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数据分析与可视化教材 数据分析概述心得体会(优质5篇)

时间:2023-10-04 02:46:36 作者:ZS文王 数据分析与可视化教材 数据分析概述心得体会(优质5篇)

无论是身处学校还是步入社会,大家都尝试过写作吧,借助写作也可以提高我们的语言组织能力。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗?以下是小编为大家收集的优秀范文,欢迎大家分享阅读。

数据分析与可视化教材篇一

在当今数字化的世界中,数据已经成为了一个风口浪尖上的热门话题。大数据、数据科学、数据分析等词汇纷至沓来,现代企业对于数据的需求也在不断上升。作为人工智能时代的预备生,学习数据分析变得愈加必要。在这篇文章中,筆者将会分享一些关于数据分析相关技能的个人心得体会。

第二段:传统行业数据分析的特点

以往,数据分析通常是在电子商务等在线领域中使用的工具,来帮助企业实现营销、推广、流量监控等目标。但随着大数据时代的到来,数据分析在传统行业中也得到了广泛应用。比如,在连锁餐饮企业中,不同分店间的产品销量分析与比较,原料采购的效益分析等都已成为数据分析中的常规操作。因此,传统行业数据分析需要依靠深入了解企业运营,将数以万计的数据转化为可支持经营决策的信息。

第三段:数据的采集、清洗、分析

数据分析的关键在于如何获取、整理、分析大量的数据。第一步是数据采集,要在业务系统中提取所有相关数据,以确定分析所需要的数据范围。然后需要进行数据清洗,常见的数据清洗过程如删除空值、重复数据等。这有利于减少分析计算时的错误和不准确性。最后,对数据进行分析,从数据中提取出有效信息,对数据进行可视化处理并为决策者提供相关建议和方案。

第四段:数据可视化的工具

管理决策者通常并不是专业的数据分析师,他们需要看到数据的可视化效果。这是数据分析过程中难以回避的一环。数据可视化确保决策者从大量的数据中快速发现关键信息,为企业决策提供了有效的支持。目前主流的数据可视化工具有 Tableau 、QlikView 和 Power BI 等。使用这些工具来创建图表、仪表板和报表,可以让数据分析成为更容易理解和使用的工具。

第五段: 总结

在大数据时代中,数据分析的重要性不言而喻。学习数据分析并进行实践是在应对和驾驭数据量巨大的时代不可或缺的。从数据采集、清洗到处理和可视化,数据分析分成多个步骤,需要通过不断学习和实践才能提高自身的数据分析技能。不管是在线领域还是传统行业,数据分析都已成为企业提高竞争力的重要武器。

数据分析与可视化教材篇二

随着信息化时代的到来,数据分析逐渐成为各行各业必备的一项能力。而数据分析周报则成为了一个集中展示数据分析成果的平台。本文将从自身的体验出发,谈一谈对于数据分析周报的心得体会。

第二段:开始分析

数据分析周报的主要目的是为了展示数据分析师在一周内的工作成果。数据分析师可能会面临大量的数据量,但要做出有价值的分析报告并不是一件容易的事。因此,数据分析周报的成功关键在于如何将庞杂的数据整合成简洁明了的展示形式。比起冗长的文字报告,数据可视化是更容易传达信息和引发阅读兴趣的方式。

第三段:谈谈数据分析周报的重要性

数据分析周报对于企业内部沟通,决策和分析都具有重要性。它们使各部门间明确了他们的工作目标,从而可以更好地协同工作。此外,数据分析周报也可以给企业决策层提供更多有价值的洞见。在过去,很多决策都是根据直觉或历史经验作出的。但随着数据分析的普及,数据已经成为了影响决策的重要因素之一。

第四段:如何制作更好的数据分析周报

不同的行业和公司对于数据分析周报都有着不同的需求和要求。然而,无论是哪个领域,都有一些基本的原则需要遵循。首先,清楚地定义报告的目标和受众。其次,对数据进行全面彻底的分析和整理。细致的数据分析是制作报告成功的关键。最后,采用图形可视化来呈现数据,以提高阅读体验。同时,要注意数据不要过多,不太容易理解,要避免无意义的图表占用版面。

