数据分析培训PPT课件
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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。
数据分析师培训PPT课件(完整版)
重要性
谨慎性
编制过程一定要谨慎，基础 数据必须真实完整，分析过 程必须科学合理全面，分析 结果可靠，内容要实事求 是。
数据分析三大作用
展示分析结果：
具体内容，具体分析，填写所想
展示分 析结果
验证分析质量：
具体内容，具体分析，填写所想
数据分析 报告三大 作用
验证分 析质量
提供决策依据：
具体内容，具体分析，填写所想
How How much
SO
WO
SO战略
依靠内部优势 利用外部机会
外部威胁 （T）
T
S部机会 克服内部劣势
ST
WT
ST战略
依靠内部优势 回避外部威胁
T
O
外部机会 （ O）
W
W
内部劣势 （ W）
WT战略
减少内部劣势 回避外部威胁
2
数据透视表（上机操作）
Pivot table (machine operation)
数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向
数据分析报告定义
数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反 应、研究和分析某项事物现状、问题、原因、本质和规律，并 得出结论，提出解决问题办法的一种分析应用问题。 这种问题是决策者认识事物、了解事物、掌握信息、搜集 相关信息的主要工具之一，数据分析报告通过对事物数据全方 位的科学分析来评估其环境及反正情况，为决策者提供科学、 严谨的依据，降低风险。
可以添加补充
通过适当方法对数据 进行分析。
4
12 10 8 6 4 2 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
35 30 25 20 15 10 5 0
60% 30% 50%
数据分析 ppt课件
借鉴 3. 对增长或者下跌明显的区域予以重点分析，总结经验教训,以期避免潜在的威胁或者抓住机会 4. 将重点区域中的产品结构进行时间上的横向对比，进行多要素复合分析
数据分析
1 销售额/销售量
2 季节性分析
通过对销售额和销售量的增长趋势的把握， 可以找出客户增长或下滑的本质；如销售额增 长大于销售量增长，说明增长主要来源于产品 平均价格价格的提高，它反映了市场平均价格 的提高或者是客户产品结构升级,即结构性增 长；反之，为容量性增长。
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
产品 线
1. 分析产品系列和单产品结构分布，检索重点产品发展趋势及新产品的市场表现 2. 针对重点产品进行分析，发现存在的问题，提供产品改进意见 3. 通过对产品的销售区域分布的分析，区分战略性产品/战术性产品、全国性产品/区域性产品,为产品线的
划分和进一步细化提供参考
价格 体系
1. 分析企业的销售区域及各区域的表现，检索重点区域、发现潜在市场,提出下阶段区域布局策略 2. 对重点区域的营销状况予以重点分析，解析该区域的发展走势和结构特点,为未来在重点区域的发展提供
数据分析
•分析销售数据通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。
产品
哪个产品需要重点管理？
研究 主线
区域
哪个区域需要重点巡查？
客户
哪个重点经销商的业绩不正常？
数据分析
1 销售额/销售量
2 季节性分析
通过对销售额和销售量的增长趋势的把握， 可以找出客户增长或下滑的本质；如销售额增 长大于销售量增长，说明增长主要来源于产品 平均价格价格的提高，它反映了市场平均价格 的提高或者是客户产品结构升级,即结构性增 长；反之，为容量性增长。
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
产品 线
1. 分析产品系列和单产品结构分布，检索重点产品发展趋势及新产品的市场表现 2. 针对重点产品进行分析，发现存在的问题，提供产品改进意见 3. 通过对产品的销售区域分布的分析，区分战略性产品/战术性产品、全国性产品/区域性产品,为产品线的
划分和进一步细化提供参考
价格 体系
1. 分析企业的销售区域及各区域的表现，检索重点区域、发现潜在市场,提出下阶段区域布局策略 2. 对重点区域的营销状况予以重点分析，解析该区域的发展走势和结构特点,为未来在重点区域的发展提供
数据分析
•分析销售数据通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。
产品
哪个产品需要重点管理？
研究 主线
区域
哪个区域需要重点巡查？
客户
哪个重点经销商的业绩不正常？
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
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什么是数据分析？
8
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故事……….
