【通用】数据分析师培训(1)
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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
THANKS
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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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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。
数据分析培训ppt
数据采集与清洗
01
通过数据采集工具和技术，对原始数据进行清洗和整理，去除
重复、错误和异常数据。
数据存储与管理
02
采用分布式存储系统、数据库管理系统等技术，对大数据进行
存储和管理，提高数据存储和处理效率。
数据处理与分析
03
利用数据处理和分析工具，对大数据进行挖掘、关联分析、可
视化等操作，提取有价值的信息和知识。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数 据的分布、特征和关系。
结果解读与呈现
将分析结果以图表、报告等形 式呈现，并解释其意义。
数据分析工具介绍
Excel
常用的办公软件，可用 于简单的数据处理和图
表制作。
Python
强大的编程语言，常用 于数据清洗、分析和可
视化。
R语言
统计和机器学习领域常 用的语言，具有丰富的
数据预处理
01
02
03
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。
数据重塑
根据分析需求对数据进行 重新整理和排列。
数据归一化
将数据缩放到特定范围， 使其具有可比性。
数据探索与可视化
数据描述性统计
计算数据的均值、中位数 、众数、标准差等统计指 标，了解数据的基本特征 。
可视化图表制作
02
03
04
分类算法
如决策树、支持向量机、朴素 贝叶斯等，用于分类问题。
聚类算法
如K-means、层次聚类等， 用于将数据集划分为不同的组
或簇。
关联规则学习
如Apriori、FP-Growth等， 用于发现数据集中的关联规则
。
回归分析
数据分析师培训PPT
医疗数据分析
通过分析医疗数据，可以发现疾病发生规律、预测流行病趋势，为 医疗研究和政策制定提供支持。
07
数据分析实战演练
实战项目一：用户行为分析
总结词
通过分析用户在网站或应用上的行为，了 解用户需求和偏好，为产品优化和市场策 略提供依据。
结果应用
根据分析结果优化产品功能、调整市场推 广策略。
数据收集
数据挖掘应用
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如市场营销、金融、医疗等 ，通过数据挖掘可以帮助企业做出更好的决策和预测。
数据挖掘流程
数据挖掘的流程包括数据预处理、数据探索、模型建立和评估等步骤 ，每个步骤都有其特定的任务和工具。
常用机器学习算法
分类算法
分类算法是一种监督学习算法，通过对已知类别的数据进行训练，学习分类规则，然后将 新数据归类到相应的类别中。常见的分类算法有决策树、逻辑回归、支持向量机等。
Tableau
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，支持多种图表类型 和交互操作。
Power BI
Power BI是微软开发的一款商业智能工具，也支 持数据可视化和报表制作，可以与Excel集成使 用。
可视化案例分析
销售数据分析
通过数据可视化展示销售数据，分析销售趋势和 预测未来销售情况。
持。
数据质量
是指数据的准确性、完整性、一 致性和及时性等方面的质量要求 ，数据分析师需要确保所分析的 数据质量可靠，以提高分析结果
的准确性。
数据可视化
是指通过图表、图像等形式将数 据呈现出来，帮助人们更好地理
解数据和分析结果。
数据分析流程
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
通过分析医疗数据，可以发现疾病发生规律、预测流行病趋势，为 医疗研究和政策制定提供支持。
07
数据分析实战演练
实战项目一：用户行为分析
总结词
通过分析用户在网站或应用上的行为，了 解用户需求和偏好，为产品优化和市场策 略提供依据。
结果应用
根据分析结果优化产品功能、调整市场推 广策略。
数据收集
数据挖掘应用
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如市场营销、金融、医疗等 ，通过数据挖掘可以帮助企业做出更好的决策和预测。
数据挖掘流程
