第十一章 统计与概率 第一节 统 计 统计 知识梳理 学法指导 总结升华 统计的相关概念 数据的收集与整理 分析数据 平均数 中位数 学习误区 1.认真理解各个基本概念的实质，找出区别与联系. 知能提升 理解各个统计量的作用，使分析数据更具有方向性. 样本估计总体的方法 画统计图 即通过从总体中抽取一个样本，根据样本的情况去估计总体的相应情况，常用于设计实际应用题. 画频率分布直方图的步骤 画频数分布折线图的方法 取直方图中每个矩形上边的中点，把这些点用线段依次连接起来即可. 平均数、众数和中位数的区别 极差、方差与标准差 利用统计量解决实际问题 数形结合法 总体 个体 样本 样本容量 统计图表 调查的方式 众数 极差 方差 标准差 总体、样本的概念混乱. 分不清集中趋势和离散趋势. 弄不清三种统计图的表达意义的侧重点. 3.注意题目的侧重点来选取合适的知识解题. 1.收集数据；（放到统计图内） 7.写出统计图的名称和数据来源. 常见的命题形式 （1）观察分析各类统计图表，解决相关问题. （2）根据已知条件，绘制或补全各类统计图. 1.比赛成绩的评估. 2.植物长势的判断. 3.对事件提出合理化的建议. 他们都是衡量一组数据波动大小的量.这三个量越小，这组数据的波动越小，也越稳定；反之亦然. 平均数的大小与每一个数据有关，任一数据的变动都会引起平均数的变动. 众数的大小只与数据中的部分数据有关. 中位数只与数据的排列位置有关，某些数据的变动对它没有影响. 2.计算数据中的最大值与最小值的极差； 3.确定组距与组数； 4.确定分点； 5.列频率分布表； 6.画直方图； 在统计中，所有考察对象的全体. 在统计中，组成总体的每一个考察对象. 在统计中，实际观测或调查的那部分个体. 在统计中，所提取的样本个数. 扇形统计图. 条形统计图. 折线统计图. 频率分布图 直方图 普查 抽样调查 为了一定的目的，对考察对象进行全面的调查. 从总体中，抽取部分个体进行调查的方式. 算数平均数 加权平均数 n 个数据按大小顺序排列，处于中间位置的一个数据（或中间两个数据的平均数）. 一组数据中，出现次数最多的那个数（注：有时会有多个）. 一组数据中，最大与最小数据的差.
统计思维导图应用 在统计学的教学工作中我们发现，学生普遍对统计方法的应用及创新存在困惑，究其根本的原因主要是对于知识的不理解，只是单纯地去记忆公式，违背了统计学的特点及规律。为了解决这个问题，在课堂中引入统计学思维导图，经实践证明，有利于学生掌握统计知识，提高学习效率，增强应用能力及创新能力。 统计学是一门收集、分析、表述和解释数据的学科，在市场营销中有着十分广泛的应用。首先，变异是社会中普遍存在的现象，采用统计方法，可以发现不确定现象背后隐藏的规律，从而对营销过程中提出的理论假设加以科学的验证。其次，结合统计学的知识，可以针对企业的特点，开展企业的市场营销管理工作，制定合理的营销策略，对产品的质量进行分析，对客户的需求进行定量化的描述，明确销售工作的重点和关键。因此，在我国目前的医药市场营销的相关专业中，普遍开设了统计类的课程，但是在教学过程中我们发现，学生在学习统计学时经常不知从何入手，教学内容主要以记忆为主，违背了统计学科应用性的特点，不利于学生对知识的掌握和对方法的创新。为了让学生更好的理解统计学，应用统计学，我们将思维导图应用于日常的教学工作中，取得了一定的经验效果。 1 统计思维导图 统计学思维导图是表达发散性思维的有效的图形工具，是一种革命性的思维工具。思维导图采用图文并重的方法，将各级各层的主题关系用相互隶属的
