如何快速培養數據分析能力

❶ 如何培養學生數學核心素養中的數據分析能力

1.利用游戲進行教學

數據分析能力是高中生通過學習統計知識而逐漸養成的一種能力，也是高中生應具備的一項基本素養。要想學習好高中數學中的概率統計，高中生需要對概率統計的模板做到熟練掌握，然後慢慢地培養自己的數據分析能力。因為學生都喜歡較為有趣事情，熱愛游戲活動，所以數學教師可以利用學生的這一特點，在教學統計知識時，營造一種輕松活潑的課堂學習氛圍，讓高中生在游戲中進行數據分析，在調動學生積極性的同時，提升學生的數學分析能力。這樣一來，不僅能調動學生學習數學的積極性，還能培養學生的數據分析能力。

例如，在教學「隨機事件的概率」時，高中數學教師可以在講完課以後，讓學生以游戲的方式進行練習。數學教師可以給出很多典型的隨機事件的概率的例題，然後要求學生從左到右再從前到後一條龍式地進行回答，回答對的就坐下，回答錯的就會被懲罰擦黑板。這樣就可以讓學生在回答問題的時候集中注意力，並且提高數據分析的速度。同時學生在觀察別人回答問題時也會進行快速分析，從而訓練和培養數據分析能力。

2.合理布置學習任務

數據分析是高中生根據題目所提供的信息對給出的問題進行解答，這個過程考查的是高中生的分析能力和推理總結能力。數據分析是得到數學結論的手段之一，需要學生有比較強的觀察總結能力，是學好概率統計知識的前提。數據分析能力的培養需要高中生進行不斷的練習，學生只有熟練掌握概率統計的知識，才會慢慢地有所感悟，其數據分析能力也會慢慢地提高。因此，高中教師要對概率統計的學習任務進行合理且恰當的布置，爭取使所有的學生都可以逐步地提高數據分析能力。

例如，在教學概率統計時，數學教師可以採用「舉三反一」的教學方式，就一種題型給學生舉三四個例子，讓高中生先熟悉概率統計的做題模式，對數據分析有一個初步的了解;然後，讓學生根據概率統計知識解決相關的問題。但是要注意，數學教師應該根據每位學生的數學水平合理地布置作業題目，對於學習能力較好的學生，可以布置難度較高的作業;對於學習能力較差的學生，可以布置基礎知識練習類的作業。需要注意的是，這些作業應讓學生同步完成。數學教師根據學生的知識水平進行恰當的作業布置，有助於所有學生均衡地提高數據分析能力。

3.創設合作教學情境

在實際教學過程中，高中數學教師可以給學生創設適合教學的情境。數據分析就是針對數學數據進行有效並且合理的分析。數學教師可以把學生分成多個小組，讓他們一起學習，這樣就可以給小組營造良好的氛圍。讓學生在小組內進行數據分析，可以激發學生的思考，吸引學生的注意力，有利於構建高效的數學課堂。同時，教師在合作教學中，可以培養學生的合作探究能力，提高學生數據處理的能力。因此，數學教師應該在課堂中營造合作的教學情境，調動學生學習的積極性，使學生體會到數學的奧秘和神奇，從而更好地提升學生的數據分析能力。

例如，教學「古典概型」和「幾何概型」時，數學教師在講解完成後，給學生布置了一道與之相關的題目，允許學生在小組內互相交流，並對數據進行整理和收集;同時，要求每名學生參與其中，合理地分配任務，並給學生十分鍾的時間。十分鍾後，數學教師可以對小組進行提問，來查看他們的完成效果，並對該題目進行講解。

❷ 怎麼培養數據分析的能力

2、工具實踐

（1）對於入門小白，建議從Excel工具入手，這里以Excel為例:
學習Excel是一個循序漸進的過程:
基礎的：簡單的表格數據處理、列印、查詢、篩選、排序
函數和公式：常用函數、高級數據計算、數組公式、多維引用、function
可視化圖表：圖形圖示展示、高級圖表、圖表插件
數據透視表、VBA程序開發......
多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，學慣用各種插件，對能夠熟練使用Excel都有幫助。

其中，函數和數據透視表是兩個重點。
函數
製作數據模板必須掌握的excel函數：
日期函數：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函數是做分析模板的必備，可以用日期函數來控制數據的展示，查詢指定時間段的數據。
數學函數：proct，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproct
統計函數：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 統計函數在數據分析中具有舉足輕重的作用，求平均值，最大值，中位數，眾位數都用得到。
查找和引用函數：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 這幾個函數的作用不用多說，特別是vlookup，不會這個函數基本上復雜報表寸步難行。
文本函數：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 這幾個函數多半用在數據整理階段使用。
邏輯函數：and，or，false，true，if，iferror
（以上學會，基本能秒殺90%的辦公室白領！）
數據透視表
數據透視表的作用是把大量數據生成可交互的報表，它具有這樣一些重要功能：分類匯總、取平均、最大最小值、自動排序、自動篩選、自動分組；可分析佔比、同比、環比、定比、自定義公式等