数据挖掘的流程包括数据预处理、数据探索、模型建立和评估等步骤 ，每个步骤都有其特定的任务和工具。
常用机器学习算法
分类算法
分类算法是一种监督学习算法，通过对已知类别的数据进行训练，学习分类规则，然后将 新数据归类到相应的类别中。常见的分类算法有决策树、逻辑回归、支持向量机等。
Tableau
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，支持多种图表类型 和交互操作。
Power BI
Power BI是微软开发的一款商业智能工具，也支 持数据可视化和报表制作，可以与Excel集成使 用。
可视化案例分析
销售数据分析
通过数据可视化展示销售数据，分析销售趋势和 预测未来销售情况。
持。
数据质量
是指数据的准确性、完整性、一 致性和及时性等方面的质量要求 ，数据分析师需要确保所分析的 数据质量可靠，以提高分析结果
的准确性。
数据可视化
是指通过图表、图像等形式将数 据呈现出来，帮助人们更好地理
解数据和分析结果。
数据分析流程
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
数据分析培训课件精品ppt
通过调用第三方API获取数据 。
数据库查询
直接从数据库中查询所需的数 据。
数据整理与清洗
数据筛选
根据需求筛选出有用的数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式。
数据去重
去除重复的数据项，确保数据 的唯一性。
数据清洗
处理缺失值、异常值和错误数 据。
数据存储与安全
数据存储方式
选择合适的存储介质和存 储方案，如关系型数据库 、非关系型数据库等。
总结词：通过分析电 商平台的用户行为、 销售数据和产品表现 ，优化电商运营策略 。
详细描述
用户行为分析：分析 用户的浏览、搜索、 购买等行为数据，了 解用户需求和偏好， 优化产品推荐和营销 策略。
销售数据分析：分析 商品的销售量、销售 额、转化率等数据， 找出热销商品和滞销 商品的原因，制定相 应的库存管理和销售 策略。
总结词
Tableau是一款可视化数据分析工具 ，具有直观易用的界面和强大的数据 可视化功能。
详细描述
Tableau提供了丰富的图表类型和可 视化效果，可以快速创建交互式数据 可视化报告。通过Tableau的学习， 可以更好地理解数据的结构和关系， 提高数据分析和决策的效率。
04
数据分析方法
描述性分析
优化运营
数据分析可以帮助组织更 好地理解其业务流程，发 现潜在的改进领域，并采 取措施提高效率。
客户洞察
数据分析可以帮助组织更 好地理解其客户需求、偏 好和行为，从而提供更好 的产品和服务。
数据分析的步骤
数据收集
根据业务需求和目标，收集相关 数据。
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据 ，确保数据质量。
社会影响力评估：通过 分析社交媒体平台上用 户互动、传播和影响力 的数据，评估个人或品 牌的社会影响力，为企 业营销和社会公关提供 依据。
数据库查询
直接从数据库中查询所需的数 据。
数据整理与清洗
数据筛选
根据需求筛选出有用的数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式。
数据去重
去除重复的数据项，确保数据 的唯一性。
数据清洗
处理缺失值、异常值和错误数 据。
数据存储与安全
数据存储方式
选择合适的存储介质和存 储方案，如关系型数据库 、非关系型数据库等。
总结词：通过分析电 商平台的用户行为、 销售数据和产品表现 ，优化电商运营策略 。
详细描述
用户行为分析：分析 用户的浏览、搜索、 购买等行为数据，了 解用户需求和偏好， 优化产品推荐和营销 策略。
销售数据分析：分析 商品的销售量、销售 额、转化率等数据， 找出热销商品和滞销 商品的原因，制定相 应的库存管理和销售 策略。
总结词
Tableau是一款可视化数据分析工具 ，具有直观易用的界面和强大的数据 可视化功能。
详细描述
Tableau提供了丰富的图表类型和可 视化效果，可以快速创建交互式数据 可视化报告。通过Tableau的学习， 可以更好地理解数据的结构和关系， 提高数据分析和决策的效率。
04
数据分析方法
描述性分析
优化运营
数据分析可以帮助组织更 好地理解其业务流程，发 现潜在的改进领域，并采 取措施提高效率。
客户洞察
数据分析可以帮助组织更 好地理解其客户需求、偏 好和行为，从而提供更好 的产品和服务。
数据分析的步骤
数据收集
根据业务需求和目标，收集相关 数据。
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据 ，确保数据质量。
社会影响力评估：通过 分析社交媒体平台上用 户互动、传播和影响力 的数据，评估个人或品 牌的社会影响力，为企 业营销和社会公关提供 依据。
