数据分析报告课件
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26页优质可用数据分析岗年度工作总结及展望汇报模板课件
参与的团队合作和项目
参与了团队的数据分析项目，与团队成员合作完成了数据清洗和分析工作 协助团队成员解决数据分析过程中遇到的问题，提出了改进意见 与其他团队成员共同开发了一套数据分析工具
推动的团队学习和成长
组织了团队内部的数据分析技术分享会，与团队成员共享学习心得和经验 帮助团队成员学习了新的数据分析工具和技术，提升了团队整体的分析能力 鼓励团队成员参加相关的培训和研讨会，拓宽了团队的知识面
工作中的问题和挑战
面临的困难和挑战
处理大量复杂数据的困难，包括数据清洗、整理和分析 面对业务需求的快速变化和紧迫性，需要及时响应并提供高质 量的分析结果 在面对问题和挑战时保持积极的心态和解决问题的能力
解决问题的方法和效果
采用数据可视化工具，如Tableau和Power BI，帮助更直观 地展示数据分析结果 建立良好的沟通和合作机制，与业务部门密切配合解决问 题 加强自身能力的提升，学习新的数据分析技能和工具，提 高问题解决效果
学习总结和知识体系构建
学习的数据分析相关知识和技能
01 学习了数据分析相关的统计学基础和编 程基础知识 学习了各种数据分析和可视化工具的使 用方法与技巧 学习了机器学习算法和应用
03
学习资源及其使用情况
在线课程、书籍、博客等多种学习资源 均有所涉猎 实践中积累的问题和经验也成为重要的 学习资源 学习资源的选择与使用情况，需要持续 优化和改进
03.
对个人学习和成长的评估
在过去一年的学习和成长中，对数 据分析领域有了更深入的认识和理 解 参与了多个实践项目并取得了良好 的成果，提升了自己的数据分析实 践能力 在技术分享和团队合作中得到了同 事和上级的一致好评，对个人成长 有了肯定
工作成果总结
参与了团队的数据分析项目，与团队成员合作完成了数据清洗和分析工作 协助团队成员解决数据分析过程中遇到的问题，提出了改进意见 与其他团队成员共同开发了一套数据分析工具
推动的团队学习和成长
组织了团队内部的数据分析技术分享会，与团队成员共享学习心得和经验 帮助团队成员学习了新的数据分析工具和技术，提升了团队整体的分析能力 鼓励团队成员参加相关的培训和研讨会，拓宽了团队的知识面
工作中的问题和挑战
面临的困难和挑战
处理大量复杂数据的困难，包括数据清洗、整理和分析 面对业务需求的快速变化和紧迫性，需要及时响应并提供高质 量的分析结果 在面对问题和挑战时保持积极的心态和解决问题的能力
解决问题的方法和效果
采用数据可视化工具，如Tableau和Power BI，帮助更直观 地展示数据分析结果 建立良好的沟通和合作机制，与业务部门密切配合解决问 题 加强自身能力的提升，学习新的数据分析技能和工具，提 高问题解决效果
学习总结和知识体系构建
学习的数据分析相关知识和技能
01 学习了数据分析相关的统计学基础和编 程基础知识 学习了各种数据分析和可视化工具的使 用方法与技巧 学习了机器学习算法和应用
03
学习资源及其使用情况
在线课程、书籍、博客等多种学习资源 均有所涉猎 实践中积累的问题和经验也成为重要的 学习资源 学习资源的选择与使用情况，需要持续 优化和改进
03.
