数据分析 统计分析 培训(课件PPT)
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数据分析师培训PPT课件完整版)pptx
数据分析师需要对收集到的数据进行清洗和整理，去除无效和错误数据，确保数据的准确性和可靠性。
数据清洗和整理
数据分析
数据分析师需要将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，帮助组织更好地理解和利用数据。
数据可视化
数据分析师可以在各个行业领域中找到工作机会，如金融、电商、医疗、教育等。
随着数据驱动决策的普及，数据分析师的地位和作用越来越重要，未来的职业发展前景更加广阔。
分类与聚类
掌握常见的分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机）和聚类算法（如K-means、层次聚类），并能够根据业务需求选择合适的算法。
数据分析师的职业素养与道德规范
THANKS
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汇报人：可编辑
2023-12-24
数据分析师培训ppt课件完整版)pptx
目录
数据分析师概述数据分析基础知识数据分析工具与技术数据分析实战案例数据分析师技能提升数据分析师的职业素养与道德规范
数据分析师负责收集各种数据，包括市场调查、销售数据、用户行为数据等，为组织提供全面的数据资源。
数据收集
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详细描述
数据采集与清洗：收集历史股票数据和市场信息，清洗和整理数据，去除异常值和缺失值。
特征提取与选择：从数据中提取与股票价格相关的特征，如开盘价、收盘价、成交量等，选择对预测有用的特征。
理解参数估计、假设检验、回归分析等统计方法，以及如何根据数据做出合理的预测和推断。
推断性统计
理解概率、随机变量、期望、方差等基本概念，以及常见概率分布（如二项分布、正态分布）的应用。
数据清洗和整理
数据分析
数据分析师需要将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，帮助组织更好地理解和利用数据。
数据可视化
数据分析师可以在各个行业领域中找到工作机会，如金融、电商、医疗、教育等。
随着数据驱动决策的普及，数据分析师的地位和作用越来越重要，未来的职业发展前景更加广阔。
分类与聚类
掌握常见的分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机）和聚类算法（如K-means、层次聚类），并能够根据业务需求选择合适的算法。
数据分析师的职业素养与道德规范
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数据分析师培训ppt课件完整版)pptx
目录
数据分析师概述数据分析基础知识数据分析工具与技术数据分析实战案例数据分析师技能提升数据分析师的职业素养与道德规范
数据分析师负责收集各种数据，包括市场调查、销售数据、用户行为数据等，为组织提供全面的数据资源。
数据收集
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数据采集与清洗：收集历史股票数据和市场信息，清洗和整理数据，去除异常值和缺失值。
特征提取与选择：从数据中提取与股票价格相关的特征，如开盘价、收盘价、成交量等，选择对预测有用的特征。
理解参数估计、假设检验、回归分析等统计方法，以及如何根据数据做出合理的预测和推断。
推断性统计
理解概率、随机变量、期望、方差等基本概念，以及常见概率分布（如二项分布、正态分布）的应用。
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。
数据分析统计分析培训ppt
9
大家应该也有点累了,稍作休息
大家有疑问得,可以询问与交流
10
第二课时: Excel常用操作技巧
Sum:求与 Average:平均值 Max:最大值 Min:最小值 Large:第几大值 Count:计数 Round:保留小数位 Int:取整数位 And Or If
常用 函数
最有价值得函数 Vlookup:查找引用 精确查找:最常用,找到完全
客户性别 客户年龄 消费值 地理区域 使用得产品类型 拆分后在同一个项目里可能拥有若干个呼叫子清单,之所以这样做 就是您会发现在不同得呼叫时段/不同得技能组/不同性别得电话销售 代表/不同得排序方式下,不同得呼叫子清单会有着不同得绩效表现。 这个时候我们要做得只就是根据数据分析得结果相应得去调整各个子 清单,与其最适合得要素进行搭配就可以了!