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。
数据分析师培训PPT课件(可编辑带动画)
月度数据报告日报表
数据分析报告的注意事项
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。
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！
数据清单的提取
Mr. Arthur M Hughes曾经提出过一个著名的RFM模式来进行销售前的目标用户提取，所谓的RFM是指根据客户的最近购买情况、购买频率、消费金额将用户群切割成不同的细分群体。
数据清单的提取
根据左边的图表显示，并不是每个细分群体的客户都是能获得利润，在125个群体中可能只有21个群体在盈亏平衡点之上，其他却都是亏损的。如果我们对所有的群体进行外呼，其收益可能是负数。盈利的那部分群体的收益会被其他亏损的群体所消耗掉。因此在进行大规模的正式外呼前，如果我们只提取符合获利群体代码的数据，你就会发现最终的结果会比你撒网式的外呼效果好的多！
谨慎性
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。
规范性
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。
重要性
数据分析报告作用
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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。
数据分析报告定义
数据分析报告写作原则
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。
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！
数据清单的提取
Mr. Arthur M Hughes曾经提出过一个著名的RFM模式来进行销售前的目标用户提取，所谓的RFM是指根据客户的最近购买情况、购买频率、消费金额将用户群切割成不同的细分群体。
数据清单的提取
根据左边的图表显示，并不是每个细分群体的客户都是能获得利润，在125个群体中可能只有21个群体在盈亏平衡点之上，其他却都是亏损的。如果我们对所有的群体进行外呼，其收益可能是负数。盈利的那部分群体的收益会被其他亏损的群体所消耗掉。因此在进行大规模的正式外呼前，如果我们只提取符合获利群体代码的数据，你就会发现最终的结果会比你撒网式的外呼效果好的多！
谨慎性
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。
规范性
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。
重要性
数据分析报告作用
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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。
数据分析报告定义
数据分析报告写作原则
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。
数据分析师培训PPT课件完整版(精)
等部分。
报告制作工具
介绍常用的报告制作工具和技术 ，如Microsoft PowerPoint、
Tableau等。
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
征。
集中趋势度量
计算平均数、中位数和 众数等指标，了解数据
中心的位置。
离散程度度量
通过方差、标准差等指 标衡量数据的波动情况
角色
在企业中，数据分析师充当着数据翻 译者的角色，他们将复杂的数据转化 为易于理解的形式，为决策者提供有 价值的见解和建议。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 清洗、转换、可视化等。
业务理解能力
沟通能力
能够将分析结果以易于理解的方式呈 现给非技术人员，与团队成员有效沟 通。
明确分析目标
01 根据业务需求，确定数据分析
的目标和范围。
数据收集
02 从各种数据源中收集相关数据
，包括数据库、API、文件等 。
数据清洗
03 对数据进行预处理，包括去重
、填充缺失值、转换数据类型 等。
数据分析
04 运用统计学、机器学习等方法
对数据进行深入分析，挖掘数 据中的规律和趋势。
数据可视化
05 将分析结果以图表、图像等形
通过对医疗资源的数据进行分析，优化资源配置和管理，提高医疗服 务的效率和质量。
THANKS.
