数据分析报告

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从用户方面入手分析包括以下几点：1、包括用户增长统计和用户属性统计。2、用户增长统计，是按日统计，有4个维度：3、新关注、取消关注、净增关注、累积关注。

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现在网上的信息量十分巨大，仅依靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，需要加强相关信息技术的研究，形成一套自动化的网络舆情分析系统，及时应对网络舆情，由被动防堵，化为主动梳理、引导。这样的系统应该具备以下功能：　　首先是舆情分析引擎。这是舆情分析系统的核心功能，包括：1、热点话题、敏感话题识别，可以根据新闻出处权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题。利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。2、倾向性分析，对于每个话题，对每个发信人发表的文章的观点、倾向性进行分析与统计。3、主题跟踪，分析新发表文章、贴子的话题是否与已有主题相同。4、自动摘要，对各类主题，各类倾向能够形成自动摘要。5、趋势分析，分析某个主题在不同的时间段内，人们所关注的程度。6、突发事件分析，对突发事件进行跨时间、跨空间综合分析，获知事件发生的全貌并预测事件发展的趋势。7、报警系统，对突发事件、涉及内容安全的敏感话题及时发现并报警。8、统计报告，根据舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可通过浏览器浏览，提供信息检索功能，根据指定条件对热点话题、倾向性进行查询，并浏览信息的具体内容，提供决策支持。　　其次是自动信息采集功能。现有的多瑞科信息采集技术主要是通过网络页面之间的链接关系，从网上自动获取页面信息，并且随着链接不断向整个网络扩展。目前，一些搜索引擎使用这项技术对全球范围内的网页进行检索。类似多瑞科舆情数据分析站系统舆情监控系统应能根据用户信息需求，设定主题目标，使用人工参预和自动信息采集结合的方法完成信息收集任务。　　第三是数据清理功能。对收集到的信息进行预处理，如格式转换、数据清理，数据统计。对于新闻评论，需要滤除无关信息，保存新闻的标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等。对于论坛BBS，需要记录帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等，最后形成格式化信息。条件允许时，可直接针对服务器的数据库进行操作。好的舆情分析报告需要有以下特点：一、热点识别功能根据新闻出处权威度、 评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题。二、主题跟踪功能实时热点根据对热点问题的信息来源、转载量、转载地址、地域分布、信息发布者等相关信息元素的跟踪，进行倾向性与趁势分析。三、倾向性分析功能根据信息的转载量、评论的回言信息时间密集度，对信息的阐述的观点、主旨进行倾向性分析。四、趋势分析功能根据信息的时间、区域分布，转载量与转载网站类型等，对监控词汇和时间、空间的分布关系进行阶段性的分析。五、信息自动摘要功能根据监控系统自动抽取的能准确代表文章主题思想的智能摘要，以快速了解文章大意与核心内容，提高用户信息利用效率。六、预测报警功能根据信息的语料库与报警监控信息库进行分析，以确保信息的舆论健康发展。七、事件分析功能根据对热点信息的倾向分析、趁势分析和整体分析，以监听信息的突发性。八、 统计报告功能根据多瑞科舆情数据分析站系统舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可浏览信息的具体内容，做出最佳决策。

一、绩效考核结果即数据分析，体现在分析报告里，建议从如下角度考虑：1.从全公司整体参与情况、整体数据看绩效考核结果的信度与效度2.分别从参与人员的司龄、职类、部门机构与绩效等级挂钩的程度，来分析绩效成绩两极的表现，并发掘背后的原因，提供人力资源专业的建议。3.总结。二、绩效考核结果应用于分配和激励。建议从如下角度考虑：1.明确考核结果与浮动工资挂钩的系数；2.明确考核结果与晋降级别的关系；3.明确考核结果与奖金、福利分配等的关系；4.明确考核结果与岗位调动、培训（福利培训和加强技能的培训）的关系。扩展阅读：【保险】怎么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些"坑"

构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面：1、进行总体分析。从项目需求出发，对被项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。2、确定项目重点，合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员作为正确的项目分析决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定项目重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。

上篇从“类空壳”公司的定义、特征、以及其与高风险行业的关联性等角度，做了初步的分析。对于类空壳公司隐性特征的分析，除了上篇中提到的注册地址、经营活动和关联方信息异常等维度以外，下篇将在此基础之上，进一步补充其相关的维度分析。 同时，我们将对类空壳公司的“属性”做进一步的延伸，下篇将着重从行业分析的角度，将“类空壳”公司的风险指标项做具体阐述。 从金融机构的角度，利用企查查全量企业大数据分析，透过数据特征强化对“类空壳”公司的认识，将进一步增进对其客户的了解程度，并以此出发点， 探索 有效防控“类空壳”公司输入性风险的手段与措施。 一、特征分析 上篇中针对“类空壳”公司的隐性特征侧重分析了人员及组织架构异常，下面将从公司登记地址、经营活动和关联方，以及公司联系方式等角度展开进一步的分析。 公司登记地址信息异常。公司的注册地址属于公司“身份信息”的重要属性，“地址”不仅代表着一家在册公司正常经营活动的归属地，同时也是有别于其他公司主体的特征指标之一。此外我们也注意到，随着依托互联网开展经营活动的现象客观存在，对于注册地址高度重合这一特征将难以直接定位属于“类空壳”公司，仅能作为其中的判断条件之一。 根据《安徽日报》2020年4月20日报道，“截至2020年3月底，合肥依托互联网开展经营活动的涉网市场主体达6.23万户，占市场主体总数的6.05%。主要分布在批发和零售业、住宿和餐饮业、租赁和商业服务业、科学研究和技术服务业、信息传输、软件和信息技术服务业等行业，占涉网市场主体总数的84.2%。据了解，涉网市场主体主要以企业自建网站开展宣传、销售商品和提供服务，以依托异地第三方电商平台开办网店销售商品为经营模式”。由于受今年年初疫情的影响，网上购物、订餐、 娱乐 、在线问诊、在线课程、远程办公和直播平台等数字经济新业态助推了“居家”这一新的经营模式。而对于居家经营或办公这一行为需要有客观的认识，不仅应当关注于当下时点的“经营状态”，更加需要关注居家经营活动的动态变化。 实践中遇到的类空壳公司注册地址呈现高度的一致性，除了公司注册地址雷同或处于居民区等典型特征以外，注册地址呈现区域化也是需要关注的重点。由于公司服务提供商提供注册地址、办公地址或通讯地址的现象客观存在，同时各地经济园区内存在的代办注册公司现象相对也较为普遍，一方面便利了公司的注册登记，另一方面也滋生了大量的空壳公司。与此同时，公司主体虽然注册在不同省份的经济开发区或经济园区，但资金流动呈现跨区域特征。 公司的经营活动异常。经营活动包括了采购、生产、销售、技术研发、同业竞争等常规性活动以外，从风险的角度，还包括了公司在经营活动中可能遭受的行政处罚、税收违法、股权冻结、司法拍卖、破产重整、立案信息等等。其中针对涉税处罚、甚至未进行纳税登记的公司将结合其他指标，共同组合定位和判断是否属于“类空壳”公司。 关联方异常。以从事进出口业务的贸易公司为例，对于其贸易的关联方背景调查是判断该项指标异常的重要因素，尤其是一些注册在透明度较低的避税天堂，或者是贸易往来中涉及一些高风险国家或者地区，关联方的身份透明度低也是判定“类空壳”公司的维度之一，此外我们对于受益所有人识别的关联风险也将成为该指标的组成部分。 除了上述五种特征标签以外，企查查对于公司的联系方式进行了专项的统计和分析。根据《中国人民银行关于进一步加强人民币银行结算账户开立、转账、现金支取业务管理的通知》（银发〔2011〕116号）规定，“对于两个以上单位银行结算账户信息中的联系电话相同的，除审核存款人提供的证明文件以外，应采取回访、实地查访、向公安、工商行政管理部门核实等一项或多项措施进一步核实存款人身份”。 基于企查查大数据统计分析，2013年以后注册、截止2020年8月31日仍处于经营状态的的公司联系方式（含固定电话）、并且同一联系方式同时归属三家（含）以上的公司，排除了金融业、国际组织、以及公共管理/公共管理/ 社会 保障和 社会 组织、电力/热力/燃气及水生产和供应业等，具有监管特性或公共事业管理属性的行业。 从绝对数量上来看，租赁和商务服务业中，留存的联系方式重复的公司总数最多，共计360.44万家。其次科学研究和技术服务业，共计175.8万家；最后为信息传输/软件和信息技术服务业，共计111.2万家。 从相对占比来看，科学研究和技术服务业在册公司联系方式重复的占比最高，为该行业总体在册公司数的80.62%；其次为租赁和商务服务业，占比为76.3%；最后为房地产业，占比为68.7%。 二、行业整体分析 我们先从行业角度，对整体的类空壳公司数量进行了统计，依然是参照国家统计局的标准行业分类。 按照国家统计局标准行业口径统计，批发和零售业、租赁和商务服务业、制造业总体命中“类空壳”模型的比例较高，类空壳公司数量绝对数较大，分别为264.1万家、88.26万家和48.71万家。 其次为信息传输/软件和信息技术服务业、建筑业、科学研究和技术服务业，“类空壳”公司数量分别为43.64万家、43.59万家和39.11万家。 最后为居民服务/修理和其他服务业、文化/ 体育 和 娱乐 业、房地产业和农/林/牧/渔业，“类空壳”公司数量分别为14.04万家、13.67万家、12.85万家和12.23万家。 三、被列入经营异常名录 通过对命中“类空壳”模型的公司被列入经营异常的信息做了比对分析。公司被列入异常经营名录的原因常见的有四种，（1）未在规定的期限公示年度报告信息；（2）未按照工商部门责令的期限公示有关企业信息；（3）公示信息隐瞒真实情况、弄虚作假；（4）通过登记的住所或者经营场所无法联系的。 我们将其中的两项“通过登记的住所或者经营场所无法联系的”、“未在规定的期限公示年度报告信息”指标进行了专门列示。 1、通过登记的住所或者经营场所无法联系企业 实践中遇到的类空壳公司大多注册时间不超过一年甚至更短，能够保证工商基础信息核查的验证要求，但在开户动作完成以后，可能短期内即被列入异常经营名录，例如“通过登记的住所或者经营场所无法联系的”，这一类的情形需要特别关注。 统计结果显示，标准行业项下，“批发和零售业”命中该类型的公司数量最多，为44.27万家，其次为“租赁和商务服务业”，数量为17.01万家，排名第三位的是“科学研究和技术服务业”，为8.56万家。 2、未在规定的期限公示年度报告 针对“公司未在规定的期限内公示年度报告”这一异常经营指标，对类空壳公司的数据结果进行了细分统计。结果显示，排在第一位的仍是“批发和零售业”，该行业中命中类空壳模型的公司，由于未在规定的期限公示年度报告的，共计有97.73万家，其次为“租赁和商务服务业”，共计有30.15万家，排名第三位的是“制造业”，为19.52万家。 3、指标横向对比 将上述两项指标的统计结果进行了汇总分析，横向对比来看，“未在规定的期限公示年度报告”占了69.13%，“通过登记的住所或经营场所无法联系的”，占了30.87%。 四、风险防范 1、关注行业风险 根据国家市场监督管理总局综合规划司的《2019年前三季度市场环境形势分析》报告显示，2019年前三季度中，“第三产业占注销企业总量比重超过80%，一、二、三产业注销企业分别为7.9万户、33.3万户、194.7万户，占注销企业总量的3.4%、14.1%、82.5%。批发和零售业、租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业合计占注销总量的60.6%”。 从整体的行业生命周期来看，隶属于同一行业中的不同公司主体、从注册到注销的时间过短，将大大缩短整体的行业生命周期，而注销数量占比过高侧面从某种程度上，印证了该行业经营状态的不稳定，因为从进入到退出行业的时间周期相对较短。 同时，通过上述对“类空壳”公司的行业风险程度分析，批发和零售业、租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业是风控视角下值得关注的行业领域。 2、关注地域风险 上篇中我们对按照地域对“类空壳”公司的数量进行了统计分析，统计结果显示，广东、江苏和山东三省命中“类空壳”模型的公司数量相对较多。根据腾讯网对2020年上半年全国各地的GDP排名数据统计，“从GDP总量上来看，排在前三名的为广东、江苏、山东”。从侧面也印证了“类空壳”公司这一客观现象与经济发达程度存在一定的关联性。 五、结语 对于“类空壳”公司的数据分析来自于企查查自定义指标所创建的模型，并基于“风险导向”视角下的、多维度客户身份信息的分析与研判。 作为对现实存在的客观现象的一种反映，理论上的数据模型仍需结合实际业务场景、以及我们的专家经验不断调整和优化。在助力金融机构防范“类空壳”公司输入性风险的过程中，期待与更多的金融领域专家和老师一同携手，建立健全长效机制，防范化解“类空壳”公司引发的洗钱及欺诈风险。

旅游景点介绍旅游景点介绍如下：1、万里长城长城始建于春秋战国时期，历史达2000多年，总长度达5千万米以上。我们今天所指的万里长城多指明代修建的长城，它西起甘肃的嘉峪关，东到辽宁的鸭绿江边，长635万米。它像一条矫健的巨龙，越群山，经绝壁，穿草原，跨沙漠，起伏在从山峻岭之巅，黄彼岸和渤海之滨。古今中外，凡到过长城的人无不惊叹它的磅礴气势，宏伟规模和艰巨工程。长城是一座稀世珍宝和艺术非凡的文物古迹，它象征着中华民族坚不可摧永存于世的意志和力量，是中华民族的骄傲，是整个人类的骄傲。2、桂林山水广西壮族自治区的桂林市是世界著名的风景游览城市和历史文化名城，位置处广西壮族自治区东北部，南岭山系的西南部，属典型的“喀斯特”岩溶地貌，遍布全市的石灰岩经亿万年的风化浸蚀，形成了千峰环立、一水抱城、洞奇石美的独特景观，被世人美誉为“桂林山水甲天下”。3、杭州西湖位于浙江省杭州市西部，杭州市中心，旧称武林水、钱塘湖、西子湖，宋代始称西湖。西湖有风景名胜40多处，重点文物古迹30多处。历史上除有“钱塘十景”、“西湖十八景”之外，最著名的是南宋定名的“西湖十景”和1985年评出的“新西湖十景”。4、长江三峡中国长江上游瞿塘峡、巫峡和西陵峡的合称，简称三峡。长江三峡，中国10大风景名胜之一，中国40佳旅游景观之首。长江三峡西起重庆奉节的白帝城，东到湖北宜昌的南津关，是瞿塘峡、巫峡和西陵峡三段峡谷的总称，是长江上最为奇秀壮丽的山水画廊，全长192公里，也就是常说的“大三峡”。5、台湾日月潭日月潭是台湾的“天池”十分美丽，湖周35公里，水域9平方公里多，为全省最大的天然湖泊，也是全国少数著名的高山湖泊之一。其地环湖皆山，湖水澄碧，湖中有天然小岛浮现，圆若明珠，形成“青山拥碧水，明潭抱绿珠”的美丽景观。想要全面了解一个景区需要哪些数据了解一个景区，包含的数据如下：景区历史背景，占地面积，景区位置，地图呈现的图形景区的开发时间，投入资金。开发方是政府还是企业。景区开放时间。至今每年每个季度游客统计量，人群年龄层次占比多少景区在淡季、旺季的差距，持续时间。游客年龄层次变化。景区景点分布。各景点在不同季节游客数量的变化。各景点所产生的消费方式都哪些？消费和未消费游客的比例形式。景区做推广的方式有哪些？线上？线下？景区做推广的投入是多少？和景区合作的旅行社、旅游平台、旅游公司有哪些？合作方式是什么？景区活动的效果。旅游景点简单介绍旅游景点简单介绍如下：1、白水仙景区国家AA级景区，地处碧洲镇，现为省级风景名胜区，主要特色为竹海风光、高山瀑布、生态观光。景区因“瀑潭竹海、古藤巨樟、百年银杏、奇石幽岩”而著称，被誉为“毛竹之乡”，其标志性景点“仙女瀑”宽丈余，高86米，气势磅礴，蔚为壮观。2、汤湖温泉景区国家AAA级景区，江西省乡村旅游示范点。汤湖温泉，古称大鄢泉，属高温高压循环热水泉，地表最高水温达84℃，居全省之最，且流量最大，昼夜流量达2050吨，泉水无色透明，水质好，自行喷流，汤湖还是狗牯脑茶的原产地。3、热水洲景区热水洲温泉，与井冈山景区相连，水温达74℃，昼夜流量2000余吨，温泉水含有硒、氟、硫磺等多种微量元素，是理想的保健温泉水。温泉周围有茂密的原始次森林，峡谷风光独特，奇峰怪石间飞瀑如练，苍松似海，四季如春，风光秀丽，气候宜人。4、五斗江国家湿地公园五斗江湿地公园从遂川左江流域（蜀水）遂川境内源头即五斗江三和村与井冈山市黄坳乡交界处起，至蜀水双桥乡马埠村止，全长约35公里，宽以左江一河两岸第一道山脊以内，面积约为700公顷，是遂川国际性候鸟迁徙通道和环井冈山生态圈的生态保障。该公园集“自然、古朴、红韵”浑然一体，湿地生物多样性丰富，湿地景观资源和文化资源具有鲜明的典型性和独特性。5、南风面景区国家AA级景区，海拔2120.4米，是罗霄山脉主峰，湘赣边界最高峰，自然风光独特，动植物物种丰富，是省级自然保护区（正在申报国家级自然保护区），周围有十几座姐妹峰，海拔均在1800米以上，是千年鸟道途经地、动植物基因库、户外运动首选地。旅游胜地旅游胜地是指知名度较高，具有一定特色，对旅游者产生较大吸引力的游览区或游览地。它可以是风光优美的山水名胜，如中国的桂林山水、瑞士的日内瓦湖；也可以是人文荟萃的文化名邦，如北京、巴黎、阿姆斯特丹、爱丁堡和佛罗伦萨。