第五段:结论

数据分析周报是数据分析师必备的一个技能。通过数据分析周报,企业可以更好地了解其业务情况,以帮助他们制定正确的决策。同时,对于数据分析师本身而言,制作数据分析周报也是一个锻炼技能,提高自己的表达和可视化能力的机会。在制作每一个数据分析报告时,保持对数据最大的严谨性是最重要的,然后深入分析数据,将其可视化,并简化报告,以便读者更好地理解它。

数据分析与可视化教材篇三

项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性,为投资方决策项目提供科学、严谨的依据,降低项目投资的风险。

项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据:

政策背景:随着我国经济体制变革的不断深入发展,中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义,这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估,实行备案制。而投资方和项目方,则对项目的风险承担完全责任,完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告,中国的项目分析,将彻底进入市场化的运作模式。

时代需求:进入二十一世纪信息化时代,传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术,成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域,是信息化时代发展的必然结果。

项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据

任何欣欣向荣的企业,都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢?发达国家的做法是对项目的最终决策,一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国,随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展,加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段,投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性,专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析,以便正确决策项目;越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。

我们的目标:

构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面:

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,协助分析人员作为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。

我们的原则

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。

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。

总之,一份完整的数据分析报告,应当围绕目标,确定范围,遵循一定的前提和原则,系统的反映行业分析的全貌,从而推动该行业的进一步发展。

样本如下:

目录

第一章项目概述

此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。

第二章项目市场研究分析

此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。

第三章项目数据的采集分析

此章包括数据采集的内容、程序等。

第四章项目数据分析采用的方法

此章包括定性分析方法和定量分析方法。

第五章资产结构分析

此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。

第六章负债及所有者权益结构分析

此章包括项目负债及所有者权益结构的分析:短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。

第七章利润结构预测分析

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。

第八章成本费用结构预测分析

此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。

第九章偿债能力分析

此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。

第十章公司运作能力分析

此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析,现金周期、营业周期分析等。

第十一章盈利能力分析

此章包括净资产收益率及变化情况分析,资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。

第十二章发展能力分析

此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力情况分析。

第十三章投资数据分析

此章包括经济效益和经济评价指标分析等。

第十四章财务与敏感性分析

此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。

第十五章现金流量估算分析

此章包括全投资现金流量的分析和编制。

第十六章经营风险分析

此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。

第十七章项目数据分析结论与建议

第十八章财务报表

第十九章附件

数据分析与可视化教材篇四

学生进入高中就当地实际有如下不同:学生从在家生活,多数变为住校生活,生生活环境变化;有熟悉的同伴,也有开始结识新的同伴;有原来相互了解的老师,现在必须接受新的面孔;有相对混沌的年龄步入初步思考未来的朦胧。我们学校心理健康教育组针对我校学生入学基础薄弱,常常伴随一些心理异常现象表现,学校、班级、家长存有教育困惑的实际,对高一学生开设了“走进自我”心理健康教育校本课程,内容包括:学会合作,营造和谐心理活动课、了解他人,认识自我——我给同学找优点、给我自己找不足心理活动课、中学生应有的心理品质、良好的养生处事原则、亲子沟通视频观看与讨论。在完成1-4班的教学过程后,对高一全体学生进行了一次心理健康测试。目的:一是对学生的心理健康状况有一个全面的掌握,了解个别学生的特殊心理状况,会同班主任及家长进行必要的心理辅助工作;二是对照学生开设心理健康教育课程后的作用。现就测试情况报告如下:

《中国中学生心理健康量表》(mssmhs)来源自王极盛教授(1997)撰写的《中国中学生心理健康量表的编制及其标准化》。该量表共有60个项目组成,包括10个分量表。它们分别为强迫症状、偏执、敌对、人际关系敏感、抑郁、焦虑、学习压力感、适应不良、情绪不稳定、心理不平衡。即可以从整体上衡量受试者的心理健康状况,也可以根据每个量表的平均分进行评价。

