资源简介

(共21张PPT)
5.1 走进数据分析
第 5 单元
学习目标
5.1走进数据分析
★ 数据分析的方法
★ 数据分析的一般过程
★ 大数据及其作用
数据分析
1.什么是数据分析？
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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析
2.数据分析用于：
现状分析
原因分析
预测分析
数据分析
3.数据分析的方法
数据分析
3.数据分析的方法------对比分析
对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较。对比法是一种挖掘数据规律的思维，能够和任何技巧结合，一次合格的分析一定要用到N次对比。
同一层级不同对象比较，如海南省不同市书本销售情况。
同一对象不同层级比较，如海南文昌2023年各月份书本销售情况。
常见于目标管理，如完成率等。
如同比、环比、月销售情况等，很多地方都会用到时间对比。
数据分析
3.数据分析的方法------平均分析
是指运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平的分析方法。
平均分析法常用指标有算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数等
数据分析
3.数据分析的方法------交叉分析
又称立体分析法，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。
平均分析法常用指标有算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数等
数据的可视化表达
以图形、图像和动画等方式更加直观生动地呈现数据及数据分析结果，揭示数据之间的关系、趋势和规律等的表达方式称为数据可视化表达。
数据的可视化的最常见的表示方法：图表
数据的可视化表达
1.折线图
折线图用于显示数据随时间变化的趋势。在折线图中，横轴代表时间或其他连续的变量，纵轴代表数值，数据点用线连接起来，表示数值随时间或其他变量的变化。
数据的可视化表达
2.条形图/柱状图
条形图和柱状图都用于比较不同组之间的数量或大小。条形图一般用于显示离散数据，柱状图一般用于显示连续数据。在条形图/柱状图中，横轴代表数据的类别，纵轴代表数量或大小，每个条形或柱子的长度代表数量或大小的值。
数据的可视化表达
3.散点图
散点图用于显示两个变量之间的相关性。在散点图中，每个数据点代表两个变量的一个观察值，其中一个变量在横轴上表示，另一个变量在纵轴上表示。数据点的位置和颜色可以用于表示其他变量的信息。
数据的可视化表达
4.饼图/环形图
饼图/环形图用于显示相对数量的占比。在饼图/环形图中，数据被分成多个扇形区域，每个区域代表一个类别或占比。扇形的大小代表数量或占比的大小，不同的颜色或图案可以用于区分不同的类别。
数据的可视化表达
5.词云图
词云图（Word cloud）又称文字云，是一种文本数据的图片视觉表达方式，一般是由词汇组成类似云的图形，用于展示大量文本数据。“词云”就是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对网络文本中出现频率较高的“关键词”的视觉上的突出，每个词的重要性以字体大小或颜色显示。
数据分析报告
数据分析报告是项目研究结果的展示，也是数据分析结论的有效承载形式。通过报告不仅把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地展现出来，还可以为决策者提供科学、严谨的决策依据。
在数据分析报告中，
首先要明确数据分析的目的和背景，阐述目前存在的问题及通过分析希望解决的问题 ；
其次需要描述数据来源和数据分析的思路、方法和模型 ；
最后要重点呈现数据分析的过程、结论和建议。
数据分析报告
须遵循的原则
1.规范性原则。
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，基本上要与前人所提出的相一致。
2.重要性原则。
数据分析报告一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，科学专业地进行分析，并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。
数据分析报告
须遵循的原则
3.谨慎性原则。
数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。
4.鼓励创新原则。
科技是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。
大数据
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的5V特点（IBM提出）：
Volume（大量）、
Velocity（高速）、
Variety（多样）、
Value（低价值密度）、
Veracity（真实性）。
大数据
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大数据的应用
面对海量的数据，为了搜索、处理、分析、归纳和总结其深层次的规律，大数据分析应运而生。
应用1：互联网行业将借助于大数据技术，分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。例如阿里巴巴、百度搜索、网易云音乐等，都是基于大数据分析用户的喜好，从而为用户投放相应的内容，吸引用户留存。
应用2：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。无人驾驶汽车技术是基于海量的大数据，植入ai只能，根据植入的大量数据进行规划路线，并利用云计算技术实时关注路况。
谢谢聆听

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