Soumettre la recherche
Mettre en ligne
有效使用数据图表(节选)
•
Télécharger en tant que PPTX, PDF
•
0 j'aime
•
297 vues
孔子 无敌
Suivre
Signaler
Partager
Signaler
Partager
1 sur 27
Télécharger maintenant
Recommandé
630153007 周泓佐 630153010_張馨元_630153034_廖子明_530053014_張郁_data_minug_app應用
630153007 周泓佐 630153010_張馨元_630153034_廖子明_530053014_張郁_data_minug_app應用
Jimmy Liau
簡述大數據及其現在與將來
何謂大數據
何謂大數據
kngchn
Salida a maloka
Salida a maloka
96jlrc
凡失去必找回 网盟推广人群定向
凡失去必找回 网盟推广人群定向
孔子 无敌
腾讯大讲堂39-数据运营规划理念及方法概要介绍
腾讯大讲堂39 数据运营规划理念及方法概要介绍
腾讯大讲堂39 数据运营规划理念及方法概要介绍
PMCamp
腾讯大讲堂39 数据运营规划理念及方法概要介绍
腾讯大讲堂39 数据运营规划理念及方法概要介绍
George Ang
於台北南湖高中|分享資料視覺化與教學的相關概念
2020_11 (南湖高中)用資料視覺化說故事
2020_11 (南湖高中)用資料視覺化說故事
彭其捷 Jack
Dtcc ibm big data platform 2012-final_cn
Dtcc ibm big data platform 2012-final_cn
yp_fangdong
Recommandé
630153007 周泓佐 630153010_張馨元_630153034_廖子明_530053014_張郁_data_minug_app應用
630153007 周泓佐 630153010_張馨元_630153034_廖子明_530053014_張郁_data_minug_app應用
Jimmy Liau
簡述大數據及其現在與將來
何謂大數據
何謂大數據
kngchn
Salida a maloka
Salida a maloka
96jlrc
凡失去必找回 网盟推广人群定向
凡失去必找回 网盟推广人群定向
孔子 无敌
腾讯大讲堂39-数据运营规划理念及方法概要介绍
腾讯大讲堂39 数据运营规划理念及方法概要介绍
腾讯大讲堂39 数据运营规划理念及方法概要介绍
PMCamp
腾讯大讲堂39 数据运营规划理念及方法概要介绍
腾讯大讲堂39 数据运营规划理念及方法概要介绍
George Ang
於台北南湖高中|分享資料視覺化與教學的相關概念
2020_11 (南湖高中)用資料視覺化說故事
2020_11 (南湖高中)用資料視覺化說故事
彭其捷 Jack
Dtcc ibm big data platform 2012-final_cn
Dtcc ibm big data platform 2012-final_cn
yp_fangdong
How to build data warehouse
How to build data warehouse
jasonfuoo
商業智慧
商業智慧
brian401777
数据分析,架构,实例,安全,云挖掘
数据分析架构实例与安全的云挖掘
数据分析架构实例与安全的云挖掘
mysqlops
Dmresearch
Dmresearch
guestd3f2d9
阿里巴巴数据中台实践
阿里巴巴数据中台实践分享.pdf
阿里巴巴数据中台实践分享.pdf
markmind
資策會(III) AI/Big Data資料分析師 DB103 梅花組專題作品 作品Demo短片(3分鐘):https://reurl.cc/yyW7kE 簡報說明影片(30分鐘):https://reurl.cc/4gYoQv
扶搖職上:協助職涯發展之AI智慧聊天機器人(LineBot)
扶搖職上:協助職涯發展之AI智慧聊天機器人(LineBot)
Eric Tseng
資策會 AI/Big Data資料分析師班, 受訓期間:2019/06/12~2019/11/22 專題成果:扶搖職上
扶搖職上
扶搖職上
ssuser82d625
提供QCC 圈員自習了解N7手法的重點,並應用在課題達成型的案例中。
新QC 7手法 New 7 QC tools
新QC 7手法 New 7 QC tools
Fast SiC Semiconductor Inc.
