建议及其他有价值的 信息传递给使用者。
3.4.1数据分析报告
引用资料要加注释 分析报告中若引用他人资料,应详细说明资料的来源。这既是对他人成果的尊重,也可 供使用者查证。

数据分析培训课件精品ppt

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。

《数据分析培训》PPT课件

《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。

《数据分析》课件

《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。

数据分析(培训完整)ppt课件

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

《数据分析培训》PPT课件
交互式图表制作
利用工具提供的功能,增加图表交互性,如鼠标悬停提示、筛选器 、动态效果等。
数据报告制作流程与注意事项
数据报告制作流程
明确报告目标、收集并整理数据、设计报告结构、制作可视化图表、编写文字 说明、校对并调整格式、分享并演示报告。
注意事项
确保数据准确性和完整性、统一数据格式和度量单位、保持报告逻辑性和连贯 性、使用清晰简洁的语言和图表、注意报告排版和美观度、考虑受众背景和需 求等。
大数据处理技术与
05
应用
大数据概念、特点及处理技术概述
大数据概念
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是 需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和 多样化的信息资产。
大数据特点
大数据具有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值密度低等特点。
推断性统计分析方法及应用案例
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计, 包括点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设,通过检验统 计量和P值判断假设是否成立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响程度, 如单因素方差分析和多因素方差分析 。
相关与回归分析
探讨变量之间的相关关系和因果关系 ,建立回归模型进行预测和控制。
Spark
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用大数据处理框架, 具有处理速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
03
其他大数据处理框架
除了Hadoop和Spark外,还有Flink、Storm等大数据处理框架,它们
各有特点,适用于不同的应用场景。
大数据在各行各业的应用案例
金融行业

