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求关于数据分析的思路以及想法(PPT)
分析数据背后的原因才是重点，在怎么做的问题上我觉得每个人都可以保持自己的意见，然后投票选出2-3个作为planA和PlanB的方案，有条件的话可以做A/B测试，看看哪个效果更好。大概思路就是酱紫。
制作PPT中的图表数据分析图，首先打开PowerPoint，点击【新建幻灯片】选择合适的布局，开始构建你的数据可视化部分。接着，点击幻灯片中的图表图标，这会带你进入插入图表的界面。在该界面中，你可以选择一个图表样式，这将决定你的数据将以何种形式呈现。点击确认后，你的选择将被保存。
在 PowerPoint 中打开或新建一个幻灯片。2）打开已经制作好的数据分析图，并将其复制到剪贴板中。3）在 PowerPoint 中，选择要插入图像的幻灯片，然后在“插入”选项卡中，选择“图片”并选择“从剪贴板创建”。4）调整图像大小和位置，根据需要添加标注和说明文字。
常用的数据分析思路是什么?
处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。
细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。因此通过细分分析扩大维度。细分方法可以分为两类，一类逐步分析，另一类是维度交叉。对比分析 对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，通过相同维度下的指标对比，找出业务在不同阶段的问题。
趋势分析最简单、最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如点击率、GMV、活跃用户数。可以看出数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而分析原因。多维分解 也就是通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。
在完成因子分析以确定维度后，进行聚类分析，找出不同类别，并分析各类别间的差异。以上五种分析思路分别适用于不同的研究场景和专业领域。在实际应用中，需结合具体研究问题和数据特性，选择合适的分析方法。遵循正确的研究流程和分析步骤，可以有效地揭示问卷数据背后的规律和模式，为决策提供有力依据。
细分分析 细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。细分分析法可以大致分为两类，一类是逐步分析，如：来北京市的访客可分为朝阳和海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。运营同学比较容易聚在某个点上转圈走不出来。如何展现和输出？数据可视化也是一个学问。
分析师进阶之路,数据可视化
1、信息可视化（Information Visualization）是研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知，包括数字和非数字数据，如地理信息与文本。信息可视化处理的数据具有抽象数据结构，柱状图、趋势图、流程图、树状图等，都属于信息可视化，这些图形的设计都将抽象的概念转化成为可视化信息。
2、在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。
3、零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。
4、用户画像（用户画像概述、用户画像建模、用户画像环境、用户画像开发、hive整合hbase、hbase集成phoenix、项目可视化）。完成大数据Spark项目实战能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、数据分析师。阶段七 ：Flink（Flink入门、Flink进阶、Flink电商项目）。
5、要熟练使用 Excel Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法。
6、python培训需要4个月到6个月左右。如需学习python推荐选择【达内教育】，该机构制定行业培训标准，为达内学员提供高端技术、所学课程受国际厂商认可，让达内学员更具国际化就业竞争力。【Python学习】内容具体如下：Python开发基础：Python基础语法、数据类型、字符编码等。
数据可视化需要遵循哪些基本原则
数据可视化的基本原则主要包括以下几个方面： **清晰性**：数据可视化应该尽可能地简单易懂，避免使用过于复杂的图表和视觉元素，以免影响信息的传达。 **简洁性**：数据可视化应该尽可能地简洁明了，避免过多的细节和冗余的信息，以免影响观众的注意力。
数据可视化的基本原则包括以下几个要点： **简洁性**：数据可视化的首要目标之一是确保信息传达的清晰性。图表应避免不必要的复杂性，以便所有观众都能迅速把握数据的要旨。 **重点突出**：在设计数据可视化作品时，应强调关键数据点，如极端值、趋势和模式。
数据可视化的基本原则主要包括以下几个方面： **清晰性**：数据可视化应该尽可能地简单易懂，避免过多的视觉干扰和复杂的图表结构，以便于观众理解和使用。 **简洁性**：数据可视化应该尽可能地简洁明了，避免冗余和不必要的细节，以便于快速传达关键信息。
数据可视化的基本原则主要包括以下几个方面： **简洁明了**：数据可视化的目标是让非技术人员也能理解数据，因此，图表应该简洁明了，易于理解。过于复杂的图表可能会让人感到困惑。 **突出重点**：在数据可视化中，要突出数据的重点，如最大值、最小值、平均值、中位数等。
三分钟做出高级可视化图表
1、另一种选择是利用PowerPoint制作，它提供了丰富的图表类型，并允许高度定制。尽管如此，动态图表的功能受限。对于更高效的方法，专业的商业智能工具如Tableau、FineBI等是理想选择。
2、将饼图分离，鼠标右键【设置数据系列格式】，将【饼图分离】比例设置为【15%】图表制作 如果想让饼图的尖角变圆角，添加与填充颜色相同的边框，并设置边框【线端类型】为【圆】，想要效果明显线条宽度一定要粗~插入一个白色圆形放在饼图中间，形成遮罩效果。
3、插入堆积柱状图，添加数据标签。在图表设计中添加系列线，增强视觉层次。将背景调整为白色，突出图表内容。添加结论和辅助信息，增强信息传递力。 销售员目标完成情况/ 如左图所示，我们需要创建一个目标完成情况柱状堆积图，这里需要用到IF函数：选择销售数据，插入辅助列进行计算。
4、制作可视化数据图表的步骤如下：明确目的：明确数据的目的是什么，想要通过图表传达什么信息。选择图表类型：根据数据的性质和目的，选择最适合的图表类型。常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图等。收集并准备数据：收集所需的数据，并确保数据清洗和整理工作已完成。
5、在电脑上面打开一个制作好的Excel表格文件。然后在Excel表格文件中，选中要进行可视化图表的部分，以下是对总分进行可视化图表。单击菜单下面的“条件格式”选项。选择“条件格式”弹出菜单中的“数据条”选项，然后再选择所需要的颜色数据条即可。
