财务大数据分析与可视化 课件 项目一 数据分析基础与方法

数据分析基础数据分析基础与方法目录/Contents

数据分析概念01

数据分析应用场景02

常用数据分析工具03

数据分析价值04

数据分析概念01

数据分析概念数据分析概念：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，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，最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题。数据分析是将数据转换为知识，智慧的手段。

数据分析应用场景02数据分析应用场景以下是一些常见的数据分析应用场景：……

数据分析应用场景03数据分析应用场景业务数据分析Excel,SPSS,SAS,Tableau,PowerBI……大数据统计分析Python,SQL,R0102

数据分析价值04数据分析价值（2）商业智能BI将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表服务并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。（1）数据可视化将数据高度浓缩，通过的图表的形式展现出来，增强数据的展现力，常见的图形有柱状图、饼状图、直⽅图、折线图、散点图等。（3）用户画像用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。（4）量化交易量化投资理论是借助现代统计学和数学的⽅法，利⽤计算机技术从庞⼤的历史数据中海选能带来超额收益的多种“⼤概率”事件以制定策略，⽤数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执⾏已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且⾼于平均的超额回报。数据分析方法数据分析基础与方法目录/Contents

分析方法入门01

分析方法进阶02

分析方法高级031.多维度拆解分析方法2.对比分析方法

分析方法入门01多维度拆解分析方法定义：多维度拆解分析法：维度+拆解维度：看待问题的角度拆解：将一个问题分解为不同维度的指标010203优秀个子高家庭背景好长得帅010203查看一个人是否优秀的角度（即维度）：身高、家庭背景、长相拆解：优秀=身高优秀+家庭背景优越+长相好多维度拆解分析方法使用场景：（1）将整体拆分为部分，可以看到数据构成要素的差异（2）将复杂问题拆分为简单问题指标拆解底层原理是逻辑树拆解，将复杂问题逐步拆解为简单问题。拆解为简单问题后，问题容易定位。想一想：假设某个医院最近收治的1000名患者中，A医院有900名患者存活，然而B医院只有800名换着存货。这样看起来，A医院的存活率更高，会选择A医院。但是我们的选择真的是正确吗？多维度拆解分析方法分析结果：现在来比较A医院和B医院的重症患者组：A医院有100名患者入院时是重症患者，其中20名患者存活。A医院重症患者组存活率=20名存活/100名入院=20%B医院有400名患者入院时是重症患者，其中200名患者存活。B医院重症患者组存活率=200名存活/400名入院=50%所以，对于重症患者，去B医院的存活率更高，是更好的选择。那如果亲人入院时是轻症患者呢？用同样的方法去分析，可能会出人意料，轻症患者在B医院的生存率可能也会超过A医院的生存率，B医院依旧是更好的选择。多维度拆解分析方法注意：在某些情况下，如果没有详细拆解内部数据，得出的结论会背离实际情况。辛普森悖论考察数据整体和考察数据的不同部分，会得到相反的结论。多维度拆解分析方法使用：拆解方式有两种：指标构成和业务流程。（1）指标构成当分析某店铺活动后预期销售额未达成的原因时，可以从指标定义的角度进行拆解分析。以销售额为例，可以将其拆分为新用户销售额和老用户销售额。通过对销售额进行拆分并分析其中的子指标，可以更准确地了解为什么活动后预期销售额为达成。如果是“新用户”导致的销售额较低，可能是由于活动的吸引力不够或者购买决策过程中存在障碍，也有可能是因为活动促使客户购买的产品或服务不具备足够的吸引力或附加价值。如果是“老用户”导致的销售额较低，可能是因为活动的促销力度不够吸引客户再次购买，也有可能是由于活动的折扣力度不够或者产品推荐策略不够精准，从而可以针对性采取改进措施。多维度拆解分析方法（2）业务流程当按照用户购买产品的业务流程进行拆解分析时，可以从用户的角度出发，将整个购买过程划分为不同的阶段，并对每个阶段再进行拆解。对比分析方法定义：对比分析方法是一种将不同对象、时间点或条件之间的差异和相似性进行比较的分析方法。通过对比分析，可以更好地理解和解释数据，并从中获取有价值的见解。在购物过程中，我们就可以使用对比分析方法来评估不同产品或品牌之间的差异。例如，我们可以比较不同手机的价格、功能、性能和用户评价，来确定最适合自己需求的手机。对比分析方法使用场景：想要进行对比分析，我们要弄清楚两个问题：和谁比，怎么比较。（1）和谁比和谁比一般分为两种：和自己比、和行业比。（2）怎么比较一般从3个维度进行比较：数据整体的大小、数据整体的波动、趋势变化。1）数据整体的大小某些指标可用来度量整体数据的规模和大小。常见的方法是使用平均值、中位数或其他业务指标。2）数据整体的波动变异系数是用标准差除以平均值得到的值，用于衡量整体数据的波动情况。对比分析方法3）趋势变化趋势变化是指数据随着时间的推移而发生的变化。为了分析和展示这种变化，常用的方法包括时间折线图、环比和同比。时间折线图是一种用于可视化数据随时间变化的图标形式。它将时间轴放在水平轴上，将数据指标放在垂直轴上，并使用连续的线段将各个时间点的数据连接起来，以展示数据随时间的变化趋势。

