MBA数据分析方法与应用课件

数据分析方法与应用MBA欢迎来到MBA数据分析方法与应用课程！本课程旨在帮助MBA学生掌握现代商业环境中至关重要的数据分析技能我们将从数据收集和准备开始，逐步深入到描述性统计、推论性统计、数据挖掘、预测分析、大数据分析以及商业智能等多个领域通过本课程的学习，你将能够运用数据分析工具解决实际商业问题，为企业决策提供有力支持准备好探索数据的力量了吗？让我们一起开始吧！课程简介数据分析的重要性决策支持优化运营创新驱动数据分析为管理者提供深刻的洞察力，数据分析可以识别运营流程中的瓶颈和数据分析可以揭示潜在的市场需求和客帮助他们做出更明智、更高效的决策低效环节，从而优化资源配置、降低成户偏好，为新产品开发和商业模式创新通过分析市场趋势、客户行为和竞争对本、提高效率例如，通过分析供应链提供灵感通过分析社交媒体数据，企手策略，企业能够更好地把握机遇，规数据，企业可以优化库存管理，减少浪业可以了解消费者对新产品的反馈，及避风险费时调整策略数据分析在商业决策中的作用战略规划市场营销12数据分析帮助企业评估市场机会和威胁，制定长远发展战略例数据分析优化营销活动，提高客户获取和保留率通过分析客户如，通过分析宏观经济数据和行业趋势，企业可以预测未来市场数据，企业可以了解客户的需求和偏好，进行精准营销规模和增长潜力风险管理产品开发34数据分析识别潜在风险，降低损失通过分析历史数据，企业可数据分析指导产品设计和改进，满足客户需求通过分析用户反以预测信用风险、市场风险和运营风险馈和行为数据，企业可以了解用户对产品的满意度和改进建议课程目标与学习成果掌握数据分析基本概念了解数据分析的定义、流程和应用领域，熟悉各种数据类型和数据来源掌握常用数据分析方法熟练运用描述性统计、推论性统计、数据挖掘和预测分析等方法解决实际问题掌握数据分析工具能够使用Excel、SPSS、SAS、R和Python等工具进行数据分析提升数据分析思维培养从数据中提取信息、发现规律和做出决策的能力课程大纲主要内容概览数据收集与准备1数据来源、数据类型、数据质量、数据清洗、数据转换、数据集成描述性统计分析2集中趋势度量、离散程度度量、分布形态、数据可视化推论性统计分析3抽样方法、假设检验、t检验、方差分析、相关分析、回归分析数据挖掘技术4聚类分析、分类分析、关联规则、文本挖掘预测分析5时间序列分析、季节性调整、预测模型评估大数据分析6大数据概述、Hadoop生态系统、NoSQL数据库商业智能与决策支持系统7商业智能概念与架构、数据仓库、OLAP分析、决策支持系统数据分析伦理与法律8数据隐私保护、数据安全、数据分析中的伦理考量数据分析报告撰写9数据分析报告结构与内容、结果呈现、结论与建议数据分析工具实战10Excel数据分析工具第一部分数据收集与准备定义问题明确数据分析的目标和范围，确定需要解决的商业问题收集数据从各种来源收集相关数据，包括内部数据和外部数据清洗数据处理缺失值、异常值和重复值，确保数据质量转换数据将数据转换为适合分析的格式，例如标准化、归一化集成数据将来自不同来源的数据整合在一起，形成统一的数据集数据来源内部与外部数据内部数据外部数据•企业内部运营过程中产生的数据，例如销售数据、客户数据•来自企业外部的数据，例如市场调研报告、行业统计数据、、财务数据、生产数据等竞争对手信息、社交媒体数据等•优点易于获取、数据质量可控•优点能够反映外部市场环境，提供更全面的信息•缺点可能存在局限性，无法反映外部市场环境•缺点获取难度较高、数据质量难以保证数据类型结构化与非结构化数据结构化数据非结构化数据12具有固定格式和明确定义的数没有固定格式和明确定义的数据，例如关系型数据库中的数据，例如文本、图像、音频、据、Excel表格中的数据易视频难以直接存储和查询，于存储和查询需要进行预处理半结构化数据3介于结构化数据和非结构化数据之间的数据，例如JSON、XML具有一定的结构，但不如结构化数据严格数据质量评估与提升完整性数据是否完整，是否存在缺失值准确性数据是否准确，是否存在错误值一致性数据是否一致，是否存在冲突值时效性数据是否及时更新，是否反映最新情况数据清洗缺失值处理删除填充预测直接删除包含