現實中，取數或報表+EXCEL+PPT似乎還是主流形式。
工具上，無論是業務人員還是分析人員，都可以通過自動取數工具或者BI工具來製作報表，減少重復操作的時間。
其次，增加與業務人員的溝通，充分了解業務需求，當你的業務水平和他們差不多甚至更高時，自然而然知道他們一言兩語背後真實的需求是什麼了。
最後，站在更高角度上，報表的基本粒度就是指標，可梳理出企業的基本指標體系，從經營分析的角度去做報表，把報表的工作標准化，降低報表的冗餘，避免動不動就做一張報表。標准化包括指標分類，指標命名，業務口徑，技術口徑，實現方式等等。其實，最終目的是實現報表數據一致性，減少重復報表開發，降低系統開銷的戰略性舉措。
在業余時間，可以多補充數理統計知識，學習R、Python語言，學習常用的挖掘模型，往高級分析師路上發展！
一起加油鴨！

以上，就是今天的分享，數據分析能力聽起來很大很抽象，雖是軟實力但卻是行業的硬要求！量變引起質變，一步步來，才能做到觸類旁通，做起項目才會越來越順手。

❸ 在管理中如何培養數據分析能力

一、熟悉公司業務
首先要熟悉公司業務及流程。若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的實用價值。數據分析的最終目的是作為一種分析方法來為整個項目服務。
二、明確分析目的
常常會有人問這些數據可以做什麼分析？這是典型的「為了分析而分析」。數據分析的前提是先明確分析目的，這樣的分析才有意義；
三、運用營銷、管理等理論
營銷、管理等理論是數據分析的指導思想，使分析思路系統化。例如4P理論等，從哪幾個維度去分析？考慮哪幾個方面？只有這樣做才能使數據分析變得有血有肉有脈絡，真正做到理論指導實踐；
四、掌握有效數據分析方法
了解數據分析流程，掌握數據分析基本原理與方法，並靈活運用到實踐工作中，不論簡單還是復雜的分析方法，只要能解決問題的方法就是好方法；
五、玩轉數據分析工具
數據分析工具，建議先玩轉excel數據透視表，有興趣、實踐、需要的話，再學習SPSS、SAS等統計分析工具。同樣，只要能解決問題的工具就是好工具；
六、學會用圖表說話，玩轉PPT等工具
學會如何用圖表有效展現分析結果，PPT有助於數據分析結果展現，達人必備；水晶易表亦對分析結果的展現有很大幫助，選擇性使用；思維導圖可幫助理清分析思路，根據需要選用。光做數據分析是不夠的，真正要做的是將數據分析結果清晰地展現給其他人看；
七、勤思考、多動手、多總結
需要經常發問為什麼是這樣的、為什麼不是那樣的。只有這樣勤於思考才有突破點；
光靠腦袋想是不夠的，需要多動手實踐，不要怕錯，大不了錯了重來，數據分析就是一個不斷假設、驗證的過程；
不斷總結分析方法、分析思路、分析流程，在總結中前行；
八、關注行業動態
關注數據分析行業動態，積極地學習他人的數據分析經驗；
九、收藏幾本分析秘籍
可在家中收藏一些使用的分析工具書，以便隨時查閱，如《用圖表說話》、《excel圖表之道》等；

數據分析不僅是個工具，而且是門藝術，希望能與大家共勉，提高自己的數據分析能力。

❹ 如何提升數據分析能力

1、數據支持。任何一個企業品牌要想進入大數據營銷，首先就要制定一個數據收集和整理的要點，明確大數據技術對於企業品牌的營銷發展意義。知道怎樣合法的收集到自己需要的數據，以及後續如何處理這些數據，如何通過這些數據來為企業盈利等等。這些基本的定義是企業開展大數據營銷的第一步。

2、數據使用工具。如果企業已經做好了大數據營銷的准備，並且已經有了自己所需的數據資源。那麼，這時候就需要一定的大數據分析工具了。市面上的大數據工具給企業商家帶來了全新的分析方式，基於成熟的分析結構、視覺化以及數據管理系統也迅速地改變著企業的分析方式，這些數據工具的出現極大的方便了企業的大數據營銷進程。

3、大數據人才。現在大數據的火爆，自然而然大數據的人才也就十分的稀缺。一個成功的團隊離不開人員的良好配置，大數據人才往往以數據分析人才為主，大致分為以下幾種：數據科學家，提供有關統計、相關性和質量等的專業技能;商業分析師，從商業的角度出發,甄別數據科學家從純粹數據分析角度發現的異常數據以及一般性規律，發掘出其中與公司業務發展緊密相關的數據和規律並根據重要性進行排序;技術專家，幫助提供收集、整理和處理數據所需的硬體和軟體解決方案。

關於如何提升數據分析能力，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❺ 數據分析能力不強，應該通過什麼方法加強

數據分析一般不需要編程能力，但是要有編程的邏輯思維能力：
1、要開發數據分析軟體以及程序，讓崗位人直觀看明白的話可以採用編程方式開發出來，這個就要編程能力。
2、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
3、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
4、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
5、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
6、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
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