本篇数据分析报告全文约3900字，阅读大约需要10分钟 数据源： Ad Display/Click Data on Taobao.com 这是一份淘宝平台的广告展示/点击数据，本次分析需要从这些数据中发现某些规律或者异常，进而给运营团队提出建议 评价一个广告效果的指标就是广告的点击人数，可以反映一个广告有多少人愿意点击查看广告的内容，只有广告被点击，后续转化为购买行为才会发生。 把广告的点击人数指标拆分： 广告点击人数=广告展示数 x 点击率 而广告展示数又由广告商品的价格、类别影响；不同人群对不同类别商品有着不同的喜好，从而影响广告的点击率。 在广告展示数一定的条件下，点击率的高低就是决定一个广告能否被更多人看到的因素。 因此本次分析就针对 【点击率】 这一因素进行分析 从“广告”和“用户”两个角度进行分析： 原始的数据集中包括三类数据，具体数据对应属性如下： 为了方便分析，抽取其中的部分字段作为分析。 从raw_sample数据集中抽取：用户ID、广告ID、是否点击 从ad_feature数据集中抽取：广告ID、类目ID、广告商品价格 从user_profile数据集中抽取：用户ID、年龄层、性别、购物层次 将三张数据表，组合到一张表中 得到一张记录了用户-广告信息表 1、源数据中还有许多的缺失值，将性别和年龄层字段中为空值的记录删去 2、查看数据中的异常值，并将异常值删去 查看广告商品价格字段的属性值范围： 还是存在数据值过大的异常值 为了方便分析对价格字段进行切分，选取更贴近日常生活的价格在1000元以内的广告记录进行分析 切片之后仍保留了751570条记录 对于广告商品价格字段，每个广告的商品都有各自的价格，根据价格字段不便于进行统计。新增一个字段“price_class”代表价格的区间。 （0-价格在0-100元、1-100-200元、2-200-300元...） 将广告按价格分为100元以下、200元以下、300元以下等10类，并计算不同价格区间中广告的点击率情况。 从图中发现，所有价格区间商品的点击率都在5%左右，其中广告商品价格在100元以下的广告点击率最高，为5.92%； 看到价格较低的广告商品点击率更高，我们一般认为是对价格敏感的浅层用户（免费用户）在这方面的点击率更高，而拥有一定消费行为和消费意识的中层、深层用户（付费用户）则更在意购物时的体验以及商品的质量。 为了验证以上说法，我们先假设100元以内的广告商品主要的点击对象是浅层用户，再通过数据验证。 查看点击了100元以内的广告商品的用户的用户组成 从用户分布可以看出，在点击了100元以内广告商品的用户中，深度用户的比例更高，占比81.6%，而浅层用户的占比则相对少很多。这推翻了我们原来的假设。 由于广告的类别数量众多，大部分类别的广告只有1-2次的展示，数据样本太小，因此选取展示数量最多的7个类别进行分析。 可以看出类别6261广告的展示数、点击数、点击率均为最高，而类别4385广告的展示数虽然有10000+，但是点击数、点击率却是最低的。 计算没有被点击的类别4385广告的商品的平均价格 而点击了类别4385广告的商品的平均价格为： 两者平均价格都在200-300区间、差异不大。结合分析（1），价格区间在200-300的广告商品点击率平均是在5.29%，而类别4385则只有3.61%。 这说明：广告商品价格不是影响类别4385广告点击率的因素 先来看看类别4385被哪些用户看到了 可以看出，类别4385的广告，主要是被推荐给了男性用户，而男性用户对这类商品的兴趣大于女性。 并且女性对这类商品的广告兴趣不高，点击率只有2.75%，是造成类别4385广告点击率低的主要原因。 来看看不同年龄段、不同性别的用户点击率有什么差异 （年龄字段含义：0:10岁以下、1:10-20岁、2:20-30岁、3:30-40岁、4：40-50岁、5:50-60岁、6：60岁以上） 从统计的数据可以看出，类别4385广告的商品主要点击群体是30岁以上男性用户，尤其是60岁以上男性兴趣最高，而女性用户对这类广告商品兴趣低。 结合a、b的分析，受30岁以上男性欢迎、价格在200-300的商品，推测是西装、皮鞋类或者烟酒类又或者是家用电器类商品 男女比例约为：1：1.6 男女广告点击数的比例约为：1：1.7 因此，总体上女性的点击数要多于男性，但两者的点击率基本一致。 可以看出，大部分类别中，女性的广告点击数都要明显大于男性的点击人数。 只有类别4385、类别4505，这两个类别的广告，男性的点击人数要超过女性的点击人数。 男女之间的主要差异是由类型6261的广告造成的，女性的点击数大约是男性的4倍。 不同的用户群体之间用户价值与消费习惯具有一定的差异，对于不同用户群体的广告投放的策略也不同。通过分析不同用户群体对广告点击率有什么关系，来制定不同的投放策略。 这里的分析通过K-Means算法来对用户进行聚类，并基于RFM模型来对用户价值进行划分。 这里选取用户的购物层次、广告点击率、浏览广告的商品平均价格，这3个指标来作为判断用户价值的标准 这里将所有用户分成5类，来代表用户价值的高低。 注：三个特征在聚类时都进行了特征的标准化 因此，我们可以出：群体5对广告的接受程度最高，非常愿意点击广告。群体2更喜好高价格的商品，对购买高价商品抱有极大兴趣。 根据用户在购物深度、点击率、观看广告商品的平均价格3个维度的表现，将用户划分为5类客户。 （1）重要保持用户 （2）重要发展用户 （3）重要挽留用户 （4）一般用户 （5）低价值用户 根据聚类结果，对应上述五类客户类型，进行匹配，得到客户群体的价值排名： 根据结果，我们可以发现5类用户的分布如图所示： 把上述的分析过程中的小结正例出来，得到分析结论，并综合所有的结论提出建议：

数据分析报告标题的基本类型，有概括型，交代型，提问型，直接型，

从以下这几个方面入手1、财务数据：目标完成率、去年同比、环比、各大品类销售占比、周转率、毛利率、动销比、库存等2、基础数据：客流量、成交率、平均客件数、客单价、人效、平效、销售均价和库存均价3、不同数据背后的原因分析：主观、客观、内外因素、竞争者影响4、改进计划：需要重点改进的销售数据计划，例如下个月如何提高本月较弱的客单价或者销售均价5、时间进度和所需资源配合个人一点经验，希望对你有所启发

1、项目背景和项目进度项目背景，需要简述项目相关背景，为什么做，目的是什么。项目进度，需要综述项目的整体进程，以及目前的情况。这两点其实没什么可说的，如果对象是项目成员，可以写简单一些，如果对象是对项目不了解的人，则需要多写 一些，但还是要尽量用最简单的话，跟别人讲明白。2、名词解释和数据获取方法名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义。这点是很多人忽略的，其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言，点击率可以是点击次数/浏览次数，也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重，也可能按天去重。如果没有清晰的解释，不同人理解不同，对整个数据的可读性就大打折扣。数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾，要经过数据清洗剔除噪声，也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可，让对方对于置信度有一个估计。3、数据概览和数据拆分数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势，则使用图，如果需要对方知道具体数据，则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是：核心指标要少而关键，拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话，每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。4、结论汇总和后续改进结论汇总，基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总，形成完整的结论。后续改进，需要在数据分析的结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。5、致谢和附件致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽。附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言，这部分也可以放在PPT致谢之后，与会同事有疑问，可以随时翻到最后解释。

大家都知道，数据分析用来发现并解决问题，最后都需要把数据展示出来，把结果最终呈现给大家，只有大家都认同，决策才会得到顺利的执行。那么怎么做出优质的数据分析报告呢？做好一份优质的数据分析报告需要确定报告框架、数据源的获取、数据处理、数据分析、可视化展示这几点就足够了。 一份优质的数据分析报告，需要注意四个地方，分别是易读性、逻辑性、严谨、突出重点。 1.易读性：优质的报告必须要通俗易懂。 2.逻辑性：报告中要具有逻辑性，问题分析和解决的逻辑。 3.严谨：在细节处理方面一定要仔细。 4.突出重点：结合企业内部环境突出重点。 一、确定报告框架 先确定分析报告的主体架构，只有清晰的架构，才能规划好整个报告的主题，结构才能让阅读者一目了然。同时要找准论点、论据，这样能够体现出强大的逻辑性。 二、数据源的获取 数据源是数据分析的基础，很多分析报告在进行数据的挖掘收集时，缺乏科学依据性，逻辑性差，保证正确全面的数据源很重要。 三、数据处理 数据处理的目的：从大量的、杂乱无章的数据中抽取出对解决问题有价值、有意义的数据。将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。 四、数据分析 1.结论明确精简：结论要根据数据说话，力求结论做到严谨、专业。每个分析都有结论，而且结论—定要明确，分析结论不要太多要精，—个分析对应—个最重要的结论就好了，分析就是发现问题，只要发现重大的问题就达到目的了。 2.严谨的推导过程：分析结论—定要基于严谨的数据分析推理过程，不能有猜测性的结论，这是因为主观的东西会没有说服力。 3.有实际应用性：数据分析报告要客观公正，发现问题并提出解决方案。既然在了解产品并在了解的基础上做了深入的分析，才可能比别人都更清楚地发现了问题以及问题产生的原因，那么在这个基础之上根据自己的知识，做出的建议和结论，就能够让整个过程都十分的有意义。 五.可视化展示 分析数据的时候尽量要用数据说话，选用生动的图表等来展示报告的分析结果，才能够更加直观的展示结论。从而能得到一个更有说服力的结论。 通过上面提到的内容，想必大家看了这篇文章以后已经知道了怎么做好一份优质的数据分析报告呢？一般来说就需要注意文章的易读性、逻辑性、严谨、突出重点。同时还需要做好确定报告框架、数据源的获取、数据处理、数据分析、可视化展示这几点，只有注意好上面提到的内容，相信大家能够做好一份优质的 数据分析报告。

这个的话，我推荐一个网页吧。网页链接。里面有电商行业的数据分析报告的。另外还有公众号：EDX二类电商情报。

数据分析报告写作的前提和基础是：数据分析。1、简单的来说，数据分析就是对数据进行分析。较为专业的说法，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化的开发数据功能，发挥数据的作用。2、数据分析，其实就是业务分析，是对代表业务数字的梳理和挖掘，而不是简单的加减乘除，更不是耍弄一下炫目的图表。离开了具体的业务，离开了数据所处的场景，离开了结合企业的管理，数据分析就变得虚无缥缈了。3、如果单纯基于从系统导出的数据做分析，很多情况下得到的结论是片面的，甚至还有得不到正确结论，原因在于：系统导出的数据。很多字段用不上，要用的字段又没有，因此数据分析的很多时间，是花在了导出数据的整理加工上，除了数据的规范整理外，还要从其他途径获取必要的佐证数据，来完善要用于数据分析的基础数据表单，这种数据的收集和整理加工，是非常耗时的，也是需要日积月累逐步去完善的。4、数据分析报告有两种基本模式：（1）你问我答：有明确的问题要解答。（2）我说你听：无明确问题，需要从常规数据中解读。

微信数据分析报告看2022的方法如下：打开微信软件，点击底部“发现”，使用上方“搜索”。然后在其中搜索“微信数据报告”并打开“微信数据报告2022”。打开后即可进入并查看你的微信年度报告了。向下滑动屏幕，可以翻页查看更多内容。微信年度报告是对用户一年使用习惯和出行习惯的一个统计，小伙伴可以在这个数据里面看到自己在这一年的出行和喜欢使用的表情包等。微信是一款手机通信软件，支持通过手机网络发送语音短信、视频、图片和文字，微信可以单聊及群聊，还能根据地理位置找到附近的人，带给朋友们全新的移动沟通体验。支持ios、Android、塞班等多种平台手机。微信提供公众平台、朋友圈、消息推送等功能，用户可以通过“摇一摇”、“搜索号码”、“附近的人”、扫二维码方式添加好友和关注公众平台，同时微信将内容分享给好友以及将用户看到的精彩内容分享到微信朋友圈。微信里如何查看和某个人发了多少条消息：首先在我们的手机桌面上找到微信并点击它，然后点击一个聊天对话框，接着输入代码“//checkcount”并点击发送，通过以上操作，我们就可以知道我们跟这个好友有多少条聊天记录了。

数据分析报告的作用就是展示分析结果以及提供决策依据。数据分析报告是数据分析的原理和方法，运用数据来反映，研究和分析某项事物的现状，问题，原因，本质和规律，并得出结论，提出解决方法的一种分析应用文体。

1、大数据开发工程师大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。2、大数据分析师大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。4、大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

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上一期我们讲过了数据分析报告的作用，本期我们就一起聊一聊数据分析报告的类别有哪些吧。数据分析报告通常分为以下三个类别，分别是：日常运营报告、专项研究报告以及行业分析报告，其中日常运营报告属于日常报告，定期随工作报告一起递交，而专项研究报告则属于不定期报告，行业分析报告既可以定期报告也可以不定期报告，接下来我们详细说明。 第一点：日常运营报告，日常运营报告通常是指新媒体运营部门每天、每周或每月、每季度需要给主管领导进行汇报，这其中包括《网站流量日报》、《微信公众号粉丝周报》以及《今日头条阅读量周报、粉丝月报》还有《网站转化率月报》等，这里只是举例子，还会有其他自媒体平台的阅读量统计报表、粉丝增长数、转发量、评论量、点赞数等，具体是日报、周报还是月报，要看每个公司考核安排来定了。一般都是周报和月报的形式，毕竟日报会增加大量的工作。 撰写日常运营报告要注意，表头是固定的，一旦固定好不要轻易改动，这样方便领导查阅和对比，其次是递交数据要遵循流程化原则，日常运营报告一般会需要微信微博、活动策划、自媒体平台以及品牌推广相关负责人提供当天的数据，因此每天几点之前统计好数据要提前与大家打好招呼，一旦形成规则，将会大大提高制作日常运营报告的效率。 第二点：专项研究报告，专项研究报告主要是指针对某个特定问题进行的相关数据汇总和分析，比如《粉丝增长来源报告》、《流量异常分析报告》、《上周广告投放效果报告》等，专项研究报告的重点是深入挖掘问题，以及寻找解决问题方案。这些报告是针对特别事件孕育而生的产物，所以是不定期报告，因为你并不知道什么时候会发生什么事情。 第三点：行业分析报告 行业分析报告是对整个新媒体行业的情况汇总报告，主要是分析当前新媒体的相关情况，这样可以有助于掌握整个趋势，比如抖音风刚起，就能判断短视频平台即将到来的大佬们都获得了最高的流量支持。行业分析报告主要分两点，一是整个行业的报告，一是同行竞争对手的报告，整个行业趋势可以通过大数据来获得相关数据，而同行分析，则是通过分析竞争对手的微博数据、微信数据来了解他们的大概情况。以上三点就是常见的数据分析报告类别，肿么样看完了本文，是不是清晰多了呢？好了，本期分享我们就到这里了，下期我们再继续吧！

找“南京千百万数据技术分析师事务所有限公司” 吧！南京千百万数据技术分析师事务所有限公司宣告为北京ZhuZong南京千百万数据技术分析师事务所有限公司的金场华盛顿的名字是全面阐述了10亿元的公司提供担保,筹集资金,以和谐发展目标。"项目数据分析"+ + ZhuZong集团主席新闻记者ZhangGuiLin提示,ZhuZong南京千百万数据技术分析师事务所有限公司金场的耦合是ZhuZong华盛顿堡垒房地产企业竞争,没有任何一步,ZhuZong培训中心进行房地产开发、国有企业竞争力的推广准备。+ +南京千百万数据技术分析师事务所有限公司公司的副总裁MaoDaQing给记者的金场,华盛顿是北京市发展的名字,其名称、南京千百万数据技术分析师事务所有限公司开发竞争是2011年北京南京千百万数据技术分析师事务所有限公司的成果无形安全。+ +新闻“项目数据分析报告”记者了解,"项目数据分析"总统候选人的名字在980年6月18日,第一期将关闭ZhengWu发射源重4例,12亿元,进入外太空的销售在北京房地产市场少见的功绩热销。每升1级+ +在南京千百万数据技术分析师事务所有限公司长阳半岛前的名称,南京千百万数据技术分析师事务所有限公司种常见的每一个问题都已经卖完了,但“项目数据分析报告”结束了一天的金场关闭华盛顿的名字只有六名推向市场的原因。+ +伟业单位负责人说,北京房地产市场价格在视野中,"项目数据分析"一次是为数不多的成功,很多房地产的名字是零拍板的关闭。消息来不是要那么高的原因相比,北京,“项目数据分析报告”南京千百万数据技术分析师事务所有限公司的一种控制器说,是为了给金场华盛顿的名字中关村白领自住需求定位,房地产公司的应收账款,所以眼睛压力的时间结束了一次性大量房屋,不要盖板。南京千百万数据技术分析师事务所有限公司宣告为北京住总南京千百万数据技术分析师事务所有限公司金域华府名目公司筹融资10亿元提供担保，所筹融资金全副用来该名目标开发。南京千百万数据技术分析师事务所有限公司副总裁毛大庆曾对新闻记者示意，金域华府名目是北京南京千百万数据技术分析师事务所有限公司发展的竞争开发的不足道名目，也是2011年北京南京千百万数据技术分析师事务所有限公司功绩的不足道保障。”而依据北京房地产交易治理网数据，6月上旬上海市屋宇拍板总量仅为2315套，由此可见金域华府名目拍板量曾经占到总量的尽一半。“实则当初调控的大势也就是“项目数据分析报告”商场的走势，作为企业来说，务必趁势而为，这既是对企业负责，也是对生产者负责。在此前南京千百万数据技术分析师事务所有限公司长阳半岛名目当中，南京千百万数据技术分析师事务所有限公司的名目正常每期收盘都是售罄，然而金域华府名目收盘当天只行销了6成。“2011年行将多半，楼市的调控大势曾经无比明晰，那末某个时机还一步步探口“项目数据分析报告”气商场反响和制度走向，才真正是逆市而为。关于拍板对比没有过来那么高的起因，北京南京千百万数据技术分析师事务所有限公司一位负责人说明说，金域华府名目定位就是给中关村白领自住需要，加之眼前房地产公司都有回笼资金的压力，因而一次性在收盘的时机就推出了全副的房源，不捂盘。。住总团体董事长张贵林此前向新闻记者示意，住总南京千百万数据技术分析师事务所有限公司金域华府名目是住总联结民堡垒地产企业竞争的不足道一步，居中训练住总房地产开发的威力，为国企普及竞争力做预备。在肖劲看来，南京千百万数据技术分析师事务所有限公司当初的策略很明确，踊跃配合政府的调把持度，不捂盘惜售，保持一房一价。伟业代理公司一位负责人说明说，这在眼前北京房地“项目数据分析报告”产商场行情下，曾经是少有的佳绩了，很多房地产名目收盘都是零拍板。”北京南京千百万数据技术分析师事务所有限公司副总经理肖劲承受新闻记者采访时示意，住总南京千百万数据技术分析师事务所有限公司·金域华府一次性推出近千正屋源并非逆市而为，偏偏正是对行当大势的正确在握。新闻记者理解到，该名目在6月18日收盘第一期，将980正屋源全副推出，在4天外销售12亿元，变成眼前北京房地产商场上少有的热销功绩。 关于新增的10亿元筹融资的圆周率，上述北京南京千百万数据技术分析师事务所有限公司负责人示意，眼前南京千百万数据技术分析师事务所有限公司团体担保余额再有80多亿元，加之名目自身曾经兑现行销12亿元，这笔筹融资的圆周率该当是商场上眼前最适合的圆周率。总量推的比拟多，才是没有当天彻底售罄的起因。上述伟业代理公司的人士示意，很多开发商会依据当天来的存户单位来确定当天收盘的规模，而金域华府名目一次性推出全副房源，目标就在乎一呼百应行政区划呼叫，不捂盘，不哄抬物价。住总集团董事长张贵林此前向记者表达，"项目数据分析"住总南京千百万数据技术分析师事务所有限公司金域华府项目是住总联手民营房地产企业合作的关紧“项目数据分析报告”一步，从中磨练住总房地产开发的能力，为国企增长竞争力做准备。南京千百万数据技术分析师事务所有限公司副总裁毛大庆曾对记者表达，金域华府项目是北京南京千百万数据技术分析师事务所有限公司开展的合作开发的关紧项目，也是2011年北京南京千百万数据技术分析师事务所有限公司业绩的关紧保障。”北京南京千百万数据技术分析师事务所有限公司副总经理肖劲接纳记者采访时表达，住总南京千百万数据技术分析师事务所有限公司·"项目数据分析"金域华府一次性推出近千套房源并非逆市而为，恰恰正是对行业大势的正确把握。”而依据北京房地产交易管理网数据，6月上旬北京市屋宇成交总量仅为2315套，由此可见金域华府项目成交量已经占到总量的尽半壁。伟业摄理企业一位负责人绍介说，这在现下北京房地产市场行情下，已经是少有的佳绩了，众多房地产项目开盘都是零成交。在肖劲看来，南京千百万数据技术分析师事务所有限公司如今的策略很明确，积极配合政府的调控政策，不捂盘惜售，坚持一房一价。“2011年即将过半，楼市的调控大势已经十分明白，假如这个时分还一步步试探市场反响和政策走向，才真正是逆市而为。在此前南京千百万数据技术分析师事务所有限公司长阳半岛项目居中，南京千百万数据技术分析师事务所有限公司的项目普通每期开盘都是售罄，不过金域华府项目开盘当“项目数据分析报告”天只销行了6成。对于成交比例没有以往那么高的端由，"项目数据分析"北京南京千百万数据技术分析师事务所有限公司一位负责人绍介说，金域华府项目定位就是给中关村白领自住需要，加之现下房地产企业都有回笼资金的压力，故此一次性在开盘的时分就推出了所有的房源，不捂盘。 对于新增的10亿元融资的利率，"项目数据分析"上述北京南京千百万数据技术分析师事务所有限公司负责人表达，现下南京千百万数据技术分析师事务所有限公司集团保险余额还有80多亿元，加之项目本身已经实行销行12亿元，“项目数据分析报告”这笔融资的利率理当是市场上现下最合宜的利率。总量推的比较多，才是没有当天纯粹售罄的端由。。记者理解到，该项目在6月18日开盘第一期，将980套房源所有推出，在4天内销行12亿元，成为现下北京房地产市场上少有的热销业绩。南京千百万数据技术分析师事务所有限公司宣告为北京住总南京千百万数据技术分析师事务所有限公司金域华府项目企业融资10亿元提供保险，所融资金所有用于该项目标开发。上述伟业摄理企业的人士表达，"项目数据分析"众多开发商会依据当天来的客户数量来确认当天开盘的规模，而金域华府项目一次性推出所有房源，目标就在于“项目数据分析报告”响应社稷号召，不捂盘，不抬价。“实则如今调控的大势也就是市场的走势，作为企业来说，务必就势而为，这既是对企业负责，也是对消费者负责。