分析方法进阶021.AARRR模型2.假设检验分析方法

AARRR模型定义：AARRR模型因其掠夺式的增长方式也被称为海盗模型、海盗指标，也叫增长黑客理论模型、增长模型、2A3R模型、决策模型。是硅谷著名风险投资人戴夫·麦克卢尔（DaveMcClure）2007提出的，核心就是AARRR漏斗模型。AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个阶段。AARRR模型使用场景：AARRR模型是一种用于产品管理和市场营销的框架，它通过关注获取、激活、留存、推荐和收入这五个关键指标，帮助企业和团队实现持续的用户增长、优化用户体验、制定营销策略、数据驱动策略以及增长收入。该模型提供了系统性的方法，帮助企业全面了解和优化用户生命周期的各个阶段，从而实现商业成功和持续的盈利能力。假设检验分析方法定义：假设检验分析方式是一种利用数据做决策的过程。步骤：（1）提出假设（2）收集样本证据（3）得出结论，做出决策——必须以数据作为支撑假设检验分析方法使用场景：产品A是为在校生和职业人士提供技能培训。最近发现，用户的复购率低于90%。（1）提出假设假设检验分析方法（2）收集样本证据1）老师不够好？经与竞品B对比分析：产品A和竞品B的老师都是头部教师。产品A的课程介绍页，老师介绍简单；竞品B的课程介绍页，老师介绍非常详细。2）用户学习效果不好？经与竞品B对比分析产品A采用预约制；竞品B的上课形式采用闯关制，更加灵活，模式更好。假设检验分析方法3）答疑效果不够好？经与竞品B对比分析产品A助教负责销售任务，用户提出的问题没有解答；产品B的助教负责解答问题，用户提出的问题可以很好解答。（3）得出结论，做出决策1）产品的老师很好；但是老师介绍不够详细。可以考虑提供额外的培训给老师，教他们如何更详细地介绍产品，包括产品的特性、优势、使用方法等。2）产品的课程模式不好：灵活度不够。考虑提供定制化的课程，以满足不同用户的需求，这可以包括灵活的课程时间表、内容选择等。3）产品的答疑效果不好：助教没有全流程跟踪用户，提供问题的实时解答。培训助教，使他们了解产品的全流程，以便提供更全面的支持。助教应该能够解答用户问题，并引导。