缺失值的使用均值、中位数、众使用回归、分类等模型记录，适用于缺失值比数等统计量填充缺失值预测缺失值，适用于缺例较低的情况，适用于数值型数据失值与其他变量存在相关关系的情况数据转换数据标准化与归一化标准化归一化1将数据转换为均值为0，标准差为1的2将数据缩放到[0,1]或[-1,1]的范围内标准正态分布数据标准化和归一化可以消除不同变量之间的量纲差异，提高模型的准确性和稳定性数据集成整合不同数据源数据匹配1识别不同数据源中相同或相关的实体数据转换2将不同数据源中的数据转换为统一的格式数据合并3将不同数据源中的数据合并成一个统一的数据集数据集成可以将来自不同数据源的信息整合在一起，提供更全面的视角，提高数据分析的价值案例分析数据收集与准备实践背景数据来源数据清洗数据转换某电商企业希望分析用户购•内部订单数据、用户数处理缺失值、异常值和重复将日期格式转换为统一格式买行为，提升销售额据、商品数据值，例如删除无效订单、填、将商品价格转换为统一单充用户信息位•外部竞争对手数据、市场调研报告第二部分描述性统计分析集中趋势度量均值、中位数、众数离散程度度量方差、标准差分布形态偏度、峰度数据可视化直方图、散点图、箱线图集中趋势度量均值、中位数、众数均值中位数众数所有数据的总和除以数据的个数，反映将数据按大小排序后，位于中间位置的数据中出现次数最多的值适用于离散数据的平均水平容易受到极端值的影值不受极端值的影响型数据响离散程度度量方差、标准差方差1数据偏离均值的程度的平方的平均值，反映数据的波动程度单位与原始数据不一致标准差2方差的平方根，反映数据的波动程度单位与原始数据一致，更易于解释分布形态偏度和峰度偏度描述数据分布的对称性偏度为正表示右偏，偏度为负表示左偏峰度描述数据分布的尖锐程度峰度大于3表示尖峰，峰度小于3表示平峰数据可视化直方图、散点图、箱线图直方图散点图箱线图展示数据的分布情况，展示两个变量之间的关展示数据的分布情况，适用于连续型数据系，适用于连续型数据包括中位数、四分位数、异常值等描述性统计分析的应用案例客户年龄分析2绘制客户年龄的直方图，了解客户年龄的分布情况销售额分析1计算销售额的均值、中位数、标准差，了解销售额的整体情况商品价格分析绘制商品价格的箱线图，了解商品价格3的分布情况和异常值第三部分推论性统计分析抽样方法简单随机抽样、分层抽样假设检验原理与步骤t检验单样本、双样本方差分析单因素、双因素相关分析皮尔逊相关系数回归分析线性回归、多元回归抽样方法简单随机抽样、分层抽样简单随机抽样分层抽样每个个体被抽到的概率相等，适用于总体规模较小且个体差异不将总体分为若干层，然后在每层中进行随机抽样，适用于总体规大的情况模较大且个体差异较大的情况假设检验原理与步骤提出假设1原假设和备择假设选择检验统计量2根据数据类型和研究目的选择合适的检验统计量计算值3p在原假设成立的条件下，观察到样本数据的概率做出决策4如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设，否则接受原假设检验单样本、双样本t单样本检验t检验单个样本的均值是否与已知均值存在显著差异双样本检验t检验两个样本的均值是否存在显著差异方差分析单因素、双因素单因素方差分析双因素方差分析检验一个因素的不同水平是否对因变量产生显著影响检验两个因素的不同水平是否对因变量产生显著影响，以及两个因素之间是否存在交互作用相关分析皮尔逊相关系数取值范围2[-1,1]定义1衡量两个变量之间线性关系的强度和方向解释3正相关、负相关、零相关回归分析线性回归、多元回归线性回归1用一条直线来描述自变量和因变量之间的关系多元回归2用一个线性方程来描述多个自变量和因变量之间的关系推论性统计分析的应用案例市场调研销售预测客户满意度分析通过t检验分析不同人群对产品的偏好是通过回归分析建立销售额与广告投入之通过方差分析分析不同因素对客户满意否存在显著差异间的关系模型度的影响程度第四部分数据挖掘技术聚类分析K-means算法分类分析决策树算法关联规则Apriori算法文本挖掘关键词提取、情感分析聚类分析算法K-means原理步骤将数据划分为K个簇，使得簇内的相似度高，簇间的相似度低