样本如下：目 录第一章 项目概述此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。第二章 项目市场研究分析此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。第三章 项目数据的采集分析此章包括数据采集的内容、程序等。第四章 项目数据分析采用的方法此章包括定性分析方法和定量分析方法。第五章 资产结构分析此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。第六章 负债及所有者权益结构分析此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。第七章 利润结构预测分析此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。第八章 成本费用结构预测分析此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。第九章 偿债能力分析此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。第十章 公司运作能力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。第十一章 盈利能力分析此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。第十二章 发展能力分析此章包括 销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力情况分析。第十三章 投资数据分析此章包括经济效益和经济评价指标分析等。第十四章 财务与敏感性分析此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。第十五章 现金流量估算分析此章包括全投资现金流量的分析和编制。第十六章 经营风险分析此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。第十七章 项目数据分析结论与建议第十八章 财务报表第十九章 附件

项目数据分析报告——项目市场化操作的科学依据政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。项目数据分析报告——项目可行性判断的重要依据任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。

初始关系模式根据上面的E—R图，我们把它转换成数据模型，如下：1）比赛与场次编号是1:1的关系，实体可以转化成如下的关系模式，其中场次编号为比赛模式的码：比赛（场次编号、比赛日期、比赛地点、球队1编号、球队2编号、球队1名称、球队2名称，比赛结果、主裁、边裁）2）球员与球队的关系是1：n的关系，球员实体可以转化成如下的关系模式，其中球员编号为球员模式的码：球员（球员编号、所属球队、队服号、球员名字、球员位置、球员身高、球员体重、左右脚）3）球队与射手的关系是1：n，

写法如下：1、选题目的与意义，建配送中心，以降低成本，提高服务质量和水平。2、仿真模型运行结果数据分析准备阶段必须要明确提供已知什么、想要实验的新知识是什么和怎么实验。

由于疫情原因，人员车辆出去量少，造成停车场收入减少。

数据分析最好的场景是业务人员可以去用，支持业务人员去做报表。目前国内对于这块做的比较好的，可能就只有FineBI了，不要问我是谁，请叫我雷锋！

可视化数据分析报告 可视化数据分析报告，如果职场上有这些现象也不用惊慌，在职场上不能将这些问题一概而论，如果没有一步步的学习深造就不会做出成绩，学会放下自己的职场压力也是很重要的，我这就带你了解可视化数据分析报告。 可视化数据分析报告1 什么是数据可视化? 数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。 文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。 数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。 谈谈数据可视化 人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。 但是，并非所有的数据可视化是平等的。 那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解?通过下面的16个有趣的例子获得启发，它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。 (1)世界上的语言 这个由DensityDesign设计的互动是个令人印象深刻的成果，它将世界上众多(或者说，我们大多数人)的语言用非语言的方法表现出来。一共有2678种。 这件作品可以让你浏览使用共同语言的家庭，看看哪些语言是最常用的，并查看语言在世界各地的使用范围。这是一种了不起的视觉叙事方法：将一个有深度的主题用一种易于理解的方式解读。 (2)按年龄段分布的美国人口百分比 这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样。PewResearch创造了这个GIF动画，显示随着时间推移的人口统计数量的变化。这是一个好方法，它将一个内容较多的故事压缩成了一个小的package。 此外，这种类型的微内容很容易在社交网络上分享或在博客中嵌入，扩大了内容的传播范围。如果你想自己用Photoshop做GIF，这里有一个详细的教程。 (3)NFL(国家橄榄球联盟)的完整历史 体育世界有着丰富的数据，但这些数据并不总是能有效地呈现(或者准确的说，对于这个问题)。然而，FiveThirtyEight网站做的特别好。在下面这个交互式可视化评级中，他们计算所谓“等级分”–根据比赛结果对球队实力进行简单的衡量–在国家橄榄球联盟史上的每一场比赛。总共有超过30,000个评级。观众可以通过比较各个队伍的等级来了解每个队伍在数十年间的比赛表现。 (4)政治新闻受众渠道分布图 据Pew研究中心称，通常，当设计师在信息内容很多又不能删节的时候，他们通常会把信息放到数据表中，以使其更紧凑。但是，他们使用分布图来代替。为什么呢?因为分布图可以让观众在频谱上看到每个媒体的渠道。在分布图上，每个媒体的渠道之间的距离尤为显著。如果这些点仅仅是在表中列出，观众无法看到每个渠道之间的比较。 (5)Kontakladen慈善年度报告 不是所有的数据可视化都需要用动画的形式来表达。当现实世界的数据通过现实生活中的例子进行可视化，结果会令人惊叹。设计师MarionLuttenberger把包含在Kontakladen慈善年报中的数据以一种独特的方法表现出来。该组织为奥地利的吸毒者提供支持，所以Luttenberger的使命就是通过真实的视觉来宣传。例如，这辆购物车形象的表现了受助者每一天可以负担得起多少生活必需品。 可视化数据分析报告2 什么是可视化数据分析报告？ 所谓的可视化数据分析报告就是用视觉表现形式的数据，对其进行全方位的透析，从而提供决策者有根据、有依据地进行判断。 简单来说就是用图形的方式来表征数据的.规律。 一般来说，数据分析报告分为三类：日常运营报告、专项研究报告、行业分析报告。 但无论是哪一类型的报告，都可能不可避免的需要做可视化，那么可视化数据分析报告要怎么做呢？ 首先在写报告前，要知道包含哪些内容：目标确定、数据获取、数据清洗、数据整理、描述分析、洞察结论，最后才是撰写数据分析报告。 这是我依据XX学校的学生成绩数据做的三年级学生成绩分析报告，不仅有可视化图表支持分析，还有分析原因，图文并茂，更加容易找出问题原因。 同时还能打印报告和线上分享，电子报告+纸质报告，方便校长审阅与同事们的查看。 这样的可视化数据分析报告我只用了三步： 确定目标：三年级学生成绩整理数据：将所有的三年级学生成绩数据导入库中，然后依据分析目标来做可视化数据分析图表，比如，各班期初、期中、期末考试情况……利用数据报告的功能，通过简单的拖拽操作，快速生成你想要的数据可视化报告并附加分析原因。这样一份又直观、又好看的分析报告就好了。 为什么要做可视化数据分析报告？ 传递速度快更直观的展示信息，从而优化运营和管理流程响应分析需求，多角度分析挖掘信息最后要明白一点，可视化数据分析报告的核心是分析，只有数据分析内涵丰富、价值高，数据可视化才能内容丰富、有价值。 可视化数据分析报告3 1、将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。 ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。 2、图层式的开发逻辑 在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。 3、各种图形要素的自由组合 由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力

1、确定报告受众和分析目的无论写什么类型的数据分析报告，都要先搞清楚报告给谁看，不同的受众对一份数据分析报告的期待是不一样的。2、框架、思路清晰作为数据分析结论输出最重要的部分，一份优秀的数据分析报告要能够准确体现你的分析思路，让读者充分接收你的信息，所以在制作报告时，框架和思路要清晰。这里的框架不单指报告的行文逻辑，更多是指数据分析过程的框架，比方说我们拿到一个分析问题，不可能一下子就找到问题背后的原因，需要利用各种手段将问题拆解分析，直到得出最终结论，这时候就可能会用到我们常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架3、保障数据准确写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、导出处理数据，最后才是写报告，如果数据不准确，那分析的结果也没有意义，报告也就失去价值，因此在收集整合数据时需要注意数据是否靠谱，验证数据口径和数据范围。4、让图表传达更加直接图与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以数据图表展现也要体现你的分析思路，而不单单是为了展示数据。

大数据分析报告不仅能够对某个具体领域的宏观经济趋势进行判断和预测;还可以把我们的触角深入到某一个社区、某一类人群、某一个具体的产品，来了解他们的真实情况;同时，我们还能够借助大数据分析的结果来制定精细化的线上广告投放策略或是做针对性的地面推广活动;而最终，我们把大数据分析的成果以大数据工具的形式固化，才能让我们的大数据效力持续。也就是说，真正有价值的大数据分析报告能够在中宏观规划、微观/细分市场分析、方案执行和策略部署等方方面面为企业带来价值。很多企业不认可分析报告的价值，很大程度是不了解它的原力。今天索性告诉你整个分析思路、框架，帮助企业更好地认识、认可大数据分析报告的价值。一、大数据报告怎么做出来的?认识大数据分析流程首先，我们要理解大数据分析的基本流程，一个完整的大数据分析流程包含了商业问题理解、数据理解、数据准备、数据分析、产出分析报告、提出解决方案6个环节，并且是一个闭环、不断优化的过程。对于企业，可能不需要掌握高难度的分析处理能力，但是掌握数据分析思路、数据思维和意识都是非常重要的。二、大数据报告究竟研究了什么东西?解密大数据分析思路大数据报告根据功能来分，可分为4个常见类型：1. 市场/行业分析：对某一个行业、细分领域的市场现状的分析、发展趋势预测;2. 用户画像：了解用户的人群特征、某个产品的不同群体的用户行为差异;3. 竞品监测：对同类产品的用户使用情况、市场情况、功能性能进行对比研究;4. 经营分析/业务问题专题：企业经营中重大战略决策的分析或针对某具体业务问题进行专题分析，如营销效果评估等。

1、要有一个好的框架好的分析是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。2、每个分析都有结论，而且结论一定要明确如果没有明确的结论那分析就不叫分析，因为本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果。3、分析结论不要太多要精精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。4、好的分析要有很强的可读性这里是指易读度，阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑分析阅读者是谁，他们最关心什么，必须站在读者的角度去写分析邮件。5、数据分析报告尽量图表化这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从。

微问数据为你解答：第一，每个分析都有结论，而且结论一定要明确。第二，分析结论不要太多要精。第三、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程。第四，好的分析要有很强的可读性。第五，数据分析报告尽量图表化。第六、好的分析报告一定要有逻辑性，。第七、好的分析一定是出自于对自己运营微信公众号的基础上的。第八、好的分析一定要基于可靠的数据源。第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案。十一、不要害怕或回避“不良结论”.

报告好写，简单，可教

从以下这几个方面入手1、财务数据：目标完成率、去年同比、环比、各大品类销售占比、周转率、毛利率、动销比、库存等2、基础数据：客流量、成交率、平均客件数、客单价、人效、平效、销售均价和库存均价3、不同数据背后的原因分析：主观、客观、内外因素、竞争者影响4、改进计划：需要重点改进的销售数据计划，例如下个月如何提高本月较弱的客单价或者销售均价5、时间进度和所需资源配合个人一点经验，希望对你有所启发

　　产品质量情况分析报告x0dx0ax0dx0a　　质量是企业的生命。与国际产品接轨，给国内的产品带来了前所未有的挑战。而我公司产品又是与食品接触的餐饮日用品，产品质量尤为重要。今年初，我公司比以往更加重视产品质量，通过加强内部管理和技改工作等一系列措施来提高产品质量。截至11月底，全面完成了公司下达的产品质量指标。在顾客投诉方面，年初接到一起不合格产品的信息，通过我们售后服务，及时得到了解决，用户比较满意。x0dx0a　　从原辅材料的入厂到成品出厂都严格按内部标准执行，在各工序间制定了质量控制标准。确定了监督人员，对特殊过程的人员及设备进行了严格的检定，对过程加强了信息反馈机制。使各个过程持续受控进行。x0dx0a　　自从贯标工作以来，我公司的产品受到顾客的好评，没有发生过一起涉外质量事故，而且比贯标以前产品质量更加稳定，各项指标比贯标前有很大改观。今年的总体产品质量情况平均如下：1月到10月各部门的质量目标实现结果为：x0dx0a　　供应部： 物资供货及时率： 100%；x0dx0a　　市场销售部 ：x0dx0a　　交货准确及时率： 100%；x0dx0a　　顾客满意度： 97.5%；x0dx0a　　质量保证中心： 出厂产品合格率： 100%；x0dx0a　　产品质量与去年同期相比，产品交付合格率有了提高，充分证明我公司质量管理上了一个新的台阶。但过程检测合格率仍有待提高，拟增加一管理人员，加强过程监测。x0dx0a　　通过对供方的调查，我们对供方的生产能力和产品质量保证能力有了较感性的了解。有助于我们选择优秀的合作伙伴，为延续监控合格供方的供货业绩，我们设计了《合格供方年度质量评价报表》，每月统计，各合格供应商的供货数量和供货质量，有效监控了原物料的及时性、合格率。1-10月份的物料供货及时率均为100%。上年在供货能力和产品质量保证能力的方面，通过比较各部门的综合评定，最终确定了保留了比较好合格供方。x0dx0a　　以上措施和运行结果可以看出，本公司所建立的供方控制方法是适宜的，有效的，有利于确保原材料质量的稳定性和供货的及时性。x0dx0a　　车间的操作过程均能按照《工艺文件》和《工艺操作规程》的要求操作，严格按要求做好工艺记录卡、过程监视记录，车间现场采用区域划分和挂生产标识相结合的管理方法、确保有效传递，有效地控制产品质量。x0dx0a　　生产设备的稳定是产品质量稳定的关键，因此我们制定了行之有效的设备管理规定，明确了保养的要求和完好判定的标准，对退火工序的生产设备还进行生产能力确认，确认对生产设备的有效控制和维护，客观上为产品质量的稳定性提供了保障。x0dx0a　　对所有的操作工的操作技能今年进行了岗位技能培训并及时考核，大大提高了员工的操作技能和质量意识。x0dx0a　　通过对各种因素的控制和积极配合，前三季度的产品质量非常稳定，控制情况见下表x0dx0a　　a ) 原材料检验x0dx0a　　季度 总批次 合格批次 合格率x0dx0a　　1 2410 2410 100%x0dx0a　　2 2478 2476 99.9%x0dx0a　　3 2190 2190 100%x0dx0a　　b ) 工序检验x0dx0a　　季度 总件数 不合格件数 合格率x0dx0a　　1 1114 16 98.6%x0dx0a　　2 1604 14 99.1%x0dx0a　　3 2970 15 99.5%x0dx0a　　c ) 成品检验x0dx0a　　季度 总件数 不合格件数 合格率x0dx0a　　1 459 6 98.6%x0dx0a　　2 519 3 99.4%x0dx0a　　3 784 4 99.5%x0dx0a　　由此可以看出我公司所建立的对生产过程的控制方法是有效的，也是适合我公司的过程动作的。x0dx0a　　总之，通过贯标工作，规范了质量管理，提高了全员质量意识，增强了产品的市场竞争能力，提供了企业经济效益。x0dx0a　　但是，体系运行也存在不足。部分纠正措施/预防措施在实施过程中，未能对责任部门和实施人进行有效后续的验证；部分管理和操作人员都认为工作忙，部分记录做的不及时，过段时间又忘记，使工作不能做到位。下一步，必须首先加大对员工特别是中层管理干部的岗位技能及管理的培训，其次是添置先进检验试验设备，运用体系管理的经验，加大对生产各环节的监控，加强现场管理，努力提高产品质量。

1、展现量、点击率、点击率3）点击率的计算公式为：点击率点击量/展现量。当一个推广账户点击率过低的时候一般是推广账户出现了问题，账户质量过低，有可能是关键词创意无法吸引用户点击，可以尝试重新修改创意。2、平均点击价格平均点击价格的调整可以更好地控制推广成本。首先找出单次点击成本过高的词和日点击次数过多的词，对重点关键词做出价调整，需要注意的是每次的出价最好以两到三天的数据为标准。通过不断地调整出价、优化关键词质量找到用最低的价格达到最佳的排名位置，节省推广费用。3、转化率数据分析转化率的计算公式为：转化率信息量/点击量。当转化率出现过低时很有可能有几个因素。首先要分析是不是关键词选择出错，或是推广页面不够吸引人。分析时可以结合页面访问时长和页面跳出率等其他推广数据分析，然后根据分析结果做出相应的优化调整。4、最终转化成本数据分析最终转化成本推广账户消费/信息量。通过这个公式可以算出推广账户的信息成本，甚至可以算出某一个关键词的转化成本。这样就可以分析出哪些词推广效果好、花费成本高，作出相应的调整。5、关键词分析TOP10关键词的数据情况（点击、展示、价格等等）、哪些词质量最差（带来很多不相关的点击等）。6、咨询数据点击访客的咨询数据，有多少访客进到咨询页面的，有多少个有效咨询，咨询率是多少，咨询成本多少等。7、竞争对手的数据，也就是百度实况的数据。竞价的数据维度比较多，就不一一罗列。一般我都是把竞价后台的数据导出来，呈现excel文件数据，可以用excel透视表直接分析，然后直接拖拽数据字段得到我想要的数据分析结果，在工具里面呈现一个数据仪表盘，然后每天替换数据即可更新数据分析的结果，仪表盘相当于一个数据结果汇报，直接把仪表盘分享给负责人即可。

1、要有一个好的框架跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。2、每个分析都有结论，而且结论一定要明确如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果。3、分析结论不要太多，要精确如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。4、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。5、好的分析要有很强的可读性这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁，必须站在读者的角度去写分析邮件。6、数据分析报告尽量图表化这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从;