层级图形表现出来，把关键词和图形、图像、颜色等建立记忆链接。 思维导图充分利用人脑的机能，利用记忆、思维等规律，协助人们对问题进行学习和理解，可以将其广泛地应用于统计学的教学工作中。 2 统计学思维导图在教学中的应用 随着多媒体技术的普及，很多高等医学院校都采用了PPT 进行教学，这种教学方法比较直观，能通过生动的图像、声音等方法，调动学生的情绪，提高学习效率。但是，由于其同样具有大信息量、大容量性的特点，使得学生在学习时感觉吃力，跟不上授课的进度。而且，多数幻灯片对于学习内容的排列方式是线式的，不符合人脑的发散性思维模式，不利于学生对知识的掌握和理解。 统计学与一般的理科学科有所不同，它的知识自成体系，有逻辑，有层 次，在授课过程中，可以通过统计思维导图来帮助学生加深理解，并在此基础上进行应用及创新。 2.1 思维导图在统计描述中的应用统计描述是统计学中最基本的内容，也是统计分析中重要的一部分。在统计学中，经常用统计指标和统计图表来揭示和反映原始资料的数量特征和信息。在药学营销问题中，如果需要对理论问题加以验证，最常用的方法是通过实验数据来说明。经过严谨的统计设计，将实验中收集的数据进行筛查或转换，然后就可以通过统计描述的方法来总结这组数据的一些重要的特征，使得实验得到的数据表达清晰，便于做进一步的分析。 在统计学中，对数据的描述可以是直观的图表，也可以是客观定量的计 算，无论是何种方式，都需要根据数据的类型及分布的类型等因素进行适当的选
大数据时代大数据时代的思维变革不是样本而是全部小数据时代的随机取样全数据模式，样本=总体谷歌流感趋势预测分析美国整个互联网检索记录，可以推测到某个城市的流感状况L y tro 相机 记录整个光场里的所有光，具体生成的照片可以根据需要决定乔布斯癌症治疗对乔布斯DNA 、肿瘤DNA 全测序，根据其特定基因组成按需用药不是精确性而是混杂性谷歌翻译虽然搜集的有错误翻译，但巨大的语料库优势完全压倒了缺点，使其好于布朗、微软的班科和布里尔、IBM 的C a ndide F a c e bo o k 等社交网站 由用户随意贴标签分类照片象棋残局1 w o rd 语法检查 1 更混杂的数据量而不是更精确的算法大数据不只是优于少量数据那么简单，而是能创造更好的结果不是因果关系而是相关关系亚马逊推荐系统根据产品间的联系推荐，增加100倍销售量沃尔玛飓风来临前，将蛋挞与飓风用品摆在一起可增加销量基于相关关系的预测是大数据的核心塔吉特与怀孕预测美国折扣零售商通过对女性消费记录分析，可以发现她是否怀孕，从而在相应阶段寄送相应的折扣券U PS 与汽车修理预测U PS 国际快递公司通过监测车辆的各个部位，提早更换需 要更换的零件早产儿病情诊断实时监测病人信息，提早预测感染知道是什么就够了，没必要知道为什么 大数据时代的管理变革风险--让数据主宰一切的隐忧无处不在的第三只眼亚马逊监视着我们的购物习惯谷歌监视着我们的网页浏览习惯微博窃听到了我们心中的TA f a c e bo o k 似乎什么都知道，包括我们的社交关系网 隐私被二次利用大数据时代，不管是告知与许可、模糊化还是匿名化的隐私保护策略都失效预测与惩罚预测犯罪并提前制止；老年人需要交更多保险费；这否定了人的自由权利、公平，无法独立选择和自由意识数据独裁过于信任、依赖数据掌控--责任与自由并举的信息管理个人隐私保护让使用者承担责任公司负有特定时间之后删除个人数据的义务保护个人动因反数据垄断大亨程序员监控大数据并保持透明度大数据时代的商业变革一切皆可量化坐姿转化成数据孕育出一些服务和一个产业汽车防盗系统能识别是否是车主，不是需要输入密码，错误则自动熄火识别盗贼通过收集到的数据识别盗贼提醒疲劳驾驶坐姿与行驶安全关系通过分析事故发生前的坐姿变化情况地板数据化适时的开灯、开门根据体重、站姿、走路方式确认他的身份监控商店人流量文字变为数据谷歌数据图书馆谷歌翻译沟通变成数据微博情绪数据化来自世界不同文化的人每天、每周的心情都遵循着相似的模式-2011.s c ie nc e 监听新微博发布频率预测电影成败分析微博数据文本，作为股市投资信号位置数据化G PS 通过手机预测交通情况处理来自手机的数据预测人类行为流感时期：通过分析每个人去了哪里见了谁，知道应该隔离谁，怎么找到他数据创新数据的价值不只是漂浮着... 