+
啤 酒 尿不湿
9
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10
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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
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12
数据分析的目的？
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24
比例、比率
比例: 各部分/总体。 比率: 不同类别数值的对比。
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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。
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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。
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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
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28
数据分析方法-对比分析法
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29
数据分析方法-平均分析法
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30
数据分析方法-漏斗图分析法
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31
数据分析方法-交叉分析法
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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
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看图方法
培训培训数据分析报告(PPT
培训培训数据分析报告(
汇报人：可编辑 2023-12-22
contents
目录
• 引言 • 培训数据收集和分析 • 培训效果评估 • 培训改进建议 • 结论和建议
01 引言
报告目的和背景
报告目的
本报告旨在分析培训培训项目的 数据，评估项目的成果和效益， 为决策者提供有价值的参考信息 。
报告背景
培训数据分析报告的意义
通过数据分析，我们可以发现培训中的问题和不足，提出改 进措施，提高培训质量和效果。同时，数据分析还可以为培 训计划和决策提供科学依据，促进培训工作的持续改进。
对未来研究的建议
拓展数据分析范围
在未来的研究中，可以进一步拓展数据分析的范围，包括对学员的背景信息、学习过程、 学习成果等多方面的数据进行分析。这将有助于更全面地评估培训效果，为改进培训提供 更全面的依据。
02
采用多种培训方式，如讲座、案例分析、小组讨论等，能够更
好地激发学员的学习兴趣和参与度，提高培训效果。
师资力量与教学水平
03
优秀的师资力量和教学水平能够保证培训内容的准确性和有效
性，提高培训效果。
04 培训改进建议
提高培训质量建议
1 2
制定明确的培训目标和计划
在培训开始前，应明确培训的目标和计划，确保 培训内容与实际需求相符合。
THANKS
感谢观看
03
建立学员反馈机制
通过学员反馈机制，及时了解学员对培训的意见和建议，不断优化培训
内容和方式。
优化培训内容建议
针对学员需求制定培训内容
在制定培训内容时，应充分考虑学员的实际需求和背景，确保培 训内容与学员的实际工作密切相关。
引入最新的培训技术和方法
汇报人：可编辑 2023-12-22
contents
目录
• 引言 • 培训数据收集和分析 • 培训效果评估 • 培训改进建议 • 结论和建议
01 引言
报告目的和背景
报告目的
本报告旨在分析培训培训项目的 数据，评估项目的成果和效益， 为决策者提供有价值的参考信息 。
报告背景
培训数据分析报告的意义
通过数据分析，我们可以发现培训中的问题和不足，提出改 进措施，提高培训质量和效果。同时，数据分析还可以为培 训计划和决策提供科学依据，促进培训工作的持续改进。
对未来研究的建议
拓展数据分析范围
在未来的研究中，可以进一步拓展数据分析的范围，包括对学员的背景信息、学习过程、 学习成果等多方面的数据进行分析。这将有助于更全面地评估培训效果，为改进培训提供 更全面的依据。
02
采用多种培训方式，如讲座、案例分析、小组讨论等，能够更
好地激发学员的学习兴趣和参与度，提高培训效果。
师资力量与教学水平
03
优秀的师资力量和教学水平能够保证培训内容的准确性和有效
性，提高培训效果。
04 培训改进建议
提高培训质量建议
1 2
制定明确的培训目标和计划
在培训开始前，应明确培训的目标和计划，确保 培训内容与实际需求相符合。
THANKS
感谢观看
03
建立学员反馈机制
通过学员反馈机制，及时了解学员对培训的意见和建议，不断优化培训
内容和方式。
优化培训内容建议
针对学员需求制定培训内容
在制定培训内容时，应充分考虑学员的实际需求和背景，确保培 训内容与学员的实际工作密切相关。
引入最新的培训技术和方法
数据分析ppt课件
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(9) 单击“关闭”按钮，打开“Select”对话框。 (10)单击“是”按钮，打开“Set Color and Border Setings”
对话框。 (11)单击“Next”按钮，打开“Ready to Create …”对话框。 (12)单击“Finish”按钮，设置列标题。
(7)单击PowerBar工具栏“保存”图标，输入窗口名 “w_xstj”。
(8)打开菜单“m_main”，双击“数据分析”菜单标题 “学生统计”菜单项，在下部脚本窗口中编写脚本：
Open(w_xstj)
(9)单击PowerBar工具栏“Run”图标，运行应用程序。选 择“数据分析”→“学生统计”命令，打开“学生统计”
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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。
精选编辑ppt 下页
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。
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⑾输入“as 平均值”，作为列的显示标题。
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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
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(9)单击“Syntax”选项卡，可以检查定义的数据源。
《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。