数据挖掘技术概述及前景展望, 商业智能
数据挖掘技术概述及前景展望
数据挖掘技术概述及前景展望
mysqlops
講師:精誠軟體 Tableau 產品經理 吳季有
Track C-2 洞見未來 - Tableau 創造大數據新價值
Track C-2 洞見未來 - Tableau 創造大數據新價值
Etu Solution
QM-064-常用QC手法
QM-064-常用QC手法
handbook
QM-023-QC7大手法教材
QM-023-QC7大手法教材
handbook
Bigdata bizoppor
Bigdata bizoppor
Accenture
Data Mining
Data Mining
Chris Chen
本計劃藉由雲端資料庫管理系統提供學習歷程查詢與分析的技術,配合非關聯度工具來分析巨量資料,達到預測學生學習成果,SQLMR雲端資料庫儲存及管理系統,不僅結合傳統資料庫工具的便利性與MapReduce的可容錯性、延展性和異質性,它混合傳統資料管理工具與雲端運算的解決方案。 除了能夠提供高階且容易使用的程式介面外,也能夠支援各種不同SQL語法規則,針對目前常見的特殊語法規則做分析處理,讓系統能夠應用在各種主流的關聯式資料管理與巨量的資料分析,使用者不需修改現存的程式,便可在此系統上直接執行,藉由系統無縫式轉移而進行學習歷程資料的探勘。大量的學習歷程資料中透過Aggregation Tree,探勘出「有效學習行為模式」並萃取出值得「推薦的學習路徑」,以達到預期的學習成效;探勘所得的學習路徑型樣,在前端以支援iOS、Android等行動載具APP,將分析資訊傳遞給使用者,使學生了解自己的學習成效,教師則作為教學策略的依據,以達到更經濟有效「行動化教與學」
Sbir 海量運算的雲端學習歷程與評量分析app開發0124簡報v2.01
Sbir 海量運算的雲端學習歷程與評量分析app開發0124簡報v2.01
Jackie Liu
软件工程 第二章
软件工程 第二章
浒 刘
Watch full webinar here: https://bit.ly/3h4JKiO 在Denodo网络研讨会中,我们讨论了创建逻辑数据编织的好处,以及为什么数据编织通常是数据集成项目中唯一成功的现代架构。 同时,我们还分享了逻辑数据编织如何消除业务用户、数据科学家和其他数据消费者在使用数据湖、数据中心、数据仓库和其他数据孤岛中不同数据源时遇到的其他数据架构的挑战。 观看Denodo网络研讨会,了解: - 数据编织作为一种流行的新架构,如何与现有的事务数据和数据交付系统进行集成 - 将消费层与数据源解耦的好处 - 逻辑数据编织的关键属性,包括集中式数据安全、嵌入式元数据支持、面向记录和面向集合的数据访问的内置支持以及人工智能支持
逻辑数据编织如何完善IT架构,盘活数据资产
逻辑数据编织如何完善IT架构,盘活数据资产
Denodo
Qcc
Qcc
kenne_ni
IT PPT design
第二节【课后作业】.pptx
第二节【课后作业】.pptx
YangXu198004
marketing
Week1.pdf
Week1.pdf
yingyingdu1
通过拆借游戏产品的各类做法,提供营收逻辑和思路,可以据此进行自己产品的分析,不仅仅是游戏茶品
《产品营收拆分脉络图》来自Game res游资网
《产品营收拆分脉络图》来自Game res游资网
孔子 无敌
如何掌控自己的时间和生活(上)By louiechot
如何掌控自己的时间和生活(上)By louiechot
孔子 无敌
Contenu connexe
Similaire à 有效使用数据图表(节选)
How to build data warehouse
How to build data warehouse
jasonfuoo
商業智慧
商業智慧
brian401777
数据分析,架构,实例,安全,云挖掘
数据分析架构实例与安全的云挖掘
数据分析架构实例与安全的云挖掘
mysqlops
Dmresearch
Dmresearch
guestd3f2d9
阿里巴巴数据中台实践
阿里巴巴数据中台实践分享.pdf
阿里巴巴数据中台实践分享.pdf
markmind
資策會(III) AI/Big Data資料分析師 DB103 梅花組專題作品 作品Demo短片(3分鐘):https://reurl.cc/yyW7kE 簡報說明影片(30分鐘):https://reurl.cc/4gYoQv
扶搖職上:協助職涯發展之AI智慧聊天機器人(LineBot)
扶搖職上:協助職涯發展之AI智慧聊天機器人(LineBot)
Eric Tseng
資策會 AI/Big Data資料分析師班, 受訓期間:2019/06/12~2019/11/22 專題成果:扶搖職上
扶搖職上
扶搖職上
ssuser82d625
提供QCC 圈員自習了解N7手法的重點,並應用在課題達成型的案例中。
新QC 7手法 New 7 QC tools
新QC 7手法 New 7 QC tools
Fast SiC Semiconductor Inc.