数据再利用网页流量测量揭示用户喜好-Hitw is e 公司数据重组整合手机用户信息与癌症患者信息揭示手机是否增加致癌率-无关扩展数据利用零售店监控摄像头零售店监控摄像头除了安全保卫，还可以跟踪客流及客户停留的位置从而设计店面最佳布局、判断营销的有效性；最终变纯粹的成本为可增收的投资数据折旧及时剔除失去基本用途的数据，如亚马逊推荐系统一般不用用10年前客户买的书来进行推荐数据废气利用谷歌根据用户点击的搜索结果所在的位置来更正排名，将更相关的提前谷歌拼写检查反馈系统通过用户自行更正的搜索词、或点击显示正确拼写的页面来完善相比微软创建维护词典库更先进，变碎屑为金粉开放数据开 放政府数据的倡议响彻全球；私营部门社会对数据的利用更具创新性；数据的价值不只是浮在水面的冰山一角；数据、技术、思维三足鼎立数据拥有者数据拥有者可以选择将数据授权给其他公司，如ITA S o ftw a re ；可以自行开发分析，如M a s te rCa rd ； 大数据技术公司微软Am a lga 系统，减少病人再度入院、大数据思维公司与个人20岁的克罗斯与四个朋友创办了F lightCa s te r 预测航班晚 点数据中间商 结语大数据给我们提供的不是最终答案，而是参考答案，人类的作用依然无法完全被替代。世界不是贫乏规整的惨象，而是纷繁复杂的，天地间存在的事物也远远多于系统想象 大数据时代思维导图
数据分析程序流程图
数据分析程序 1 目的 确定收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，评价和持续改进质量管理体系的有效性。 2 适用范围 本程序适用于烤烟生产服务全过程的数据分析。 3 工作职责 3.1 分管领导：负责数据分析结果的批准。 3.2 烟叶科：负责数据分析结果的审核。 3.3 相关部门：负责职责范围内数据的收集和分析。 4 工作程序 4.1 数据的分类 4.1.1 烟用物资采购发放数据：烟用物资盘点盘存、烟用物资需求、烟用物资采购、烟用物资发放、烟用物资分户发放、烟用物资供应商等相关数据。 4.1.2 烤烟生产收购销售数据。 4.1.3 烟叶挑选整理数据：烟叶挑选整理数据。 4.1.4 客户满意：烟厂（集团公司）和烟农满意度测量数据和其他反馈信息。 4.1.5 过程和质量监测数据：产购销过程各阶段检查数据及不合格项统计等。 4.1.6 持续改进数据。 4.2 数据的收集 4.2.1 烟用物资采购数据的收集 a) 烟草站于当年10月底对当年烟用物资使用情况进行收集，对库存情况进行盘点，并填写烟用物 资盘点情况统计表保存并送烟叶科； b) 储运科于当年10月底前将烟用物资库存情况进行盘点，送烟叶科； c) 储运站于当年挑选结束后对库存麻片、麻绳、缝口绳进行盘点，据次年生产需要，制定需求计 划表，送烟叶科。 d) 烟草站于当年10月底据次年生产需求填报烟用物资需求表，上报烟叶科，烟叶科据烟用物资需 求和库存盘点情况，拟定烟用物资需求计划，报公司烤烟生产分管领导批准； e) 烟叶科将物资采购情况形成汇总表，送财务科、报分管领导； f) 烟叶科形成烟用物资发放情况登记表，归档、备案； g) 烟草站形成烟用物资分户发放情况表，烟草站备案。 4.2.2 烤烟产购销数据的收集 a) 烟用物资采购数据收集完成后，由烟叶科填报《烟用物资采购情况汇总表》，于管理评审前上 报分管领导和经理。 b) 烤烟生产期间，烟草站每10天向烟叶科上报《烤烟生产情况统计表》，烟叶科汇总后定期上报 公司领导层。对所收集的进度报政府或上级部门时，必须由分管领导签字后才能送出。
业务流程图与数据流程图的比较
业务流程图与数据流程图的比较 一、业务流程图与数据流程图的区别 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。
数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同
业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节;增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。 数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同 (1)业务流程图的常用的基本符号有以下六种, 见图 2 所示。 (2)数据流程图的基本符号见图 3 所示