1、要有一个好的框架跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。2、每个分析都有结论，而且结论一定要明确如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果。3、分析结论不要太多，要精确如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多， 结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。4、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。5、好的分析要有很强的可读性这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不 一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁，必须站在读者的角度去写分析邮件。6、数据分析报告尽量图表化这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从。

按以下流程来写：1、清楚业务目标2、查看数据报表表现3、发现问题4、分析原因5、提出建议6、测试/实验7、实施首先要明白没有目标也就无所谓分析，其次分析的时候要注重关联，细分，以及数据的背景信息，同时可采用鱼骨分析法分析原因类型，注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成，找出主要问题，提出建议，不要忘了做测试，有时候原因可能不是想象中的，所以需要通过测试来验证你的假设，最后如果实验结果满意就进一步具体实施，不满意再来一边。千万不要闷头自己想，一定要测试

每到周五，估计都会有很多童鞋为本周的周报发愁不已！今天就结合几个真实案例来教大家如何玩转数据分析报告。不过，场景的主角名字都做了简单的处理！从此，每周五小B就什么事情都干不了，只有一件事情：分析数据，内心好崩溃啊！！！别怕，您的好友草莓老师已上线，小草莓来支招。不就是数据报告嘛，so easy！　　1、首先，小B首次花点时间将需要分析的数据导入到BDP，并且制作不同的仪表盘（即不同的数据报告，只是叫法不同嘛），通过各种可视化图表让数据结果一目了然，比如这样的~肯定需要对数据图表进行一些解释说明嘛，点击仪表盘右上方的”图文混排“，插入”文本“即可进行文字描述，比如这样的~2、这不是还得花1天的时间进行数据分析嘛？别急，“神功能”来啦，快屏住呼吸，它，它，它就是“替换/追加”功能，在工作表页面的右上方哦~因为小B每周要分析的数据指标都是一致的，所以小B每周只需要追加本周数据，然后在仪表盘右上方全局筛选一下本周，数据报告即可瞬间呈现本周最新数据，整个操作过程最多不超过1分钟，哪里需要1天呢，周五完全可以做很多其他的事情咯，从此可告别重复劳动啦！当然，要是觉得追加数据都麻烦，那小草莓建议直接将后台数据库接入到BDP，只要数据库数据更新，在BDP上的数据报告结果也就更新了，是不是炒鸡快啊！放心，BDP是一个云端数据平台，接触不到用户的数据，所以大胆接入数据库吧，这样分析效率能大幅提高呢！3、分享报告：最后只需轻轻点击仪表盘右上角的“分享”—“我要分享”，领导就能立马查看你的数据报告。假如数据有改动，分享的数据结果可以实时同步，超赞！针对这个场景小草莓讲的比较详细，因为数据报告是很多人在职场中都会遇到的需求，比如销售人员、市场营销人员、财务人员、招聘人员等。岗位虽不同，但思路都类似，希望上述内容能帮到你和身边的小伙伴！小D在公司专门负责微信运营，平时除了写文章、策划互动活动等工作，当然数据反馈少不了，而且领导要求分别保存每周微信公众号的数据，一年下来手里有一堆的表格，零零散散，一不小心就丢了，好忧桑啊！小草莓来支招：在BDP，若需更新本周新数据，可“追加”或者“接入数据库”，具体操作见场景1；为了一一保存每周数据，小D可复制上周的数据仪表盘，在新的仪表盘全局筛选下每周的时间段，仪表盘分别以不同时间段命名，这样数据都能在一个地方保存啦，麻麻再也不用担心我啦~小P在公司专门给不同的客户制作不同的数据分析报告，有人力资源、财务、游戏、采购、活动、调研、电商、招生、服装零售、市场活动等各个方面，需求简直五花八门，每周客户还要实时的数据结果，偶尔客户还嫌弃报告的可视化效果不好，天呐~小草莓来支招：不管是哪个数据报告，都离不开数据分析，小P每次都在BDP上做好，分别命名成不同的文件夹名称，以便于保存管理。BDP做出来的可视化那时相当好啊，受到客户的一致好评啊！做好的可视化报告可以一键分享给客户，每周一更新数据，客户就能看到实时同步的结果，再也不用每周发邮件打扰客户啦，而且工作效率大大提高了~　　一起感受下BDP的可视化效果。你想要什么样的可视化效果，都可以寄已通过拖拽制作！立即登录BDP，1分钟制作你的专属数据分析报告，简答又高效！

1、首先准备好写景区入园数据分析报告的纸和笔，在纸张最上方写上景区入园数据分析报告的标题。2、其次再写上景区入园数据分析报告的主要内容。3、最后写上景区入园数据分析报告的意见即可。

首先要确定你的分析目的，任何一项分析报告的撰写都有一个主要目的或者目标的。其次，在基于目标的基础上，然后评估你现有的数据，通过哪些数据分析可以达到你的目的；第三就是根据目标，把数据分析各项指标计算出来；第四就是报告的撰写了，主要是根据目的计算的各指标展示，来解释分析你所得出的各种指标的含义以及对实际的指导意义。这就是一份完整的数据分析报告了。app先知进行数据分析就可以用。

这是我家乡前年的报告，给你参考一下格式和内容，希望对你有所帮助！全县有出口实绩企业43家，其中工业企业38家；百万美元以上出口企业19家，其中工业企业14家，绿得农化以1958。73万美元雄居榜首；实现自营进出口总额1.08亿美元，首次突破1亿美元大关，同比增长71.53，其中出口9243.32万美元，增长64.49，进口1515.96万美元，增长132.05；出口额及增幅均高居一、各县（市、区）第一；工业生产企业（含三资企业）完成自营进出口额7753.08万美元，增长66.65，拉动工业生产增长6.87个百分点。园区集聚能力增强工业园区是项目推进的主要平台，招商引资的主要载体，入区企业不断增多，集聚效应越来越明显，日益成为工业经济的重要增长点。龙游工业园区、城南工业区累计新开发面积3604亩，出让面积3199亩；入园企业102个，开工建设87个，已投产47个；规模企业完成产值28.05亿元，占全部规模工业产值比重已达45.27；入库税金10567万元，首次超过1亿元。二、当前工业经济运行面临的问题1、生产成本压力加大。表现在三个方面：一是利息支出增长较快。年末，全部规模企业银行贷款余额为18.11亿元，同比增长24.98，而全年利息净支出1.38亿元，同比增幅达39.68，说明企业资金使用成本增加。二是要素价格上涨压力加大。9月末，全国居民消费价格总水平同比上涨1.3，工业品出厂价格上涨2.9，而原材料、燃料、动力购进价格上涨达6.3。资源性产品价格上升较快，6月30日起销售电价平均每千瓦时提高2.5分钱，多次调整燃油销售价格等。三是部分原材料价格上升较快。竹材每50公斤34元，较去年初上涨了26以上。我国已成为仅次于美国的第二大纸品消费国，消费增长以及国内纸品产能扩充等因素导致纸浆原料短缺，进口需求扩大。从国内市场看，我国对纸浆进口实行零关税，国内纸品消费不断增长，市场前景看好，产能扩充，引发纸浆需求攀升。从国际市场看，全球纸浆大厂减产，而世界经济形势好转导致纸浆供不应求，加上美元汇率走低，纸浆价格上升较快。2、两项资金居高不下。年末，应收帐款余额6.4亿元，产成品存货6.84亿元，在近几年较快增长的基础上，同比分别增长14.29和35.18，净增绝对额2.58亿元。两项资金是判断工业经济运行质量的重要指标，不合理占用过多，势必影响企业资金周转，增加成本负担，增大经营风险，波及工业经济整体平稳运行，有必要引起高度重视。3、部分企业在竞争中面临困境。一批小型机械制造企业在市场搏羿中立脚不稳，产值下降。集中反映了我县机械制造水平低，市场竞争力不强。前几年粮食加工行业市场形势较好，加上行业进入门槛低，一批小型粮油加工企业进入，市场竞争日益激烈，文业粮油、民宝粮油等主要粮油企业产值下降20以上。三、2007年面临的宏观经济形势2006年，我国经济在消费结构升级、产业结构提升、城市化和工业化进程加快等趋势性因素，以及适时适度的宏观调控、世界经济增长强劲等周期性因素的共同作用下，保持了快速较好增长。2007年，我国经济发展的趋势性因素依然较好，周期性因素将会有所变化，经济发展的总体趋势依然看好。1、2006年宏观经济保持良好运行态势前三季，我国经济保持高速增长，GDP增速达到10.7，全年预计在10.5左右，处于新一轮扩张期的上升阶段。2、2007年宏观经济政策2007年将进一步加强和改善宏观调控，突出和谐社会与科学发展两大理念。。3、我县工业经济具备了保持较快发展的条件在外部发展环境较好的同时，我县自身也具备了加快发展的条件。4、2007年我县工业经济走势基本判断一是工业经济较快发展可以期待。二是工业经济运行面临新的压力。三是工业发展的诸多矛盾将会显现。四、促进工业经济又好又快发展的建议2007年的工业经济工作，要坚持以科学发展观为统揽，积极应对宏观调控新形势，不断提升工作能力和水平，促进工业经济在较高起点上又好又快发展。一要提升产业培育水平二要提升工业投资质量三要提升工业发展质量四要提升企业管理水平五要提升服务工业能力六要提升工业品牌建设*县经济贸易局二○○七年三月十九日

1、目标是前提网站分析报告的起点不是从现象开始的，而是从网站的目标(objective)开始的。大多数网站的目标不应该超过1个，那些各种目标都应该归结为一个最终的最根本的目标。如果你的老板强调网站既要做到这又要做到那的话，相信你会很累，网页的易用性也可能大打折扣，而且最终的output很可能事与愿违。2、网站现象与目标的关系发现网站出现的种种现象是大家都很擅长的，简单来讲，就是把网站现时(或是历史)表现的数据搜集起来，然后用合适的图、表呈现出来。比如,“周末的流量会减小”就是一个典型流量趋势的现象。3、执行落实不得不说的，还有最后的一个重要部分。这部分不属于报告本身，但是却是网站分析报告价值的体现。有了建议，就应该执行，有了执行才能知道我们的建议是否恰当，才能为以后更好的建议打下一个不断循环上升的基础。

竞价推广的运营方式大致有这三种:自己招人运营有的公司会选择自己招聘竞价员，维护自己公司的竞价账户。但是招聘竞价员会有几个问题，一个是招聘成本，因为公司没有专业的人员，所以如何面试和筛选正确的人才是一个头疼的问题；第二个是培训成本，竞价员也需要成长，谁来培训他；第三个是流动成本，一般一个竞价员在一家甲方公司干了一年后，就会面临发展瓶颈，因为身边没有可以交流的人员。个人觉得以上这些问题是一个中小公司解决不了的问题，只会最终导致自己账户遇到瓶颈问题，而无人可以突破。交给官方客服运营竞价账户开户后百度会安排客服人员跟进，然后按照账户的消费大小，分为普通客服和VIP客服。大部分的中小企业账户消费都不会很大，所以一般都是安排普通客服跟进，普通客服的作用就是在你账户没钱的时候通知续费，或者推销新的产品。还有部分消费特别大的账户，会安排VIP客服跟进，但是一个VIP客服手上也有几十个账户，所以不可能细致的进行优化和管理，除了在账户架构搭建等方面相对专业外，解决不了咨询量提升的问题。交给托管公司运营企业之所以会想到去找竞价托管公司，理由很简单，就是遇到了解决不了的问题。像厚昌竞价托管这种专业的竞价托管公有这几个特点。1.专业化，所有的账户优化都有标准化的流程，新账户有新账户的优化流程，老账户有老账户的优化流程，问题账户有问题账户的处理流程。2.为结果负责，类似厚昌这样的服务公司，肯定会以咨询量、咨询转化率、咨询成本等KPI指标作为衡量自己优化效果的标准。3.有团队，团队的好处是头脑风暴，一个竞价员的思维一定有局限性，碰到解决不了的问题的时候，就无能为力了，而团队的好处是能够一起讨论账户问题，才有可能解决各种疑难杂症。

要写报告,你还是要想办法去学会如何看数据和分析这些数据

　　产品质量情况分析报告　　质量是企业的生命。与国际产品接轨，给国内的产品带来了前所未有的挑战。而我公司产品又是与食品接触的餐饮日用品，产品质量尤为重要。今年初，我公司比以往更加重视产品质量，通过加强内部管理和技改工作等一系列措施来提高产品质量。截至11月底，全面完成了公司下达的产品质量指标。在顾客投诉方面，年初接到一起不合格产品的信息，通过我们售后服务，及时得到了解决，用户比较满意。　　从原辅材料的入厂到成品出厂都严格按内部标准执行，在各工序间制定了质量控制标准。确定了监督人员，对特殊过程的人员及设备进行了严格的检定，对过程加强了信息反馈机制。使各个过程持续受控进行。　　自从贯标工作以来，我公司的产品受到顾客的好评，没有发生过一起涉外质量事故，而且比贯标以前产品质量更加稳定，各项指标比贯标前有很大改观。今年的总体产品质量情况平均如下：1月到10月各部门的质量目标实现结果为：　　供应部： 物资供货及时率： 100%；　　市场销售部 ：　　交货准确及时率： 100%；　　顾客满意度： 97.5%；　　质量保证中心： 出厂产品合格率： 100%；　　产品质量与去年同期相比，产品交付合格率有了提高，充分证明我公司质量管理上了一个新的台阶。但过程检测合格率仍有待提高，拟增加一管理人员，加强过程监测。　　通过对供方的调查，我们对供方的生产能力和产品质量保证能力有了较感性的了解。有助于我们选择优秀的合作伙伴，为延续监控合格供方的供货业绩，我们设计了《合格供方年度质量评价报表》，每月统计，各合格供应商的供货数量和供货质量，有效监控了原物料的及时性、合格率。1-10月份的物料供货及时率均为100%。上年在供货能力和产品质量保证能力的方面，通过比较各部门的综合评定，最终确定了保留了比较好合格供方。　　以上措施和运行结果可以看出，本公司所建立的供方控制方法是适宜的，有效的，有利于确保原材料质量的稳定性和供货的及时性。　　车间的操作过程均能按照《工艺文件》和《工艺操作规程》的要求操作，严格按要求做好工艺记录卡、过程监视记录，车间现场采用区域划分和挂生产标识相结合的管理方法、确保有效传递，有效地控制产品质量。　　生产设备的稳定是产品质量稳定的关键，因此我们制定了行之有效的设备管理规定，明确了保养的要求和完好判定的标准，对退火工序的生产设备还进行生产能力确认，确认对生产设备的有效控制和维护，客观上为产品质量的稳定性提供了保障。　　对所有的操作工的操作技能今年进行了岗位技能培训并及时考核，大大提高了员工的操作技能和质量意识。　　通过对各种因素的控制和积极配合，前三季度的产品质量非常稳定，控制情况见下表　　a ) 原材料检验　　季度 总批次 合格批次 合格率　　1 2410 2410 100%　　2 2478 2476 99.9%　　3 2190 2190 100%　　b ) 工序检验　　季度 总件数 不合格件数 合格率　　1 1114 16 98.6%　　2 1604 14 99.1%　　3 2970 15 99.5%　　c ) 成品检验　　季度 总件数 不合格件数 合格率　　1 459 6 98.6%　　2 519 3 99.4%　　3 784 4 99.5%　　由此可以看出我公司所建立的对生产过程的控制方法是有效的，也是适合我公司的过程动作的。　　总之，通过贯标工作，规范了质量管理，提高了全员质量意识，增强了产品的市场竞争能力，提供了企业经济效益。　　但是，体系运行也存在不足。部分纠正措施/预防措施在实施过程中，未能对责任部门和实施人进行有效后续的验证；部分管理和操作人员都认为工作忙，部分记录做的不及时，过段时间又忘记，使工作不能做到位。下一步，必须首先加大对员工特别是中层管理干部的岗位技能及管理的培训，其次是添置先进检验试验设备，运用体系管理的经验，加大对生产各环节的监控，加强现场管理，努力提高产品质量。

按以下流程来写：1、清楚业务目标2、查看数据报表表现3、发现问题4、分析原因5、提出建议6、测试/实验7、实施首先要明白没有目标也就无所谓分析，其次分析的时候要注重关联，细分，以及数据的背景信息，同时可采用鱼骨分析法分析原因类型，注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成，找出主要问题，提出建议，不要忘了做测试，有时候原因可能不是想象中的，所以需要通过测试来验证你的假设，最后如果实验结果满意就进一步具体实施，不满意再来一边。千万不要闷头自己想，一定要测试 望采纳

图表数据分析报告写作步骤：首先，制表，横向对比昨日数据，标清楚环比数据，标红标绿(涨红跌绿)重点数据或者是浮动较大数据。其次，针对标记数据进行纵向对比，找出变化原因。并美化简洁化展示表格。再者，纂写关于重要数据和浮动数据的分析报告，要求简洁没有歧义。最后，上表下报告，截图，发到工作群。需要注意的是，给出数据只是数据处理，了解业务，找出问题，提出建设性意见才是数据分析。

每到周五，估计都会有很多童鞋为本周的周报发愁不已！今天就结合几个真实案例来教大家如何玩转数据分析报告。不过，场景的主角名字都做了简单的处理！从此，每周五小B就什么事情都干不了，只有一件事情：分析数据，内心好崩溃啊！！！别怕，您的好友草莓老师已上线，小草莓来支招。不就是数据报告嘛，so easy！　　1、首先，小B首次花点时间将需要分析的数据导入到BDP，并且制作不同的仪表盘（即不同的数据报告，只是叫法不同嘛），通过各种可视化图表让数据结果一目了然，比如这样的~肯定需要对数据图表进行一些解释说明嘛，点击仪表盘右上方的”图文混排“，插入”文本“即可进行文字描述，比如这样的~2、这不是还得花1天的时间进行数据分析嘛？别急，“神功能”来啦，快屏住呼吸，它，它，它就是“替换/追加”功能，在工作表页面的右上方哦~因为小B每周要分析的数据指标都是一致的，所以小B每周只需要追加本周数据，然后在仪表盘右上方全局筛选一下本周，数据报告即可瞬间呈现本周最新数据，整个操作过程最多不超过1分钟，哪里需要1天呢，周五完全可以做很多其他的事情咯，从此可告别重复劳动啦！　　当然，要是觉得追加数据都麻烦，那小草莓建议直接将后台数据库接入到BDP，只要数据库数据更新，在BDP上的数据报告结果也就更新了，是不是炒鸡快啊！放心，BDP是一个云端数据平台，接触不到用户的数据，所以大胆接入数据库吧，这样分析效率能大幅提高呢！3、分享报告：最后只需轻轻点击仪表盘右上角的“分享”—“我要分享”，领导就能立马查看你的数据报告。假如数据有改动，分享的数据结果可以实时同步，超赞！针对这个场景小草莓讲的比较详细，因为数据报告是很多人在职场中都会遇到的需求，比如销售人员、市场营销人员、财务人员、招聘人员等。岗位虽不同，但思路都类似，希望上述内容能帮到你和身边的小伙伴！小D在公司专门负责微信运营，平时除了写文章、策划互动活动等工作，当然数据反馈少不了，而且领导要求分别保存每周微信公众号的数据，一年下来手里有一堆的表格，零零散散，一不小心就丢了，好忧桑啊！小草莓来支招：在BDP，若需更新本周新数据，可“追加”或者“接入数据库”，具体操作见场景1；为了一一保存每周数据，小D可复制上周的数据仪表盘，在新的仪表盘全局筛选下每周的时间段，仪表盘分别以不同时间段命名，这样数据都能在一个地方保存啦，麻麻再也不用担心我啦~小P在公司专门给不同的客户制作不同的数据分析报告，有人力资源、财务、游戏、采购、活动、调研、电商、招生、服装零售、市场活动等各个方面，需求简直五花八门，每周客户还要实时的数据结果，偶尔客户还嫌弃报告的可视化效果不好，天呐~小草莓来支招：不管是哪个数据报告，都离不开数据分析，小P每次都在BDP上做好，分别命名成不同的文件夹名称，以便于保存管理。BDP做出来的可视化那时相当好啊，受到客户的一致好评啊！做好的可视化报告可以一键分享给客户，每周一更新数据，客户就能看到实时同步的结果，再也不用每周发邮件打扰客户啦，而且工作效率大大提高了~　　一起感受下BDP的可视化效果。你想要什么样的可视化效果，都可以寄已通过拖拽制作！立即登录BDP，1分钟制作你的专属数据分析报告，简答又高效！

