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数据分析课件(精华十二篇)

发表时间：2020-07-24

数据分析课件(精华十二篇)。

★ 数据分析课件

合并同类项是大家容易忽视的常用方法。我们往往非常重视细分，但有的时候我们却需要了解更宏观的表现。

合并同类项就是这样的方法。举一个例子，我问你，一个电子商务网站，所有商品页的整体表现如何？它们作为一个整体的 bounce rate 怎么样，停留时间怎么样，用户满意度怎么样等等，你能够回答吗？

如果我们查看每一个商品页的表现，然后再把所有一个一个页面的数据加总起来作分析，就太麻烦了（根本无法实现分析）。这个时候，我们必须要合并同类项。

如何合并？利用分析工具的过滤工具或者查找替换功能。不支持这样功能的工具你可以考虑扔掉了，因为这根本不应放在增长黑客的专业装备箱中。

合并同类项还有很多用途，比如你要了解 web 或者 app 一个版块（频道）的整体表现，或者你要了解整个导航体系的使用情况，这都是必须使用的方法。

★ 数据分析课件

本次生鲜电商报告从百分点全网商品画像中提取了数十万条消费者的网络购物行为记录和6万多条生鲜产品的数据，借助机器学习、分类训练等模型，对生鲜产品进行品类打通和类目划分，深入探寻消费者对生鲜电商的态度以及在发展中需要关注和改进的环节，为行业发展和企业进步提供数据支撑。

一、生鲜电商发展背景

生鲜电商代表更高效的模式，收入提升、消费升级、技术进步和资本介入促进了发展。

电商是促进农业进步发展的重要手段之一，生鲜由于其自身价值以及运输、仓储等特性，更适宜发展电子商务。相对于传统的生鲜模式，生鲜电商缩短了整个产业链，避免了传统模式下各个环节的运输、存储等步骤，减少了损耗，同时生鲜电商作为产业链中的核心，供求双方的信息传递和沟通更加顺畅。

近年来城镇居民人均可支配收入逐年提升，恩格尔系数呈现下降态势，人们的生活水平不断提高；消费的升级，人们对产品的需求层次也在不断递进，生鲜电商符合了人们的消费趋势，迎来爆发期是水到渠成。同时物流的进步和资本的介入也促进生鲜电商的发展升级。

二、生鲜电商品类情况

蔬菜水果占据主导地位，整体价位偏低，水产海鲜销售较为平稳，消费者对生鲜满意程度较高。

生鲜电商以销售生鲜和普通食品为主，其中生鲜类产品的比重为69.5%，新年春节是网购生鲜的旺季；在细分品类中，蔬菜水果占据主导地位，占比为55.2%。

生鲜产品的单价整体偏低，其中蔬菜水果、牛奶乳品、冷藏冷冻产品中单价30元以下的产品销量占比超过60%，但水产海鲜的单价为64.6元，属于高端产品，远超其他品类的价格。

水产海鲜销量全年趋于平稳，春节对销量拉动效果最大，2015年2月份的销量是1月份的1.36倍。

本来生活、天天果园的讨论热度最高；微博讨论内容多以转发抽奖、购买分享为主；各生鲜电商总体满意度较高，本来生活略胜一筹。

三、生鲜电商人群分析

人群集中在北上广深为中心区域的经济带，女性更关注健康、男性更阔绰，并且与菜谱类网站用户群高度相关。

华北地区生鲜购买人数占总体55.1%，华南地区占据16.6%，东部地区占26.3%，三个地区购买人数占据总人数97.8%，在经济较发达的地区，购买用户出现较明显的地域性。

女性更愿意购买蔬菜水果；女性用户中购买蔬菜水果的比例比男性用户中的多5.3%；在各个品类上，男性用户平均客单价高于女性用户。

用户浏览菜谱类网站和在生鲜电商购买处于同一场景，存在特定先后顺序，两者的客户具有一定的相关性，两者整合可以更好地满足客户需求。

四、生鲜电商行业痛点与解决方案

货源、客源、物流、竞争策略等方面需要进一步的优化，借助大数据打通运营、执行、物流等环节有望成为方案之一。

虽然生鲜电商获得了用户、市场乃至资本的认可，但行业发展仍存在一些掣肘，需要在发展中解决和完善，在货源、客源、物流、竞争策略等方面都需要进一步的优化，上图是物流因素的具体分析。