数据分析在整个电话销售项目中就是贯穿始末得,但主要集中在以 下三个方面:
数据清单得提取
现场活动得监控
项目活动得总结
20
第六课时:数据分析在电话销售项目中得应用
数据清单得提取
电话销售得一个前提条件就是拥有大量得呼叫清单(CALL LIST),呼 叫清单就意味着潜在客户,因此为了寻找合适得清单不少企业甚至宁愿 花费巨额代价去第三方公司购买。而在某些企业得合作案例中我们也 瞧到,客户资源竟作为重要得参股条件为企业获得股权上得利益。但另 一方面我们也注意到,在拥有大量终端客户资源得电信及银行等行业, 在实施电话销售项目时对数据得滥用令人痛心！
案例1:某电信公司在推广新业务得时候,对所有得用户进行地毯式 得外呼,耗时之长、影响之大令人叹为观止。但实际结果就是新增市场 份额得目得就是达到了,但作为一个商业项目来核算得话,收益却就是 负值。用户得满意度及忠诚度也会因为这个不合时宜得电销活动受到 影响,对今后其她电话销售活动得开展埋下了隐患。
数据分析师培训PPT课件完整版
商业智能定义
角色
在企业和组织中，数据分析师扮 演着数据解读者、业务顾问和决 策支持者的角色。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
沟通和表达能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 挖掘、数据清洗、数据可视化等。
能够将复杂的数据分析结果以简洁明 了的方式呈现给非技术人员，具备良 好的沟通和表达能力。
业务理解和洞察能力
从大量数据中提取出有用信息和 知识的过程。
数据挖掘流程
包括数据准备、数据挖掘、结果 评估和应用四个阶段。
数据挖掘技术
分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等。
关联规则挖掘与聚类分析
关联规则挖掘
发现数据项之间的有趣关联和相关性，如购物篮 分析等。
聚类分析
将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较 高，不同组间的对象相似度较低。
颜色搭配等。
可视化工具
介绍常用的数据可视化工具和技术 ，如Excel、Tableau、Power BI 等。
报告制作
阐述数据分析报告的结构和内容， 包括标题、摘要、目录、正文、结 论和建议等部分，同时提供报告制 作的技巧和规范。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
数据可视化
利用图表、图像等方式 直观展示数据分布和特
根据样本数据构造总体参数的 置信区间，评估参数估计的可
靠性。
方差分析
研究不同因素对总体变异的影 响程度，确定各因素对结果的
影响显著性。
回归分析
探究自变量与因变量之间的线 性或非线性关系，建立预测模
型。
机器学习算法与应用
监督学习
通过已知输入和输出数据进行 训练，建立预测模型，如线性 回归、逻辑回归、支持向量机
角色
在企业和组织中，数据分析师扮 演着数据解读者、业务顾问和决 策支持者的角色。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
沟通和表达能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 挖掘、数据清洗、数据可视化等。
能够将复杂的数据分析结果以简洁明 了的方式呈现给非技术人员，具备良 好的沟通和表达能力。
业务理解和洞察能力
从大量数据中提取出有用信息和 知识的过程。
数据挖掘流程
包括数据准备、数据挖掘、结果 评估和应用四个阶段。
数据挖掘技术
分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等。
关联规则挖掘与聚类分析
关联规则挖掘
发现数据项之间的有趣关联和相关性，如购物篮 分析等。
聚类分析
将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较 高，不同组间的对象相似度较低。
颜色搭配等。
可视化工具
介绍常用的数据可视化工具和技术 ，如Excel、Tableau、Power BI 等。
报告制作
阐述数据分析报告的结构和内容， 包括标题、摘要、目录、正文、结 论和建议等部分，同时提供报告制 作的技巧和规范。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
数据可视化
利用图表、图像等方式 直观展示数据分布和特
根据样本数据构造总体参数的 置信区间，评估参数估计的可
靠性。
方差分析