对个人学习和成长的评估
在过去一年的学习和成长中，对数 据分析领域有了更深入的认识和理 解 参与了多个实践项目并取得了良好 的成果，提升了自己的数据分析实 践能力 在技术分享和团队合作中得到了同 事和上级的一致好评，对个人成长 有了肯定
工作成果总结
《体质健康测试中的数据分析》数据的分析PPT课件
A. 平均数
B. 中位数
C. 众数
D. 方差
课堂检测
2.学习了《数据的分析》后，某同学对学习小组内甲、乙、丙、
丁四名同学的数学月考成绩进行了统计，发现他们的平均成绩
都是121分，方差分别为 s甲2 16.3，s乙2 17.1，s丙2 19.4 s丁2 14.5 则数学成绩最稳定的同学是( D )
课堂检测
拓广探索题
八年级三班分甲、乙两组各10名学生参加答题比赛，共10道选择
题，答对8题（含8题）以上为优秀，各选手答对题数如下：
答对题 数
5 67
8
平均数 9 10
中位 数
众数
方差
优秀率
甲组选 手
1 01
5
2
1
8
8
8 1.6 80%
乙组选 手
0 04
3
2
1
8
8 7 1.0 60%
请你完成上表，再根据所学知识，从不同方面评价甲、乙
台级测试(20) 1000米跑(20)
选测一项 （男）
坐位体前屈 (20)
撮力(20)
年龄 选测一项
选测一项 （女）
50米跑(30) 立定跳远
(30) 台级测试
(20)
800米跑(20)
性别
选测一项 （女）
坐位体前屈 (20)
仰卧起坐 (20)
撮力(20)
说明
探究新知
一、收集数据 1.确定样本
从全校七年级的各班分别抽取5名男生和5 名女生，组成一个容量为40的样本.
D. 频数
课堂检测
能力提升题
甲、乙两中学生在一年里学科平均分相等，但他们的方差不 相等，下列对他们学习情况的评价正确的是( D ) A. 因为他们的平均分相等，所以学习水平一样 B. 成绩虽然一样，方差较大的，说明潜力大，学习踏实 C. 平均分相等，方差不等，方差较小的同学，学习成绩 不稳定，忽高忽低 D. 表面上看这两个学生成绩一样，但方差小的成绩稳定
如何数据分析报告ppt
如何数据分析报告PPT写一篇文章（Step by Step Thinking）数据分析报告是一种常见的形式，用于呈现和解释数据分析的结果。
通过清晰、简洁和有逻辑性的PPT文档，有效地传达数据的重要信息对于帮助决策者做出正确的决策至关重要。
本文将介绍如何编写一份优秀的数据分析报告PPT，步骤如下：第一步：目标和受众在开始编写PPT之前，明确数据分析报告的目标和受众非常重要。
目标可以是解答一个特定的业务问题、提供决策支持、展示数据趋势等。
受众可以是高层管理人员、部门经理、业务分析师等。
了解目标和受众将有助于确定报告的内容和深入程度。
第二步：数据收集和整理在进行数据分析之前，需要先收集和整理相关的数据。
数据可以来自不同的渠道，如数据库、Excel文件、在线调查等。
确保数据的准确性和完整性非常重要，因此，需要进行数据清洗和数据验证的工作。
此外，还需要将数据进行整理和分类，以便于后续的分析和呈现。
第三步：数据分析方法选择适当的数据分析方法是确保数据分析报告有效的关键。
常用的数据分析方法包括描述统计分析、相关性分析、回归分析、时间序列分析等。
根据报告的目标和受众，选择合适的分析方法，并确保方法的可靠性和准确性。
第四步：数据可视化数据可视化是数据分析报告中非常重要的一部分。
通过图表、图形和表格等方式展示数据结果，可以更直观地传达信息，帮助受众更好地理解数据。
在选择可视化方式时，要确保图表简洁明了、易于理解，并遵循最佳实践原则。
第五步：报告结构和内容在编写PPT时，要注意报告的结构和内容的逻辑性和连贯性。
可以按照以下结构进行组织：1.引言：简要介绍报告的目的、背景和重要性。
2.数据概述：对数据进行概述，包括数据来源、样本规模、数据收集时间等。
3.数据分析方法：介绍选择的数据分析方法和原因。
4.数据分析结果：展示分析结果的图表、图形和表格，并进行解释和说明。
5.结论和建议：总结分析结果，提出结论和建议，回答报告的目标问题。
统计局统计调查调研报告数据分析PPT
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5
83%
75% 70% 65% 43% 48%
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文本一
文本二
文本三
文本四
文本五
文本六
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6
1
左侧图片更换方法是对图片点右键->设置对象格 式->填充->填充效果->图片，选择事先准备好的 图片即可。
8
标题 文本 标题 文本 标题 文本
ห้องสมุดไป่ตู้
标题 文本
标题 文本
标题 文本
请输入您的标题
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右面的图片可自行更换，动画效果不 变，方法是对图片点右键->设置对象 格式 -> 填充 -> 填充效果 -> 图片，选 择事先准备好的图片即可。
9