02
数据分析基础
数据类型与数据质量
数据类型
介绍数值型、文本型、日 期型等常见数据类型及其 特点。
数据质量
阐述数据质量的重要性， 包括准确性、完整性、一 致性等方面。
报告制作工具
介绍常用的报告制作工具和技术 ，如Microsoft PowerPoint、
Tableau等。
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
征。
集中趋势度量
计算平均数、中位数和 众数等指标，了解数据
中心的位置。
离散程度度量
通过方差、标准差等指 标衡量数据的波动情况
角色
在企业中，数据分析师充当着数据翻 译者的角色，他们将复杂的数据转化 为易于理解的形式，为决策者提供有 价值的见解和建议。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 清洗、转换、可视化等。
业务理解能力
沟通能力
能够将分析结果以易于理解的方式呈 现给非技术人员，与团队成员有效沟 通。
明确分析目标
01 根据业务需求，确定数据分析
的目标和范围。
数据收集
02 从各种数据源中收集相关数据
，包括数据库、API、文件等 。
数据清洗
03 对数据进行预处理，包括去重
、填充缺失值、转换数据类型 等。
数据分析
04 运用统计学、机器学习等方法
对数据进行深入分析，挖掘数 据中的规律和趋势。
数据可视化
05 将分析结果以图表、图像等形
通过对医疗资源的数据进行分析，优化资源配置和管理，提高医疗服 务的效率和质量。
THANKS.
02
数据分析基础
数据类型与数据质量
数据类型
介绍数值型、文本型、日 期型等常见数据类型及其 特点。
数据质量
阐述数据质量的重要性， 包括准确性、完整性、一 致性等方面。
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Mr. Arthur M Hughes曾经提出过一个著名的RFM模式来进行销售前的目 标用户提取，所谓的RFM是指根据客户的最近购买情况、购买频率、消费金 额将用户群切割成不同的细分群体。
Series 1,
PROJECT 1, 100
Series 2, PROJECT 1,
90
Series 32,
数据分析师培训
THE TRAINING OF DATA ANALYST DATA
果壳资源
数据分析培训课程安排
初步认识数据分析 数据透视表（上机操作） 数据图表 数据分析报告 案例分析—数据分析在电话销售中的应用
1
初步认识数据分析
Preliminary understanding of data analysis.
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。
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：
TTyyppee
AB,,
SSeepptteemmbbeerr,, Type
76 D,
OctoTbTyTyepyprpe,ee3DDB, ,,NDDoeevcceeemmmbbbeeerrr,,,564
数据1 数据2 数据3 数据4
案例1：某电信公司在推广新业务的时候，对所有的用户进行地毯式的外呼，耗时之长、影响之大令人叹为 观止。但实际结果是新增市场份额的目的是达到了，但作为一个商业项目来核算的话，收益却是负值。用户的 满意度及忠诚度也会因为这个不合时宜的电销活动受到影响，对今后其他电话销售活动的开展埋下了隐患。
创新性
规范性
数据分 析报告
原则
重要性
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。
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：
DB,,
MMaarrcchhT,, y64pe
C,
Type C, May, 12
Type
April,
6 Type
D,
May,
T3ype
C, D,
June,T9ype C, JulyT,Ty1ypp1ee June, T5Tyyppee DB,, JJuullyy,, 76
AB,,
AAuuggTuuyssptte,, 11D21, SeptemTbypere, 1C1, OctoTbyepr,e1C2, November, 9
4
数据分析报告
Preliminary understanding of data analysis.
