如何快速培养数据分析能力

❶ 如何培养学生数学核心素养中的数据分析能力

1.利用游戏进行教学

数据分析能力是高中生通过学习统计知识而逐渐养成的一种能力，也是高中生应具备的一项基本素养。要想学习好高中数学中的概率统计，高中生需要对概率统计的模板做到熟练掌握，然后慢慢地培养自己的数据分析能力。因为学生都喜欢较为有趣事情，热爱游戏活动，所以数学教师可以利用学生的这一特点，在教学统计知识时，营造一种轻松活泼的课堂学习氛围，让高中生在游戏中进行数据分析，在调动学生积极性的同时，提升学生的数学分析能力。这样一来，不仅能调动学生学习数学的积极性，还能培养学生的数据分析能力。

例如，在教学“随机事件的概率”时，高中数学教师可以在讲完课以后，让学生以游戏的方式进行练习。数学教师可以给出很多典型的随机事件的概率的例题，然后要求学生从左到右再从前到后一条龙式地进行回答，回答对的就坐下，回答错的就会被惩罚擦黑板。这样就可以让学生在回答问题的时候集中注意力，并且提高数据分析的速度。同时学生在观察别人回答问题时也会进行快速分析，从而训练和培养数据分析能力。

2.合理布置学习任务

数据分析是高中生根据题目所提供的信息对给出的问题进行解答，这个过程考查的是高中生的分析能力和推理总结能力。数据分析是得到数学结论的手段之一，需要学生有比较强的观察总结能力，是学好概率统计知识的前提。数据分析能力的培养需要高中生进行不断的练习，学生只有熟练掌握概率统计的知识，才会慢慢地有所感悟，其数据分析能力也会慢慢地提高。因此，高中教师要对概率统计的学习任务进行合理且恰当的布置，争取使所有的学生都可以逐步地提高数据分析能力。

例如，在教学概率统计时，数学教师可以采用“举三反一”的教学方式，就一种题型给学生举三四个例子，让高中生先熟悉概率统计的做题模式，对数据分析有一个初步的了解;然后，让学生根据概率统计知识解决相关的问题。但是要注意，数学教师应该根据每位学生的数学水平合理地布置作业题目，对于学习能力较好的学生，可以布置难度较高的作业;对于学习能力较差的学生，可以布置基础知识练习类的作业。需要注意的是，这些作业应让学生同步完成。数学教师根据学生的知识水平进行恰当的作业布置，有助于所有学生均衡地提高数据分析能力。

3.创设合作教学情境

在实际教学过程中，高中数学教师可以给学生创设适合教学的情境。数据分析就是针对数学数据进行有效并且合理的分析。数学教师可以把学生分成多个小组，让他们一起学习，这样就可以给小组营造良好的氛围。让学生在小组内进行数据分析，可以激发学生的思考，吸引学生的注意力，有利于构建高效的数学课堂。同时，教师在合作教学中，可以培养学生的合作探究能力，提高学生数据处理的能力。因此，数学教师应该在课堂中营造合作的教学情境，调动学生学习的积极性，使学生体会到数学的奥秘和神奇，从而更好地提升学生的数据分析能力。

例如，教学“古典概型”和“几何概型”时，数学教师在讲解完成后，给学生布置了一道与之相关的题目，允许学生在小组内互相交流，并对数据进行整理和收集;同时，要求每名学生参与其中，合理地分配任务，并给学生十分钟的时间。十分钟后，数学教师可以对小组进行提问，来查看他们的完成效果，并对该题目进行讲解。

❷ 怎么培养数据分析的能力

2、工具实践

（1）对于入门小白，建议从Excel工具入手，这里以Excel为例:
学习Excel是一个循序渐进的过程:
基础的：简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序
函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function
可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件
数据透视表、VBA程序开发......
多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，学习用各种插件，对能够熟练使用Excel都有帮助。

其中，函数和数据透视表是两个重点。
函数
制作数据模板必须掌握的excel函数：
日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。
数学函数：proct，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproct
统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。
查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。
文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 这几个函数多半用在数据整理阶段使用。
逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror
（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领！）
数据透视表
数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表，它具有这样一些重要功能：分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组；可分析占比、同比、环比、定比、自定义公式等

