数据分析培训讲课资料

格式：pptx
大小：7.60 MB
文档页数：36

下载文档原格式

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
在此添加您的文本17字
在此添加您的文本16字
在此添加您的文本16字
在此添加您的文本16字
在此添加您的文本16字
在此添加您的文本16字
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。

数据分析培训课件

数据量的爆炸式增长
随着大数据时代的到来，数据量呈现指数级增长，如何有效存储、处理和分析这些数据成为巨大挑战。
数据类型的多样化
除了结构化数据，半结构化和非结构化数据(如文本、图像、视频等) 也大量涌现，需要新的技术和方法来处理和分析。
实时数据分析的需求
许多应用场景要求实时或准实时地分析数据，以支持快速决策和响应。
不同国家和地区的数据安全和隐私保护法规不同，企业需要遵守相关法规，确保合规性。
采用加密技术、匿名化处理、访问控制等手段来保护数据安全和隐私。
人工智能技术在数据分析中的应用前景
预测性分析
通过人工智能技术可以对历史数据进行深度挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势，
进行预测性分析。
A 自动化数据分析
数据驱动的产品创新和服务优化
通过数据分析挖掘用户需求和行为特征，企业将能够推出更符合市场需求的产品和服务。
THANKS
感谢观看
数据分析工具
使用Excel的数据分析工具包，进行描述性统计、回归分析、假设检验等。
Python数据分析库介绍
NumPy
提供高性能的多维数组对象及相关的工具函数，适用于进行数学和逻辑
运算。
Pandas
基于NumPy构建的数据分析库，提供数据清洗、
处理、分析等功能。
Matplotlib
用于绘制各种静态、动态和交互式的2D图表。
将数据分析和业务需求相结合，负责数据产品的设计、开发和运营，推动数据价值的实现。
02
数据分析基础
统计学基础
描述性统计
包括数据的中心趋势(均值、中位数、众数)、离散程度(方差、标准差、四分位距)以及数据分布形态(偏态、峰态)等。

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。

2024版尼尔森讲义数据分析培训

持续学习和更新知识
关注行业动态和最新技术，不断提升自己的技能水平。
26
谢谢您的聆听
THANKS
2024/1/28
27
2024/1/28
5
数据分析的应用领域
商业智能
通过数据分析揭示市场趋势、消
费者行为和企业运营情况，为商
业决策提供支持。
01
金融风控
02 运用数据分析技术识别和评估金融风险，提高金融机构的风险管理能力。
2024/1/28
医疗健康
通过数据分析挖掘医疗数据中的
潜在价值，提高医疗服务质量和
03
效率。
智慧城市
2024/1/28
22
2024/1/28
06
数据分析挑战与未来发展
23
数据分析面临的挑战与问题
01
02
03
04
数据质量
不准确、不完整、不一致的数据可能导致分析结果的偏差。
技术复杂性
随着数据量的增长，数据处理和分析的技术复杂性也在增加。
数据隐私和安全
在收集、存储和使用数据时，需要确保数据的隐私和安全。
尼尔森讲义数据分析培训
2024/1/28
1
2024/1/28
CONTENTS
• 数据分析概述 • 数据收集与整理 • 数据分析方法与技术 • 数据分析工具与软件 • 数据分析实践案例 • 数据分析挑战与未来发展
2
2024/1/28
01
数据分析概述
3
数据分析的定义与重要性
定义
数据分析是一种通过统计、计算、可视化等手段，对大量数据进行处理、挖掘和解释的过程，旨在发现数据中的模式、趋势和关联，为决策提供支持。

