數(shù)據(jù)分析基礎入門課程

1、數(shù)據(jù)分析基礎入門課程云聯(lián)科技-運營部1數(shù)據(jù)分析是什么？2數(shù)據(jù)分析六部曲3常用指標和術語4經典案例分析課程目錄PART數(shù)據(jù)分析是什么？01數(shù)據(jù)分析是什么？數(shù)據(jù)分析是指使用適當?shù)摹敖y(tǒng)計分析”方法來對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總、理解并消化的過程，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。為什么要做數(shù)據(jù)分析？數(shù)據(jù)分析的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無章的數(shù)據(jù)背后的信息集中和提煉出來，總結出研究對象的內在規(guī)律。1描述性數(shù)據(jù)分析2探索性數(shù)據(jù)分析3驗證性數(shù)據(jù)分析1現(xiàn)狀分析2原因分析3預測分析數(shù)據(jù)分析的常見類型及其作用PART數(shù)據(jù)分析六部曲02明確目的和思路先決條件、提供項目方向01數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)

2、庫建立02數(shù)據(jù)處理清洗、轉化、提取、計算03數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘04數(shù)據(jù)展現(xiàn)圖標、表格、文字05報告撰寫架構清晰、明確za結論、提出建議06明確目的和思路梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數(shù)據(jù)分析，需要從哪幾個角度進行分析，采用哪些分析指標01數(shù)據(jù)收集一般數(shù)據(jù)來源于四種方式：數(shù)據(jù)庫、第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計工具、專業(yè)的調研機構的統(tǒng)計年鑒或報告（如艾瑞資訊）、市場調查。02數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)計算等處理方法，將各種原始數(shù)據(jù)加工成為項目需要的直觀的可看數(shù)據(jù)。03數(shù)據(jù)分析常用的數(shù)據(jù)分析工具，掌握Excel的數(shù)據(jù)透視表，

3、就能解決大多數(shù)的問題。需要的話，可以再有針對性的學習SPSS、SAS等。數(shù)據(jù)挖掘是一種高級的數(shù)據(jù)分析方法，側重解決四類數(shù)據(jù)分析問題：分類、聚類、關聯(lián)和預測，重點在尋找模式與規(guī)律。04數(shù)據(jù)展現(xiàn)一般情況下，數(shù)據(jù)是通過表格和圖形的方式來呈現(xiàn)的。常用的數(shù)據(jù)圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。05常用圖表類型和作用作用作用餅圖餅圖柱形圖柱形圖條形圖條形圖折線圖折線圖氣泡圖氣泡圖其他其他成分（整體的一部分）排序（數(shù)據(jù)的比較）時間序列（走勢、趨勢）頻率分布（數(shù)據(jù)頻次）相關性（數(shù)據(jù)的關系）多重數(shù)據(jù)的對比報告撰

4、寫一份好的數(shù)據(jù)分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且圖文并茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目了然。報告需要有明確的結論、建議或解決方案。06PART常用指標和術語03常用指標和術語平均數(shù)絕對數(shù)與相對數(shù)百分比與百分點頻數(shù)與頻率比例與比率倍數(shù)與番數(shù)同比與環(huán)比PART經典案例分析041主線分析2分析思路3整體分析4分析方法經典電商銷售數(shù)據(jù)模型分析3區(qū)域不同區(qū)域的銷售數(shù)據(jù)1產品各種產品及產品屬性的銷售數(shù)據(jù)客戶不同屬性的客戶的銷售數(shù)據(jù)2主線分析4銷售質量單額情況重點產品比率3發(fā)貨情況客戶數(shù)量發(fā)貨次數(shù)1階段整體數(shù)據(jù)階段業(yè)績達成率銷售數(shù)據(jù)構成分析累計數(shù)據(jù)檔期任務達成率同比完成情況2分析思路-數(shù)據(jù)分解1234

5、銷售額總體銷售額、銷售量，與行業(yè)標準比較，從而分析得到業(yè)績狀況及判斷業(yè)績變換類型季節(jié)因素依據(jù)行業(yè)淡旺季規(guī)律，與銷售數(shù)據(jù)中的銷售額形成對比，分析淡旺季發(fā)展規(guī)律，可為生產運作做規(guī)劃產品線通過總體產品結構分析，了解整體產品結構分布和重點產品表現(xiàn)價格體系通過整體價格結構分析，了解優(yōu)勢價位區(qū)間，提供價格結構調整的合理性建議分析思路-關鍵指標A銷售數(shù)據(jù)分析通過銷售額和銷售量的增長分析，可以找出客戶增長或下滑的本質；如果銷售額增長大于銷售量，說明增長主要來源于產品平均價格提高，它反應了市場平均價格的提高或者是客戶產品結構上升，即結構性增長；反之則為容量性增長整體分析B季節(jié)性分析很多消費品/行業(yè)存在明顯的季節(jié)

6、性/周期性趨勢；通過分析時間數(shù)據(jù)即可為企業(yè)提出合理的生產運作及渠道供貨規(guī)劃C產品結構分析從產品結構可以分析主導產品和產品成長的合理性，及企業(yè)利潤源和銷售量是否對應，初步判斷企業(yè)未來的產品規(guī)劃和調整方向D價格體系分析從價格結構看產品分布合理性，也可以判斷目前發(fā)展現(xiàn)狀與戰(zhàn)略發(fā)展方向是否一致E區(qū)域分布分析從銷售區(qū)域分布看市場布局的合理性；區(qū)域布局和整體戰(zhàn)略目標的一致性；明確下階段企業(yè)區(qū)域布局的規(guī)劃方向F銷售異動分析通過對數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)存在異動的產品或區(qū)域；并從中分析出異動發(fā)生的原因G區(qū)域-價格分析從區(qū)域內的產品動態(tài)來看區(qū)域內的產品組成變化，即區(qū)域的產品適應性，從而發(fā)現(xiàn)潛力產品、老話產品等H價格-區(qū)

7、域分析從區(qū)域的價格分布來看產品的提升空間，即不同區(qū)域的價格構成的合理性，從中分析市場提升的空間和方向分析方法此類項目特殊分析法：此類項目特殊分析法：三維數(shù)據(jù)分析法6個月縱向分析法區(qū)域分類分析法常用數(shù)據(jù)分析方法常用數(shù)據(jù)分析方法:聚類分析對應分析因子分析回歸分析相關分析方差分析常用數(shù)據(jù)分析方法聚類分析（Cluster Analysis） 聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標

8、準，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內在的聯(lián)系，減少決策的困難 因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數(shù)矩陣為基礎的，所不同的是相關系數(shù)矩陣對角線上的值，采用不同的共同性2估值。在社會學研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。常用數(shù)據(jù)分

9、析方法相關分析（Correlation Analysis） 相關分析（correlation analysis），相關分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現(xiàn)象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。對應分析（Correspondence Analysis） 對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變

10、量間的聯(lián)系。可以揭示同一變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。常用數(shù)據(jù)分析方法回歸分析 研究一個隨機變量Y對另一個(X)或一組(X1，X2，Xk)變量的相依關系的統(tǒng)計分析方法?；貧w分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個及