生鲜电商掌握大量的交易数据和用户，通过对数据金矿的挖掘，可以充分了解消费、了解市场，为企业和行业的优化升级提高支撑，上图是通过大数据对生鲜产品进行画像以及产品关联推荐的示意图。

社交媒介的作用日益突出，尤其对于快速发展的新兴行业，关注舆论热点，了解产品、对手、品牌、行业等层面的信息可以做到知己知彼，百战不殆。

★ 数据分析课件

宣城市第二小学2008~2009(一)电子教案

单元：第三单元教学内容：简单的数据分析总第 20 课时

教案正文

备课人：吴清山

备课时间： 2009 年 3 月 9 日

备课类型：详备

教学时间：1课时

教学准备：多媒体课件

单元教材分析：

本单元的“统计”是《标准》内容中第一学段统计教学的最后一个单元。主要目的是进一步认识统计图，初步学会简单的数据分析。了解平均数的意义，会求简单数据的平均数。本单元在学生已有知识的基础上，让学生认识两种新的条形统计图，并根据统计图进行简单的数据分析。同时学会求平均数的方法。在编排上有以下特点：

1、让学生在已有知识和经验的基础上自主探索两种条形统计图的绘制方法。

2、提供丰富的生活素材，让学生运用数据进行推断，进一步体会统计功能。

3、提供丰富的素材，理解平均数在统计学上的意义。

单元教学要求：

1、向学生介绍两种新的条形统计图，使学生学会看这两种统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图。

2、使学生初步学会简单的数据分析，进一步体会统计在现实生活中的作用，理解数学与生活的联系。

3、使学生理解平均数的含义，初步学会简单的求平均数的方法，理解平均数在统计学上的意义。

单元教学重、难点：

学会看这两种统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图，理解平均数的含义，初步学会简单的求平均数的方法。

单元课时安排：

约4课时

教学过程：

第一课时

教学内容：

教科书第38页例1及相关练习。

教学目标：

整理、描述和分析的'过程，进一步了解统计的意义和作用，认识统计图的另外一种形式横向统计图;

2、根据统计图回答简单的问题并作出合理分析和预测，培养学生利用统计方法推测和预见未来的意识;

3、通过对周围现实生活中有关事例的调查，激发学生学习兴趣，培养学生的合作意识和创新精神;

协作学习和传播信息。

教学重点、难点：

根据统计图表作出合理的分析和预测，培养学生利用统计方法推测和预见未来的意识。

教具、学具准备：

课件等

教学流程：

一、创设情境

(出示挂图、引导学生观察并理解图意)

如果超市的王经理，现在很想知道超市上周四种品牌矿泉水的销售情况，还想知道下周该进些什么品牌的矿泉水。你有什么好办法?(统计)

二、引导学生自主探索、合作交流。

1、出示空白的纵向条形统计图，让学生观察。

2、它的横轴表示什么?纵轴表示什么?

3、根据统计表，你能完成下面这份统计图吗?

4、学生讨论并说明如何完成统计图。

5、提问：如果用横轴代表销售量，用纵轴代表不同的品牌，该怎样设计这样的统计图?

6、小组合作学习

7、小组汇报

8、出示规范的横向条形统计图让学生完成。

你能跟同学说说完成这样的条形统计图时要注意什么?

9、讨论：如果下周要进货，哪种品牌的矿泉水应该多进些?哪种品牌的矿泉水应该多

进些?你能说说理由吗?

三、引导学生进行小结

在前几个学期，我们已经学会了收集数据和整理数据的方法，会用统计表和条形统计图来表示统计的结果。我们的生活离不开统计，让学生理解、体验统计的展示数据、科学预测、决策作用。

四、巩固练习

课本第4题

五、全课总结。

今天我们一起学习了什么?你有什么收获?

★ 数据分析课件

数据是事实，也称观测值，是实验、测量、观察、调查等结果，常以数量的形式给出。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。

一个企业或组织目前的质量管理水平如何?质量技术基础如何?影响质量的关键因素是什么?过程存在哪些问题和缺陷?应当针对性的采取什么质量改进措施?如果仅有一些主观概念和总体性笼统的评价，而没有准确、详尽基础数据分析支持，这些问题是永远无法解决的。正如ISO收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可以持续改进质量管理体系的有效性。”无论是质量标准要求的“基于事实的决策方法”，还是《卓越绩效评价准则》的核心价值观“基于事实的管理”，都不单是一个需要我们掌握的科学管理观点，而是一个需要我们付诸实际的科学行动，这个行动就是数据分析工作。

1.数据分析的步骤

要开展数据分析工作，首先要明确4个方面的问题：

统计和分析哪些数据?