《中国中学生心理健康量表》是采用五级计分法,即无为1分,轻度为2分,中度为3分,偏重为4分,严重为5分。该总均分是由60个项目的得分加在一起除以60,得出受试者心理健康的总均分,表示心理健康总体状况。10个分量表分别由6个项目组成的,将每个分量表6项得分之和除以6,就是该量表的因子分。如果心理健康总均分或因子分低于2分,表示心理比较健康;超过2分(包括2分),表示存在一定程度的心理问题;总均分或因子分是5分,表示存在着严重的问题。

考虑学生实际,排除假选择的可能性,学校对因子分2.5分以上的进行了统计,全年级各因子所占比例为:强迫症状19.16%、偏执13.53%、敌对14.05%、人际关系敏感20.81%、抑郁16.43%、焦虑20.53%、学习压力感22.93%、适应不良24.33%、情绪不稳定26.67%、心理不平衡9.11%。从以上数据看出如下问题:1、学生心理健康状况不容乐观,情绪不稳定、适应不良、学习压力感、焦虑、人际关系敏感五项都超过学生数的20%。2、学生进入高一后,大部分学生住校,开始远离父母,进行相对独立的生活,增加了与同学相处的时间,但是学生来自不同的学校,相互熟悉需要一个过程,因此表现在适应不良、情绪不稳定、人际关系敏感比较明显的比例较高,当然情绪不稳还应该考虑到离家住校后的想家情绪的影响。3、由于学生中考成绩低,基础薄弱,反应在学习压力和焦虑因子的比率也较高。根据这一测试结果,建议班级工作中要充分利用活动课、班会、家长会、师生交流等机会,给学生创造沟通、倾诉的平台,进而得到缓解;建议级部教学中强化备课要备学生这一环节,针对学生基础实际,设计教学内容,控制习题、考试难度,给学生以成功感受,以此来缓解学习压力和焦虑情绪;根据测试结果中基础相对较好的两个班级3班和9班学习压力感明显低于其他班级,也说明了这一点。

根据测试结果对照表(见附表1)不难看出以下结果:1-4班各因子2.5分以上平均比例明显少于5-12班的平均比例,其中特别明显的是抑郁因子高出8.6个百分点、情绪不稳定因子高出9.4个百分点,还有适应不良因子高出5.86个百分点。这与在1-4班刚刚结束的心理健康课中所涉及的教学内容是相吻合的,笔者认为心理健康教育课程是起到了积极的作用的。从测试结果来看,学校开设心理健康教育课程不单单是必要的,而且是有价值的。

1、个别班级分析:3班、9班学习压力百分比低于其他班级,这两个班学生的学习基础平均成绩高于其他班级(通过期中考试成绩分析得知),老师讲授内容及难度相对更适合这两个班级的学生接受能力,所以感觉学习压力相对小一些;而其他班级学生基础平均水平均低于这两个班级,学生学习困惑较多,成功感受指数偏低,所以学习压力较大。10班各项因子比例都普遍较低,与班主任交流,可能原因为:班主任年轻,又是从事体育教学,师生关系融洽,体育科有充分的交流机会,而班主任对学生又尽心尽力的工作,在交流中得到了沟通,学生安全感、信任感的提升也起到了积极的作用,反映出的表现是学生普遍比较活泼。当然还需要进一步观察。