八年级下册数据分析思维导图 第一单元数据收集一、教材简析本单元是在学生已经学习了比较、分类等知识的基础上学习统计的基本知识的。 为了让学生能了解学习统计的必要性，教材选择了与学生生活有密切联系的生活场景，通过参与风趣的调查活动，使学生经历收集信息、处理信息的过程，了解调查的方法，学习收集、、描述和分析数据，认识统计的意义和作用。二、目标导向１、使学生体验数据的收集、、描述和分析的过程，了解统计的意义，会用简单的方法收集和数据。 ２、使学生初步认识统计图（一格代表五个单位）和简单的复式统计表，能根据统计图表中的数据提出并回答简单的问题，并能够进行简单的分析。 ３、通过对周围现实生活中有关事例的调查，激发学生的学习兴趣，培养学生的合作意识和创新精神。三、课时安排本单元建议用3课时进行教学。第1课时课时内容数据收集（一）课型新授课个性修改一课时目标1.知识目标:初步体验数据收集、、描述的过程，会用分类数数的方法将数据成简单的统计表；2.能力目标：初步认识统计表，能正确填写统计表，能从中获得简单统计的结果； 3.情感目标：通过对学生身边风趣事例的调查活动，激发学生学习的兴趣，培养学生的合作意识和能力。课时重难点重点：经历收集和数据的过程，初步认识统计表。难点：感受、经历数据的过程，能正确填写统计表。师生活动一、创设情境，导入新知、（1）你们喜爱运动吗？你们都喜欢哪些运动呢？（学生回答）（2）这么喜欢运动，现在的天气又这么好，来组织个比赛好吗？可是这么多运动项目，你想组织什么比赛呢？（学生解放发表意见，意见不一致）（3）意见不一致，这该这么办呢?(学生解放发表意见，老师适时导入）（4）收集一下数据，收集什么数据呢?（学生：最喜欢的运动）（5）引入新知：数据收集。 二、揭示目标本节课的学习目标是什么呢？请看：（出示投影，生齐读）。
https://www.doczj.com/doc/0610515695.html,/ 手把手教你数据分析全流程 听到数据分析，很多竞价小编都会干到头很大有没有，正因为头大，所以我们才应该针对这方面去多种练习，一直练到什么时候拿到这个数据分析的任务感觉得心应手的时候正是我们成功的时候。 下图是某账户的营销数据。从你的角度看，你会觉得是哪里出了问题？ 分析好之后，你便可以带着自己的答案看下去。 确定目的 一般情况下，我们进行数据分析是为了什么？ 降低成本，增加对话、增加流量质量...等等。 但其实，最终我们都可以归结为一个目的：增加转化。
https://www.doczj.com/doc/0610515695.html,/ 那我们在分析时，便可以基于这个目的来出发。 发现问题 既然明确了目的，是增加转化，那便可先从结果出发。 从图中我们可以看出它的线索是逐步上升，但线索成本并没有下降。 那...从结果分析来看，我们的获客成本是较高的。 分析、确定问题 线索成本高，要么是因为我们的均价高，要么就是因为我们的对话率低。 但从对话率来看，它的数据我们可以接受，说明流量质量没问题；点击率略微下降，均价居高不下，所以导致对话成本也是处于一个较高的状态。 那，由此可以确定：对话成本高从而导致了一个线索成本的问题。 分解问题 确定了问题，我们就要分解问题。 建议像这种情况，我们可以在草稿或电脑上罗列出一个思维导图。 对话成本高，我们可以从两点来解决：
https://www.doczj.com/doc/0610515695.html,/ 1. 降低对话成本 2. 增加对话量 降低对话成本 降低对话成本，要么降低整体点击均价从而降低成本，要么提高对话率，以量取胜。 降低整体点击均价：我们可通过筛掉那些均价高、转化低的词来达到这一目的。 提高对话率：对话率往往和一个流量质量、转化引导有关系。那我们便可通过对以下四点进行分析，从而找到自身影响对话的一个薄弱之处。 抵达分析 承载分析 转化能力分析 流量质量分析 增加对话量 增加对话量，不过就是一个增加流量质量和流量数量的问题。 这就需要我们在增加流量数量的同时，筛选出垃圾流量。同样，我们可以通过分词来达到这一目的。 我们最初的目的是增加转化，那么便可先筛选出转化较好的词，然后进行分类。 均价高转化好：先加词，拓量之后优化创意，来控制流量。 均价低转化好：利用提价和放匹配相结合。 操作执行