1、分析框架=剥洋葱+拆分作为一个分析师，报告是重要的输出，就好比我们是产品经理的话，那这份分析报告就是你的产品，所以无论是从广度和深度来讲，你都要体现出你的思维来，这样广深结合，才能赢得别人认可和信任。2、每页核心指标展示的逻辑——公式思维当我们做好数据分析后，如何在一页PPT展示自己的分析变的更加重要，许多分析师在这块不知所措，有时候是用户趋势图，有时候又是行业规模图，其实背后的分析逻辑可能很清晰，但你所展示的方式和布局老让别人觉得还是思路混乱。一页PPT要描述一个核心，而这个核心验证的数据分析过程，最好的方式就是公式思维，这样你呈现出来的指标才能和此页的主题相呼相应，即使有人现场挑战你，你也会对答如流。3、指标对比的合理性——业务思维常看到一些报告，无论什么产品、什么业务，都是几大指标，注册用户数、活跃用户数、首次购、重复购，复购率、客单价等等，可笑的不是指标本身，而是拿业务不同的2个指标来对比，说自己多优秀!关于如何撰写一份优秀的数据分析报告的内容，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。

相信数据分析报告对各位一定都不陌生，数据分析用来发现并解决问题，最终都需要以“分析报告”的方式呈现出来。把过程展示出来，把结果最终呈现给大家，只有大家都认同，决策才会得到顺利的执行。一份优质的数据分析报告，一般有以下四个方面来考察：1.易读性：优质的报告要有易读性，条理清晰，简单明了，通俗易懂。2.逻辑性：报告中要具有逻辑性，问题分析和解决的逻辑。辑性强的分析报告也容易说服他人。3.严谨：在细节处理方面一定要仔细，名词术语一定要前后统一。4.突出重点：结合企业内部环境、区分重点，抓住痛点。说完了数据分析报告的要求，接下来老司机教大家撰写你的数据分析报告1.确定报告框架先确定分析报告的框架，这个框架跟盖房子一样，只有清晰的好规划整个报告的主题，结构才能让阅读者一目了然，架构清晰。同时要找准论点，论据，这样在进行数据分析以及报告撰写时，才能更好的把控全局。整份报告的框架结构主要由：标题页、目录页、分析背景和项目说明、分析思路页、结论建议页、分析主体页、附录页构成。2.数据源的获取数据源是数据分析的基础，很多分析报告在进行数据的挖掘收集时，缺乏科学依据性，逻辑性差，保证正确全面的数据源很重要。数据源分为两种：第一手数据：主要指可直接获取的数据。第二手数据：指经过加工整理后得到的数据。3.数据处理处理的目的：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，这个时候就要用到excel了。首先要对数据进行一次大清洗！将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。4.数据分析①结论明确精简：结论要基于数据说话，严谨、专业。每个分析都有结论，而且结论—定要明确，分析结论不要太多要精，—个分析对应—个最重要的结论就好了，分析就是发现问题，只要发现重大的问题就达到目的了，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者的阅读心理门槛。②严谨的推导过程：分析结论—定要基于严谨的数据分析推理过程，切忌有猜测性的结论，主观的东西会没有说服力。③有实际应用性：报告要客观公正，发现问题并提出解决方案。你既然在了解产品并在了解的基础上做了深入的分析，你可能比别人都更清楚地发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义。④不要回避“不良结论”：发现问题是数据分析师的价值所在，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你分析的价值所在了。5.可视化展示分析要用数据说话，选用生动的图表等来展示报告的分析结果， 在形象直观的同时能更好的展示结论。优质的数据分析报告就是这么炼成的，是不是SO EASY！快给自己的分析报告评个分吧！

1、确定报告框架先确定分析报告的主体架构，只有清晰的架构，才能规划好整个报告的主题，结构才能让阅读者一目了然。同时要找准论点、论据，这样能够体现出强大的逻辑性。2、数据源的获取数据源是数据分析的基础，很多分析报告在进行数据的挖掘收集时，缺乏科学依据性，逻辑性差，保证正确全面的数据源很重要。3、数据处理数据处理的目的：从大量的、杂乱无章的数据中抽取出对解决问题有价值、有意义的数据。将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。4、数据分析结论明确精简：结论要根据数据说话，力求结论做到严谨、专业。每个分析都有结论，而且结论—定要明确，分析结论不要太多要精，—个分析对应—个最重要的结论就好了，分析就是发现问题，只要发现重大的问题就达到目的了。严谨的推导过程：分析结论—定要基于严谨的数据分析推理过程，不能有猜测性的结论，这是因为主观的东西会没有说服力。有实际应用性：数据分析报告要客观公正，发现问题并提出解决方案。既然在了解产品并在了解的基础上做了深入的分析，才可能比别人都更清楚地发现了问题以及问题产生的原因，那么在这个基础之上根据自己的知识，做出的建议和结论，就能够让整个过程都十分的有意义。5、可视化展示分析数据的时候尽量要用数据说话，选用生动的图表等来展示报告的分析结果，才能够更加直观的展示结论。从而能得到一个更有说服力的结论。

　　近年来，我国的学生体质监测结果不容乐观，学生的体质一直在下降，这是一个值得关注和研究的问题。下面是我为你精心整理的学生体质健康测试数据分析 报告 ，希望对你有帮助! 　　学生体质健康测试数据分析报告篇1 　　本次我校测试学生共有1305人，其中男生654人，女生651人。总体上看学生大多处在良好和及格档上，从样本数的综合评定等级人数比例来看，我校被测学生中，优秀人数36人，优秀率为20.76%，良好人数553人，良好率为42.38%，及格人数532人，及格率为40.77%，不及格率为14.10%。详细的数据评定(祥见后表)，并根据学生的生理、心理的特点，从体育保健课、课外活动和体育课程的延伸等方面提出了相应的对策，旨在通过这几方面的努力，切实提高我校学生的体质健康水平，促进学生的健康成长。 　　今年我校学生的体质状况呈现下降的趋势。学生的许多身体素质指标明显下降，主要表现在耐力素质小学(50米*8往反跑)，中学男1000米，女800米呈下降趋势，肺活量指标大幅下降(具体数据见《七、八、九六年级各测试项目评价等级的人数比例统计表》)，这一情况值得人们深思和研究。为此，针对我校学生的体质状况分析其中的原因，并提出相应的对策，对改进我们的体育 教育 ，提高学生的身体素质具有十分重要的现实意义。 　　2 学生体质下降的原因探索 　　所谓体质就是人们的有机体在遗传变异和后天获得性基础上所表现出来的机能和形态上相对稳定的特征。它包括体格、体能和适应能力三方面，而当前我校学生的体质测试的结果看，学生的生理、心理健康状况令人担忧。通过分析，主要原因有以下几个方面： 　　2.1营养过剩，胖墩增加 　　据测试的数据显示，我校学生肥胖率以达(233人)17.85%，肥胖成为威胁青少年健康的主要问题之一。学校里有那么多的"小胖墩"，究其原因，主要是物质生活有了很大的转变，加上遗传及营养过剩等综合性的因素，使学生中肥胖者的数量日趋渐增。数据表中可以看到低段学生的肥胖率要高与高段的学生。因为自身机能的限制，使这些小胖墩在运动中比常人承受了更大的负荷量，稍微活动一下就气喘吁吁，满头大汗，使胖墩们对运动产生了畏惧心理，减少了活动量，也导致了身体素质的下降。 　　2.2 劳动减少，体能下降 　　造成我校学生体能下降的原因中，现代生活方式对人们的影响占了不容忽视的地位，过去骑自行车，现在坐汽车;人类的劳动活动大大减少，造成体能下降。再则，生在"饭来张口，衣来伸手"的"小皇帝"时代的相当一部分学生，仗着祖父辈及父母的宠爱，连家务的边都摸不到，缺乏了最基本的活动内容，久而久之，形成了一种惰性心理，而且长期的溺爱造成了不少学生娇气的性格，一遇到运动量比较大的活动或者不好的天气(炎热或寒冷)，潜意识使其产生了惧怕及抵制心理，如上种种，使之学生体质下降。 　　2.3 学习负担过重，缺乏充足的活动时间 　　这类问题，主要出现在中高段学生身上。由于课业负担的增加，使这些学生把更多的精力投入到了 文化 课的学习中，很少顾及自己的活动及休息时间，有时候，甚至连课间十分钟的时间也难以保证。为了在每次考试中取得好的名次，许多班主任不顾学生的身体健康，一再要求学生多做题目，少玩耍，他们认为学生上了体育课后就没心情再上下一节课了。也为了不被老师批评，不少学生上体育课只坐一边看看，其他时间运动就更少了。 　　2.4 学生对体育的重视程度不够，出现"重主轻体"的现象 　　学生对体育课的偏爱往往是出于个人兴趣，相当一部分同学对体育还缺乏足够的认识，认为体育课是单纯的游戏课，为了活动而活动，不像语数等主课那样，测验获得好成绩就欢呼雀跃，而对体育课成绩高分及满分的追求欲不是很高，进取心不强，学生家长也看重学习成绩，而对体育成绩普遍不重视，导致了重视主课，轻视体育的现象。 　　3 增强我校学生身体素质的对策 　　针对我校学生身体健康存在的问题，我想教育教学中可以从这么几个方面着手予以改进，以提高学生的身体素质。 　　3.1利用网络资源，多 渠道 地渗透营养保健学 　　在课余时间，从书上或网络上查阅及收集一些关于学生营养保健学的资料，针对小胖墩的现象，有目的地查阅几种有益于身心健康的食谱，打印成资料，在保健课的时候，发放到学生手中，而且在这堂课中，采取师生互动的形式来探讨食物与营养的关系，通过学习，使他们了解不良的饮食习惯对身体的危害，并在日常生活中逐步养成科学的饮食习惯。 　　3.2充分利用大课间活动的时间，开展丰富多彩的体育活动 　　大课间(操)活动是关于课间操改革的一项重要成果之一。受到学校场地设备的影响，我校是本学期才开展大课间的，今年创编了一套旗语操操，使学生对课间操充满了新鲜感，避免了做操时拖沓、疲软，从一定程度上促进了学生的身心健康。 　　3.3改进体育 教学 方法 ，提高学生对体育的兴趣 　　游戏是小学体育课中的一大重头戏，让中高年级的学生参与一些游戏规则和游戏方法的改造，不失为增强学生创造能力的一个好办法。如让学生参与设计"钻山洞"这个游戏，在教师的点拨下，学生学会了从横向、背向等角度出发来设计这个游戏，改变了传统意义上的"两路纵队相对站，手牵手儿把洞钻，钻过洞口把洞开，最后两人再上来"的玩法，使游戏由单一化向多样化转变。另外，教师也可以从 逆向思维 的角度出发来训练学生思考问题的能动性。如把50M跑改为8秒钟跑(即8秒钟能跑几米);一分钟跳绳改为看谁先跳到120次u2026u2026久而久之学生也学会了用反面的角度来看待问题。 　　体育教学面对的学生的个体差异性比较大，而且非常明显，学生之间的表现评价也较直接，因此学生容易被激励或被伤害。因此可见，学生的感情因素对体育教学的影响非常明显，体育课中的厌学现象是一个困扰我们的问题。所以，面对千差万别的学生，要面面俱到，使其都学有所得，学有所感，都能在自己原有的基础上得到发展，就必须贯彻因材施教、区别对待的原则。根据学生不同的身体素质及运动能力进行分层。针对学生的不同层次设计各自相应的教学目标、教学要求、教学内容、教学方法及教学评价，有效地解决学生中"吃不饱"和"吃不了"的现象，使每个学生的特长和能力都得到充分的发展。 　　目前，在体育教学中流行一种新的教学模式，即"快乐体育"模式，但是，我们不能肤浅地认为，只要学生在嘻嘻哈哈中上好体育课，那样就是快乐的精髓所在了，真正地快乐还应该体现在学生在 体育运动 中克服困难、战胜自我所获得的成功体验。因而，让学生在活动中体验挫折，锻炼其意志也是至关重要的。全面素质锻炼是很重要的一环，在体育课中适当地安排素质训练，可以锻炼学生的意志，克服其娇气思想。另外，在活动过程中可以刻意地设置一些小障碍，使学生通过努力，在活动中不断增强自尊与自信。这些活动使学生在特定的环境中通过自身的努力，学友的鼓励，最终取得成功，获得特殊的心理体验。 体育器材、体育设施是达成体育运动必要手段，开展体育活动离不开体育器材和设施。因此要提高学生的身体素质，体育器材和设施的开发也非常重要。要充分发挥已有器材的多种功能，尽量做到一材多用，这样使体育课丰富多彩，提高了学生参加体育活动的兴趣，有利于学生的身体健康。 　　3.4体育课程的延伸 　　学生的体质健康水平单靠每周几节课来改善，其效果可能不明显，因此，促进学生利用校外的体育资源积极、主动地参与体育锻炼，是提高学生健康水平的有效途径。增加体育活动时间可以减轻学生的文化学习负担，使学生的大脑得到充分的休息和身心得到平衡的发展，适度的体育家庭作业有助于学生合理安排休息时间，积极参与体育锻炼，从而养成坚持锻炼的习惯。学校可主动与社区挂钩，积极组织学生参加社区的各种体育活动，如 健身操 、舞蹈、小型趣味体育项目的比赛等;还可以经常组织学生到社区去进行体育活动的宣传与表演，把体育课中所学的知识、技能奉献给社区，这种做法既有助于促进学生更好地参与体育活动，又增加了学生与社会联系的机会，发展学生的身心健康。 4 结语 　　上述是我对本校学生体质分析及对策的几点想法，如何切实有效地来提高小学生的体质健康或许不是通过某一途径可以完全解决的，克服各种制约因素，全面推进素质教育对我们每一个教育工作者来说将是任重道远的。期待社会、学校、家庭共同来关注孩子的身体健康，促进我们下一代的茁壮成长。 　　学生体质健康测试数据分析报告篇2 　　我校在9月中旬接到上级通知，要求对全校学生进行体质测试并上报。教育局、体育局、体卫艺工作领导高度重视，文件精神指示，要求对全校学生进行全测全报，上报真实数据，让国家对于目前学生的体质情况有一个真实的了解。全校体育组教师集体参加， 其它 教师全力配合，通力合作。历时7天时间，完成了上级交待的任务。我校于10月24日在“中国学生体质健康网”上传成功。 　　一、测评对象和方法 　　(一)测评对象 　　新泰市宫里镇汶城联小全体学生，合计895人，共有18个教学班，先按照导入模板做了学校的测试名单，除了2个免测试学生，一共实测学生数目是893人，其中男生462人，占总人数的51.7%，女生431人，占总人数的48.3%。 　　(二)测评人员 　　全体体育教师及班主任 　　(三)测评项目 　　测试项目为按照《标准》要求必测项目：身高、体重、视力、坐位体前屈、1分钟跳绳、1分钟仰卧起坐、肺活量;选测项目为按照《标准》要求选测：耐力项目为400米(50米x8往返跑);速度灵巧类项目为男子50米，女子50米。 　　(四)测评仪器 　　测试的仪器：是符合国家体育局和教育部标准的体质健康测试专用仪器，包括身高体重测试仪、肺活量测试仪、坐位体前屈测试仪。 　　第四，达标情况。 　　在各级部门的大力协助下，一周测试得出的数据，根据各级男、女评分标准，以下是我校的达标情况： 　　二、研究结果与分析 　　1、学生体质测试总成绩分析 　　我校总成绩及格821人，不及格72人。 　　根据我校测试结果优秀率和良好率一般，从男女生测试结果看，我校女生的优秀率明显高于男生，女生的及格率也略微偏高。 　　2、学生身体形态测试结果分析 　　全校超重54人，肥胖10人，较低体重108人，营养不良30人，正常体重731人。 　　3、肺活量体重等级结果分析 　　全校不及格5人，及格40人，良好178人，优秀112人。 　　4、耐力项目测试统计分析 　　全校不及格109人，及格96人，良好386人，优秀302人。 　　5、柔韧、力量类项目等级结果分析 　　全校不及格40人，及格204人，良好363人，优秀286人。 　　三、结论 　　经过这次对全校学生的体质全面检查测试，总体来说，我校学生的体质良好。这与测试时间在秋季，学生基本上都是状态良好的情况下测试，有很大关系。但此次检查也反映出一些问题：首先，我校学生课业负担偏重，相当多数学生没有足够的锻炼时间，不能组织大规模的训练;其次，学校体育硬件设施欠缺等因素造成学生运动量达不到，学生没有养成良好的锻炼身体习惯。 　　四、建议 　　1加强学校体育工作，认真落实“保证学生一天一个小时的体育活动时间”，大力开展课间体育活动。 　　2、学校加大对体育场地，运动器材的投入力度。 　　3、教育学生养成良好的体育锻炼习惯，培养学生自觉进行体育锻炼的优良品质。 >>>下一页更多精彩“学生体质健康测试数据分析报告”