数据分析入门培训ppt

机器学习的分类
机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
机器学习的应用
机器学习在各个领域都有广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
常用机器学习算法
用于预测一个二元目标变量，通过将原始特征映射到逻辑空间。
通过树形结构对数据进行分类和回归分析，易于理解和解释。
随着大数据时代的来临，大数据处理技术如Hadoop、Spark等将更加普及，成为数据分析领域的必备技能。
实时数据处理的需求增长
随着业务对数据处理速度要求的提高，实时数据处理技术将受到更多关注，数据分析师需要掌握流处理、数据流等技术。
数据科学与其他学科的交叉发展
数据科学与机器学习的结合
随着机器学习技术的发展，数据科学将与机器学习深度融合，数据分析师需要掌握相关算法和模型。
数据仓库
构建数据仓库以集中存储和管理数据，便于分析和查询。
数据处理工具
使用数据处理工具如 Excel、Python等对数据进行处理和分析。
数据存储硬件
根据数据规模和性能要求选择合适的硬件设备，如服务器、存储设备等。
03
数据分析基础
Chapter
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，它通过对数据进行整理、分类和描述，帮助我们了解数据的总体特征和分布情况。
02
数据收集与整理
Chapter
数据来源
API
应用程序接口，提供数据交换和集成的服务。
社交媒体
如微博、微信、抖音等社交媒体平台，可以获取用户生成的内容和行为数据。
数据库
企业或组织内部的数据存储系统，如关系型数据库、非关系型数据库等。

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
点击添加相关标题文字，点击添加相关标题文字，点击添加相关标题文字，点击添加相关标题文字
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ppt (2)

数据分析培训
汇报人：可编辑 2023-12-27
目录
• 数据分析概述 • 数据分析工具 • 数据分析方法 • 数据分析应用场景 • 数据分析案例分享 • 数据分析前景展望
CHAPTER 01
数据分析概述
数据分析的定义
数据分析是指通过统计、数学和计算机科学的方法，对收集的数据进行整理、清洗、分析和解释，以提取有价值的信息和洞见的过程。
总结词
Python的语法简单明了，易于学习，适合初学者入门。
详细描述
通过Python进行数据分析，可以快速上手，提高工作效率。
R语言工具
总结词
R语言是一种专为统计和数据分析而设计的编程语言。
01
总结词
R语言在数据科学领域具有很高的声誉，被广泛应用于学术研究和商业应
用。
03
总结词
R语言的语法相对复杂，需要一定的学习曲线。
模型建立
根据数据特征和预测目标，选择合适的数学模型进行建模。
模型评估
通过交叉验证、误差分析等方法评估模型的预测精度和可靠性。
预测应用
将模型应用于实际场景，对未来的趋势和结果进行预测。
规范性分析
数据关联分析
通过关联规则挖掘、聚类分析等方法，发现数据之间的关联和规律。
异常值检测
通过统计方法、机器学习等技术，检测数据中的异常值并进行处理。
详细描述
通过SQL，用户可以查询、插入、更新和删除数据库中的数据，以及创建和管理数据库结构。
总结词
SQL在数据分析中扮演着重要的角色，特别是在大数据领域。
详细描述
通过SQL，用户可以从数据库中提取数据，进行数据清洗和整合，为进一步的分析做准备。

“数据分析培训”教案讲义

“数据分析培训”教案讲义教案讲义：数据分析培训一、教学目标1.了解数据分析的概念和重要性；2.掌握数据分析的基本步骤和方法；3.学会使用数据分析工具和软件；4.提高数据分析的实际操作能力。

二、教学内容1.数据分析的概念和重要性-数据分析的定义-数据分析在不同领域的应用-数据分析对决策的作用2.数据分析的基本步骤和方法-数据收集与整理-数据预处理与清洗-数据分析与建模-数据可视化与报告-结果解释与利用3.数据分析工具和软件的使用- Excel的数据分析功能- Python的数据分析库（如Pandas、NumPy等）- 数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）-SPSS等统计分析软件的基本操作4.数据分析的应用案例分析-销售数据分析-用户行为分析-市场调研与竞争分析-金融风险分析等5.数据分析实战课程设计与演练-设计实际案例分析任务-实际数据收集与整理-实际数据分析与建模-实际数据可视化与报告三、教学方法1.理论讲授与实例分析相结合，提高课堂实际操作能力；2.鼓励学员互动，进行小组讨论和案例研讨；3.提供实际数据集，进行实战练习；4.分阶段评估，及时调整教学进度和内容。