数据的收集、整理与描述 适用年 七年级 级 所需时 课内共5课时，每周5课时；课外2课时。 间 主题单元学习概述 从《标准》看，“统计与概率”领域主要学习收集、整理、描述和分析数据等处理数据的基本方法和概率的初步知识，本章是统计部分的第一章，内容包括： 1.利用全面调查与抽样调查（以抽样调查为重点）收集和整理数据； 2.利用统计图表（以直方图为重点）描述数据； 3.展现收集、整理、描述和分析数据得出结论的统计调查的基本过程。据此，本单元设立“统计调查”“直方图”两个专题。 专题一：全面调查和抽样调查是统计调查的常用方法。教科书以调查人们对几种电视节目的喜爱情况为背景，设计了三个问题，通过统计调查问题1回顾了全面调查；通过统计调查问题2和问题3介绍了抽样调查。 专题二：对于直方图，学生在前两个学段没有接触，这是本学段学习的一种新统计图。基础。 主要学习方式： 通过调查、讨论、情境分析等方式，引导学生主动探索社会现实与自
我成长中的问题，在合作和分享中扩展自己的经验，在自主探究和独立思考的过程中增强道德学习能力。 主题单元规划思维导图 主题单元学习目标 知识与技能： 1、会收集、整理、描述数据，并对数据进行分析，做出决策。 2、认识频数分布表和直方图的特点和现实意义，了解组数、组距和频数布表的概念，能够读出频数分布表和直方图中所包含的信息。 过程与方法： 1.能利用统计调查的知识解决简单实际生活中的问题。 2、通过对频数分布表和直方图特征探究学习活动，培养学生的观察、分析与读图能力，树立正确的统计思想。 情感态度与价值观： 1.通过研究解决问题的过程，培养学生合作交流的意识和自主探究精神。 2.能积极参与调查活动，从中感受数据的作用及统计在实际生活中的应用，激发学生爱数学的热情，体会数据分析在解决实际问题中的作
新手学习：一张图看懂数据分析流程? 1.数据采集 ? 2.数据存储 ? 3.数据提取 ? 4.数据挖掘 ? 5.数据分析 ? 6.数据展现 ? 7.数据应用 一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1.数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的P rop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(W ebtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。
当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： 数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。 生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。 接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。 数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。
数据分析SOP 执行流程 版本更新记录 版本号 更新日期 作者 摘要 V1.0 2009.09.08 沈英明 数据分析SOP 执行流程 1现有报表流程执行（以收益表为例） 分公司数据人员提供 推广相关数据（包括每 天推广的联盟，海报编 号，对应的游戏，服务 器及其对应的推广费 用等）， 财务部门提供 支出服务器托管费用 根据已有报表格式及 后台和分公司提供的 相关数据制作报表 数据分析人员与相关 数据来源 进行核对 数据分析人员判断在 制作完的 报表的各项 数据中是否存在奇异 值 数据分析人员以邮件 形式将收益表的具体 情况提交给相关高层 负责人 2实验表流程 岗位 流程图 服务标准/备注 分公司数据人 员，财务部门 数据分析人员 数据分析人员 数据分析人员 数据分析人员
3临时报表流程 岗位 流程图 服务标准/备注 运营，市场部门 相关负责人 负责人 数据分析人员 运营，市场部门 相关负责人 数据分析人员 数据分析人员 数据分析人员 数据分析人员与运营, 市场部门相关负责人 讨论，征求相关意见 数据分析人员根据具 体问题形式对已有报 表形式进行修改 数据分析人员以邮件 形式 及时发给运营，市 场部门相关负责人
