课程介绍
"介绍描述分析的定义、特点、作用和分类
介绍描述分析的基本流程和步骤
介绍描述分析的常见问题和挑战
介绍描述分析的重要性和价值"
"介绍数据预处理的概念、目的、方法和工具
介绍数据预处理的常用操作,如数据清洗、数据转换、数据规范化、数据抽样等
介绍数据预处理的注意事项和技巧,如数据质量、数据量级、数据选择、数据方法等
介绍数据预处理的案例和实践,如使用 Excel 和 Python 进行数据预处理"
"介绍数据可视化的概念、目的、原则和类型
介绍数据可视化的常用图形,如条形图、饼图、折线图、散点图、箱线图等
介绍数据可视化的注意事项和技巧,如图形的选择、设计、布局、颜色、标注等
介绍数据可视化的案例和实践,如使用 Excel 和 Python 进行数据可视化"
"介绍数据统计与数据描述的概念、目的、方法和工具
介绍数据统计与数据描述的常用指标,如频数、比例、均值、中位数、众数、极差、方差、标准差、相关系数等
介绍数据统计与数据描述的注意事项和技巧,如数据的分布、离散程度、相关性、集中趋势等
介绍数据统计与数据描述的案例和实践,如使用 Excel 和 Python 进行数据统计与数据描述"
"介绍对比分析的概念、目的、方法和工具
介绍对比分析的常用操作,如对比对象选择、对比指标选择、对比方法选择、对比结果解释等
介绍对比分析的注意事项和技巧,如对比的依据、标准、范围、方式等
介绍对比分析的案例和实践,如使用 Excel 和 Python 进行对比分析"
"介绍趋势分析的概念、目的、方法和工具
介绍趋势分析的常用操作,如趋势对象选择、趋势指标选择、趋势方法选择、趋势结果解释等
介绍趋势分析的注意事项和技巧,如趋势的类型、特征、影响因素、预测方法等
介绍趋势分析的案例和实践,如使用 Excel 和 Python 进行趋势分析"
"介绍结构分析的概念、目的、方法和工具
介绍结构分析的常用操作,如结构对象选择、结构指标选择、结构方法选择、结构结果解释等
介绍结构分析的注意事项和技巧,如结构的类型、特征、影响因素、优化方法等
介绍结构分析的案例和实践,如使用 Excel 和 Python 进行结构分析"
"介绍漏斗分析的概念、目的、方法和工具
介绍漏斗分析的常用操作,如漏斗的构成、指标、优化等
介绍漏斗分析的注意事项和技巧,如漏斗的层级、顺序、时间、转化率、流失率等
介绍漏斗分析的案例和实践,如使用 Excel 和 Python 进行漏斗分析"
"介绍根因分析的概念、目的、方法和工具
介绍根因分析的常用操作,如根因的识别、分析、评估、控制等
介绍根因分析的注意事项和技巧,如根因的客观性、系统性、逻辑性、数据性、持续性等
介绍根因分析的案例和实践,如使用 5W2H 法、5 个为什么法、鱼骨图法、故障树分析法等进行根因分析"
"介绍描述分析的校验和优化的概念、目的、方法和工具
介绍描述分析的校验和优化的常用操作,如统计逻辑校验、结果值校验、结果呈现优化等
介绍描述分析的校验和优化的注意事项和技巧,如校验的标准、方法、结果、优化的原则、方法、效果等
介绍描述分析的校验和优化的案例和实践,如使用数据可视化、对比分析、重复验证等进行描述分析的校验和优化"
课程目录
01. 描述分析概述
02. 数据预处理
03. 数据可视化
04. 数据统计与数据描述
05. 对比分析
06. 趋势分析
07. 结构分析
08. 漏斗分析
09. 根因分析
10. 描述分析的校验和优化
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