研究不同因素对总体变异的影 响程度，确定各因素对结果的
影响显著性。
回归分析
探究自变量与因变量之间的线 性或非线性关系，建立预测模
型。
机器学习算法与应用
监督学习
通过已知输入和输出数据进行 训练，建立预测模型，如线性 回归、逻辑回归、支持向量机
《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。
数据分析统计分析培训ppt
VS
详细描述
利用数据分析工具对产品成本、市场需求 、竞争情况等数据进行处理和分析，评估 产品的盈利潜力和市场份额。根据分析结 果，制定针对性的定价策略，提高销售量 和利润。同时，根据市场反馈和竞争状况 ，灵活调整定价策略，保持竞争优势。
06
CATALOGUE
数据分析在各行业的应用
金融行业的数据分析
透明性原则
数据分析方法和过程应清晰明了，便于理解，避免黑箱操作或暗箱 操作。
可解释性原则
分析结果和结论应具有可解释性，能够为决策提供充分依据，避免 误导。
THANKS
感谢观看
整性。
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。
数据分析
运用统计分析方法对数据进行 分析，以提取有价值的信息和
知识。
结果呈现
将分析结果以图表、报告等形 式呈现出来，便于理解和应用
。
数据分析的常用工具
Excel
Python
Excel是一款常用的办公软件，也具有强大 的数据分析功能，如数据透视表、公式计 算等。
推论性统计分析
总结词
推论性统计分析是通过样本信息来推断总体特征的一种方法，它可以帮助我们了 解总体的分布特征和规律。
详细描述
推论性统计分析包括参数估计和假设检验两种方法。参数估计是通过样本数据来 估计总体参数的大小，如总体均值、总体比例等；假设检验则是通过样本数据来 检验对总体的某种假设是否成立。
02
CATALOGUE
统计分析基础
描述性统计分析
总结词
描述性统计分析是数据分析的基础，它通过收集、整理、描述数据的方式来揭 示数据的分布特征和规律。
详细描述
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
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
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
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-项目信息管理部
11
第四课时： excel图表
-项目信息管理部
12ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第五课时： 数据分析报告
5.1 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。
综合分析报告：企业运营报告、世界人口发展报告
日常数据通报：月度数据报告、日报表
-项目信息管理部
16
第五课时： 数据分析报告
5.5 数据分析报告的结构：
“总-分-总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前沿（主要包括 分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结 尾部分包括结论、建议及附录。
全匹配 模糊查找：常用于数值查找，
匹配小于所查找数值中的 最大值 F4：改变单元格引用状态$$ 初始状态：相对引用 第一次，绝对引用 第二次，固定行 第三次，固定列 第四次，返回初始状态 混合引用 Index：引用具体位置的数 值 Math：返回相对位置
-项目信息管理部
10
第四课时： excel图表
数据分析方法论
数据分析方法论主要从宏观角度知道如何进行数据分析，从整体上对数据进 行规划，指导。好比如：做题的思路分析，项目的规划，起着火车头的作 用，指引前进的方向。
数据分析
服装制作
方法论
5W2H、4P、逻辑 树等思路分析
复制设计图
工具
EXCEL、 SPSS 剪刀、缝纫机、电
SAS等
熨斗等
技术
交叉分析、相关分 析、回归分析、等
-项目信息管理部
在各项数据分析中， 应该重点选取关键指 标，科学专业地进行 分析。此外，针对同 一类问题，其分析结 果也应当按照问题重 要性来分级阐述。
14
第五课时： 数据分析报告
5.3 数据分析报告的作用：
-项目信息管理部
15
第五课时： 数据分析报告
5.4 数据分析报告的种类： 专题问题报告：用户流失分析、提升用户消费分析
-项目信息管理部
13