运营，市场部 门相关负责人 数据分析人员 数据分析人员 数据分析人员 数据分析人员 运营，市场相 关负责人 结束运营，市场部门相关负 责人根据自己的实际需要提出相关数据需 数据分析人员判断相 关负责人所提出的数 据在已有的后台或通 过分公司能否查到数 据 数据分析人员根据已有的数据来源，按照所需制作相关报表 数据分析人员将报表 以邮件形式及时发送 给相关负责人 运营，市场相关负责人 判断数据分析人员提交上来的报表是否满足自己的需要
业务流程图与数据流程图的比较 一、业务流程图与数据流程图的区别 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。 数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物
质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同 业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节;增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。 数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同 (1)业务流程图的常用的基本符号有以下六种, 见图 2 所示。 (2)数据流程图的基本符号见图 3 所示 对数据流程图的基本符号解释如下: 外部实体表示数据流的始发点或终止点。原则上讲, 它不属于数据流程图的核心部分, 只是数据流程图的外围环境部分。在实际问题中它可能是人员、计算机外设、系统外部的文件等。
数据的收集与整理主题单元设计 适用年 北师版七年级上册 级 所需时 课内6课时，课外2课时 间 主题单元学习概述 本章按照统计的过程、问题解决的实际情况，以“数据收集——整理和表示数据——处理分析数据——作出判断”的顺序展开统计内容。尤其是讨论和研究数据收集、整理和表示数据这两个环节。具体地说，第1节通过具体问题，回顾小学阶段学习过的统计图，然后从事一个简单的统计活动，通过该活动揭示统计的过程、环节，并引出数据是如何收集的问题。第2节讨论由于调查对象的差别，就构成了两种不同的调查方式——普查和抽样调查，并通过案例分析普查和抽样调查的优缺点。通过前两节，完成了数据收集工作，从第3节开始探讨数据的整理和表示，进一步学习扇形统计图和频数直方图的制作，并能从所学统计图表中获取相应的信息。第4节将比较这些统计图在表示数据时的特点，寻找各种统计图之间的联系与区别，选择合适的统计图表示数据信息，同时也将帮助学生分析统计图表中的数据，获取准确的信息。 本章的数据收集必须通过活动来完成，为此本章注意了素材的可操作性和学生对这些问题的关注度，也注意到素材的延续性。学
生只有亲自经历这些活动，对实现这一目标才是有帮助的。 主题单元规划思维导图 主题单元学习目标 知识与技能： 了解总体、个体、样本的概念，理解在实际问题中感受抽样的必要性，体会抽样方式的差异对结论的影响。 了解频数和频数分布的意义，能画频数直方图，能利用频数直方图解释数据中的蕴涵的信息。 了解不同统计图的特征，能根据具体问题情景选择合适的统计图，有效地展示数据。 会制作扇形统计图，频数直方图，直观有效地展示数据 过程与方法：
今天看到一篇文章：感觉跟我分析时的思路差不多，于是想模仿写一篇游戏方面的。我的数据分析都是自己长时间磨练出来的，没有什么高明的老师指点，只求能够有效的发现问题，解决问题。不懂什么数据模型，只求方法简单实用。 三部曲的前提是你对工作有热情，愿意去钻，如果没有热情纯属白搭，有低潮的时候就不太看数据，就算看也是草草而过，没有心情去深究。所以有热情才谈得上数据分析。 第一步：宏观数据 宏观数据是每天都要观察的数据，例如全服的人数（注册，在线，登陆，充值，消费…），钱数（充值数，消费数，ARPU…）。 看这些数据是为了发现“异常数据”和“趋势数据”。 异常数据：就是某些宏观数据的突变，这个时候问题已经发生。能够短期内对数据造成较大影响的问题比较好发现，也比较容易解决。下面一步就详细说明。 趋势数据：数据变化较平缓，但是有一种趋势，我们要利用对我们有利的趋势，减弱对我们不利的趋势。这种数据可以指导长期计划，同时这些数据下也会藏着较隐蔽的问题（此类问题不容易发现，不容易解决）。 第二步：细分数据 当发现异常数据的时候，我们知道有问题，想要知道什么问题，必须细分数据，层层深入。 细分的维度无非就是：付费额度，等级，服务器，消费点，时间点… 我画了一个思维导图，大致写了一些细分的思路。