1.选择K个初始质心

2.将每个数据点分配到距离最近的质心所在的簇

3.重新计算每个簇的质心

4.重复步骤2和3，直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数分类分析决策树算法原理1通过构建树状模型来进行分类，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征值，每个叶子节点代表一个类别步骤

21.选择最佳特征进行分裂

2.根据特征值将数据划分为子集

3.对每个子集重复步骤1和2，直到所有数据都属于同一类别或达到最大深度关联规则算法Apriori原理发现数据中频繁出现的项集，并根据项集之间的关系生成关联规则步骤

1.生成所有可能的项集

2.计算每个项集的支持度

3.过滤掉支持度低于最小支持度的项集

4.根据剩余的项集生成关联规则

5.计算每个关联规则的置信度

6.过滤掉置信度低于最小置信度的关联规则文本挖掘关键词提取、情感分析关键词提取情感分析从文本中提取最重要的词语，反映文判断文本的情感倾向，例如正面、负本的主题和内容面或中性数据挖掘工具介绍、、、SPSS SASR PythonSPSSSAS1操作简单，适用于统计分析功能强大，适用于大型数据集的分析2PythonR4通用性强，拥有丰富的数据分析和机器3开源免费，拥有丰富的统计分析包学习库数据挖掘技术的商业应用案例客户细分1通过聚类分析将客户划分为不同的群体，制定个性化营销策略风险评估2通过分类分析预测客户的信用风险商品推荐3通过关联规则分析发现商品之间的关联关系，进行商品推荐第五部分预测分析时间序列分析移动平均法、指数平滑法季节性调整加法模型、乘法模型预测模型评估RMSE、MAE预测分析的应用场景销售预测、需求预测时间序列分析移动平均法、指数平滑法移动平均法指数平滑法用一段时间内的平均值作为下一期的预测值，适用于平稳时间序对历史数据赋予不同的权重，近期数据权重较高，适用于非平稳列时间序列季节性调整加法模型、乘法模型加法模型1时间序列由趋势项、季节项、循环项和随机项相加而成，适用于季节波动幅度不变的时间序列乘法模型2时间序列由趋势项、季节项、循环项和随机项相乘而成，适用于季节波动幅度变化的时间序列预测模型评估、RMSE MAERMSEMAE均方根误差，反映预测值与真实值之间的偏差程度平均绝对误差，反映预测值与真实值之间的平均绝对偏差程度预测分析的应用场景销售预测、需求预测销售预测需求预测预测未来销售额，制定销售计划和库预测未来市场需求，制定生产计划和存策略采购策略第六部分大数据分析大数据概述Hadoop生态系统NoSQL数据库大数据分析的应用挑战与解决方案4V特征HDFS、MapReduce、MongoDB、CassandraSpark数据存储、数据处理、数据安全大数据概述特征4VVolume VelocityVariety Veracity数据量大，TB甚至PB级别数据产生速度快，实时或准数据类型多样，结构化、半数据质量参差不齐，需要进实时结构化和非结构化数据并存行清洗和验证生态系统、Hadoop HDFS、MapReduce Spark1HDFS2MapReduce分布式文件系统，用于存储大分布式计算框架，用于处理大数据数据3Spark基于内存的分布式计算引擎，比MapReduce更快数据库、NoSQL MongoDBCassandraMongoDB