数据分析思路培训
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目录
CATALOGUE
01
基础概念认知
02
分析流程构建
03
分析方法论
04
工具与技能要求
05
案例解析实践
06
实战应用指导
01
基础概念认知
数据类型与分类标准
定量数据
可通过数值表示，如销售额、用户数、访问量等。
定性数据
分类标准
以文字或描述性信息为主，如品牌、颜色、用户评价等。
根据数据特性和业务需求，将数据分为不同类型，如时间序列数据、空间数据、用户行为数据等。
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明确分析目标
通过数据分析，发现数据中的规律和趋势，为决策提供有力支持。
挖掘数据价值
验证假设
通过数据验证预设的假设，提高决策的科学性和准确性。
在数据分析前，需明确分析目的和预期结果，避免盲目分析。
分析目标与核心价值
研究自变量与因变量之间的关系，通过模型预测未来趋势。
回归分析
常见术语与场景解析
将相似的数据分成不同的群组，以便更好地理解和分析。
聚类分析
通过一系列问题对数据进行分类，最终得出决策结果。
决策树
模拟人脑神经元的工作原理，进行复杂的数据处理和模式识别。
神经网络
02
分析流程构建
业务问题定义方法
澄清业务需求
与业务部门充分沟通，明确分析目的和所需解决的核心问题。
03
02
01
问题拆分与细化
将大问题拆分为若干小问题，分别进行研究和解答。
设定衡量标准
明确问题解决的标准和评估方法，以便后续分析过程中进行评估。
数据收集与清洗逻辑
数据源确定
根据分析需求，选择合适的数据来源，包括内部数据和外部数据。
数据清洗规范
制定数据清洗规则，包括缺失值处理、异常值处理、数据格式转换等。
数据存储与管理
建立稳定的数据存储和管理机制，确保数据的准确性和可获取性。
根据业务问题，确定分析的具体目标和指标。
根据问题的性质和数据的类型，选择合适的分析方法，如描述性分析、推断性分析、预测性分析等。
基于选定的方法，构建分析框架，包括数据预处理、模型构建、结果解释等环节。
通过实际数据验证分析框架的有效性和准确性，根据反馈结果进行调整和优化。
分析框架设计步骤
分析目标明确
方法选择
框架构建
验证与优化
03
分析方法论
描述性统计分析
通过描述数据的基本特征，如均值、方差、中位数等，来总结数据的总体情况。
推断性统计分析
根据样本数据对总体进行推断，包括参数估计和假设检验等方法。
回归分析
通过建立数学模型，研究自变量与因变量之间的关系，并进行预测和控制。
聚类分析
将相似的数据对象分为不同的组或簇，以便进行更细致的研究和分析。
统计分析方法分类
监督学习
适用于有标签的数据集，通过训练模型来预测未知数据的标签。
通过与环境的交互来学习最佳策略，适用于需要连续决策的问题。
适用于无标签的数据集，通过聚类等方法来发现数据中的隐藏模式。
适用于处理大规模、高维度的数据，如图像、语音等，通过神经网络模型来提取特征并进行分类或回归。
机器学习模型适用场景
无监督学习
强化学习
深度学习
可视化分析决策路径
数据可视化
将数据以图表、图像等形式展示，以便直观地理解和分析数据。
决策树
通过树状图展示决策过程，帮助用户理解模型是如何进行决策的。
关联规则挖掘
通过挖掘数据项之间的关联规则，来揭示数据中的潜在关系。
预测分析
基于历史数据建立预测模型，对未来趋势进行预测和判断，为决策提供支持。
04
工具与技能要求
Excel与SQL基础应用
Excel功能
数据整理、数据计算、数据透视表、图表制作、条件格式设置。
SQL查询
数据清洗
基本查询、筛选、排序、汇总、连接、子查询、窗口函数。
利用Excel和SQL进行数据清洗，包括去重、缺失值处理、数据类型转换、数据格式整理。
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3
Python/R分析库功能解析
Python库
Pandas、Numpy、Scipy、Matplotlib、Seaborn、Plotly等。
02
04
03
01
数据分析方法
描述性统计、数据可视化、假设检验、回归分析、聚类分析、预测模型等。
R语言库
dplyr、tidyr、ggplot2、shiny、data.table等。
自动化与脚本
利用Python或R编写自动化数据处理脚本，提高工作效率。
利用BI工具创建动态、交互式仪表板，展示关键指标。
仪表板设计
确保数据安全、合规，制定数据治理策略。
数据安全与治理
01
02
03
04
掌握如何连接到各种数据源，包括数据库、文件、API等。
数据连接与获取
通过BI工具实现团队协作，分享数据分析成果。
团队协作与分享
BI工具操作规范
05
案例解析实践
行业典型分析案例拆解
电子商务行业案例
分析用户行为、商品推荐算法、营销策略等，提升运营效率。
金融行业案例
研究投资策略、风险管理、客户画像等，辅助决策