统计和分析这些数据的目的是什么?

统计和分析这些数据的方法有哪些?

统计和分析的结果来提高工作质量和产品质量?

因此，开展数据分析工作一般有以下步骤：

1)编制数据分析项清单;

2)确立每一数据分析项的目的;

3)建立适宜的数据分析数学模型;

4)收集原始数据;

5)获得预期的统计数据;

判断，找出问题点;

7)对问题点进行原因分析，找出主要原因;

8)针对问题点的主要原因，制定改进措施;

9)实施改进措施。

2.数据分析的实施

根据开展数据分析工作的一般步骤，依次从以下9个方面实施数据分析。

1)编制数据分析清单

企业或组织在不同时期所需要的数据分析项是不同的，应适时结合实际情况的变化及时进行调整。可根据实际，编制数据分析项的年度、季度或月度清单，以适应数据分析动态变化的需要。

2)确立数据分析项的目的

数据分析必须要有明确的目的，为数据分析提供准确的方向，以避免盲目、无效的数据分析，确保数据分析的实用性。

数据分析有两方面的主要目的：一是“证实质量管理体系的适宜性和有效性”;二是“评价在何处可以持续改进质量管理体系的有效性”。

数据分析项的目的一般宜用文件化形式明确，既可在编制数据分析项清单时列明，也可单独成文。

3)建立数据分析数字模型

根据每一数据分析项的目的，逐一建立适宜的数据分析数学模型，以确立其需收集的原始数据、基于原始数据的预期统计数据，并明确适宜的统计周期，以及适宜的统计工具和方法。数据分析数学模型设计应充分结合企业或组织自身的运作实际，以保证预期统计数据的客观性、合理性和实用性。

4)收集原始数据

根据所建立的数据分析数学模型，确立数据收集方式，客观收集原始数据，建立原始数据库予以储存。数据收集应遵循客观、真实原则，避免使用人为选择的数据、主观猜测的数据和其他虚假的数据。其中：

①需要以现场测量方式得到的数据，必须用有效的计量器具现场实测方式获得;

②需要以调查方式得到的数据，调查对象及其范围必须要有足够的代表性、客观性。

5)获得统计数据

根据确立的数据分析数学模型，使用适宜的统计方法，对原始数据进行统计，获得预期的统计数据。对原始数据进行合理分层、分类是关键。就如绘制直方图的数据分组应合理一样，原始数据的分层、分类将影响下一步分析、判断结果的准确性。

判断找出问题点

使用适宜的分析、判断工具，对统计数据进行分析、判断，找出需改进点，获得管理体系适宜性和有效性信息，发现管理体系不适宜和失效区域，并制作相应的数据表格和分析图表。这里所指的适宜的分析、判断工具包括：

①排列图：用于找出“关键的少数”;

②直方图：通过形象显示数据的分布，分析导致质量异常的因素;

③因果图：用于判断两个质量因素之间的相关性;

④控制图：用于判断生产过程是否异常及导致异常的因素。

7)找出问题点的主要原因

分析导致不良问题、管理体系不适宜和失效的产生原因。对质量问题进行原因分析应从“人、机、料、法、环”判断分析出来的原因是否为主要原因，一般可使用直方图、因果图和控制图等数据分析工具。

8)制定改进措施

根据数据分析结果，制定改进措施实施计划，明确需改进点的改进措施，针对管理体系不适宜和失效区域进行修订和完善措施，以及这些措施的实施责任。制定改进措施及其实施计划应符合“SMART准则”。所谓“SMART原则”，就是制定措施和方法必须是具体的'(Specific)、可测量的(Measurable)、可实现的(Achievable)、相关的(Relevant)、和有时间限制的(Time-bound)。所以，我们制定的改进措施及其实施计划应满足以下要求：

①有明确的目的。应明确每项措施所针对的质量问题原因。针对每一项主要原因，一般应有一个以上的控制措施。

②措施应该对事不对人。措施的重点应该落在如何消除主要原因上，仅仅对质量问题责任进行追究的惩罚措施是远远不够的。提倡对管理理念、管理方法、制度进行更新和改进的措施，不鼓励对质量问题责任进行追究的惩罚措施。