数据挖掘技术概述及前景展望, 商业智能
数据挖掘技术概述及前景展望
数据挖掘技术概述及前景展望
mysqlops
講師:精誠軟體 Tableau 產品經理 吳季有
Track C-2 洞見未來 - Tableau 創造大數據新價值
Track C-2 洞見未來 - Tableau 創造大數據新價值
Etu Solution
QM-064-常用QC手法
QM-064-常用QC手法
handbook
QM-023-QC7大手法教材
QM-023-QC7大手法教材
handbook
Bigdata bizoppor
Bigdata bizoppor
Accenture
Data Mining
Data Mining
Chris Chen
本計劃藉由雲端資料庫管理系統提供學習歷程查詢與分析的技術,配合非關聯度工具來分析巨量資料,達到預測學生學習成果,SQLMR雲端資料庫儲存及管理系統,不僅結合傳統資料庫工具的便利性與MapReduce的可容錯性、延展性和異質性,它混合傳統資料管理工具與雲端運算的解決方案。 除了能夠提供高階且容易使用的程式介面外,也能夠支援各種不同SQL語法規則,針對目前常見的特殊語法規則做分析處理,讓系統能夠應用在各種主流的關聯式資料管理與巨量的資料分析,使用者不需修改現存的程式,便可在此系統上直接執行,藉由系統無縫式轉移而進行學習歷程資料的探勘。大量的學習歷程資料中透過Aggregation Tree,探勘出「有效學習行為模式」並萃取出值得「推薦的學習路徑」,以達到預期的學習成效;探勘所得的學習路徑型樣,在前端以支援iOS、Android等行動載具APP,將分析資訊傳遞給使用者,使學生了解自己的學習成效,教師則作為教學策略的依據,以達到更經濟有效「行動化教與學」
Sbir 海量運算的雲端學習歷程與評量分析app開發0124簡報v2.01
Sbir 海量運算的雲端學習歷程與評量分析app開發0124簡報v2.01
Jackie Liu
软件工程 第二章
软件工程 第二章
浒 刘
Watch full webinar here: https://bit.ly/3h4JKiO 在Denodo网络研讨会中,我们讨论了创建逻辑数据编织的好处,以及为什么数据编织通常是数据集成项目中唯一成功的现代架构。 同时,我们还分享了逻辑数据编织如何消除业务用户、数据科学家和其他数据消费者在使用数据湖、数据中心、数据仓库和其他数据孤岛中不同数据源时遇到的其他数据架构的挑战。 观看Denodo网络研讨会,了解: - 数据编织作为一种流行的新架构,如何与现有的事务数据和数据交付系统进行集成 - 将消费层与数据源解耦的好处 - 逻辑数据编织的关键属性,包括集中式数据安全、嵌入式元数据支持、面向记录和面向集合的数据访问的内置支持以及人工智能支持
逻辑数据编织如何完善IT架构,盘活数据资产
逻辑数据编织如何完善IT架构,盘活数据资产
Denodo
Qcc
Qcc
kenne_ni
IT PPT design
第二节【课后作业】.pptx
第二节【课后作业】.pptx
YangXu198004
marketing
Week1.pdf
Week1.pdf
yingyingdu1
Similaire à 有效使用数据图表(节选)
(20)
How to build data warehouse
How to build data warehouse
商業智慧
商業智慧
数据分析架构实例与安全的云挖掘
数据分析架构实例与安全的云挖掘
Dmresearch
Dmresearch
阿里巴巴数据中台实践分享.pdf
阿里巴巴数据中台实践分享.pdf
扶搖職上:協助職涯發展之AI智慧聊天機器人(LineBot)
扶搖職上:協助職涯發展之AI智慧聊天機器人(LineBot)
扶搖職上
扶搖職上
新QC 7手法 New 7 QC tools
新QC 7手法 New 7 QC tools
数据挖掘技术概述及前景展望
数据挖掘技术概述及前景展望
Track C-2 洞見未來 - Tableau 創造大數據新價值
Track C-2 洞見未來 - Tableau 創造大數據新價值