年度数据分析报告范文 年度数据分析报告范文，在我们的工作中，相信大家对写报告都不陌生吧！而报告是可以让人们对自身工作进行一个分析，让大家可以更清楚了解到自身的不足。那么大家知道怎么写报告吗？下面是我为大家整理的年度数据分析报告范文！ 年度数据分析报告范文1 随着20xx年钟声的临近，20xx年的工作即将进入尾声。在这个特殊的时点，总结过去的工作，计划未来，就显得尤为重要!在过去的时间里，本人在公司各级领导的正确领导下，在同事们的团结合作和关心帮助下，较好地完成了20xx年的各项工作任务，在工作能力和思想政治方面都有了更进一步的提高。现将20xx年取得的成绩和存在的不足总结如下： 一、思想政治表现、品德修养及职业道德方面 20xx年以来，本人认真遵守劳动纪律，按时出勤，有效利用工作时间;坚守岗位，需要加班完成工作按时加班加点，保证工作能按时完成。爱岗敬业，具有强烈的.责任感和事业心。积极主动学习专业知识，工作态度端正，认真负责地对待每一项工作。 二、工作能力和其它方面 我的工作岗位是数据与产品支持，准确和效率一直都是我的工作宗旨。 工作内容大体分为四块： 1、在月初关账期间，要保证各地提报的非派费用和仓租、外包工、叉车租金分摊的准确性与及时性，同时不仅需要审查数据内容填写的规范性，还需要确认各地是否已经提报。汇总完数据后要进行初步分析，将不符合提报要求的费用提取出来并联系提报人进行确认，并判断是否应该提报。将数据提交给结算部门后，结算在核销的时候会有疑问，这些疑问也需要我来进行跟进与反馈。 2、关账结束后要进行合同外议价的分析，这部分分析分为同一线路同一承运商派车次数大于3次的分析和有合同但走合同外议价的分析两部分，前者分析的目的是为了考虑是否要与此线路签合同，而后者的分析目的是更新完善合同的报价。 3、结束合同外议价的分析工作，则需要进行单个TO负毛利的分析，该分析数据主要来源于工盘，包括收入明细，成本明细，派车分摊和租车分摊。分析完成需要将结果发给对应的运输经理，查明产生亏损的原因，并提出合理的建议。 4、在以上三部分工作内容如期进行的时候，全月不定时穿插项目初步分析，此部分内容主要使用者为项目经理、客户经理等。 三、存在的不足 总结20xx来的工作，虽然取得了一定的成绩，自身也有了很大的进步，但是还存在着以下不足： 一是工作方式上还只是按部就班，虽然融入了一些自己的看法和改进，但还未提高到更高的层面，没有从管理层的角度去看待问题。 二是由于工作性质，与区域的负责人和调度员会有频繁的联系，但还不能很好的沉着面对，所以沟通交流能力还需要进一步的加强。 三是知识储备还不够，还需要更广泛的学习与增长经验，成为多方面的人才。 四、20xx年的工作打算 20xx年我将进一步发扬优点，改进不足，拓宽思路，求真务实，全力做好本职工作。 打算从以下几个方面开展工作： 一是加强工作统筹。 根据公司领导的年度工作要求，对全年的工作进行具体谋划，明确内容、时限和需要达到的目标，把各项工作有机地结合起来，理清工作思路，提高办事效率，增强工作实效。 二是加强工作作风培养。 始终保持良好的精神状态，发扬吃苦耐劳、知难而进、精益求精、严谨细致、积极进取的工作作风。 三是作为运输总部与区域对接人员之一，一言一行都代表着公司的形象。 不仅在工作上必须做到精确、严谨，而且在行为品德上要严格要求自己，树立良好的个人形象。所以我要加倍努力的工作为了公司的发展做出自己的贡献。 年度数据分析报告范文2 今年以来，我校加大信息化基础建设，严格落实信息系统安全及保护，从源头做起，不断提升了信息基础安全理念，强化信息技术安全管理和保障，加强对包括设备安全，数据安全，信息安全等信息化建设保障，以信息化促进学院业务管理的精简化和标准化。 一、 信息等级化分类，安全分类化保护。 我校网络管理信息化管理现状，自网络信息中心(以下简称中心)成立时起，我中心制订了宿舍网络使用条款服务器托管等安全条款，此八年以来，保障了广大师生网络使用及业务系统安全，未因网络出现重大安全问题，未有因业务系统托管而出现硬件无法修复、数据被盗等基础保障。 1、服务系统保护、上学期我中心开始了安全等级建设，确立了服务系统安全分等级保护目标，重要信息重点保护，次要信息次级保护原则，针对原来一个系统多个应用的服务进行了应用分离，减少一个服务出题问题，多个业务受影响等问题，今年购买了存储服务器和服务器防火墙两个重要基础安全设备，针对我校业务系统保障，对学校官网、精品资源共享课网、一卡通等数据备份。使用了硬件防火墙对公开业务数据安全保护，现已对官网、青果系统、数字化校园系统进行IPS保护、WEB应用防护，其它系统进行安全审计防范等安全设施。 2、基础网络保障、今年我中心更换包括核心DCRS7608在内多个老旧网络设备，针对日益流行WIFI设备进行规范管，对宿舍网络WIFI共享禁用，对办公网络WIFI使用教育，谨慎使用开外式网络，减少基础网络隐患。 二、 20xx年信息安全工作安排及问题整改 1、规范流程操作，加强网络信息化教育。我中心要求系统使用部 门或使用人员都应该了解信息安全形势，所管理系统的安全等级，遵守谁管理谁负责的原则，掌握操作技能，努力提高系统信息保障能力，对官网、青果系统、财务系统、图书馆管理系统、一卡通数据系统等业务所属部门要求分配专员管理，提高业务系统信息安全习惯。 2、办公无线网络使用规范,无线网络私建加重，基本每办公室都有 职员安装了无线设备，甚至出现了办公室多个职员安装WIFI。需加强网络使用条件规范，区域多个WIFI接入，乱接入等问题整改，对办公室已有无线设备收编，禁止使用360，猎豹，共享精灵等无线热点、软件共享方式。 3、 老旧设备更新换代，部分网络设备、服务器设备使用已长达八 年之久，部分重要服务器还是原来老式台式机，今年已搬迁了心理系统，电子政务系统至新服务器，还有财务系统，图书管理系统还在老旧服务，难以保障稳定运行。 20xx年是我校信息安全投入历来最大一年，加强业务系统、基础设备安全及保障、20xx的到来，我中心将加大对网络信息安全管理和安全措施、安全技术力度，保证学院信息安全切实可行。

1、进度性：由于日常数据通报主要反映计划的执行情况，因此必须把计划执行的进度与时间的进展结合起来分析，观察比较两者是否一致，从而判断计划完成的好坏。为此，需要进行一些必要的计算，通过一些绝对数和相对数据指标来突出进度。2、规范性：日常数据通报基本上成了数据分析部门的例行报告，定时向决策者提供。所以这种分析报告就形成了比较规范的结构形式。一般包括以下几个基本部分：反映计划执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验，找出存在的问题、提出措施和建议。这种分析报告的标题也比较规范，一般变化不大，有时为了保持连续性，标题只变动一下时间，如《XX月XX日业务发展通报》3、时效性：由日常数据通报和性质和任务决定，它是时效性最强的一种分析报告。只有及时提供业务发展过程中的各种信息，才能帮助决策者掌握企业经验的主动权，否则将会丧失良机，贻误工作。对大多数公司而言，这些报告主要通过微软Office中的Word、Excel和PowerPoint系列软件来表现。

好一份数据分析报告方法有很多种，给你一种做参考第一，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的 了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门 槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0;第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因 为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；6第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题;2、总结问题原因;3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员 提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性， 否则一切都将变成为了误导别人的努力；第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚 第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你 来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支 持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果 的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。

到年底，写一份好的数据分析报告的重要性不言而喻（只要我写的好，年终奖就少不了我） 大家都知道，数据分析报告的输出是整个业务分析过程的成果，是评定一条业务线的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 接下来我就分享我写数据分析报告的5个步骤，供大家学习参考。 一、明确分析目的 还是那句老话，在做任何事情之前，先想清楚做这件事的目的是什么。 写数据分析报告也是，如果一开始就没有明确清楚目的，盲目开始分析，最后的结果很可能就是，分析了半天却离目标越来越远。所以搞明白研究这个事情的目的，是开始数据分析的第一步。 二、拆解指标发现问题 在明确清楚我们的分析目的后，就要针对我们的分析目标进行指标拆解，通过拆解指标去发现问题。这么说有点虚，举个例子说明一下。 背景：某制造业公司到年底，需要进行销售线的业务复盘，因此需要检查各销售线人员的年度目标完成进度，并给出建议。同时，通过统计发现，今年公司的毛利率有所下降，需要数据分析师通过数据去找到影响毛利率下降的原因。 拆解流程： ①明确分析目标 ②确定问题 ③拆解问题 ④拆解指标&拓展纬度布局 第一步：明确分析目标 通过背景我们可以清楚知道，我们有两个目标需要去完成，这里我用导图的形式罗列出来 第二步：确定问题 在明确分析目标后，就需要确定为了达成该目标，提出围绕该目标需要解决的问题。可以使用思维脑图，写出在看到该目标后产生的问题。 第三步：拆解问题 在确定问题后，就需要找到能够数值化衡量这些问题的指标，以及它们的计算方式。 第四步：拓展维度 计算方式确定，就可通过分析组成这些计算公式的指标来探究影响其的原因，比如销售额=单价*数量，那么就可从单价、数量来分析销售额变动，以一个指标为定量，分析对比其他指标变化。 同时以计算公式结果为指标，拓展维度（比如地区、时间、品类等等）来探究不同维度下的指标差异。 三、 给出结论 同样的我们给出的结论需要和分析目的紧密相连，比如： 目的是了解业务的现状，那结论可以是：该业务有问题x关键指标，每个指标的数值是xxx，有什么样的异常； 目的是了解数据到什么情况算好，那结论可以是：某指标可以以 xxx 作为判断标准，原因是......； 目的是找出业务出现异常的原因，那结论可以是：经分析，有x各种原因，其中重点原因是...... ； 需要注意的是，如果是判断业务的状况，需要确定一个判断标准：结论=数据+判断标准 在对数据进行拆解分析的过程中，我们已经可以察觉到一些数据异常。但是这些 异常到底是好是坏，我们需要通过一个标准来确定。 比如说十月份销量数据下滑，我们可以增加比对去年的数据。如果去年也下滑了，说明是正常的月度下滑。如果去年没有下滑，那么说明今年下滑是个不正常现象，需要复盘解决。 四、结合业务，给出建议和方案 如果数据不能驱动业务成长，那它毫无用处。 下了结论以后，再结合对业务的理解，就可以就分析结果提出建议，甚至给出方案： 建议是：能解决业务问题的行动方向，是若干个潜在可行的范畴。 方案是：制定一个具体行动计划，方案要满足 5w2h ，要有具体的执行人、完成时间等等要素。 五、撰写分析报告 以上准备工作完成，如何撰写一份分析报告增加它的可读性呢？ 架构清晰：参考经典的金字塔结构，结论先行，以上，先重要后次要。以上统下的顺序也符合数据分析过程中拆解指标的顺序，更容易帮助读者理解你的分析思路； 报告图表化：用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，更容易做到有理有据； FineBI制作 规范化：整篇文档的图表风格统一、名词统一；

撰写数据分析报告6个步骤 撰写数据分析报告6个步骤。在职场上，有的岗位是需要撰写数据分析报告的，想要写好数据分析报告就要知道写它的步骤。接下来就由我带大家了解下撰写数据分析报告6个步骤的相关内容。 撰写数据分析报告6个步骤1 1、明确目标 在「 明确数据分析目标的 3 个步骤 」这篇文章中，我们说过，要正确地定义问题、合理地分解问题、抓住关键的问题。 当明确目标之后，我们需要梳理分析思路，搭建分析框架，开始思考以下问题： 采用哪些分析指标？ 运用哪些分析思维？ 使用哪些分析工具？ 明确目标，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，可以为后续的步骤提供清晰的方向。 2、收集数据 收集数据是围绕数据分析目标，按照分析思路和框架，收集相关数据的过程，为后续的步骤提供素材和依据。 收集的数据包括原始数据和二手数据，其中原始数据包括公司内部的数据库、调查得到的数据等；二手数据包括统计局发布的数据、公开出版物中的数据等。 收集数据的基本要求是：真实性、及时性、同质性、完整性、经济性和针对性。 3、处理数据 处理数据，是从大量杂乱无章的原始数据中，抽取对解决问题有价值的数据，并进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性，这是数据分析之前必不可少的阶段。 数据的处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等过程，原始数据一般都需要经过一定的处理，才能用于后续的数据分析工作。 在处理数据的过程中，准确性尤为重要，如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。 具体处理数据的方法，可以参考以下文章： 4、分析数据 分析数据，是对客观真实的数据，运用恰当的方法和工具，进行科学有效的分析。 参考文章： 如何用 Python 分析数据？ 5、展现数据 通过数据分析，隐藏在数据背后有价值的信息逐渐浮现出现，此时需要通过合适的方式展现出来，让人一目了然，提高信息传递的效率。 通常情况下，展现数据的方式通常是用图表说话，即数据可视化，常用的数据可视化图表有很多，可以参考： 数据可视化话题集锦 6、结论建议 一份好的数据分析报告，需要有明确的结论建议。 如果换位思考，站在决策者的角度，更想知道的是可行的解决方案。 如果数据分析报告没有明确的结论建议，那么也就失去了报告的灵魂。 所以，要想制作出更有价值的数据分析报告，不仅要掌握数据分析的思维和工具，而且还要熟悉业务，这样才能提出更好的建议。 小结 数据分析报告的制作过程，通常可以分解为明确目标、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据、结论建议等 6 个步骤，这是对整个数据分析过程的总结，为决策者提供科学、严谨的决策依据，从而降低企业的经营风险，提高企业的核心竞争力。 如果把数据分析报告比作一个产品，制作报告的人就是产品经理，看报告的读者就是用户。 作为「产品经理」，同理心很重要，通过自我体验来理解他人，乔布斯能瞬间把自己变成傻瓜，这是同理心的一种表现。数据分析的思维和工具也很重要，它们是数据分析的基础。想象力是广袤的天空，但不是天马行空，而是基于同理心的推演，运用数据分析的思维和工具，让推演更加科学有效。 在一份数据分析报告的背后，有许多枯燥的、基础的准备工作要做，例如数据采集、数据仓库、数据治理等等。 如果没有高质量的数据作为坚实的地基，那么数据分析报告的高楼大厦是不稳固的。 如果没有明确数据分析的目标，那么后面的工作可能就是胡拼乱凑，用一堆图表堆砌的花架子，并不能解决实际的问题。 数据分析报告不要搞形式主义，而要有实质的内容，还要关注细节。 撰写数据分析报告6个步骤2 数据分析报告范文 项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。 项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据： 政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。 时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。 项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据 任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。 有关数据分析报告的详细样本，建议你到一些权威的数据分析机构去找找。。。 很多的，而且有非常多的数据分析模型和分析数据，还有案例 我给你介绍一个国内比较专业的数据分析机构 “开元研究”，希望你去了解一下。 透析审计领域的数据分析报告 一、目标定位 内容往往服务于目标，目标决定内容，因而数据分析报告的目标很大程度上决定其内容，我们应首先明确其目标定位。 构建数据分析报告的目标概念在外延上有所侧重，定位于为处于信息时代的审计服务。因此，它需要统一并且服务于审计这个大目标，但也具有自身的特点。根据《审计法》规定，我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下，我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标，通过数据分析，实现价值最大化的审计决策，从而支撑制订的.审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为，从属于其总目标，构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面： 1、进行总体分析。从审计工作需求出发，对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。 2、确定审计重点，合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上，根据被审计对象特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定审计的重点，协助审计人员作为正确的审计决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。 3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的审计事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。 以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定审计重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订审计实施方案也没有可靠的支撑作用。 二、适用范围及对象 首先本文所论述的数据，是在信息化环境中审计人员开展审计时需处理的电子数据。为了明确分析对象的范围，我们制定了对于数据的三个限制条件： ①来源于信息系统中，包括财务、业务、管理等方面； ②能以数据库中二维表的形式存储于计算机中； ③有助于审计分析。基于这些限制条件，数据应包括财务数据、业务数据和补充数据（从被审计单位以外的地方采集与数据分析相关的数据）。我们可以根据需要分析其中一种或几种数据。 其次，数据分析报告所记录的对象是计算机审计中审前调查阶段所作的数据分析的过程及结果。在实际审计工作中，数据分析报告应在计算机审计审前调查阶段数据分析完成后撰写，为制订审计实施方案提供参考。 三、原则 我们认为，编制数据分析报告总体上应当遵循以下原则： 1、规范性原则。 数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致，例如对商业银行的盈利能力进行分析时采用了“税收比率”这个已存在的指标，就不能自己重命名为“税收收入比”等其他名称。 2、重要性原则。 数据分析报告一定要体现审计的重点，例如在真实性、合法性审计中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，从数据上进行分析。并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。 3、谨慎性原则。 数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。 4、鼓励创新原则。 计算机审计技术是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。 总之，一份完整的数据分析报告，应当围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，系统的反映计算机数据分析的全貌，从而推动计算机审计事业的进一步发展。

首先，要有一个好的框架跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果。第三，分析结论不要太多，要精确如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多， 结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。第五，好的分析要有很强的可读性这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不 一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁，必须站在读者的角度去写分析邮件。第六，数据分析报告尽量图表化这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从;关于一份优秀完整的数据分析报告怎么写，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。

1、分析报告一般都要写一段导语,以此来说明这次情况分析的目的、对象、范围、经过情况、收获、基本经验等,这些方面应有侧重点,不必面面俱到。或侧重于情况分析的目的、时间、方法、对象、经过的说明,或侧重于主观情况,或侧重于收获、基本经验,或对领导所关注和情况分析所要迫切解决的问题作重点说明。如果是几个部门共同调查分析的。 2、还可在导语中写上参加调查分析的单位、人员等。总之,导语应文字精练,概括性强。应按情况分析主旨来写,扣住中心内容,使读者对调查分析内容获得总体认识,或提出领导所关注和调查分析所要迫切解决的问题,引人注目,唤起读者重视。 3、主体是分析报告的主要部分,一般是写调查分析的主要情况、做法、经验或问题。如果内容多、篇幅长,最好把它分成若干部分,各加上一个小标题。 4、结尾的写法灵活多样,一般有以下几种：(1)自然结尾。如果主体部分已把观点阐述清楚,作出了明确结论,就不必再硬加一条尾巴。(2)总结性结尾。为加深读者的印象,深化主旨,概括前文,把调查分析后对事物的看法再一次强调,作出结论性的收尾。(3)启示性结尾。在写完主要事实和分析结论之后,如果还有些问题或情况需要指出,引起读者的思考和探讨,或为了展示事物发展的趋势,指出努力方向,就可以写一个富有启示性的结尾。(4)预测性结语。有的报告在提出调查分析情况和问题之后,又写出作者的预测,说明发展的趋向,指出可能引起的后果和影响。这是在更广阔的视野上来深化主题。

按以下流程来写：1、清楚业务目标2、查看数据报表表现3、发现问题4、分析原因5、提出建议6、测试/实验7、实施首先要明白没有目标也就无所谓分析，其次分析的时候要注重关联，细分，以及数据的背景信息，同时可采用鱼骨分析法分析原因类型，注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成，找出主要问题，提出建议，不要忘了做测试，有时候原因可能不是想象中的，所以需要通过测试来验证你的假设，最后如果实验结果满意就进一步具体实施，不满意再来一边。千万不要闷头自己想，一定要测试

【导读】如何写好一份数据分析报告?我们需要清楚写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据。首先，要有一个好的框架跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果。第三，分析结论不要太多，要精确如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多， 结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。第五，好的分析要有很强的可读性这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不 一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁，必须站在读者的角度去写分析邮件。第六，数据分析报告尽量图表化这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从;关于一份优秀完整的数据分析报告怎么写，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。

1、调查要写的人员或物件，整理完整的数据。2、写明数据来源，调查目的，调查方式方法。3、将数据整理成图表的形式或整理出条形图、折线图、饼图等形式，以便更直观的看出数据的特征。