③有明确的目标。应明确每项措施实施后应达到的具体可量化效果。

④措施必须切实可行，具体详细，有较强的可操作性。切忌口号、标语式的措施，应该杜绝“加强……”、“严格执行……”等类似措施;杜绝形式主义、走过场的措施。措施必须实实在在，真正落实到实处。提倡多一些细微的日常改进措施，不鼓励运动式、一阵风式或大张旗鼓式的措施。

⑤制定措施的同时必须同时落实措施的实施责任者、实施期限和监督责任者。

⑥措施应平衡相应质量问题的经济风险性考虑，既不提倡过分顾及成本而不愿意投入足够资源，也不提倡不计成本、“杀鸡用牛刀”而浪费资源。

9)实施改进措施

根据改进措施实施计划，由实施责任者实施措施，监督责任者监督和验证改进措施的实施，相关人员按部就班、各司其责实施，直至改进措施关闭。

实施改进措施应该注意的问题有：

①所有制定的措施必须切实、不错不漏地执行，杜绝打折扣甚至不执行的现象。

②对一些长期性的措施必须持之以恒，切忌“一年不如一年，一天不如一天”或“三天打鱼，两天晒网”的现象发生。

③对措施实施中所发现存在的问题，实施人员必须及时如实反馈，并由相关人员及时调整措施，再实施。

④维护既定实施限期的严肃性。措施必须在限期内完成，有合理理由延期的，必须经正式的审批。

⑤实施过程中，监督责任人员的责任必须到位，履行好监督职责，及时指正实施过程中的不良偏差。

在措施实施完成后，应通过事实验证控制措施的实施效果，而非主观的感观。这里所指的事实就是：措施实施后质量问题再次出现的次数、所造成损失与措施实施前的对比;管理体系不适宜和失效区域经完善后，是否仍然存在漏洞。

值得注意的是，一些措施的实施效果不能以随机抽查的某一次数据或一段很短时间内的数据来说明问题，必须以完整的数据或较长一段时间的数据来验证，以保证实施效果验证的客观真实性。

经实施验证，对那些能够有效地减少质量问题再次出现的次数和损失的措施，我们应该加以系统地总结，纳入企业或组织的管理制度等中，是这些有效的措施文件化固定下来，形成标准化，帮助我们在今后对类似的质量问题进行管理时少走弯路，少做一些不必要的重复工作，并使质量问题得到有效预防，使生产一次达到标准，明显降低类似质量问题的反复出现的频次。

改进措施无效的原因往往有以下几种：

①原始数据不真实、不客观，存在虚假和主观数据，导致所指向的质量问题原因不准确，即措施的源头不准确。

②原因分析不彻底，浅尝辄止和浮在表面，找到的是一些表面上的原因，而非根源性的末端原因，导致制定和实施的措施只是一些表面措施。

③末端原因判断不准确，将一些对造成管理问题是次要的、偶然性的或我们不可控制的末端原因确立为控制对象，造成事倍功半、劳而无功。

④措施不合理，可操作性差;或措施片面对管理问题现象本身而非末端原因;措施配套的资源投入不足，或措施的投入需求过分昂贵，导致措施无法实施;措施对人不对事，片面强调对管理问题责任的处罚，而非如何对问题进行改进。

⑤措施执行不到位，实施责任没有切实地得到落实，拖延实施，或监督人员责任履行不力，造成措施没有得到切实执行。

⑥数据模型或原始数据收集、统计不合理，无法正确反映管理问题的客观真实情况，导致数据分析不正确。

所以，改进措施无效是，应从上述原因入手，重新分析、判断、查找原因、制定措施和实施措施，对各个步骤进行修正，直至改进措施有效为止。

在上述9个步骤实施完成后，应重新从“编制数据分析清单”开始，进入新一轮的数据分析循环。数据分析实施步骤是一个“PDCA”循环。采用永不停步的PDCA循环来解决质量问题，可以是质量问题的数量和算是随着每一轮循环的完成而明显减少，由此而带来的绩效是可观的。特别是通过数据分析方法的精确分析和判断，有效减少改进过程的盲目性和失误，能够最大限度地提高改进的效率。

企业或组织在质量管理数据分析管理稳定成熟的条件下，可将数据分析管理形成管理制度或标准，将数据分析方法纳入其他管理体系中应用。

★ 数据分析课件

1.售罄率=(一个周期内)销售件数/进货件数 :

畅销的产品是不需促销的，只有滞销的产品才需要促销。滞销产品可通过售罄率来确定。一般而言，服装的销售生命周期为天气等原因，衣服的售罄率低于配色齐全，售罄率会为40～50%，第二个月约为20～25%，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10%。当第一个月的售罄率大大低于 40%时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。

