数据分析师培训通用PPT模板课件.pptx

单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,2018/12/19,#,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,2018/12/19,#,1,数据分析师培训通用,PPT,模板,培训人,:XXX,时间,:201X,年,X,月,|,数据分析,|,管理培训,|,员工培训,|,统计分析,|,数据分析师培训通用PPT模板培训人:XXX时间:201X年X,1,01,初步认识数据分析,02 Excel,常用操作技巧,03,数据图表应用,04,数据分析报告,05,数据清单的提取,目 录,01 初步认识数据分析02 Excel常用操作技巧03,2,第一部分,初步认识数据分析,第一部分初步认识数据分析,3,标题一,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，,标题二,标题三,标题四,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而言：通过适当方法对数据进行分析什么是数据分析,标题一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,28%,点击输入文本,点击输入文本,点击输入文本,点击输入文本,38%,46%,9%,数据分析举例,28%点击输入文本点击输入文本点击输入文本点击输入文本38%,数据收集,数据存储,图表呈现 报告撰写,明确分,析思路,数据整理,数据分析,数据分析基本步骤,数据收集数据存储图表呈现 报告撰写明确分数据整理数据分析基本,80,%,65,%,45,%,5W2H,4P,逻辑树等思路分析,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EXCEL,SPSS,SAS,等,工具,交叉分析,相关分析,回归分析,技术,数据分析方法论,方法论,80%65%45%5W2H数据分析方法论主要从宏观角度知道如,Why,What,Who,When,Where,How,How much,添加标题,添加标题,添加标题,80%,添加标题,5%,添加标题,10%,173,258,178,382,添加标题,添加标题,添加标题,添加标题,添加标题,添加标题,标题,标题,标题,标题,标题,标题,5W2H,分析法,Why添加标题添加标题添加标题80%添加标题5%添加标题10,S,W,T,O,依靠内容优势,利用外部机会,依靠内部优势,回避外部威胁,利用外部机会,克服内部劣势,减少内部劣势,回避外部威胁,优势,/,劣势,SWTO,矩阵分析法,SWTO依靠内容优势依靠内部优势利用外部机会减少内部劣势优势,第二部分,Excel,常用操作技巧,第二部分Excel常用操作技巧,10,Ctrl+,快捷键,vlookup,函数,数据透视表,图表,提升,excel,使用效率的四个因素,Ctrl+快捷键vlookup 函数数据透视表图表提升e,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,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,Excel,常用快捷键,ctrl+a 全选ctrl+Y 复制上一步骤 最有价值快捷键,Excel,常用函数,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,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,Excel常用函数Sum：求和 最有价值的函数,第三部分,数据图表应用,第三部分数据图表应用,14,Excel,图表柱形图,Excel图表柱形图,Excel,图表瀑布图,Excel图表瀑布图,Excel,图表曲面图,Excel图表曲面图,第四部分,数据分析报告,第四部分数据分析报告,18,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。

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,数据分析报告定义,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,一定形式的思路创新，不要局限于某一种思维方式创新性,数据分析,报告原则,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创新性数据分析,01,02,03,展示分析结果,点击添加具体说明,点击添加具体说明,点击添加具体说明,验证分析质量,点击添加具体说明,点击添加具体说明,点击添加具体说明,提供决策依据,点击添加具体说明,点击添加具体说明,点击添加具体说明,数据分析报告的作用,010203展示分析结果点击添加具体说明验证分析质量点击添加,专题问题报告,综合分析报告,日常数据通报,用户流失分析,提升用户消费分析,企业运营报告,世界人口发展报告,月度数据报告,日报表,数据分析报告的种类,专题问题报告综合分析报告日常数据通报用户流失分析企业运营报告,“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数据分析报告的结构,总述,分述,总结,“总-分-总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前沿（主要包括,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,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，脱离实际数据分析报告的注意事项,结构合理，逻辑清晰实事求是，反映真相用词准确，避免含糊篇幅适,第五部分,数据清单的提取,第五部分数据清单的提取,25,添加标题,数据分析在整个销售项目,中是贯穿始末的，但主要集中,在以下三个方面：,数据清单的提取,现场活动的监控,项目活动的总结,图例,图例,添加标题,添加标题,添加标题,添加标题,添加标题,添加标题,添加标题,添加标题,添加标题,添加标题,添加标题,从数据中获取利润,添加标题数据分析在整个销售项目图例图例添加标题添加标题添,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，对今后其他销售活动的开展埋下了隐患数据清单的提取,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,数据清单的提取,以上是一个没有经过数据分析就贸然进行销售活动的典型案例，在电信或银行等拥有大量客户数据的企业，在进行销售活动前需要思索的是：究竟哪些客户是我们的目标用户呢？或许有些项目会有很明显的客户群体特征，例如我们要做一个客户挽留，那流失的客户就是一个很明显的目标群体但深层次思考，在这些流失的用户中,100%,都是会成功的吗？又或者,100,都是我们应该去挽留的吗？答案是否定的！因此在正式开始项目前，我们必须对这些数据进行有效的分析，并提炼出最合适的目标用户群体数据清单的提取以上是一个没有经过数据分析就贸然进行销售活,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Mr.Arthur M Hughes曾经提出,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！,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,培训结束，谢谢聆听！,培训人,:XXX,时间,:201X,年,X,月,|,数据分析,|,管理培训,|,员工培训,|,统计分析,|,培训结束，谢谢聆听！培训人:XXX时间:201X年X月|数,31,。