四、教学资源与评估1.教学资源- 书籍：《数据分析方法与实用》、《Python数据分析与挖掘实战》等- 计算机及软件：Excel、Python、Tableau、SPSS等-实际数据集及案例2.评估方式-课堂小测或问答-实战练习成果评估-期末考试或项目报告五、教学进度安排课时，内容---，---第一课时，数据分析概念与重要性第二课时，数据分析的基本步骤与方法第三课时， Excel数据分析功能介绍与操作第四课时， Python数据分析库的应用与实践第五课时，数据可视化工具的使用与案例分析第六课时，市场调研与用户行为分析案例分享第七课时，数据分析实战练习（数据收集与整理）第八课时，数据分析实战练习（数据分析与建模）第九课时，数据分析实战练习（数据可视化与报告）第十课时，课程总结与案例分析反馈六、教学参考资料1.书籍：-《数据分析方法与实用》- 《Python数据分析与挖掘实战》-《数据可视化：设计与实现》2.网络资源：- 数据分析学习网站（如Kaggle、DataCamp等）-数据分析社区（如知乎、CSDN等）- 数据分析教程（如Python数据分析教程、Excel数据分析教程等）以上是一份关于“数据分析培训”的教案讲义，旨在帮助学员全面了解数据分析的概念、步骤、工具和应用，并通过实战练习提高数据分析的实际操作能力。