2.存货周转率=(一个周期内)销售货品成本/存货成本

库存天数=365天÷商品周转率

侧重于反映企业存货销售的速度，它对于研判特定企业流动资金的运用及流转状况很有帮助。其经济含义是反映企业存货在一年之内周转的次数。从理论上说，存货周转次数越高，企业的流动资产管理水平及产品销售情况也就越好。

3.库销比=(一个周期内)本期进货量/期末库存

是一个检测库存量是否合理的指标,如月库销比,年平均库销比等,计算方法:月库销比,月平均库存量/月销售额年平均库销比, 年平均库存量/年销售额,比率高说明库存量过大,销售不畅,过低则可能是生产跟不上.

4.存销比=(一个周期内)库存/周期内日均销量

存销比的'设置是否科学合理，一是决定了订单供货是否能够真正实现向订单生产延伸;二是企业是否能够真正做到适应市场、尊重市场，响应订单;三是在管理时库存企业能否真正做到满足市场、不积压、不断档。

5.销售增长率=(一周期内)销售金额或数量/(上一周期)销售金额或数量-1

类似:环比增长率=(报告期-基期)/基期×100%

6.动销率=动销品项数/库存品项数*100%

动销品项：为本月实现销售的所有商品(去除不计毛利商品)数量

库存金额：为月度每天总库有库存的所有商品销售金额的平均值(吊牌零售额)

7.销售毛利率=实现毛利额/实现销售额*100%。

8.老顾客贡献率=

如果公司一年有100万毛利，假设只有两个客户A和B. A客户创造80万，B客户创造20万, A公司的客户贡献率为80%，B公司的客户贡献率为20%。

9.品类支持率=某品类销售数或金额÷全品类销售数或金额×100%

10.客单价=总销售金额÷总销售件数

11.坪效=销售额÷经营面积

12.交叉比率=毛利率×周转率

交叉比率通常以每季为计算周期，交叉比率低的优先淘汰商品。交叉比率数值愈大愈好，因它同时兼顾商品的毛利率及周转率，其数值愈大，表示毛利率高且周转又快

★ 数据分析课件

目前国内不少机电流通企业已经在利用网络技术进行运营管理和业务拓展，但仍存在一些制约因素：第一，库存资源贫乏和库存资源的高风险；第二，资金的短缺和高财务成本；第三，原有基于client/server二层应用体系结构的连锁经营管理系统给连锁分销体系的建立的带来了局限性、高成本和风险。案例分析报告。

通过对it互联网信息技术现状和发展趋势研究，利用成熟的webservices技术，实施商务模式的变革，将进销存商务运作范畴从公司内部提升到整个机电行业，来达到引入和共享社会资源，不但可以完全解决库存资源和资金的问题，还能大大降低公司经营的风险。同时，基于互联网三层应用体系结构应用，为公司分销体系的建立带来前所未有的光明前景：

集社会资源为我所用，并以此树立行业地位和迅速扩大市场份额，并具备可控性、低成本、低风险和高效率。并由此建立了“合作与服务”的经营理念。

系统目标如下：

（1）为机电流通企业提供全程服务，而不仅仅是简单的信息发布。

（2）系统具有开放性、平台无关性，能够与现存的电子商务系统很好地兼容。

（3）机电流通企业可以根据自己的特别要求进行定制，而且过程不复杂。

（4）方便应用服务提供商(applicationserviceprovider，asp)扩展和维护系统功能。案例分析报告。

★ 数据分析课件

1、进行总体分析。从项目需求出发，对被项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。

2、确定项目重点，合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员作出正确的项目分析决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。

3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。

以上3个具体目标的联系是紧密的`，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定项目重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。

★ 数据分析课件

一、

随着信息技术的不断发展，数据分析作为一种重要的决策支持工具，在各个领域的应用越来越广泛。本报告旨在通过一个具体的数据分析实践项目，详细介绍数据分析的过程、方法和应用，以及分析结果对决策的影响。

二、背景

的数据分析项目针对一家电商公司的销售数据展开。该公司经营多个平台，并且销售的产品种类繁多。为了更好地了解产品销售情况和顾客需求，决定对该公司的销售数据进行分析。

三、数据收集

与该电商公司合作，从其数据库中收集了过去一年的销售数据。这些数据包括顾客的购买记录、销售额、销售渠道、产品信息等详细信息。还收集了该公司对竞争对手、促销活动和市场趋势的分析报告，以便更好地了解电商市场的整体情况。