分析方法高级031.群组分析方法2.RFM分析方法3.漏斗分析方法群组分析方法定义：群组分析方法也叫同期群分析方法。按照某个特征，将数据分为不同的组，然后比较各组的数据。即对数据进行分组然后对比。使用场景：在数据分析中，群组分析方法常常用来分析用户留存（流失）问题，也可以分析金融行业用户还款逾期问题。放在实际业务中，群组分析方法可以用于各种领域，例如市场调研、社会科学、生物学等。比如一家公司想要了解他们的客户群体，就可以使用群组分析将客户分成不同的群组，根据客户的购买行为、兴趣爱好或人口统计学的特征等进行分类。这样，公司可以更好地了解不同群组的需求和偏好，从而针对性地开展营销活动。RFM分析方法定义：最近一次消费时间间隔（Recency）、购买频率（Frequency）、消费金额（Monetary），通过这3个指标对用户分类的方法称为RFM分析方法。1.最近一次消费（Recency）：客户最近一次购买的时间间隔，即客户最后一次消费距离现在的时间，较短的时间间隔通常表示客户更活跃，用户价值高；2.购买频率（Frequency）：客户在一段时间内的购买次数，购买次数越多的客户通常被认为更有忠诚度，用户价值高；3.消费金额（Monetary）：客户在一段时间内的总消费金额，消费金额较高的客户通常被认为对企业的贡献更大，用户价值高。RFM分析方法将3个指标按价值从低到高排序，将客户分为8个类别，针对每个类别的客户设计对应的营销策略。RFM分析方法使用场景：用RFM分析方法把用户分为8类，对不同价值的用户使用不同的运营决策，把公司有限的资源发挥到最大的效果，这就是我们常常听到的精细化运营。例如第1类是重要价值用户，这类用户最近一次消费时间较近，消费频率也高，消费金额也高，要提供VIP服务。漏斗分析方法定义：漏斗分析法是一种数据分析方法，用于理解用户在某个过程中的转化情况。它通过追踪用户在不同阶段的行为，从而形成一个逐渐缩小的“漏斗”形状，以帮助识别出用户流失或转化率低的环节。漏斗分析方法使用场景：漏斗分析法通常应用于网站、应用或销售过程等场景，以揭示用户在这些过程中的行为路径和转化情况。它通过观察不同阶段的用户数量和转化率，帮助企业发现问题和改进的机会，以提高整体转化率和业务效果。用途，包括：1）发现用户流失点。2）优化用户体验。3）评估营销策略效果。4）识别改进机会。5）预测业务结果。用数据分析解决问题数据分析基础与方法目录/Contents

数据展现05

撰写数据分析报告06

明确目的和思路01

收集数据02

数据处理03

数据分析04在实际业务中，无论做什么事情都应该有明确的目的，做数据分析也一样。在进行数据分析前，我们需要先明确数据分析的目的，然后再根据数据分析的目的进行数据收集、处理和分析。同样我们也需要知道数据分析的一系列流程。在明确目的和思路之后，首先通过某种统计方法对收集来的大量原始数据按照一定的指标进行处理和分析统计，然后将处理后的数据通过图表进行可视化展现，分析人员再通过可视化数据呈现的规律、趋势等信息，最后总结出数据间的关系，进而得出结论撰写数据分析报告。

明确目的和思路01

明确目的和思路在数据分析中，明确目的和思路是非常重要的步骤，它有助于指导整个分析过程并确保分析的方向和效果符合预期。（1）首先，需要明确分析的目的和目标。（2）明确要回答的问题是什么。（3）在明确目的和问题后，制定一个合理的思路规划。

收集数据02收集数据收集数据是数据分析流程中的关键步骤之一，下面是具体说明收集收据的一些常见方法和注意事项：（1）内部数据收集收集组织内部已经存在的数据，这些数据可能存储在数据库、日志文件、Excel表格等形式中，通过与组织的数据管理员或相关部门合作，获取所需要的数据。（2）外部数据收集除了内部数据，你还可以收集外部数据来丰富你的分析。外部数据可以来自公共数据集、政府数据、行业报告、调查数据。这些数据可以通过公共数据门户、数据供应商、行业协会等渠道获得。（3）数据爬取在某些情况下表，需要从互联网爬取数据。这可以通过编写自定义的网络爬虫程序或使用现有的爬虫工具来实现。在进行数据爬取时，确保遵守相关的法律、政策和道德准则，避免侵犯数据所有者的权益。

数据处理03数据处理数据处理是数据分析流程中的关键步骤，它涉及对数据进行清洗、转换和准备，以确保数据的质量和一致性。（1）数据清洗——处理数据中的异常值、缺失值和重复值的过程。（2）数据转换——数据从一种格式转换为另一种形式，以满足分析的需求。（3）数据合并或拼接在某些情况下，可能需要将不同来源的数据集成在一起，进行综合分析。在数据合并过程中，需要解决不同数据源的数据格式、字段命名和数据结构等差异，并确保数据的一致性和关联性。（4）数据处理工具——Python、MySQL、R