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。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
最有价值的函数
Vlookup：查找引用 精确查找：最常用，找到完全匹配 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
月度数据报告、日报表
总述—分述—总结
Second Tagline //
“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。
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。
153605
1552
中国联通
156847
1255
第一步 第二步 第三步 第四步 第五步 第六步
明确分析思路 数据收集 数据存储 数据整理
数据分析
图表呈现
报告撰写
Mind Manager
WORD、EXCEL ACCESS、Oracle、MySQL、FoxPro Epidata、Excel、SPSS… SPSS、SAS、Matlab、Eviews、Stata… Excel、SPSS、CrystalXcelsius、PPT… Word、Excel、PPT…
Series 3, PROJECT 1,
PROJECT 1, 60
50
根据上面的图表显示，并不是每个细分群体的客户都是能获得利润，在125个群体中可能只有21个群体在盈亏平衡点之上，其他却都 是亏损的。如果我们对所有的群体进行外呼，其收益可能是负数。盈利的那部分群体的收益会被其他亏损的群体所消耗掉。因此在进行大 规模的正式外呼前，如果我们只提取符合获利群体代码的数据，你就会发现最终的结果会比你撒网式的外呼效果好的多！
具体内容，具体分析，填写所想
验证分析质量：
具体内容，具体分析，填写所想
提供决策依据：
具体内容，具体分析，填写所想
数据分析 报告三大
作用
展示分 析结果
验证分 析质量
提供决 策依据
More Titles
专题问题报告：
用户流失分析、提升用户消费分析
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：
现场活动的监控
项目活动的总结
2.591 | 62 % 4.531 | 91 %
1.932 | 59 %
3.111 | 81 %
4.531 | 66 % 2.591 | 82 %
数据分析在电话销售项目中的应用
Type A, May, 24
Type D, August, 24
Type A, October, 24
数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向
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。
简单分析
通过适当方法对数据 进行分析。
可以添加补充
通过适当方法对数据进 行分析。
可以添加补充
通过适当方法对数据 进行分析。
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。
方法论 工具 技术
数据分析
5W2H、4P、逻辑树等思路分析 EXCEL、 SPSS SAS等
交叉分析、相关分析、回归分析、等
服装制作 复制设计图 剪刀、缝纫机、电熨斗等 平面、立体剪裁等
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。
5
案例分析—数据分析在电话销售中的应用
Preliminary understanding of data analysis.
数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向
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
常用函数
Type A, December, 1B8, OctoTTTbyyyepppree,e1ABC7,,,NNDooevvceeemmmbbbeeerrr,,,
21 111758
Type
TTTyyypppeee ACB,,, FFFeeebbbrrruuuaaaTTrrryyyy,,p,p867ee ADCB,,TJJayanpnueuaaDrryy,,,F00ebruary, 2
SO SO战略
依靠内部优势 利用外部机会
WO WO战略
利用外部机会 克服内部劣势
ST ST战略
依靠内部优势 回避外部威胁
WT WT战略
减少内部劣势 回避外部威胁
T
外部威胁 （T）
T
S
S
内部优势
（S）
W
O
外部机会
（O）
O
W
内部劣势
（W）
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
1. 快捷键
Ctrl+ … …
2. 函数
VLookup
3. 数据透视表
4. 图表
大小, 0.7, 10, 1
列1, 0.7, 3.3, 2.7
大小, 2.6, 8,
1 大小, 1.8, 6,
列11, 1.8, 5, 6 列1, 2.6,
3.3, 1.6
常用快捷键
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
3
数据图表
Preliminary understanding of data analysis.
Series 1,
PROJECT 1, 100
Series 2, PROJECT 1,
90
Series 32,
数据分析师培训
THE TRAINING OF DATA ANALYST DATA
果壳资源
数据分析培训课程安排
初步认识数据分析 数据透视表（上机操作） 数据图表 数据分析报告 案例分析—数据分析在电话销售中的应用
1
初步认识数据分析
Preliminary understanding of data analysis.
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。
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：
TTyyppee
AB,,
SSeepptteemmbbeerr,, Type
76 D,
OctoTbTyTyepyprpe,ee3DDB, ,,NDDoeevcceeemmmbbbeeerrr,,,564
数据1 数据2 数据3 数据4
案例1：某电信公司在推广新业务的时候，对所有的用户进行地毯式的外呼，耗时之长、影响之大令人叹为 观止。但实际结果是新增市场份额的目的是达到了，但作为一个商业项目来核算的话，收益却是负值。用户的 满意度及忠诚度也会因为这个不合时宜的电销活动受到影响，对今后其他电话销售活动的开展埋下了隐患。
创新性
规范性
数据分 析报告
原则
重要性
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。
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：
DB,,
MMaarrcchhT,, y64pe
C,
Type C, May, 12
Type
April,
6 Type
D,
May,
T3ype
C, D,
June,T9ype C, JulyT,Ty1ypp1ee June, T5Tyyppee DB,, JJuullyy,, 76
AB,,
AAuuggTuuyssptte,, 11D21, SeptemTbypere, 1C1, OctoTbyepr,e1C2, November, 9
4
数据分析报告
Preliminary understanding of data analysis.