四、数据清洗和整理

在收集到原始数据后，进行了数据清洗和整理的工作。这包括去除重复数据、处理缺失数据、修正错误数据等。还利用数据可视化工具对数据进行了初步的可视化分析，以便更好地理解数据的特征和分布。

五、数据分析

在数据清洗和整理完成后，开始了数据分析的阶段。

1. 数据探索性分析(EDA)：首先对数据进行了探索性分析，包括统计描述性分析、频率分析、变量相关性分析等。通过这些分析，发现了一些有趣的现象和特点，比如销售额与促销活动的关系、不同销售渠道的销售情况等。

2. 市场细分分析：对顾客进行了市场细分分析，以便更好地了解不同群体的购买行为和需求。利用聚类分析和分类算法对顾客进行分群，并分析了不同群体的购买偏好、购买力等特征。

3. 产品推荐：为了提升销售额，还利用关联规则算法进行了产品推荐分析。通过挖掘不同产品之间的关联关系，可以为顾客提供更加个性化的产品推荐，从而增加销售机会。

4. 预测分析：利用时间序列分析和回归模型对销售额进行了预测。通过将历史销售数据和市场趋势因素纳入模型，可以预测未来一段时间的销售额，并为公司制定相应策略提供参考。

六、分析结果和决策影响

通过对数据的深入分析，得到了以下几个重要的结果：

1. 销售额与促销活动呈正相关关系，公司可以加大促销力度以提升销售业绩。

2. 不同销售渠道的销售情况存在差异，公司可以针对性地制定渠道推广策略。

3. 顾客可以分为多个细分市场群体，公司可以根据不同群体的需求开展个性化的营销活动。

4. 根据关联规则分析结果，公司可以提供相关商品的销售捆绑推荐，以增加顾客购买意愿。

5. 通过销售额的预测分析，公司可以更好地安排生产计划、优化库存管理等，以应对市场需求的变化。

这些分析结果对该电商公司的决策产生了积极影响。公司利用提供的数据分析报告，制定了相应的市场推广策略、产品推荐方案和供应链管理计划。在实施这些决策后，公司的销售额和市场份额都得到了显著增长。

七、

通过本次数据分析实践项目，深入了解和应用了数据分析的方法和技术。在实践中，通过对销售数据的清洗、探索性分析、市场细分、产品推荐和预测分析等环节，得到了有关销售趋势、市场需求和顾客特征等重要信息，并提供了对公司决策产生积极影响的指导意见。数据分析的力量在现代企业中无疑是不可忽视的，它能为决策者提供数据支持和决策依据，从而提高企业的竞争力和运营效率。相信，通过更加全面地利用和分析数据，企业可以获得更大的发展和成功。

★ 数据分析课件

各位兄弟们都等急了吧，不是我想拖延，是因为要筛选关键先生真是非常困难呢。候选人太多了亚，每一支球队都有关键先生，有的恐怕还不止一个哩，比如公牛辛里齐、戈登，马刺邓肯、曼努、老霍，活塞的康熙、面具、天尊等等，如果不小心遗漏一个，我到不怕有人拍砖，关键是自己心里不安哪;再就是数据太繁琐，最近一直狂搜数据酝酿这个帖子，但究竟那些数据能够反映关键表现捏，实在是不知道该如何取舍。

正为难的时候从网站找到了一个相关专题，叫做《NBA最好的关键球员(The NBAs best clutch scorers)》，数据都取自04～05赛季，非常振奋打算直接翻译过来又省心又省力，但是接着发现该专题注明所有数据都截止到3月15日，心里马上就凉鸟，因为那时候常规赛虽然已经进行了大半但毕竟还没完，恐怕没有办法代表整个赛季。最后考虑半天决定引用该专题，同时加上自己整理的全赛季数据，这样子还可以比较一名球员在常规赛前期和冲刺阶段的表现。只是这样一来球员数据就有前期(本赛季05年3月15日前)和全季(全常规赛季)的分别，下面的数据如果不加以特别注明，都表示是前期数据，各位兄弟在浏览的时候请注意区分。