Cassandra文档型数据库，适用于存储非结构化数据列式数据库，适用于存储海量数据大数据分析的应用挑战与解决方案数据存储数据处理数据安全挑战存储容量不足，挑战处理速度慢，难挑战数据泄露风险高存储成本高昂以满足实时性要求，难以保证数据安全解决方案使用HDFS解决方案使用、NoSQL数据库等分MapReduce、Spark解决方案使用加密、布式存储系统等分布式计算框架访问控制等安全技术第七部分商业智能与决策支持系统商业智能概念与架构数据仓库、ETL、OLAP、数据挖掘、报表数据仓库星型模型、雪花模型分析OLAP多维数据分析决策支持系统设计与实施商业智能概念与架构概念架构利用数据进行决策支持的技术和过程，包括数据收集、数据存储•数据源各种业务系统、外部数据源、数据分析和数据展示•ETL抽取、转换和加载数据•数据仓库存储和管理数据•OLAP多维数据分析•数据挖掘发现数据中的模式和规律•报表展示数据分析结果数据仓库星型模型、雪花模型星型模型1由一个事实表和多个维度表组成，简单易懂，查询效率高雪花模型2在星型模型的基础上，维度表可以继续分解为更小的维度表，更加规范，但查询效率较低分析多维数据分析OLAP切片切块钻取选择一个或多个维度进行过滤，获取选择多个维度进行过滤，获取满足条从高层次向低层次细化数据，例如从满足条件的数据件的数据年份到月份上卷旋转从低层次向高层次概括数据，例如从月份到年份改变维度的方向，例如将行维度变为列维度决策支持系统设计与实施设计实施明确决策目标、选择合适的模型和算数据收集与准备、系统开发与测试、法、构建用户界面用户培训与推广第八部分数据分析伦理与法律数据隐私保护法律法规数据安全技术措施数据分析中的伦理考量公平性、透明性、可解释性数据隐私保护法律法规中国欧盟美国《网络安全法》、《数据安全法》、《《通用数据保护条例》（GDPR）《加州消费者隐私法》（CCPA）个人信息保护法》数据安全技术措施加密1对数据进行加密，防止未经授权的访问访问控制2限制用户对数据的访问权限数据脱敏3对敏感数据进行处理，例如替换、屏蔽或加密安全审计4定期对数据安全进行审计，发现和修复安全漏洞数据分析中的伦理考量公平性透明性确保数据分析结果不会对特定群公开数据分析的方法和结果，接体造成歧视受公众监督可解释性使数据分析结果易于理解，方便用户做出决策第九部分数据分析报告撰写数据分析报告结构与内容标题、摘要、引言、方法、结果、结论与建议结果呈现图表选择与设计结论与建议基于数据的决策依据数据分析报告结构与内容标题摘要引言方法简洁明了地概括报告的主题简要介绍报告的目的、方法介绍报告的背景、意义和目详细描述数据来源、数据清、主要结果和结论的洗、数据转换、数据分析方法和工具结果呈现图表选择与设计图表选择1根据数据类型和分析目的选择合适的图表，例如直方图、散点图、箱线图、柱状图、饼图、折线图等图表设计2使图表清晰易懂，突出重点，避免过度装饰，使用合适的颜色和字体结论与建议基于数据的决策依据结论根据数据分析的结果，总结出主要发现和结论建议基于数据分析的结论，给出具体的、可操作的建议案例分析优秀数据分析报告示例示例一示例二某电商企业用户购买行为分析报告某银行信用卡欺诈风险评估报告第十部分数据分析工具实战数据分析工具Excel数据透视表、图表、函数、插件数据分析工具Excel数据透视表图表函数插件用于对数据进行汇总和分析用于可视化数据，可以直观用于进行各种数据计算和处用于扩展Excel的功能，例如，可以快速生成各种报表地展示数据的分布和关系理，例如统计函数、逻辑函数据挖掘插件、统计分析插数、文本函数等件等。