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。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
最有价值的函数
Vlookup：查找引用 精确查找：最常用，找到完全匹配 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
月度数据报告、日报表
总述—分述—总结
Second Tagline //
“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。
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。
153605
1552
中国联通
156847
1255
第一步 第二步 第三步 第四步 第五步 第六步
明确分析思路 数据收集 数据存储 数据整理
数据分析
图表呈现
报告撰写
Mind Manager
WORD、EXCEL ACCESS、Oracle、MySQL、FoxPro Epidata、Excel、SPSS… SPSS、SAS、Matlab、Eviews、Stata… Excel、SPSS、CrystalXcelsius、PPT… Word、Excel、PPT…
Series 3, PROJECT 1,
PROJECT 1, 60
50
根据上面的图表显示，并不是每个细分群体的客户都是能获得利润，在125个群体中可能只有21个群体在盈亏平衡点之上，其他却都 是亏损的。如果我们对所有的群体进行外呼，其收益可能是负数。盈利的那部分群体的收益会被其他亏损的群体所消耗掉。因此在进行大 规模的正式外呼前，如果我们只提取符合获利群体代码的数据，你就会发现最终的结果会比你撒网式的外呼效果好的多！
具体内容，具体分析，填写所想
验证分析质量：
具体内容，具体分析，填写所想
提供决策依据：
具体内容，具体分析，填写所想
数据分析 报告三大
作用
展示分 析结果
验证分 析质量
提供决 策依据
More Titles
专题问题报告：
用户流失分析、提升用户消费分析
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：
现场活动的监控
项目活动的总结
2.591 | 62 % 4.531 | 91 %
1.932 | 59 %
3.111 | 81 %
4.531 | 66 % 2.591 | 82 %
数据分析在电话销售项目中的应用
Type A, May, 24
Type D, August, 24
Type A, October, 24
数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向
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。
简单分析
通过适当方法对数据 进行分析。
可以添加补充
通过适当方法对数据进 行分析。
可以添加补充
通过适当方法对数据 进行分析。
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。
方法论 工具 技术
数据分析
5W2H、4P、逻辑树等思路分析 EXCEL、 SPSS SAS等
交叉分析、相关分析、回归分析、等
服装制作 复制设计图 剪刀、缝纫机、电熨斗等 平面、立体剪裁等
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。
5
案例分析—数据分析在电话销售中的应用
Preliminary understanding of data analysis.
数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向
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
常用函数
Type A, December, 1B8, OctoTTTbyyyepppree,e1ABC7,,,NNDooevvceeemmmbbbeeerrr,,,
21 111758
Type
TTTyyypppeee ACB,,, FFFeeebbbrrruuuaaaTTrrryyyy,,p,p867ee ADCB,,TJJayanpnueuaaDrryy,,,F00ebruary, 2
SO SO战略
依靠内部优势 利用外部机会
WO WO战略
利用外部机会 克服内部劣势
ST ST战略
依靠内部优势 回避外部威胁
WT WT战略
减少内部劣势 回避外部威胁
T
外部威胁 （T）
T
S
S
内部优势
（S）
W
O
外部机会
（O）
O
W
内部劣势
（W）
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
1. 快捷键
Ctrl+ … …
2. 函数
VLookup
3. 数据透视表
4. 图表
大小, 0.7, 10, 1
列1, 0.7, 3.3, 2.7
大小, 2.6, 8,
1 大小, 1.8, 6,
列11, 1.8, 5, 6 列1, 2.6,
3.3, 1.6
常用快捷键
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
3
数据图表
Preliminary understanding of data analysis.