首先透个底，这个专题最终评选关键先生的前五名依次是曼努、小斯、纳什、伟德、诺司机，除了小斯和诺司机外嘿嘿其他的都在我意料之中，其实想想诺司机主要是毁在季后赛上，常规赛凭良心说还算不错地;小斯这个鸟人居然这么厉害我确实没有料到，我一直认为太阳关键时刻是依靠纳什地。不管怎么说，我由此决定首先选择这五个人作为关键先生的候选人，然后兼顾大家需要，选择科比、小麦、小艾、小詹、卡特、邓肯、狼王、奥胖这些人气超高的偶像球员，具体做比较的时候再穿插其他球员的数据，这样子应该万无一失了。我明白大家对戈登辛里齐等人不感兴趣，而且虽然我知道他们很强但料想也强不过前五名去，还不至于漏人。候选人这样来选择不知道大家是否满意，你要是品位特别想了解别的球员，可以再回帖的时候说出来，我要是有数据就说。

[纯数据分析]

★ 数据分析课件

ChIPSeq Peak Finder

程序下载地址

总体而言，因为程序都是一堆 python 脚本，写的很分散，所以感觉用

起来不是很好用，所以现在开始测试这个程序。

Peak finder 解压，数了数，一共有17 *.py 文件，也没作什么合并

所以几天都没有跑起来

I.程序文档的基本解读

You will want to first convert Solexa output for the chip

and the control sample into bed files using one of the

following scripts:

maketrackfromeland.py

maketrackfromrealign.py

覆盖 Solexa 输出到 chip, 使用这两个脚本控制示例到基准文件

✹心得体会大全xD63.coM职场必修:

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The following scripts are used to read the output from the

0.3 version of ELAND run with the --multi option:

maketrackfromeland2.py

maketrackmulti.py

下面的脚本用于读 ELAND 0.3版本的输出，使用 --multi 选项

You can also create a bed-formatted WIG file, for display

The following scripts are used to read the output from the

0.3 version of ELAND run with the --multi option:

maketrackfromeland2.py

maketrackmulti.py

你也能创建一个基准 WIG 文件，以上的脚本用于读 ELAND 0.3 版本

的`输出，使用 --multi 选项

You will want to first convert Solexa output for the chip

and the control sample into bed files using one of the

following scripts:

maketrackfromeland.py

maketrackfromrealign.py

Chip 到 Solexa 输出的转换，控制示例到基准文件.

on the UCSC browser:

makewiggle.py

USCE 浏览器，这个脚本什么作用?

The main script actually implements the peak finder:

findall.py

peak finder 实际执行的主脚本

You will want to first convert Solexa output for the chip

and the control sample into bed files using one of the

following scripts:

maketrackfromeland.py

maketrackfromrealign.py

on the UCSC browser:

findallnocontrol.py

文件转换和示例矫正到基准，作者推荐使用第一个脚本

NEW FEATURE of findall.py : as of version 2.0, you can

/ should use the -normalize option to calculate

everything as Reads Per Million (RPM). While we have

kept the original behavior as default, we will switch

-normalize to be the default in the next release.

findall.py 脚本的新特征: version 2.0 可以使用-normalize

选项计算每个RPM(Reads Per Million). 我们默认保持原样，下

一个版本将会打开 -normalize

The philosophy of this peak finder is to define regions,

and then search for the motif. However, the findall

script can report the actual peaks in the region with

the -listpeak option.

peak finder 的哲学是定义区域, 搜索模体。尽管这样， findall

脚本报告实际的峰的区域，选项， -listpeak

The rest of the analysis depends heavily on Cistematic

to run. The following scripts find associated genes and

anlyze their GO ontology enrichment, if any:

getallgenes.py

analyzego.py

基于 Cistematic 的其余分析，关联基因和 GO 富集

10.

The following scripts, also requiring Cistematic,

the sequence in the enriched regions, find motifs using

Meme and map motif sites in regions around the peaks:

getfasta.py

findMotifs.py

getallsites.py

其余脚本，也要求 Cistematic, 恢复富集区域的序列，使用

MEME 寻找模体，比对peak附近的模体区域

11.

The output of findMotifs.py and input of getallsites.py

are motifs in the Cistematic .mot format. A modified

version of getallsites.py to output NRSEs that uses

multiple motifs is:

getallNRSE.py

NRSE2.mot

NRSE2left.mot

NRSE2right.mot

findMotif.py 的输出以及 getallsites.py 的输入均是 Cistematic .mot格式。

一个修饰的版本是getallsites.py 到 NRSEs 使用多个模体。

12.

