数据分析培训(PPT36页)cqbf

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单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,1,2,3,4,浅谈数据分析,EXCEL,使用经验,重要函数应用,学习与进阶,彼得,德鲁克,数据分析并不是一个结果,只是过程,如果你不能用指标描述业务,那么你就不能有效增长,/,降低它,业务指导数据,数据驱动业务,数据本身不产生价值,如何分析和利用数据对业务产生帮助才是关键,如果数据分析需要绩效指标,一定不会是分析的对错,而是最终数据提升的结果,数据分析需要反馈。分析出的结论,必须用业务结果验证它。需与运营和产品人员紧密联系,看看改进后的效果,一切以结果为准。如果结果并没有改善,则应反思分析过程,数据分析以结果为导向。只有结果的呈现和问题的暴露,没有任何跟进、改进的措施的数据分析是没有意义的,浅谈数据分析,我认为,数据证明,直觉化经验化的思维,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,模糊的、感性的、口语化,过去,现在,A,区域,B,区域,A,产品,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。,对比,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,业务数据分析的核心,“本周的用户转化率比上周高”显然比“转化率为,2%“,更有意义,代替,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,核心指标和虚荣指标,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,】,销售额,总店铺数,活跃用户数,下载量,激活率,你现在能否区分出实际业务中的虚荣指标和核心指标?,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,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。,维度和度量,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,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),一个常用的分析模型,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,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”。,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。,“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。,“精通”的意义,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。,掌握数据思维的重要性,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?,4.,能否准确描述使用表格遇到的问题,并用百度找到答案?,对于,Excel,,你了解多少?,5.,对于提升工作效率是否有足够的渴望?,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?,一些好习惯和经验,1,、没事就按按,Ctrl+S,2,、自动保存时间间隔设置为,23min,(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,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、,815,、,8.15,、,8,。,15,这些,Excel,都不觉得代表时间,8,、基础数据表禁用合并单元格功能,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,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),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,20,、表格如果突然变大:清除格式,or,删除多余的行或列,21,、如果数据类工作为主,选择,Excel,而不要选,WPS,(,95%,的相似度也无法弥补那,5%,的差距),22,、新建一个,【,常用功能,】,的选项卡,把常用功能扔里面,23,、,【,快速填充,】,(,Ctrl+E,)是个好功能,一些好习惯和经验,18,、条件格式的,【,数据条,】,可实现简单可视化,24,、百度,KMS,并下载,可用于激活各版本,Office,19,、通配符*和?可用于模糊查询,/,筛选,25,、基础数据尽量不要留完全的空行,Ctrl+D/R,,复制上行数据,/,左列数据还有个很好用的单元格格式转换,F4,:重复上一个命令或操作,,在公式中选中的单元格引用或区域,,F4,循环的绝对和相对引用的各种组合。,(分号后面那个)比如输入网址的时候,一般输入完会自动变为超链接,在网址前输入就解决,复制,选择性粘贴里面有几个非常好用的,仅值,转置(个人推荐用,transpose,公式),Alt+D+F+F,,筛选,Ctrl+1:,显示“设置单元格格式”对话框,Ctrl+2/Ctrl+B,:应用或取消加粗格式设置,Ctrl+N,:新建,excel,空白工作簿,Ctrl+Shift+%:,应用不带小数位的“百分比”格式,Ctrl+Shift+:,应用“常规”数字格式,一些操作,Ctrl+C/V/X,Ctrl+S,Ctrl+A,Ctrl+Z,Ctrl+F/H,Ctrl+Shift+,上,/,下,Alt+Enter,基本操作,不会的请自行查询,一个很神奇的快捷键,Ctrl+E,快速填充,信息提取,批量添加内容(字符,or,符号),信息拆分,内容合并,不仅限于解决大部分,【,分列,】,功能能解决的问题,更快更强更灵活,【,分列,】Excel,也是很重要的功能之一,用于多样化拆分信息,用法自查,快速且批量处理各类,有规律,的信息,可应用于:,仅限,Office2013,以上版本,数据处理的理想与现实,整齐有序,完整无误,残缺错乱,杂糅无序,以上均为个人常用。快捷键有很多,但由于工作内容的差异,使用的组合也会有很大差异。(比如统计财务和人资就是两个世界),适时而变,多想想:现在的这步操作,有没有更快的可能。然后自行百度挑选对应的快捷键进行练习即可。,快捷键,就整个,Excel,技能树而言,并不是核心。,Excel,使用,/,进阶的核心在于:,解决问题的思路,思路和逻辑是,基础,也是核心,习惯、快捷键公式、功能、函数,等基础知识,对业务和工作场景的熟悉、理解程度,基础,VLOOKUP,函数语法具有下列参数,lookup_value,必需。,要在表格或区域的第一列中搜索的值。,lookup_value,参数可以是值或引用。如果为,lookup_value,参数提供的值小于,table_array,参数第一列中的最小值,则,VLOOKUP,将返回错误值,#N/A,。,table_array,必需。,包含数据的单元格区域。可以使用对区域(例如,,A2:D8,)或区域名称的引用。,table_array,第一列中的值是由,lookup_value,搜索的值,。这些值可以是文本、数字或逻辑值。文本不区分大小写。,col_index_num,必需。,table_array,参数中必须返回的匹配值的列号。,col_index_num,参数为,1,时,返回,table_array,第一列中的值;,col_index_num,为,2,时,返回,table_array,第二列中的值,依此类推。,匹配规则,True,近似匹配 此时,table_array,首列中的值必须必须以升序排列;(数字,1,),False,精确匹配 此时,VLOOKUP,只能查找精确匹配项(数字,0,),VLOO,KUP,的用法(官方解释),VLOO,KUP,的用法,VLOOKUP(),作用:,在某一列中查找目标值,然后在目标值所在的行中,返回特定列的值,表达式:,VLOOKUP(lookup_value,,,table_array,,,col_index_num,,,【range_lookup】),1.,找什么?,2.,在哪找?,3.,第几列?,4.,怎么找?,HLOOKUP(),作用:,在某一行中查找目标值,然后在目标值所在的列中,返回特定列的值,表达式:,VLOOKUP(lookup_value,,,table_array,,,col_index_num,,,【range_lookup】),1.,找什么?,2.,在哪找?,3.,第几行?,4.,怎么找?,常用,不常用,VLOO,KUP,的用法,VLOOKUP,实现批量匹配(用一个主键批量匹配出所有字段内容,而不需要重复使用,VLOOKUP,函数),简单来说:,VLOOKUP+COLUMN+$,的复合使用,详见演示,再说个复杂点的用法,VLOOKUP,多条件匹配,例:字段含班级、姓名、成绩、性别,其中李晓亮等几个名字有重名,且有男有女,现在你想成功
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