这里输入图片的说 明性文本
01
添加标题
右面的图片可自行更换，动画效果不 变，方法是对图片点右键->设置对象 格式 -> 填充 -> 填充效果 -> 图片，选 择事先准备好的图片即可。
这里输入图片的说 明性文本
02
这里输入图片的说 明性文本
03
数据分析总结报告PPT模板
ITEM
￥75
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ITEM 01
ITEM
￥55
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ITEM 02
PROJECT
￥35
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SHOW
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PROJECT
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SHOW
PROJECT
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SHOW
Байду номын сангаас
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70%
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60%
感谢观看
Thank You For Waching
演讲人
20XX.01.01
XXX
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项目名称
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输入标题
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。
电商运营数据分析PPT课件
4 项目运营数据
输入 标题
1、严禁在划定的作业区域外吊物，确因特殊情况需在区域外吊物的，必须经xxxx安全员同意，采取可靠措施并安排专业人员现场监督。 4、点式玻璃幕墙安装工艺
4 项目运营数据
点击此处添加标题
为防止混凝土在硬化期产生大量的水化热，造成温度应力大于同期混凝土抗拉强度而出现裂缝，养护工作尤为重要。 c、提出各种材料的破损、补缺情况。
目录
CONTENTS
运营数据概览
用户运营数据
活动运营数据
项目运营数据
工程实际进行设计控制，设计全部采用计算机实施.根据本工程所选择的幕墙结构，组织一个经验丰富的设计小组专门负责 检测轴线位置与标高及其扭曲变形，以保证日后安装转接件的垂直精度及幕墙立面定位精度。
运营数据概览
浇筑时应尤其注意锚下砼必须密实，并保证锚垫板位置和倾角正确。 其它直接费：工程措施按直接费的2.0%计，植物措施按直接费的1.0%计；
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标题
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（4）施工现场氧气与乙炔瓶距明火作业点不少于10m，并要有防回火装置。 , 水平筋
用户运营数据
④将设计图上标明的支座中心位置标在支承垫石及橡胶支座上，橡胶支座准确安放在承垫石上，要求支座中心线同支承垫石中心线相重合。 在水土保持监测过程中，应对以下指标进行统计计算：
电商运营
数据分析
4 项目运营数据
请替换文字内容
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输入 标题
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3.5.1 幕墙玻璃为6low-e+12A+6mm 双钢化中空玻璃。 2) 自觉遵守现场文明施工管理的有关规定，并接受布置，接受检查，对提出的不符合规定要求的问题及时组织人员进行整改。
输入 标题
1、严禁在划定的作业区域外吊物，确因特殊情况需在区域外吊物的，必须经xxxx安全员同意，采取可靠措施并安排专业人员现场监督。 4、点式玻璃幕墙安装工艺
4 项目运营数据
点击此处添加标题
为防止混凝土在硬化期产生大量的水化热，造成温度应力大于同期混凝土抗拉强度而出现裂缝，养护工作尤为重要。 c、提出各种材料的破损、补缺情况。
目录
CONTENTS
运营数据概览
用户运营数据
活动运营数据
项目运营数据
工程实际进行设计控制，设计全部采用计算机实施.根据本工程所选择的幕墙结构，组织一个经验丰富的设计小组专门负责 检测轴线位置与标高及其扭曲变形，以保证日后安装转接件的垂直精度及幕墙立面定位精度。
运营数据概览
浇筑时应尤其注意锚下砼必须密实，并保证锚垫板位置和倾角正确。 其它直接费：工程措施按直接费的2.0%计，植物措施按直接费的1.0%计；
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（4）施工现场氧气与乙炔瓶距明火作业点不少于10m，并要有防回火装置。 , 水平筋