The remaining scripts are just helper scripts to allow

comparison between runs and/or move data into UCSC format.

bedtoregion.py

makesitetrack.py

regiontobed.py

regionintersects.py

siteintersects.py

★ 数据分析课件

增长黑客不谈 AB 测试是耻辱。

通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题，想个主意，做出原型，测试定型。

比如，你发现转化漏斗中间有一个漏洞，于是你想，一定是商品价格不对头，让大家不想买了。你看到了问题——漏斗，而且你也想出了主意——改变定价。

但是这个主意靠不靠谱，可不是你想出来的，必须得让真实的用户用。于是你用 AB 测试，一部分的用户还是看到老价格，另外一部分用户看到新价格。若是你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化。若真如此，新的价格就被确定下来（定型），开始在新的转化高度上运行，直到你又发现一个新的需要改进的问题。

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，如何验证的？主要方法就是 AB 测试。

今天的互联网世界，由于流量红利时代的`结束，对于快速迭代的要求大大提升了，这也使我们更加在意测试的力量。

在 web 上进行 AB 测试很简单，在 app 上难度要高很多，但解决方法还是很多的。国外那些经典 app，那些卖钱游戏，几乎天天都在 AB 测试。

★ 数据分析课件

南京千百万数据技术分析师事务所有限公司依据《中华百姓民主国审计法》和相关海外贷援款协定的规定，20xx年，审计署帮会海外贷援款子目审计服务核心和相关特派员办事处对由中央单位执行或帮会执行的102个海外贷援款子目20xx年度财务收支和项目执行情况施行了审计，南京千百万数据技术分析师事务所有限公司向海外贷援款机构出具了103份审计报告(有1个项目按照海外贷援款机构的要求出具了2份审计报告)。审计办公是按照国际审计准则和中国社稷审计准则施行的。

一、基本情况

此次南京千百万数据技术分析师事务所有限公司审计的亚洲开发银行项目联手国开发打算署项目英国国际进展部项目能源、交通、教育、卫生、城市建设和背景保障等领域，打算投资总额折合百姓币2897.67亿元，其中协议利用外资额折合百姓币385.82亿元。截至20xx年12月31日，项目累计完成投资额折合百姓币1774.78亿元，其中累计利用外资额折合百姓币243.11亿元。

南京千百万数据技术分析师事务所有限公司分析结果表明，引入先进理念和培育管理人材等方面的积极效用，获得了较好的经济效益、社会形态效益和背景效益。但审计也发现南京千百万数据技术分析师事务所有限公司单位在项目建设管理、法规和协定执行、财务核计和资金管理等方面存在一点不由得偏废的问题。此次审计出具的103份审计报告中，无保存意见的审计报告86份，占83.50百分之百；保存意见的审计报告16份，占15.53百分之百；谢绝表达意见的审计报告1份，占0.97百分之百。

二、审计发现的主要问题

(一)17个项目存在对财务报表萌生重大影响的问题，出具了保存意见或谢绝表达意见审计报告(详见附件)。其中：

支出不合项目规定、采购形式不合项目规定、提款报账声请与实际活动不符、未按相关会计准则和贷援款协定要求编制报表、财务报表数据不真实等问题，对被审计单位财务报表或项目特定目标财务报表萌生重大影响，审计扳机出具了保存意见报告。

2．有1个项目因账面资产与实际盘点结果差异较大，且审计成员无法得到充分惬当的审计凭证，无法对该项目刊发审计意见，出具了谢绝表达意见审计报告。

(二)内部扼制缺陷等问题，但未对被审计单位财务报表或项目特定目标的财务报表导致重大影响，出具了无保存意见报告。

其中：

1．有5个项目存在配套资金未按规定趁早足额到位的问题，关乎资金9961.66万元，占项目总额的4.90百分之百。

滞留项目资金2.19亿元，占项目总额的6.86百分之百。

列支非项目支出或多记支出、财务票据睽异规、超标准支付会展费和管理费、未按规定扣缴税款、会计核计睽异规、资金资产管理不善、财务内部扼制脆弱等其它犯法违规及财务管理不规范的问题，关乎资金4.92亿元，占项目总额的35.29百分之百。

招投标手续睽异规、违规分包、未按设计的工程内容和要求施行施工、工程监理不到位、项目建设超概算、后续管理不善、工程资产闲置等项目工程建设和管理的问题，关乎资金8.32亿元，占项目总额的12.75百分之百。

5．有21个项目存在投资完成额比例偏低或提款报账进度较慢的问题，占项目总额的20.59百分之百。

此外，审计还发现3起重大犯法违纪案件线索，已依法移送相关部门办理。