第五课时： 数据分析报告
5.2 数据分析报告的写作原则：
一定形式的思路创新， 不要局限于某一种思 维方式。
数据分析报告中所使 用的名词术语一定要 规范，标准统一，前 后一致，要与业内公 认的术语一致。
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。
结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以综述性文字 来说明
建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题额提出的改 进方法，建议主要关注在保持优势及改进劣势等方面。
-项目信息管理部
17
第五课时： 数据分析报告
5.6 撰写报告时的注意事项：
▲ 结构合理，逻辑清晰
数据分析报告的结构是否合理、逻辑条理是否清晰是决定此份报告成败的 关键因素。
3,数据透视表
4，图表
-项目信息管理部
8
第二课时： Excel常用操作技巧
ctrl+a 全选 ctrl+c 复制 ctrl+v 粘贴 ctrl+f 查找 ctrl+P 打印 ctrl+S 保存 ctrl+Z 后撤 ctrl+Y 复制上一步骤 ctrl+enter 多重填充 alt+enter 单元格内换行 F1 帮助 F4 锁定位置 F5 定位 "=ctrl+G
数据分析培训课程安排
一，初步认识数据分析 二，Excel常用操作技巧 三，数据透视表（上机操作） 四，数据图表 五，数据分析报告 六，案例分析—数据分析在电话销售中的应用
-项目信息管理部项目信息管理部
第一课时：初步认识数据分析
什么是数据分析？
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，将 它们加以汇总、理解并消化，以求 最大化地开发数据的功能，发挥数 据的作用。
-项目信息管理部
9
第二课时： Excel常用操作技巧
Sum：求和 Average：平均值 Max：最大值 Min：最小值 Large：第几大值 Count：计数 Round：保留小数位 Int：取整数位 And Or If
常用 函数
最有价值的函数 Vlookup：查找引用 精确查找：最常用，找到完
平面、立体剪裁等
（图表来源：小蚊子—黄书）
-项目信息管理部
5
5W2H分析法
第一课时：初步认识数据分析
-项目信息管理部
6
第一课时：初步认识数据分析
SWTO矩阵分析法
-项目信息管理部
7
第二课时： Excel常用操作技巧
提升excel使用效率的四个因素
1，快捷键 ctrl+……
2，函数 vlookup
常用 快捷键
最有价值快捷键
F4：重复上次/上一组操作
快速选取单元格： ctrl+鼠标：选取多个单元 格 ctrl+↑↓←→ ：快速切 到行列首尾 ctrl+home/end：快速切到 区域首个/最后一个单元格 shift+↑↓←→ or 鼠标： 选取连续单元格 ctrl+shift+↑↓←→：快 速选取数据区整列整行 Ctrl+1：单元格格式设置
▲ 实事求是，反映真相
数据分析报告罪重要的就是必须具备真实性。
▲ 用词准确，避免含糊
尽量用数据说话，避免使用“大约”“估计”“更多”“更少”等模糊字 眼。
▲ 篇幅适宜，简洁有效
篇幅长的报告不一定是好的报告！
▲ 结合业务，分析合理
一份优秀的分析报告不恩能够仅基于数据而分析问题，或简单地看图说话， 必须紧密结合公司的具体业务才能得出可实行、可操作的建议，否则将是纸上 谈兵，脱离实际。
-项目信息管理部
18
第六课时：数据分析在电话销售项目中的应用
数据分析在电话销售项目中的应用 ——从数据中获取利润
有人说，呼叫中心管理是在进行一场数字游戏！其实在呼叫中心 的运营管理中，是否善于利用数据将是决定管理水准的重要因素之一！ 目前电话销售已经成为呼叫中心应用中的一个热点，下面将就电话销 售项目中的数据分析应用进行一些探讨
简单而言：通过适当方法对数据 进行分析。
-项目信息管理部
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第一课时：初步认识数据分析
2011年下学期数学期末考试，三(1)班平均分94分，三(2) 班平均分95分，三(3)班平均分93分。
-项目信息管理部
这些都是数据分析
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第一课时：初步认识数据分析
数据分析基本步骤及常用工具
-项目信息管理部
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第一课时：初步认识数据分析