数据分析--统计分析-培训PPT课件
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新教材信息技术培训数据统计与分析PPT课件
贴近实际工作需求。
定期开展培训效果评估，及时 了解学员的学习情况和反馈， 不断改进教学方法和课程内容
。
加强与其他部门的沟通合作， 共同推进信息技术培训工作的
发展。
06 结论与展望
研究结论总结
培训效果显著
培训内容实用
通过对比培训前后学员的技术水平，数据 显示学员在信息技术能力上有了明显的提 升。
根据学员反馈，培训内容与实际工作需求 紧密相关，有助于解决他们在工作中遇到 的问题。
培训效果评估
通过数据分析结果，对培训效果进 行评估，了解参训人员在知识、技 能等方面的提升情况，为后续的培 训提供参考和借鉴。
05 培训效果评估与改进建议
培训效果评估标准与方法
培训目标达成度
通过对比培训前后的学员技能 水平，评估培训目标的达成情
况。
学员反馈
收集学员对培训内容、教学方 法、课程安排等方面的反馈， 了解学员的满意度。
培训内容
新教材信息技术培训主要包括计算机基础、办公软件应用、网络技术、数据库 管理等内容，旨在提高学员的信息技术应用能力和水平。
课程设置
培训课程设置科学合理，按照不同层次和需求分为初级、中级和高级培训班， 每个培训班课程内容和难度均有所不同，以满足不同学员的需求。
培训对象与规模
培训对象
新教材信息技术培训的对象主要 是企事业单位员工、学校师生以 及社会人员等，年龄层次和职业 背景各异。
培训规模
随着信息技术应用的普及，新教 材信息技术培训规模不断扩大， 每年举办的培训班数量和参加人 数均呈现增长趋势。
培训方式与实施情况
培训方式
新教材信息技术培训采用线上和线下相结合的方式进行，包 括面授、视频教程、在线答疑等多样化形式，以满足不同学 员的学习需求。
定期开展培训效果评估，及时 了解学员的学习情况和反馈， 不断改进教学方法和课程内容
。
加强与其他部门的沟通合作， 共同推进信息技术培训工作的
发展。
06 结论与展望
研究结论总结
培训效果显著
培训内容实用
通过对比培训前后学员的技术水平，数据 显示学员在信息技术能力上有了明显的提 升。
根据学员反馈，培训内容与实际工作需求 紧密相关，有助于解决他们在工作中遇到 的问题。
培训效果评估
通过数据分析结果，对培训效果进 行评估，了解参训人员在知识、技 能等方面的提升情况，为后续的培 训提供参考和借鉴。
05 培训效果评估与改进建议
培训效果评估标准与方法
培训目标达成度
通过对比培训前后的学员技能 水平，评估培训目标的达成情
况。
学员反馈
收集学员对培训内容、教学方 法、课程安排等方面的反馈， 了解学员的满意度。
培训内容
新教材信息技术培训主要包括计算机基础、办公软件应用、网络技术、数据库 管理等内容，旨在提高学员的信息技术应用能力和水平。
课程设置
培训课程设置科学合理，按照不同层次和需求分为初级、中级和高级培训班， 每个培训班课程内容和难度均有所不同，以满足不同学员的需求。
培训对象与规模
培训对象
新教材信息技术培训的对象主要 是企事业单位员工、学校师生以 及社会人员等，年龄层次和职业 背景各异。
培训规模
随着信息技术应用的普及，新教 材信息技术培训规模不断扩大， 每年举办的培训班数量和参加人 数均呈现增长趋势。
培训方式与实施情况
培训方式
新教材信息技术培训采用线上和线下相结合的方式进行，包 括面授、视频教程、在线答疑等多样化形式，以满足不同学 员的学习需求。
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
感谢您的观看
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
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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
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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。
《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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
简单而言：通过适当方法对数据 进行分析。
-项目信息管理部
2
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
3
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
4
第一课时：初步认识数据分析
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
-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。
-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
交叉分析、相关分 析、回归分析、等
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
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 工具 技术
5W2H、4P、逻辑 树等思路分析
复制设计图
EXCEL、 SPSS 剪刀、缝纫机、电
SAS等
熨斗等
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。
▲ 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
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
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。
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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
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第四课时： excel图表
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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。
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
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
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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。
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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。
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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
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第一课时：初步认识数据分析
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
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第四课时： excel图表
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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。
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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
交叉分析、相关分 析、回归分析、等
平面、立体剪裁等
（图表来源：小蚊子—黄书）
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5W2H分析法
第一课时：初步认识数据分析
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第一课时：初步认识数据分析
SWTO矩阵分析法
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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
3,数据透视表
4，图表
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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 工具 技术
5W2H、4P、逻辑 树等思路分析
复制设计图
EXCEL、 SPSS 剪刀、缝纫机、电
SAS等
熨斗等
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
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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。
▲ 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。
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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。
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第五课时： 数据分析报告
5.3 数据分析报告的作用：
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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
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。
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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
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第四课时： excel图表
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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。
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
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
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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。