用户运营数据
④将设计图上标明的支座中心位置标在支承垫石及橡胶支座上，橡胶支座准确安放在承垫石上，要求支座中心线同支承垫石中心线相重合。 在水土保持监测过程中，应对以下指标进行统计计算：
电商运营
数据分析
4 项目运营数据
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输入 标题
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3.5.1 幕墙玻璃为6low-e+12A+6mm 双钢化中空玻璃。 2) 自觉遵守现场文明施工管理的有关规定，并接受布置，接受检查，对提出的不符合规定要求的问题及时组织人员进行整改。
2020年骨科不良事件数据分析报告PPT课件-最新精品PPT课件
二 具体数据分析
非计划性拔管原因分析
8) 改进措施
加强管道的固定、放置，尤其是睡眠期间、麻醉未醒期间要进行妥善固定 并放置于手不能轻易触及的地方。如尿管在两腿中间放置，固定于膝盖部 从腘窝引出挂于床边。
落实对病人的巡视，不仅使要巡视患者的病情也要对管道提起关注。 注意正确的健康宣教的方式方法、因人施教，根据患者的实际情况进行有
71
86
88
N2
N1
N2
N2
N1
N1
N1
N2
术
——
术后第 12天
术后第 2天
术后第 2 天
术后第 5 天
术后第 1 天
术后第 5 天
后 第 5
天
√
√
√
√
√
√
√ √
3/12 19:40
98
N1
术 后 第 3 天 √
二 具体数据分析
非计划性拔管原因分析
1) 分析内容
发生患者的年龄
发生患者的病程
不良事故的后果
2019年骨科不良事件数据 分析报告
主讲人：XXX
目录 Contents
主要内容
1 数据总体情况 2 具体数据分析
1 数据总体情况
1
一 数据总体情况
检查时间：2020年全年 检查病区：骨科一区
不良事件类型及例数：
不良事件类型 例数
压疮 误吸并发窒息 跌倒、坠床 非计划性拔管
1
1
6
15
2 具体数据分析
2
4
6
1
发生时间
3
发生人年 资、层级
5
拔管类型
二 具体数据分析
招聘配置工作数据化总结分析报告ppt课件
02
招聘数据分析
Analysis of recruitment data
部门招聘数据汇总
2019（上半年度）招聘数据汇总——部门
日期：2019年09月04日
序号
部门
岗位数 计划人数 应聘人数 应聘比 面试人数 面试比 录用人数 录用比 招聘完成比 到岗人数 到岗率 录用未到原因 备注
1
行政部
1
1
2019-03-10
3
2019-03-10
0
2019-03-10
0
2019-03-10
1
2019-03-15
2
2019-03-15
1
2019-03-19
3
2019-03-22
0
2019-04-02
1
2019-04-24
0
2019-05-25
0
2019-05-25
0
2019-05-25
2
2019-05-25
5
BOSS
分工
初试 复试一 复试二 复试三
终试
职责
基本条件审查，各项外在信息的收集 专业技术资格审查 任职资格审查 综合能力考察 确认是否入职
备注
02.筛选简历 01.发布信息
招聘工作一般流程
06. BOSS终试
07.入职
05. HRM复试 03. HRA初试 04.部门复试
人才库
基础数据统计
序号
人员招聘与配置
工作分析报告
2019.06
目录
contents
01 招聘工作概况 02 招聘数据分析 03 招聘工作分析 02 工作目标和策略 01 招聘工作计划
01
销售数据分析.ppt
确定未来10年销售额将得到增长 大多数销售人员的薪酬在2000到4000元之间 商品的价格越高并不意味着性能就越好 9月份，6个分公司的资金周转率大致相当 销售部经理在培训方面只花了5%的时间 去年的销售人员流失主要分布在20-25岁之间 C区在销量上居于末席 我公司的每股收益在下降
市场费用的大部分都用于投放电视媒体
60
40
20
0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月
销售数据分析流程
销售 主题
对比 关系
图表 选择
确定对比关系
成分对比关系
项类对比关系
时间序列对比关系 频率分布对比关系 相关性对比关系
确定对比关系
成分对比关系
主要用于突出每一部分的大小占总数的百分比
• 5月份，A产品的销量占公司总销量的首位 • 2001年客户市场份额少于整个行业的百分之十
与市场比
构成 分布
广告情况 人员投入 市场情况
时段
过去 现在 目标
……
过去
现在 目标
销量对比：对比关系选择路径图
参照项
加价率
品类 批发 时点 与自己比 大小
维度1：产品
维度2：渠道
维度3：时间
维度4：对象
维度5：方式
毛率水平 费用支出 客服水平Leabharlann 品牌零售时段
与对手比
趋势
SKU
门店 采购点
与市场比
构成 分布
客户网络
代理品牌
业务资源
合作关系
A B C
3 5 3
4 4 5
3 4 5
3 4 3
5 2 3
多维图形分析—雷达图