（点击可放大） 有了思路之后最大的问题就是：能否得到想要的数据？！ 在有数据的情况下，多花时间，多花心思，一定能有所收获！ 特别需要注意的是：细分的时候不要加入任何主观的判断，直接就论断出原因。这样就无法再细分下去，无法发现问题的根本。 第三步：结合数据，主观分析 很多时候，数据只能告诉我们一些现象，但是最终的问题原因我们无法从数据中得知，只能通过自己对游戏，对玩家的了解来做一些判断（建立在数据之上），下面是主观分析的思维导图。
今天讲座的主要内容如下： 一、思维导图简介 二、了解形象思维 三、思维导图学习小学数学 在正式开始之前，大家先热热身，做一个游戏。 24点游戏：4个数字用加减乘除或括号的形式运算，得数24.方法越多越好：大家做做，开始 3,3,3,3； 4,4,4,4； 5,5,5,5； 6,6,6,6； 接下来： 7,7,7,7； 4,4,10,10； 4,4,10,10；这个稍后具体讲解。
好，现在进入正题： 一、思维导图简介 思维导图(Mind Mapping)是一种将发散性思考(Radiant Thinking)具体化的方法。 通俗地说，思维导图是一个简单、有效、美丽的思维工具。它依据全脑的概念，按照大脑自身的规律进行思考，全面调动左脑的逻辑、顺序、条例、文字、数字以及右脑的图像、想象、颜色、空间、整体思维，使大脑潜能得到最充分的开发，从而极大地发掘人的记忆、创造、身体、语言、精神、社交等各方面的潜能。 思维导图基于对人脑的模拟，它的整个画面正像一个人大脑的结构图（分布着许多“沟”与“回”）；其次，这种模拟突出了思维内容的重心和层次；第三，这种模拟强化了联想功能，正像大脑细胞之间无限丰富的连接；第四，人脑对图像的加工记忆能力大约是文字的1000倍。让你更有效地把信息放进你的大脑，或是把信息从你的大脑中取出来，一幅思维导图是最简单的方法——这就是作为一种思维工具的思维导图所要做的工作。 思维导图通常从一个主要的概念开始，随着个人思维的延伸，向周围发散为～个树状的结构，能同日寸体现思维的广度与深度，利于学习者发散思维的形成，根据个人绘制的思维导图，能较快地理清思维的整个过程。 从思维导图自身特点来看，我们既可以把它视为一种图形，也可以理解为一种工具。首先，把它视为图形，主要是从思维导图呈现知识的形式来说，它
数据分析8个流程与常用7个思路 在产品运营过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是产品优化和产品决策的核心大脑。因此做好数据分析，是产品运营中最重要的环节之一。那么如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 作者：秋云来源：秋天e云|2016-11-07 11:51 收藏 分享 在产品运营过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是产品优化和产品决策的核心大脑。因此做好数据分析，是产品运营中最重要的环节之一。 那么如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、数据分析八流程： 1、为什么分析? 首先，你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如，这次短信方式的数据分析，为什么要做这个分析。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。 2、分析目标是谁?