现实中，取数或报表+EXCEL+PPT似乎还是主流形式。
工具上，无论是业务人员还是分析人员，都可以通过自动取数工具或者BI工具来制作报表，减少重复操作的时间。
其次，增加与业务人员的沟通，充分了解业务需求，当你的业务水平和他们差不多甚至更高时，自然而然知道他们一言两语背后真实的需求是什么了。
最后，站在更高角度上，报表的基本粒度就是指标，可梳理出企业的基本指标体系，从经营分析的角度去做报表，把报表的工作标准化，降低报表的冗余，避免动不动就做一张报表。标准化包括指标分类，指标命名，业务口径，技术口径，实现方式等等。其实，最终目的是实现报表数据一致性，减少重复报表开发，降低系统开销的战略性举措。
在业余时间，可以多补充数理统计知识，学习R、Python语言，学习常用的挖掘模型，往高级分析师路上发展！
一起加油鸭！

以上，就是今天的分享，数据分析能力听起来很大很抽象，虽是软实力但却是行业的硬要求！量变引起质变，一步步来，才能做到触类旁通，做起项目才会越来越顺手。

❸ 在管理中如何培养数据分析能力

一、熟悉公司业务
首先要熟悉公司业务及流程。若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。数据分析的最终目的是作为一种分析方法来为整个项目服务。
二、明确分析目的
常常会有人问这些数据可以做什么分析？这是典型的“为了分析而分析”。数据分析的前提是先明确分析目的，这样的分析才有意义；
三、运用营销、管理等理论
营销、管理等理论是数据分析的指导思想，使分析思路系统化。例如4P理论等，从哪几个维度去分析？考虑哪几个方面？只有这样做才能使数据分析变得有血有肉有脉络，真正做到理论指导实践；
四、掌握有效数据分析方法
了解数据分析流程，掌握数据分析基本原理与方法，并灵活运用到实践工作中，不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法；
五、玩转数据分析工具
数据分析工具，建议先玩转excel数据透视表，有兴趣、实践、需要的话，再学习SPSS、SAS等统计分析工具。同样，只要能解决问题的工具就是好工具；
六、学会用图表说话，玩转PPT等工具
学会如何用图表有效展现分析结果，PPT有助于数据分析结果展现，达人必备；水晶易表亦对分析结果的展现有很大帮助，选择性使用；思维导图可帮助理清分析思路，根据需要选用。光做数据分析是不够的，真正要做的是将数据分析结果清晰地展现给其他人看；
七、勤思考、多动手、多总结
需要经常发问为什么是这样的、为什么不是那样的。只有这样勤于思考才有突破点；
光靠脑袋想是不够的，需要多动手实践，不要怕错，大不了错了重来，数据分析就是一个不断假设、验证的过程；
不断总结分析方法、分析思路、分析流程，在总结中前行；
八、关注行业动态
关注数据分析行业动态，积极地学习他人的数据分析经验；
九、收藏几本分析秘籍
可在家中收藏一些使用的分析工具书，以便随时查阅，如《用图表说话》、《excel图表之道》等；

数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，希望能与大家共勉，提高自己的数据分析能力。

❹ 如何提升数据分析能力

1、数据支持。任何一个企业品牌要想进入大数据营销，首先就要制定一个数据收集和整理的要点，明确大数据技术对于企业品牌的营销发展意义。知道怎样合法的收集到自己需要的数据，以及后续如何处理这些数据，如何通过这些数据来为企业盈利等等。这些基本的定义是企业开展大数据营销的第一步。

2、数据使用工具。如果企业已经做好了大数据营销的准备，并且已经有了自己所需的数据资源。那么，这时候就需要一定的大数据分析工具了。市面上的大数据工具给企业商家带来了全新的分析方式，基于成熟的分析结构、视觉化以及数据管理系统也迅速地改变着企业的分析方式，这些数据工具的出现极大的方便了企业的大数据营销进程。

3、大数据人才。现在大数据的火爆，自然而然大数据的人才也就十分的稀缺。一个成功的团队离不开人员的良好配置，大数据人才往往以数据分析人才为主，大致分为以下几种：数据科学家，提供有关统计、相关性和质量等的专业技能;商业分析师，从商业的角度出发,甄别数据科学家从纯粹数据分析角度发现的异常数据以及一般性规律，发掘出其中与公司业务发展紧密相关的数据和规律并根据重要性进行排序;技术专家，帮助提供收集、整理和处理数据所需的硬件和软件解决方案。

关于如何提升数据分析能力，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❺ 数据分析能力不强，应该通过什么方法加强

数据分析一般不需要编程能力，但是要有编程的逻辑思维能力：
1、要开发数据分析软件以及程序，让岗位人直观看明白的话可以采用编程方式开发出来，这个就要编程能力。
2、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
3、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
4、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
5、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
6、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
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