2、学生个案分析:学生个案中跟踪学生两人,测试因子得分都较高:学生a表现上课不积极回答问题,课间独自来往于校园,即使上课也愿意独自做到一个角落(见测试结果)。建议班主任要与家长及时沟通,给学生更多的关注、倾听和关心,激起生活的乐趣,给予创造更多的倾诉机会。学生b性格表现内向,对同学常有敌意指向,不愿意参加活动,表现出退学行为,家长送回学校,家长反映的原因是家庭父母不和,从小跟母亲生活,对父亲有厌烦之感,家长已经与其做过心理咨询(见测试结果)。建议继续做心理咨询,经常带学生参加一些外出活动的事件,比如购物、走亲访友等,建议老师积极关注其变化,经常与其交流,倾听其倾诉。上述两个学生的个案看测试结果与观察表现相吻合,说明本测定量表具有一定的可靠性。

1、掌握应对策略,对班级测试指数高的项目因子,即不要迷信测试、也要适时调节:针对班级整体发挥集体的作用,有意识的开展班级活动,充分利用班级骨干,也要充分给重点学生创造活动平台。

2、各类因子指向的学生应对策略建议:深入了解学生的生活背景及家庭状况,必要时对家长提出建议;对学生要有针对性的关注和关心,更重要的是针对性的安排谈话和活动,做学生忠实的倾听者,加强认知指导。

综上所述,本次测试具有一定的可信度,可以为班主任及家长提供一些培养学生心理健康的依据,同时说明学校心理健康教育课程的开设具有一定积极作用,班主任的工作方式对学生的心理健康也起着重要的作用,学校教学的设计要最大限度的适合学生的知识基础,这也有利于学生心理健康的发展。

数据分析与可视化教材篇五

数据分析与运营是当今互联网时代不可或缺的一环,它凭借着对海量数据的整合、挖掘和分析,帮助企业实现精细化运营、精准营销和决策优化。在数据分析与运营的实践中,我积累了一些心得与体会,分享如下。

首先,数据不是目的,而是手段。在进行数据分析与运营之前,我们应该明确一个目标。数据只有在服务于目标的情况下才能发挥作用,否则就成了无意义的数字堆砌。因此,在进行数据分析之前,我们要先明确我们想要解决的问题是什么,然后选择合适的数据指标来进行分析,最终达到更好地实现目标。

其次,数据的质量至关重要。垃圾数据就像是偏离轨道的火车,不仅无法带来预期的效果,还有可能导致错误的决策。因此,在进行数据分析之前,我们要对数据的来源、准确性和完整性进行严格的评估。同时,要注意数据采集的频率和时间范围,确保数据的时效性和持续性。只有保证了数据的质量,我们才能得出准确可靠的结论,为企业的决策提供有力支持。

第三,数据分析需要结合业务情况。数据分析与运营的目的在于为决策提供依据和支持,因此,我们不能只盯着数据本身,而是要将数据与实际业务结合起来。只有了解了业务的特点、流程和需求,才能更好地选择合适的数据指标、制定分析方案,并得出对业务有实际意义的结论。数据分析要贴近实际,要考虑到实际业务的限制和条件,为业务的优化提供可行性建议。

第四,数据可视化对于数据分析与运营非常重要。数据分析结果如果只是堆砌在一张冰冷的数据表格中,很难让人一眼看清楚其中的规律和趋势。而通过数据可视化,我们可以将数据以简洁直观的形式展现出来,更容易看出其中的关联关系和潜在问题。因此,在进行数据分析的过程中,我们应该善于使用各种可视化工具和技巧,将数据变成有力的沟通工具,帮助决策者更好地理解和利用数据。

最后,数据分析与运营需要持续改进和学习。数据行业发展迅猛,新的技术和方法层出不穷。作为数据分析师和运营者,我们要保持学习的姿态,不断更新自己的知识和技能。同时,要不断总结和反思自己的实践经验,发现和解决数据分析过程中的问题,不断提高数据分析和运营的能力和水平。只有不断改进和学习,我们才能在竞争激烈的数据行业中保持竞争优势,为企业创造更大的价值。

综上所述,数据分析与运营是一项复杂而重要的工作,需要关注数据的目标、质量、业务、可视化和持续改进。只有在实践中不断探索和总结,我们才能更好地发挥数据分析与运营的作用,为企业的发展和决策提供有力支持。

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