分析目标是谁?要牢记清楚的分析因子，统计维度是订单，还是用户，还是金额，还是用户行为。避免把订单当用户算，把用户当订单算(上周运营同学真实案例)，算出的结果是差别非常大的。 3、想达到什么效果? 通过分析各个维度的用户，订单，找到真正的问题。例如这次的XX通道的分析，全盘下线，或维持现状不动，都不符合利益最大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现用户精细化运营已经非常必要了。 4、需要哪些数据? 支付的数据，茫茫大海，数据繁多，用“海”来形容一点都不为过。需要哪些源数据?付费总额，付费人数?新老用户维度?付费次数?转移人数?留存率?用户特征?画像?先整理好思路，列一个表。避免数据部门同学今天跑一个数据，明天又跑一个数据，数据部门同学也会比较烦。 5、如何采集? 直接数据库调取?或者交给程序猿导出? 自己写SQL?运营同学不妨都学一下SQL，自力更生。 6、如何整理? 整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。 7、如何分析? 整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对用户很了解，对渠道很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。运营同学比较容易聚在某个点上转圈走不出来。 8、如何展现和输出? 数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表： 1.折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。 2.(柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。如 支付宝与微信覆盖率差别。 3.堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。例如我们需要表示 各个支付方式的人数及总人数时。 4.线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。 5.条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。 6.饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并 不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。
XXXXXXXXXXXXX有限公司 程 序 文 件 文件名称: 数据分析应用程序文件编号： 生效日期： 版 本 号： 适用范围： 编制： 审核： 批准：
版次： 标题：数据分析应用程序 日期： 文件修改情况记录 版次修改内容修改人审批人批准人日期
版次： 标题：数据分析应用程序 日期： 1.目的：确保与产品、过程和质量体系(包含有害物质过程管理体系,后同)有关的数据得到收集、 分析和整理，为评价和改进质量管理体系提供科学的依据。 2.适用范围：适用于与产品、过程和质量体系有关的数据。 3.职责: 依各程序的相关的说明。 4.定义:HSF(有害物质减免):指的是相关的环保法规(如:ROHS WEEE等)及其它适用标准或客户要 求中规定的任何材料的减少或消除。 5.程序: 5.1统计技术的要求 5.1.1抽样计划:对原材料、半成品、成品根据其特点及公司要求加以制订，并体现在相应的 检验标准内。 5.1.2统计方法:可以适当运用表格、推移图、柏拉图、特性要因图等方法来分析资料以有效 表达出质量状况为目的。 5.2数据的收集、分析与处理 5.2.1过程和产品的特性及趋势数据 5.2.1.1各部门必须每月收集本部门质量及HSF目标/绩效指标的相关的数据，并运用适 当的统计方法进行汇总得出实际运行结果。 5.2.1.2各部门将实际值与目标值进行比较，如未达到公司的质量及HSF目标，应详细 分析未达到的原因，并填写于《月质量目标未达标分析报告》、《月HSF目标统计 分析报告》，经分析部门经理及相应的总经理审批后，交汇总部门。汇总部门将汇 总结果反馈体系管理部或分公司体系科/ISO专员。 5.2.13内部质量审核:内审员于内审完成后,须对该次内审过程中存在的不符合项运用 适当的统计技术方法进行分析(如不符合项的分布状况等)，作为内部质量审核报 告内容之一。各部门须对本部门的不符合项采取纠正预防措施，并由指定内审 员负责跟进改善结果。 5.2.2顾客满意数据 5.2.2.1客户服务部每季至少一次利用各种时机对顾客进行满意度（包括HSF满意情况） 的调查,编制《顾客满意度调查表》,并指定专人负责收集和统计顾客满意度(含客 户投诉)调查的数据。