《数据分析培训》PPT课件

《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ppt课件

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。

数据分析(培训完整)ppt课件

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

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

数据分析(培训完整)ppt课件

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

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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条形图Байду номын сангаас
图:“水环境恶化原因”调查结果
违章搭建 受到周边河道的污染
工业污水排放污染 日常养护工作不到位
沿岸居民乱倒垃圾 沿岸居民生活污水排放
0
0.94 10.69
28.62
28.93
34.28 40.57
10
20
30
40
50
百分比
系列1
选项
柱状图
平均成绩和D等比例
图:8所样本学校的学业测试成绩
100
一、数据的性质、来源与分类-3
3、常用的计量数据 ✓ 百分数(增长率、覆盖率、完成率等) ✓ 平均数(全市平均水平、人均水平等) ✓ 差异系数(极差和方差)
4、数据的来源 ✓ 源生数据(包括统计数据、政府公报等) ✓ 填报数据 ✓ 调查数据
二、数据收集-1
在收集数据之前,需要制定出一个周密、完整的数据收集 方案,它是指导整个收集过程的纲领性文献,它设计得好 坏直接影响到数据的质量,以致后期的评价结果。
80
60
40
20
0
小学1 小学2 小学3 小学4 初中1 初中2 初中3 初中4 平均成绩(分) 77.74 80.75 62.61 90.54 68.22 75.96 65.59 75.52 D等比例(%) 5.83 8.96 38.70 0.23 25.80 3.44 38.53 9.68
二、数据收集-3
(三)收集步骤
计了一个闭环、动态的数据收集步骤
1.数据定义
✓ 根据绩效评价指标体系,给出数据清晰的定义,确定数据的类型 ✓ 评价指标体系一般都包括定量指标和非定量指标两类指标。 ✓ 界定数据的定义和类型时,需要集体讨论。 ✓ 形成数据定义文档,包括每项数据的类型和名词释义。
二、数据收集-4
(一)数据分析方法 • A.一般分析
一般分析是指基于汇总、分类、简单计算基础之上的原 始数据的展现和对现象的一般描述。 • B.深度分析
指在数据高度集中的基础上,利用经济学、管理学、 统计学等相关学科的原理、方法和模型,对大量评价数据 进行多层次、多角度、多种方式的对比、分析与挖掘。
深度分析常用方法: ✓ 与绩效目标比较。 ✓ 纵向比较---与前面几年的数据比较,
二、数据收集-6
4.数据收据方式的选取
在确定了数据的定义、数据源和数据收集频率后,数据收集 方式就变得很明确了。
定量数据,可查阅统计数据或填报的方式。 定性数据收集,如:发放问卷、电话调查、座谈会等方式。 制定数据收集方式文档,包括数据收集方式和收集形式,如
:统计数据格式内容,问卷的设计,发放的范围;访谈提纲、 对象等。 制定数据收集手册。
1、线性赋分(标杆、平均值、最低分等) 2、等级赋分(优、良、中、差) 3、区间赋分 4、逻辑判断(是、否;有、无)
四、分析结果的表达与呈现
1、列表 通过列表的方式呈现数据的绝对和相对变化情况,直 观、清晰、简单,对比性强可读性强,是表达信息的重 要手段。
2、图形 直方图(条形图、柱状图等) 饼状图 线形图
二、数据收集-7
5.收集数据
这个阶段是完整的连续的过程,包括:查阅、发放问卷、访 谈,记录、审查数据和数据收集过程的控制等。
遵守数据收集手册要求,同时及时审查和修正已有数据。 适时地审查数据收集过程,较早地了解收集的动向,及时纠
正和控制收集过程中出现的偏差。 建立数据记录或数据库,以备后期数据的处理和使用。
①分析变化趋势(时间序列分析) ②分析变动率。当前值与之前某一特定时期指标值进 行比较,来反映指标值变动的快慢程度。 ✓ 横向比较---与同类区域的比较。
✓ 差距分析:利用标杆法原理,将实际指标值与该项指标的 标准峰值相比较,找出差距。(与行业标准比较,与标杆 比较,与平均值比较等)
✓ 成本收益比较(内部收益率、净现值法、收益/成本比率) (二)指标得分的计算方法
接收集所需的数据,即:直接来源。
二、数据收集-5
3.数据收集频率
✓ 数据收集的频率越高,改善评价过程和整体效果的机会越大。 ✓ 从不同类型的数据源获得数据,收集数据的时间间隔应该是不同
的。 ✓ 随着数据源不确定性和复杂程度的增加,数据收集的频率可能依
次加大。 ✓ 数据收集的时限还要考虑到评价的周期。
数据收集方案应该包括收集目的、指导原则、收集步骤、 组织构成四个方面内容。
二、数据收集-2
(一)收集目的 为准确、客观地评价政府支出绩效,提供完整真实的数据
(二)指导原则 ➢ 数据收集要全面,尤其不能遗漏关键数据。
➢ 数据收集要真实可靠。 ➢ 数据收集要保证连续性和系统性。 ➢ 数据收集少而精。
有相应的计算公式,计算出该项得分。
二、数据收集-9
• 总之,数据收集仅是一个工具。数据定义是数据收 集的出发点,是由评价指标体系来确定的。数据收 集的诸多文档汇总成手册,指导着整个数据收集过 程。收集的数据是否客观、准确,决定评价效果的 达成。
三、数据分析
绩效评价的核心阶段是对数据信息进行分析和总结, 得出评价结论;并对评价结果进行解释分析。
值得注意的是,在数据收集过程中,注意避免一些偏差。
二、数据收集-8
6.使用和处理数据 设计方案应能说明数据是如何被处理和得出评价结果的。 收集的数据应和后期的数据分析、处理能力相匹配,否则
容易造成前功尽弃。 根据数据处理的要求,及时调整数据收集工作。 使用公开的计算原则和计算方法来处理数据,每类指标都
一、数据的性质、来源与分类-1
1、绩效评价的数据依赖 ✓ 绩效评价的指标特征与数据使用 ✓ 指标引导,决定数据类型 ✓ 定量、定性结合,以定量数据为主 ✓ 数据的说服力
一、数据的性质、来源与分类-2
2、数据分类 从数据的采集形式划分:统计数据和调查数据 从数据的计量方式划分:绝对数和相对数 从数据的演变过程看:基础数据和计算数据 从数据的表现形式划分:字符型数据和数值型数据 从数据的处理状态看:原始数据和汇总数据
2.确定数据源
✓ 不同类型的数据具有不同的数据源。确定数据源就是确定由谁 来提供数据的问题。
✓ 定量数据可以利用公开数据、也可以独立填报。 ✓ 二手数据源对于绩效评价来说既经济又方便,但应注意数据的
含义、计算口径和计算方法。同时要注明数据来源。 ✓ 定性数据的来源主要是在明确调查的对象或单位的基础上,直
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