如何写好一份数据分析报告_数据分析师考试　先说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。　　一份好的分析报告，有以下一些要点：　　首先，要有一个好的框架　　跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；　　第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确　　如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；　　第三，分析结论不要太多要精　　如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃 一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者(通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多)的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多， 结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；　　第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程　　不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；　　第五，好的分析要有很强的可读性　　这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不 一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；　　第六，数据分析报告尽量图表化　　这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；　　第七，好的分析报告一定要有逻辑性　　通常要遵照：1、发现问题–2、总结问题原因–3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；　　第八，好的分析一定是出自于了解产品的基础上的　　做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！　　第九，好的分析一定要基于可靠的数据源　　其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数 据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性，否则一切都将变成为了误导别人的努力；　　第十，好的分析报告一定要有解决方案和建议方案　　你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础 之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题 的；　　十一，不要害怕或回避“不良结论”　　分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；　　十二，不要创造太多难懂的名词　　如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；　　十三，最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人以上是小编为大家分享的关于如何写好一份数据分析报告的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

数据分析报告的写法：明确分析目的、拆解指标发现问题、给出结论、结合业务，给出建议和方案、撰写分析报告。一、明确分析目的在做任何事情之前，先想清楚做这件事的目的是什么。写数据分析报告也是，如果一开始就没有明确清楚目的，盲目开始分析，最后的结果很可能就是，分析了半天却离目标越来越远。所以搞明白研究这个事情的目的，是开始数据分析的第一步。二、拆解指标发现问题在明确清楚我们的分析目的后，就要针对我们的分析目标进行指标拆解，通过拆解指标去发现问题。拆解流程：明确分析目标；确定问题；拆解问题；拆解指标&拓展纬度布局。三、给出结论我们给出的结论需要和分析目的紧密相连，比如：目的是了解业务的现状，那结论可以是：该业务有问题x关键指标，每个指标的数值是xxx，有什么样的异常。四、结合业务，给出建议和方案如果数据不能驱动业务成长，那它毫无用处。下了结论以后，再结合对业务的理解，就可以就分析结果提出建议，甚至给出方案。五、撰写分析报告分析报告架构要清晰，参考经典的金字塔结构，结论先行，先重要后次要。以上统下的顺序也符合数据分析过程中拆解指标的顺序，更容易帮助读者理解你的分析思路。

做好一份优质的数据分析报告需要确定报告框架、数据源的获取、数据处理、数据分析、可视化展示这几点就足够了。①确定报告框架先确定分析报告的主体架构，只有清晰的架构，才能规划好整个报告的主题，结构才能让阅读者一目了然。同时要找准论点、论据，这样能够体现出强大的逻辑性。②数据源的获取数据源是数据分析的基础，很多分析报告在进行数据的挖掘收集时，缺乏科学依据性，逻辑性差，保证正确全面的数据源很重要。③数据处理数据处理的目的：从大量的、杂乱无章的数据中抽取出对解决问题有价值、有意义的数据。将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。④数据分析结论明确精简：结论要根据数据说话，力求结论做到严谨、专业。每个分析都有结论，而且结论—定要明确，分析结论不要太多要精，—个分析对应—个最重要的结论就好了，分析就是发现问题，只要发现重大的问题就达到目的了。严谨的推导过程：分析结论—定要基于严谨的数据分析推理过程，不能有猜测性的结论，这是因为主观的东西会没有说服力。有实际应用性：数据分析报告要客观公正，发现问题并提出解决方案。既然在了解产品并在了解的基础上做了深入的分析，才可能比别人都更清楚地发现了问题以及问题产生的原因，那么在这个基础之上根据自己的知识，做出的建议和结论，就能够让整个过程都十分的有意义。⑤可视化展示分析数据的时候尽量要用数据说话，选用生动的图表等来展示报告的分析结果，才能够更加直观的展示结论。从而能得到一个更有说服力的结论。

百度一下，你就知道了，或者你到百度文库中去搜索。也可以

数据处理是一个非常重要的环节，第一次分析的人很容易忽略这部分。在数据收集完成后可以使用SPSSAU无效样本和异常值两个功能对数据无效性进行处理。无效样本：SPSSAU提供两种设置：一种是完全相同数字超过一定比例时设置成无效样本。不认真填写者通常为了方便会选择相同的答案，一般以量表题选择相同数字超过70%作为标准。u200b另一种是缺失一定比例设为无效样本。异常值：如果存在缺失数据或在异常值的判断标准上，可设置数字为null，即异常值处理。常用的统计方法有：频数分析、描述分析、卡方分析、二元logit回归等。我们按照提纲依次进行分析即可。同时重点注意下表格格式，专业的调研报告(和论文一样)对格式有着严格的要求。建议统一修改表格格式，避免有遗漏。涉及重点数据，比如占比非常高的选项，可以用不同颜色标出。也可以适当添加图表的使用。一图胜万言，多用图表来呈现所想表达的内容，更有直观性。spss数据分析报告通常是先描述分析结果，然后结合结果和背景信息进行总结。如果内容较多，建议在每部分最后添加一小节作为总结部分，同时可以针对结论给出建议或解决方案等。最后别忘了添加附录。通常将调查问卷、统计结果等作为附件内容。方便读者查询。

按以下流程来写：1、清楚业务目标2、查看数据报表表现3、发现问题4、分析原因5、提出建议6、测试/实验7、实施首先要明白没有目标也就无所谓分析，其次分析的时候要注重关联，细分，以及数据的背景信息，同时可采用鱼骨分析法分析原因类型，注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成，找出主要问题，提出建议，不要忘了做测试，有时候原因可能不是想象中的，所以需要通过测试来验证你的假设，最后如果实验结果满意就进一步具体实施，不满意再来一边。千万不要闷头自己想，一定要测试

数据分析报告的写法：明确分析目的、拆解指标发现问题、给出结论、结合业务，给出建议和方案、撰写分析报告。一、明确分析目的在做任何事情之前，先想清楚做这件事的目的是什么。写数据分析报告也是，如果一开始就没有明确清楚目的，盲目开始分析，最后的结果很可能就是，分析了半天却离目标越来越远。所以搞明白研究这个事情的目的，是开始数据分析的第一步。二、拆解指标发现问题在明确清楚我们的分析目的后，就要针对我们的分析目标进行指标拆解，通过拆解指标去发现问题。拆解流程：明确分析目标；确定问题；拆解问题；拆解指标&拓展纬度布局。三、给出结论我们给出的结论需要和分析目的紧密相连，比如：目的是了解业务的现状，那结论可以是：该业务有问题x关键指标，每个指标的数值是xxx，有什么样的异常。四、结合业务，给出建议和方案如果数据不能驱动业务成长，那它毫无用处。下了结论以后，再结合对业务的理解，就可以就分析结果提出建议，甚至给出方案。五、撰写分析报告分析报告架构要清晰，参考经典的金字塔结构，结论先行，先重要后次要。以上统下的顺序也符合数据分析过程中拆解指标的顺序，更容易帮助读者理解你的分析思路。

网站访问统计分析的基础是获取网站流量的基本数据，根据网上营销新观察的相关文章，网站流量统计指标大致可以分为三类，每类包含若干数量的统计指标

百度统计提供了几十种图形化报告，全程跟踪访客的行为路径，并且帮助监控各种网络媒介推广效果，让您及时了解哪些关键词、哪些创意的效果最好。同时，百度统计集成百度推广数据，帮助您及时了解百度推广效果并优化推广方案。基于百度强大的技术实力，百度统计提供了丰富的数据指标，系统稳定，功能强大但操作简易。登陆系统后按照系统说明完成代码添加，百度统计便可马上收集数据，为您提高投资回报率提供决策依据。代码正确添加后，进入百度统计，您即可看到含有丰富数据的概况页，为您提供您网站最重要的流量报告，方便您从全局了解网站流量情况其中，通过趋势分析，您可以洞悉网站的流量趋势：上方表格显示流量概况，下方趋势图显示指标趋势（通过左上角的指标选择），通过时间标签可以快速切换不同的时间段，趋势图中还标出周六、周日，方便您分析周末流量的差异；

这些数据分析完全可以通过你的百度后台的百度统计里看到啊，你要是还不清楚，也可以问一下你的百度客服，让她告诉你怎么查，很简单的。

数据分析报告怎么用本文是作者基于自身多年数据分析的经验，总结的一体化数据分析框架，简单地介绍下数据分析能分析能落地的几点。enjoy~大数据，这个被炒烂了的概念，现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能，就大数据而言，我们都是在强调他的技术，例如网络热词：hadoop+spark，data mining。而我们在用大数据时候，经常用它的来神话它的影响。例如，广告投放精准化，社会安全管理有序，医药行业智能化等。当然这些是我们的畅想，同时确实也离不开数据分析影响，但是我们有没有停下脚步去想一想，到底大数据怎么去落地呢，怎么去分析?怎么利用数据来去使企业做出决策，例如：广告投放精准化?我们了解什么叫大数据分析么?麦肯锡给大数据定义：“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。“基于我对以上定义的理解，我总结的大数据分析就是，将获取的数据，打通，整合，找寻规律，立即得出决策信息。数据获取我总结的数据源可分类三类：(1)一方数据：用户事实数据例如用户在某金融机构购买的理财产品，时间，哪个出单口，姓名，电话等，或者运营数据，例如某互联金融app，用户操作行为数据(2)二方数据：其实这部分叫做广告投放数据例如，广告展示量，活动页点击量，广告来源等。也有公司将这部分数据作为第三方数据，因为有些广告监测公司会利用此数据和人群数据整合构建自己dmp这样的公司一般宣称为第三方公司，三方数据(3)三方数据：行业数据，也叫公开数据例如行协的数据，或者互联网行为数据，例如某互联网公司用户在此网站的行为数据，或者嵌入sdk的app后我们能采集到的安装活跃列表，以及可采集到线下数据。打通：其实就是利用关键点的采集整合一二三方数据。例如我们可以通过手机号将一方和三方数据整合，或者利用cookie，或者imei号等将二方、三方数据整合。但是由于现在监管制度对手机号敏感数据的控制，以及互联网和移动端数据的跨平台打通技术难点，我们现实的匹配率很低，例如一方和三方的数据匹配达到20%其实就算比较不错的情况，当然运营商数据除外。找寻规律：目标就是数据清理，从非结构化数据变成结构化数据，以便统计，数据探索，找寻规律，形成数据分析报告观点。本文将会在第三部分阐述。立即决策：将数据分析报告中的观点系统化或产品化，目前而言，大部分公司还是会依靠人工决策。为什么需要大数据分析?看上去大数据分析似乎按照这些步骤来，但是从第一步的数据源来说，其实已经反应了大数据的特点，就是杂乱无章，那么怎么从这些数据找寻规律，分析的内容和目标是否对应上，似乎就是我们需要大数据分析的理由现在，大数据的分析通常采用的数据报表来反映企业运营状况，同时，对于热点，人群分析，我们看到的统计值，目标核心都是用数据分析报告提炼的观点来指导运营，那么问题来了，怎么用数据分析来指导数据决策呢?数据分析的报告思路(本文从移动端的角度进行切入)基于我对数据分析的理解，我将数据报告会分成三大类：市场分析、运营分析、用户行为分析。市场分析由于市场分析一般而言是定性、定量分析，最近热播剧《我的前半生》贺函和唐晶的职业就是来去咨询公司的一般会以访谈、问卷调查来一份市场分析报告去告诉客户他们的市场占有量，消费者观点等。这里，我们以移动互联网数据的市场分析为例，通常来说，数据源是公开数据，或者在第三方数据。正如我们所讲，将sdk嵌入开发者应用，就可以收集到安装以及使用列表，那么开发者使用的sdk越多，我们能收集的数据源也越多，这样就可以形成安装app排名，使用app排名，这里面所说的覆盖率、活跃率也是这个意思，例如：即此款应用安装量、使用量在整体金融类的安装量、使用量占比。那么，这些市场分析的作用呢，一般而言，是对公司市场营销的总结，比如某金融公司kpi是为了获客，他们做了一系列营销，下个月排名我们可以查询到此款应用的安装量，是否较上个月上升呢?那么我们的竞品表现呢，他们是不是也做了一些列的营销活动排名上升下降?我们都可以通过市场分析，竞品分析来观测，但是这部分的观点由于是市场数据，我们只能通过大量的搜寻官网活动，或者互联网广告推测营销来推测是否竞争对手排名上升和这些营销活动有关。同时，根据市场的走势图，我们能发现潜在的竞争对手，例如：我们能看出下图中的工商银行由于手机属于高覆盖高活跃组，即安装xxapp活跃人群也是最高的，因此，无疑xx银行是所有银行组潜在竞争对手。需要更加注意他们的市场策略运营分析移动互联网提出的方法论：3A3R，笔者之前在做咨询的时候，此方法论也可以将网站分析套用，总结来说3A3R就是：感知 → 获取 → 活跃 → 获取 → 营收 → 传播 → 感知这里需要注明下，运营分析只是一个公司的baseline，让产品经理，运营人员，市场人员根据自己本公司的数据参考做出合理的决定，同时，运营的数据只是参考或者叫警示，若要具体，需要特定细节的分析，例如是否app改版，怎么改?需要增加哪家渠道合作?(1)Awareness 感知根据广告投放数据进行分析，目的判断渠道广告页对app 或者网站引流情况，同时可以帮助广告主设计监测表格，以数字角度衡量广告投放效果但是，广告数据一般而言在广告监测公司手中，或者公开的使用工具上例如GA，我们需要依靠广告公司设计营销环节，例如活动页，加监测代码，或者在媒体，app应用商店加入代码便于监测广告表现，而往往这样的数据很难加载，一般是由应用商店，或者媒体提供，同时，以上数据，监测公司数据一般而言也不会提供给广告主，只是会提供统计值，这部分的分析我会在之后详细写出，欢迎大家关注我的运营号言归正传，我们看感知数据其实目的就是想衡量我们的大量的营销投放钱花的对不对，广告的展示量，点击量等是最好衡量一个公司的广告市场部门绩效，没有广告投放，就无法带来获客，因此钱花的值不值，能带来多少客人，才会有下一步 acquisition。(2)Acquisition 获客获客是第一步广告投放拓展，用户点击广告后到达应用商店或者着陆页后去下载app，访问网页后，登陆app后的数据是广告公司或者应用商店提供不了的数据，因此获客其实有两重目的。目的1：衡量第一步提供的数据是否准确，即是否渠道作弊目的2：判断渠道是否好坏目的3：判断营销活动是否有效例如下图中，我们发现4成用户是搜索流量较上个月增加了6%，是不是我们需要增加和sem的合作呢?而在媒体引荐渠道中，我们通过渠道衡量客户转化率，点击-用户激活的，激活的注册转化，可否重点对某应用商店增加合作下图是目的3的应用，来衡量三个月内的新增用户，活跃用户是否受活动营销、广告投放、版本更迭等影响。例如：7月28日的版本更迭，增加新用户的利器，那么产品经理需要分析下这个版本到底哪里的改变，让用户增长这么快，而8月份的营销活动会唤醒沉睡用户，反应考核运营人员的绩效，那么，是否我们在做促活时候可以借鉴8月的成功经验呢?而这个成功经验需要进一步做专题分析(3)Activities 活跃获客后，我们想看看我们的新增、活跃用户的表现情况，那么就到了第三步 活跃，其实就是为产品经理改版app或者页面提供数据支持活跃分析可参考以下三个步骤：第一：从页面浏览次数，独立访问人数，来圈定主要页面分析。例如某款app首页是pv，uv最高，我们会重点分析首页。第二：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序第三：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序(4)Retention留存分析& Revenue & Refer这几个实际上在企业运用的并不多，这里简要说明下。① Retention用户积累到一定数量后，我们想看下用户粘性，那么我们就来到retention，一般是衡量活动效果时候运用的比较多，来看此次活动过后，是否用户依旧会使用我们的app，但是由于金融app属性不会像游戏应用每天进行访问，因此Retention 在实际应用中不会太多，下面的例子是个展示，不做赘述② Revenue这些留下来的客户给公司贡献多少现金呢?会看收入步骤， 一般公司不会将现金流数据放入在统计平台中，但是我们需要提出用户贡献的流水金额数据供我们使用，便于人群划分，例如下面简要分析：Refer 传播：最后，我们想让这些客户进行传播;核心是口碑营销，即用户自发的转发给其他用户链接，让他们下载app或者参与活动，因此传播的下一个环节又会转换营销，但是传播会受到很多限制，例如没有奖励机制的口碑传播，几乎转发量为0，同时，传播若要衡量比较困难，尤其在大量互联网用户基础上，这样会造成资源代码叠加，系统负担，因此一般企业也不会设计这样活动让营销人员参考用户分析若说大数据分析的核心，其实就是在于用户分析，正如我们前面所讲，用户分析的步骤流程如下：即在力所能及的搜集数据范围内，打通数据，客户用户，精准营销。第一，我们可以筛选的条件列表，我们可以通过应用条件，位置，标签条件将数据整合，整合的目的就是刻画客户，定出营销策略。例如：我们想筛选金融客户(应用条件筛选)，出现在五星级酒店(位置条件)，且为母婴人群(标签)但是需要注意的是，条件越多，用户轮廓越清晰，人群会越少。第二，根据筛选的人群，我们将线上/线上统计化，或者建模多维度分析。例如，我们根据筛选的人群，发现男性多于女性，苹果手机属性最高，常手机工具使用，那么我们可以将这部分目标人群用增加手机工具合作、或者和苹果合作获客或者促活。第三，整合以上数据分析，形成人群画像。结束语这篇文章基于我多年数据分析的经验，总结的一体化数据分析框架，其实就是简单介绍下数据分析能分析能落地的几点。当然，这里面需要大量的数据清洗工作，以及对行业的认知，此篇只是从数据分析角度的概要，内容上的细化，其实可以单拿出来细细分析，尤其用户画像那章节。

网站访问统计分析的作用可归纳为下列几个方面：（1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性；（2）分析各种网站运营手段的效果，为制定和修正网站运营策略提供依据；（3）通过网站访问数据分析进行网站运营诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等；（4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持；（5）作为网站运营效果评价的参考指标。统计分析指标通常说的网站流量（traffic）是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标，常用的统计指标包括网站的独立用户数量、总用户数量（含重复访问者）、网页浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。网站访问统计分析的基础是获取网站流量的基本数据，根据网上营销新观察的相关文章，网站流量统计指标大致可以分为三类，每类包含若干数量的统计指标。（1）网站流量指标网站流量统计指标常用来对网站效果进行评价，主要指标包括：独立访问者数量（unique visitors）；重复访问者数量（repeat visitors）；页面浏览数（page views）；每个访问者的页面浏览数（Page Views per user）；某些具体文件/页面的统计指标，如页面显示次数、文件下载次数等。（2）用户行为指标用户行为指标主要反映用户是如何来到网站的、在网站上停留了多长时间、访问了那些页面等，主要的统计指标包括：用户在网站的停留时间；用户来源网站（也叫“引导网站”）；用户所使用的搜索引擎及其关键词；在不同时段的用户访问量情况等。（3）用户浏览网站的方式时间设备、浏览器名称和版本、操作系统用户浏览网站的方式相关统计指标主要包括：用户上网设备类型；用户浏览器的名称和版本；访问者电脑分辨率显示模式；用户所使用的操作系统名称和版本；用户所在地理区域分布状况等。PHPStat的网站访问分析报告的基础是以上述网站流量基本指标，同时参考了其他第三方的统计数据，以便获得更深入的网站访问统计分析报告。