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)。

一些好习惯和经验
1、没事就按按Ctrl+S
8、基础数据表禁用合in（默认是10min）
3、给他人发送excel前，请尽量将光标定位在需要他人首先阅览的位置，例如Home位置（A1），例如结论sheet，长表尽量将位置定位到最顶端 4、同类型数据的行高、列宽、字体、字号，尽量一致。关爱强迫症，人人有责。（格式刷）
5、字体用微软雅黑or黑体，英文用Arial
9、使用合并单元格的标准：用于记录纯文本信息Or 确保这张表已经是用于汇报的表格（不会再需要经人进行数据处理） 10、数据量较大的时候，不要保留公式和各种引用（选择性粘贴为数值）
11、数据量较大却需要用公式函数进行数据处理时，将计算模式改为【手动计算】 12、灰色是百搭色
以此类推还有很多思维模型可以应用于我们的工作，这也被称之为“结构化思维”，这里不一一列举
“精通”的意义
人与人效率之间的差距十分巨大，无论你将节约出来的时间是用来“偷懒”、继续工作还是思考创新,你都比坚持蛮干的人要优秀。
并不存在“正确”工作大多数人没有成功绝对是事出有因。他们对世界如何运转有着错误的预设。有一种理论假设，作为人，我们必须事先拥有需要“发现”并随后追随的雄心壮志。著名心理学家，《看见成长的自己》（Mindset）一书作者卡罗尔·杜依可认为这是一种“固定心态”。相对于自私地追求自己所热爱的生活，纽波特建议人们成为一名“工匠”，在这个过程中，人们可以练得难得的、有价值的技能。纽波特把这些稀有而有价值的技能称为“职业资本”。
1 浅谈数据分析 2 EXCEL使用经验 3 重要函数应用 4 学习与进阶
业务数据分析的核心
数据证明数据导向型的思维，重在数据的应用清晰的数据来源、统计口径、判断标准
代替
我认为
直觉化经验化的思维模糊的、感性的、口语化
过去
现在
A区域 A产品
对比
B区域 B产品
A类别
B类别
A用户
B用户
单一的数据没有分析意义，只有多个数据组合才能发挥出数据的最大价值。
6、有必要的时候请冻结首行；没必要但可追究的内容，可以隐藏处理
7、八月十五号、8月15号、8\15、8.15、8。15这些Excel 都不觉得代表时间
12、数据从A1开始，不要有空行空列
13、数据矢量化、颗粒化、同类化，不要混搭（错误范式：一个单元格记录着“3个苹果”=3(度量)个(单位)苹果(名称)）（推荐使用数据验证功能）
20、表格如果突然变大：清除格式or删除多余的行或列
18、条件格式的【数据条】可实现简单可视化 19、通配符*和？可用于模糊查询/筛选
一些好习惯和经验
14、询问一下别人的excel版本（也可能是用的WPS），必要时保存为相应兼容格式
15、表格内容禁含空格（有些内容死活匹配不出来的原因之一）
16、注意半角和全角输入的各种符号(主要是括号和引号)， Excel认为其是两个东西（造成公式失效或引用错误等问题）
17、数据信息不要存在批注里
销售额
总店铺数
活跃用户数
你现在能否区分出实际业务中的虚荣指标和核心指标？
下载量
激活率
……
维度和度量
维度
度量
维度是说明和观察事物的角度，指标是衡量数据的标准。维度是一个更大的范围，不只是数据，比如时间维度和城市维度，我们就无法用指标表示，而指标（留存率、跳出率、浏览时间等）却可以成为维度。通俗理解：维度>指标。
理解维度和度量，也是快速理解Excel的关键功能（如数据透视表）和各类BI软件（如Tableau）的基础
数据分析的基本步骤
明确分析目的和思路/定义问题数据收集数据处理数据分析数据展现报告撰写
学会提问，问对问准问题
一个常用的分析模型
AARRR模型：
✓ 获取用户(Acquisition) ✓ 提高活跃度(Activation) ✓ 提高留存率(Retention) ✓ 获取营收(Revenue) ✓ 自传播(Referral)
“本周的用户转化率比上周高”显然比“转化率为2%“更有意义
通过业务建立和筛选出指标，将指标作为维度，利用维度进行分析
PS：可以尝试复习一下你学过的基础统计学了，80%的业务分析用不到太高级的统计方法
核心指标和虚荣指标
核心驱动指标一定能给公司和个人带来最大优势和利益，实施后的反馈结果贴合业务目标、企业使命及愿景另外一方面，好的指标还有一个特性，它应该是比率或者比例。
核心指标都是可以付诸行动的，能指导并据此改变行为
核心指标具有比较性：如果能比较某数据指标在不同的时间段、用户群体、竞争产品之间的表现，就可以更好地洞察产品的实际走向
虚荣数据指标大多是一维的，可再细分出深层指标的，易给人产生【大规模感】和【成长感】无论你觉得自己有多么的客观，这些指标都会对判断带来一些影响
“精通”的意义
挑选一条道路，然后致力于发现“如何”抵达的可能性以下是关于发展精通能力的核心思想概括：
* 不存在一种你应该“追随”的内在激情，相反，激情会跟随着你。 * 自信不是通向成功的路，相反，成功的行为才是通向自信的驱动力。 * 当你掌握了那些稀缺且有价值的技能进而获得“职业资本”的时候，你就会开始培养自信、激情和个性。 * 因此，你的个性不会影响你的行为，相反，你的行为塑造了自己的个性。 * 你是自己身份、幸福和对生活产生影响的创造者。
如果你的想法与上面这些恰恰相反，那么很有可能正处于“固定心态”里，要警惕，因为它会让你变得固步自封。
掌握数据思维的重要性
不要给自己设限，在这样一个信息时代，具备一定的数据分析思维和技能是诸多工作的基础，而非个性化、高精尖的发展方向。
对于Excel，你了解多少？
1.你的Excel版本是否更新到2013版以上，对了，今年是2018年：） 2.如果你经常需要进行数据处理类工作，你是否比较过WPS和Excel的区别？ 3.是否经常逐行逐列处理数据？够的渴望？ 6.是否思考过表格类工作有没有更快更优的提升可能性？ 7.有没有系统地整理过已掌握的Excel技巧？