QM-064-常用QC手法
QM-064-常用QC手法
QM-023-QC7大手法教材
QM-023-QC7大手法教材
Bigdata bizoppor
Bigdata bizoppor
Data Mining
Data Mining
Sbir 海量運算的雲端學習歷程與評量分析app開發0124簡報v2.01
Sbir 海量運算的雲端學習歷程與評量分析app開發0124簡報v2.01
软件工程 第二章
软件工程 第二章
逻辑数据编织如何完善IT架构,盘活数据资产
逻辑数据编织如何完善IT架构,盘活数据资产
Qcc
Qcc
第二节【课后作业】.pptx
第二节【课后作业】.pptx
Week1.pdf
Week1.pdf
Plus de 孔子 无敌
通过拆借游戏产品的各类做法,提供营收逻辑和思路,可以据此进行自己产品的分析,不仅仅是游戏茶品
《产品营收拆分脉络图》来自Game res游资网
《产品营收拆分脉络图》来自Game res游资网
孔子 无敌
如何掌控自己的时间和生活(上)By louiechot
如何掌控自己的时间和生活(上)By louiechot
孔子 无敌
如何掌控自己的时间和生活(上)By louiechot
如何掌控自己的时间和生活(上)By louiechot
孔子 无敌
交享团笔试
交享团笔试
孔子 无敌
麦肯锡方法论:发现和分析问题的七个步骤
麦肯锡方法论:发现和分析问题的七个步骤
孔子 无敌
fd
外联部内训
外联部内训
孔子 无敌
办公室文员职位实习报告
办公室文员职位实习报告
孔子 无敌
一套比较详细的财务流程
一套比较详细的财务流程
孔子 无敌
06 说服力,工作型ppt该这样做(逻辑篇)-2011版
06 说服力,工作型ppt该这样做(逻辑篇)-2011版
孔子 无敌
13 关于名博的哪些事
13 关于名博的哪些事
孔子 无敌
雷军
雷军 2011年小米手机发布会演讲ppt(全)
雷军 2011年小米手机发布会演讲ppt(全)
孔子 无敌
雷军-2011年小米手机发布会演讲PPT(全)
雷军 2011年小米手机发布会演讲ppt(全)
雷军 2011年小米手机发布会演讲ppt(全)
孔子 无敌
盅惑
盅惑
孔子 无敌
老猫
老猫
孔子 无敌
湖水
湖水
孔子 无敌
风水
风水
孔子 无敌
多了一个
多了一个
孔子 无敌
空中客车介绍
空中客车介绍
孔子 无敌
别告诉我你懂运动时尚 Final
别告诉我你懂运动时尚 Final
孔子 无敌
艾瑞咨询:2010年中国互联网行业发展解析
艾瑞咨询:2010年中国互联网行业发展解析
孔子 无敌
Plus de 孔子 无敌
(20)
《产品营收拆分脉络图》来自Game res游资网
《产品营收拆分脉络图》来自Game res游资网
如何掌控自己的时间和生活(上)By louiechot
如何掌控自己的时间和生活(上)By louiechot
如何掌控自己的时间和生活(上)By louiechot
如何掌控自己的时间和生活(上)By louiechot
交享团笔试
交享团笔试
麦肯锡方法论:发现和分析问题的七个步骤
麦肯锡方法论:发现和分析问题的七个步骤
外联部内训
外联部内训
办公室文员职位实习报告
办公室文员职位实习报告
一套比较详细的财务流程
一套比较详细的财务流程
06 说服力,工作型ppt该这样做(逻辑篇)-2011版
06 说服力,工作型ppt该这样做(逻辑篇)-2011版
13 关于名博的哪些事
13 关于名博的哪些事
雷军 2011年小米手机发布会演讲ppt(全)
雷军 2011年小米手机发布会演讲ppt(全)
雷军 2011年小米手机发布会演讲ppt(全)
雷军 2011年小米手机发布会演讲ppt(全)
盅惑
盅惑
老猫
老猫
湖水
湖水
风水
风水
多了一个
多了一个
空中客车介绍
空中客车介绍
别告诉我你懂运动时尚 Final
别告诉我你懂运动时尚 Final
艾瑞咨询:2010年中国互联网行业发展解析
艾瑞咨询:2010年中国互联网行业发展解析
有效使用数据图表(节选)
1.
有效使用数据图表(第一章) 根据@小蚊子乐园 的《谁说菜鸟不会数据分析》第1章
及基恩·泽拉兹尼的《用图表说话》整理。
2.
课程目录 图表基本分类 图表选择原则
图表制作技巧 数据分析基础
3.
课程目录 图表基本分类 图表选择原则
图表制作技巧 数据分析基础
4.
一、什么是数据分析? 用适当的统计方法对收集来的大量数据进行汇总、整理、理解并消化以求最大化开发数据的功能,发挥数据的作用
5.
二、数据分析的分类 描述性 数据分析
初级分析 高级分析
6.
三、数据分析六部曲 明确目的 收集数据
处理数据 撰写报告 展示数据 分析数据
7.
三、数据分析六部曲 明确目的 收集数据
处理数据 撰写报告 展示数据 分析数据 明确数据分析的目的 它是后续一系列行为的方向
8.
三、数据分析六部曲 明确目的 收集数据
处理数据 撰写报告 展示数据 分析数据 公司自有数据库 公开出版物 市场调查 互联网
9.
三、数据分析六部曲 明确目的 收集数据
处理数据 撰写报告 展示数据 分析数据 数据清洗 数据转化 数据提取 数据计算
10.
三、数据分析六部曲 明确目的 收集数据
处理数据 撰写报告 展示数据 分析数据 统计分析 研究规律 软件应用
11.
三、数据分析六部曲 明确目的 收集数据
处理数据 撰写报告 展示数据 分析数据 表格化展示 图形化展示 动画展示 视频展示 图形化展示
12.
三、数据分析六部曲 明确目的 收集数据
处理数据 撰写报告 展示数据 分析数据 标题 分析框架 分析逻辑 建议和解决方案
13.
四、数据分析中常用的指标和术语 平均数 平均年龄
45岁 又被平均了 70岁 65岁 40岁 36岁 14岁
14.
四、数据分析中常用的指标和术语 绝对|相对数 50人
苹果比梨贵1倍 相对数=比较数值(比数)基础数值(基数) 反映客观现象间数量联系程度。 如倍数、成数、百分数等。 它是反映客观现象总体在一定时间、地点条件下的总规模、总水平的综合指标。如2010年人口总数。
15.
四、数据分析中常用的指标和术语 百分比|百分点 1个百分点=1%
16.
四、数据分析中常用的指标和术语 频数|频率 抛硬币,10次,有4次是头像,那么
出现头像的频数是4次 出现头像的频率是40%
17.
四、数据分析中常用的指标和术语 比例|比率 :
男生比例= 男女比率= +
18.
四、数据分析中常用的指标和术语 倍数|番数 倍数和番数都是相对数
注意:番数 是指2N倍
19.
四、数据分析中常用的指标和术语 同比|环比 2011年9月
2011年9月 同比= 环比= 2011年8月 2010年9月
20.
数据之间有哪几种常见的关系呢?
21.
数据的 5 种主要相对关系
22.
你想表达什么? 数据OR信息
23.
选择什么图表取决于你想要表达的信息
24.
小练习(铅笔+白纸) 1、用图表描述5月份三种产品各自占总销的比例 2、用图表表示C产品在5月份有次井喷式销售
3、总销售额随时间变化
25.
图表基本分类 图表选择原则 图表制作技巧
数据分析基础
26.
推荐阅读
27.
感谢您的观看! 如有建议或意见请与我联系 姓
名:易 炜 Email:way.yee79@gmail.com 微 博:易炜BruceYee
Télécharger maintenant