1、分析报告一般都要写一段导语,以此来说明这次情况分析的目的、对象、范围、经过情况、收获、基本经验等，这些方面应有侧重点,不必面面俱到。或侧重于情况分析的目的、时间、方法、对象、经过的说明，或侧重于主观情况，或侧重于收获、基本经验，或对领导所关注和情况分析所要迫切解决的问题作重点说明。如果是几个部门共同调查分析的。2、还可在导语中写上参加调查分析的单位、人员等。总之，导语应文字精练，概括性强。应按情况分析主旨来写，扣住中心内容，使读者对调查分析内容获得总体认识，或提出领导所关注和调查分析所要迫切解决的问题，引人注目，唤起读者重视。3、主体是分析报告的主要部分，一般是写调查分析的主要情况、做法、经验或问题。如果内容多、篇幅长，最好把它分成若干部分，各加上一个小标题。4、结尾的写法灵活多样，一般有以下几种：(1)自然结尾。如果主体部分已把观点阐述清楚，作出了明确结论，就不必再硬加一条尾巴。(2)总结性结尾。为加深读者的印象，深化主旨，概括前文，把调查分析后对事物的看法再一次强调，作出结论性的收尾。(3)启示性结尾。在写完主要事实和分析结论之后，如果还有些问题或情况需要指出，引起读者的思考和探讨，或为了展示事物发展的趋势,指出努力方向，就可以写一个富有启示性的结尾。（4）预测性结语。有的报告在提出调查分析情况和问题之后，又写出作者的预测，说明发展的趋向，指出可能引起的后果和影响。这是在更广阔的视野上来深化主题。

给你个财务数据分析报告看看财务数据分析报告的内容与格式 1、财务分析报告的分类。财务分析报告从编写的时间来划分，可分为两种：一是定期分析报告，二是非定期分析报告。定期分析报告又可以分为每日、每周、每旬、每月、每季、每年报告，具体根据公司管理要求而定，有的公司还要进行特定时点分析。从编写的内容可划分为三种，一是综合性分析报告，二是专项分析报告，三是项目分析报告。综合性分析报告是对公司整体运营及财务状况的分析评价；专项分析报告是针对公司运营的一部分，如资金流量、销售收入变量的分析；项目分析报告是对公司的局部或一个独立运作项目的分析。 2、财务分析报告的格式。严格的讲，财务分析报告没有固定的格式和体裁，但要求能够反映要点、分析透彻、有实有据、观点鲜明、符合报送对象的要求。一般来说，财务分析报告均应包含以下几个方面的内容：提要段、说明段、分析段、评价段和建议段，即通常说的五段论式。但在实际编写分析时要根据具体的目的和要求有所取舍，不一定要囊括这五部分内容。 此外，财务分析报告在表达方式上可以采取一些创新的手法，如可采用文字处理与图表表达相结合的方法，使其易懂、生动、形象。 3、财务分析报告的内容。如上所述，财务分析报告主要包括上述五个方面的内容，现具体说明如下： 第一部分提要段，即概括公司综合情况，让财务报告接受者对财务分析说明有一个总括的认识。 第二部分说明段，是对公司运营及财务现状的介绍。该部分要求文字表述恰当、数据引用准确。对经济指标进行说明时可适当运用绝对数、比较数及复合指标数。特别要关注公司当前运作上的重心，对重要事项要单独反映。公司在不同阶段、不同月份的工作重点有所不同，所需要的财务分析重点也不同。如公司正进行新产品的投产、市场开发，则公司各阶层需要对新产品的成本、回款、利润数据进行分析的财务分析报告。 第三部分分析段，是对公司的经营情况进行分析研究。在说明问题的同时还要分析问题，寻找问题的原因和症结，以达到解决问题的目的。财务分析一定要有理有据，要细化分解各项指标，因为有些报表的数据是比较含糊和笼统的，要善于运用表格、图示，突出表达分析的内容。分析问题一定要善于抓住当前要点，多反映公司经营焦点和易于忽视的问题。 第四部分评价段。作出财务说明和分析后，对于经营情况、财务状况、盈利业绩，应该从财务角度给予公正、客观的评价和预测。财务评价不能运用似是而非，可进可退，左右摇摆等不负责任的语言，评价要从正面和负面两方面进行，评价既可以单独分段进行，也可以将评价内容穿插在说明部分和分析部分。 第五部分建议段。即财务人员在对经营运作、投资决策进行分析后形成的意见和看法，特别是对运作过程中存在的问题所提出的改进建议。值得注意的是，财务分析报告中提出的建议不能太抽象，而要具体化，最好有一套切实可行的方案。撰写财务分析报告应做好的几项工作 （一）积累素材，为撰写报告做好准备 1、建立台账和数据库。通过会计核算形成了会计凭证、会计账簿和会计报表。但是编写财务分析报告仅靠这些凭证、账簿、报表的数据往往是不够的。比如，在分析经营费用与营业收入的比率增长原因时，往往需要分析不同区域、不同商品、不同责任人实现的收入与费用的关系，但这些数据不能从账簿中直接得到。这就要求分析人员平时就作大量的数据统计工作，对分析的项目按性质、用途、类别、区域、责任人，按月度、季度、年度进行统计，建立台账，以便在编写财务分析报告时有据可查。 2、关注重要事项。财务人员对经营运行、财务状况中的重大变动事项要勤于做笔录，记载事项发生的时间、计划、预算、责任人及发生变化的各影响因素。必要时马上作出分析判断，并将各类各部门的文件归类归档。 3、关注经营运行。财务人员应尽可能争取多参加相关会议，了解生产、质量、市场、行政、投资、融资等各类情况。参加会议，听取各方面意见，有利于财务分析和评价。 4、定期收集报表。财务人员除收集会计核算方面的有些数据之外，还应要求公司各相关部门（生产、采购、市场等）及时提交可利用的其他报表，对这些报表要认真审阅、及时发现问题、总结问题，养成多思考、多研究的习惯。 5、岗位分析。大多数企业财务分析工作往往由财务经理来完成，但报告注材要靠每个岗位的财务人员提供。因此，应要求所有财务人员对本职工作养成分析的习惯，这样既可以提升个人素质，也有利于各岗位之间相互借鉴经验。只有每一岗位都发现问题、分析问题，才能编写出内容全面的、有深度的财务分析报告。 （二）建立财务分析报告指引 财务分析报告尽管没有固定格式，表现手法也不一致，但并非无规律可循。如果建立分析工作指引，将常规分析项目文字化、规范化、制度化，建立诸如现金流量、销售回款、生产成本、采购成本变动等一系列的分析说明指引，就可以达到事半功倍的效果。

数据分析报告格式范文 数据分析报告格式范文。现代社会是一个大数据时代，职场上的数据分析报告的用途广泛，我们也需要写数据分析报告，这样才能提高自己的工作能力。接下来就由我带大家了解数据分析报告格式范文的相关内容。 数据分析报告格式1 【摘 要 题】青少年社会调查 【正 文】 中国拥有世界上最为庞大的青少年人口群体。(］统计表明，2003年中国14～35岁人口有4.65亿，占总人口的36.25%。对于任何社会来说，青少年都是民族的未来与希望。中国社会正处于改革开放的时代，现在的青少年是变革的弄潮儿、受益者和风险承担者，他们正在经历着我国社会经济等方面的重大变革，发展变化的速度很快。客观、准确地了解和掌握青少年的现状，才能从实际出发，制定有效的政策，从而正确引导青少年，把青少年一代培养成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义新人。本报告主要是依据统计数据对近年来中国青少年发展状况进行分析，所采用的数据均为撰写本报告时（截至2005年7月31日）中国青少年发展状况指标体系中各项指标所能获得的最新数据。在本报告中青少年采用14～29岁和14～35岁两种年龄统计口径。 青少年人口状况指标 1、青少年人口总数及比重 2003年人口变动抽样调查数据显示，全国14～29岁青少年共有311，217，923人，占总人口的24.25%。其中男性158，338，086 人，女性152，879，837人，分别占总人口的12.34%和11.91%，性别比 为103.57。(）14～35岁青少年共有465，259，674 人，占总人口的36.25%。其中男性235，453，157人，女性229，806，517人，分别占总人口的18.34%和17.90%，性别比为 102.46。 2、青少年人口性别年龄构成 分性别年龄结构反映的是男女不同性别人口的年龄分布情况。2003年中国青少年分性别人口的年龄分布基本一致，无论是男性还是女性，在其总人口中都是30～35岁人口所占比例最高，其次是14～20岁人口。人口年龄结构在20～30岁之间出现凹陷，除了自然的人口变动规律（如受人口惯性发展的影响）以外，与该年龄人群的漏报也有较大关系。因为这一年龄段人群处于流动活跃时期，而流动人口的漏报是统计中很难避免的。同时，我国军人也主要集中在这个年龄段，而军人人数是不在统计数据中反映的，这也加大了凹陷的程度。 3、青少年人口分布状况 人口的分布状况主要由地区构成和城乡构成两项指标来衡量。2000年第五次人口普查时，14～29岁的青少年人口广东省为最多，达2900万人，西藏最少，仅为82万人。各省市青少年占总人口的比重集中在24.01～34.03%区间范围内，广东省比重最高，达34.03%，最低的为江苏省，占 24.01%。14～35岁的青少年人口数分布与14～29岁的青少年人口数分布接近，比重略有差异。各省之间青少年人口差异与各省总人口和它们过去的生育率、死亡率、迁移率的变化都有密切关系。 2003年14～29岁青少年人口31，122万人，居住在城市的有7817 万人，占青少年人口的25.12%，居住在镇的有4718万人，占 15.16%，居住在乡的有18，587万人，占59.72%。[)14～29岁青少年人口城镇化水平40.28%略低于我国40.53%的城镇化水平。 14～35岁青少年人口46，526万人，居住在城市的有12，165万人，占青少年人口的26.15%，居住在镇的有7234万人，占15.55%，居住在乡的有27，127万人，占58.31%。14～35岁青少年人口城镇化水平41.69%又略高于全国平均水平。 4、青少年人口的迁移 2000年第五次人口普查时，我国迁移人口有12，466，250人，其中14～29岁6，749，193人，占迁移总人口的54.14%，14～35岁8，396，246人，占迁移总人口的67.35%。迁移原因以务工经商、学习培训、婚姻迁入为主，占迁移总人口的七成之多（见图1-3a和图1-3b）。从全国迁移情况来看，学习培训、分配录用、婚姻迁入、务工经商主要是以青年人口为主，均占80%以上。 5、青少年人口的受教育状况 随着我国社会经济的发展，受教育程度普遍提高，14～29岁青少年人口有98.33%受过小学以上教育，14～35岁青少年人口比例略低一点 (97.14%)，但仍以初中教育程度为主，分别占55.13%和50.34%。这与青少年正处于学习求知年龄不无关系。从全国总人口受教育情况来看，青少年人口受教育程度明显好于其他年龄人口，初中以上各级文化程度人口中，14～29岁人口基本占40%左右，14～35岁人口基本占60%左右。 6、青年人口的婚姻状况 青年人正处于组建家庭时期，15～29岁青年未婚人口占64.03%，有配偶占35.53%，随着年龄的增长，有配偶的比例逐渐增大，15～35岁青年未婚人口占43.36%，有配偶占55.02%。［］青年人口婚姻关系比较稳定，无论是在15～29岁青年人口中还是在15～35岁青年人口中，丧偶、离婚和再婚有配偶的比例都非常低，分别为0.7%和1.62%。 7、青年人口生育状况 青年人口不同于老年人口和少年儿童人口，随着其生理和心理的发育成熟，开始组建家庭哺育后代。从生育的年龄分布来看，青年正处于生育高峰期。根据2003年全国人口变动抽样调查数据计算，全国一般生育率为38.01‰，总和生育率为1.4‰，29岁组累计生育率为1164.79‰，35岁组累计生育率为1375.93‰。 8、青少年人口死亡状况 青少年人口处于风华正茂、生命力旺盛、死亡率水平最低时期。青年人口死亡率随着年龄的增长略有增长，但增长幅度不大，基本在0.28～1.38‰的小区间范围内波动增长。根据2003年全国人口变动抽样调查数据计算，全国死亡率水平为6.05‰，青少年人口死亡率远远低于全国平均水平，14～29岁的死亡率仅为0.85‰，14～35岁的死亡率为0.95‰。 9、青年人口的民族状况 我国是一个多民族国家，在960万平方公里土地上居住着56个民族，每个民族都有自己的青少年人口。2000年第五次人口普查时，汉族仍是我国的主体民族，14～29岁青少年人口中有90.58%为汉族，9.42%为少数民族；14～35岁青少年人口中汉族比例略高，为91.09%，少数民族占 8.91%。[)少数民族中壮族、满族、回族、维吾尔族、苗族、彝族、土家族、蒙古族、藏族人数最多，人口比例均占0.5%以上。 数据分析报告格式2 数据分析报告格式范文 目录 第一章 项目概述 此章 包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。 第二章 项目市场研究分析 此章 包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。 第三章 项目数据的采集分析 此章 包括数据采集的资料、程序等。 第四章 项目数据分析采用的方法 此章 包括定性分析方法和定量分析方法。 第五章 资产结构分析 此章 包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。 第六章 负债及所有者权益结构分析 此章 包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。 第七章 利润结构预测分析 此章 包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。 第八章 成本费用结构预测分析 此章 包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章 偿债潜力分析此章 包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。 第十章 公司运作潜力分析此章 包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。 第十一章 盈利潜力分析 此章 包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。 第十二章 发展潜力分析 此章 包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。 第十三章 投资数据分析 此章 包括经济效益和经济评价指标分析等。 第十四章 财务与敏感性分析 此章 包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章 现金流量估算分析 此章 包括全投资现金流量的分析和编制。 第十六章 经营风险分析 此章 包括经营过程中可能出现的`各种风险分析。 第十七章 项目数据分析结论与推荐 第十八章 财务报表 第十九章 附件 数据分析报告怎么写 大家都知道，不管是什么文体都是有一定的结构的，当然，数据分析报告会有一定的结构，但是这种结构不是一成不变的，会根据公司业务、需求的变化而产生一定的调整。很多文体就是最经典的结构还是“总—分—总”结构，它主要包括：开篇、正文和结尾三个部分。当然，数据分析报告也可以是这样的结构。 在开篇的部分包括标题页、目录和前言。正文主要包括具体分析过程和结果；结尾主要是结论、建议和附录。我们会为大家一个一个的解释这些内容需要注意的地方。 首先就是标题，标题页需要写明报告的题目，标题需要精简干练，根据版面的要求在一两行内完成。起好标题很重要，好的标题不仅可以表现数据分析的主题，而且能够引起读者的阅读兴趣。对于标题需要注意4点。第一就是提出疑问。这里标题以设问的方式提出报告所要分析的问题，引起读者的注意和思考。第二就是概括主要内容这类标题重用数据说话，让读者捉住中心。第三就是解释基本观点。这类标题往往用观点句来表示，点名数据分析报告的基本观点。第四就是交代分析主题。这类标题反映分析的对象、范围、时间和内容等情况，并不点名分析师的看法和主张。 然后说说目录，如果一份数据分析报告没有目录，那么这个数据分析报告不是一个完整的数据分析报告，目录可以帮助读者快速的找到所需内容，因此要在目录中列出报告主要章节的名称。如果是在word中展现，还要在章节名称后加上对应的页码，对于比较重要的二级目录也可以将其列出来，但是目录也不要太过详细，因为这样读起来不够好。另外，通常公司和企业高管没有时间读完完整的报告，他们只对其中一些以图表展示的分析结论感兴趣，所以，当书面报告中有大量的图表时，可以考虑将图表单独制作成目录，以便日后利用。

　　数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。数据分析报告的模板应该怎么写? 　　数据分析报告的模板篇一： 　　中国拥有世界上最为庞大的青少年人口群体。统计表明，20xx年中国14～35岁人口有4.65亿，占总人口的36.25%。对于任何社会来说，青少年都是民族的未来与希望。中国社会正处于改革开放的时代，现在的青少年是变革的弄潮儿、受益者和风险承担者，他们正在经历着我国社会经济等方面的重大变革，发展变化的速度很快。客观、准确地了解和掌握青少年的现状，才能从实际出发，制定有效的政策，从而正确引导青少年，把青少年一代培养成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义新人。本报告主要是依据统计数据对近年来中国青少年发展状况进行分析，所采用的数据均为撰写本报告时(截至20xx年7月31日)中国青少年发展状况指标体系中各项指标所能获得的最新数据。在本报告中青少年采用14～29岁和14～35岁两种年龄统计口径。 　　青少年人口状况指标 　　1.青少年人口总数及比重 　　20xx年人口变动抽样调查数据显示，全国14～29岁青少年共有311，217，923人，占总人口的24.25%。其中男性158，338，086 人，女性152，879，837人，分别占总人口的12.34%和11.91%，性别比为103.57。14～35岁青少年共有465，259，674 人，占总人口的36.25%。其中男性235，453，157人，女性229，806，517人，分别占总人口的18.34%和17.90%，性别比为 102.46。 　　2.青少年人口性别年龄构成 　　分性别年龄结构反映的是男女不同性别人口的年龄分布情况。20xx年中国青少年分性别人口的年龄分布基本一致，无论是男性还是女性，在其总人口中都是30～35岁人口所占比例最高，其次是14～20岁人口。人口年龄结构在20～30岁之间出现凹陷，除了自然的人口变动规律(如受人口惯性发展的影响)以外，与该年龄人群的漏报也有较大关系。因为这一年龄段人群处于流动活跃时期，而流动人口的漏报是统计中很难避免的。同时，我国军人也主要集中在这个年龄段，而军人人数是不在统计数据中反映的，这也加大了凹陷的程度。 　　3.青少年人口分布状况 　　人口的分布状况主要由地区构成和城乡构成两项指标来衡量。20xx年第五次人口普查时，14～29岁的青少年人口广东省为最多，达2900万人，西藏最少，仅为82万人。各省市青少年占总人口的比重集中在24.01～34.03%区间范围内，广东省比重最高，达34.03%，最低的为江苏省，占 24.01%。14～35岁的青少年人口数分布与14～29岁的青少年人口数分布接近，比重略有差异。各省之间青少年人口差异与各省总人口和它们过去的生育率、死亡率、迁移率的变化都有密切关系。 　　20xx年14～29岁青少年人口31，122万人，居住在城市的有7817万人，占青少年人口的25.12%，居住在镇的有4718万人，占 15.16%，居住在乡的有18，587万人，占59.72%。14～29岁青少年人口城镇化水平40.28%略低于我国40.53%的城镇化水平。 14～35岁青少年人口46，526万人，居住在城市的有12，165万人，占青少年人口的26.15%，居住在镇的有7234万人，占15.55%，居住在乡的"有27，127万人，占58.31%。14～35岁青少年人口城镇化水平41.69%又略高于全国平均水平。 　　4.青少年人口的迁移 　　20xx年第五次人口普查时，我国迁移人口有12，466，250人，其中14～29岁6，749，193人，占迁移总人口的54.14%，14～35岁8，396，246人，占迁移总人口的67.35%。迁移原因以务工经商、学习培训、婚姻迁入为主，占迁移总人口的七成之多(见图1-3a和图1-3b)。从全国迁移情况来看，学习培训、分配录用、婚姻迁入、务工经商主要是以青年人口为主，均占80%以上。 　　5.青少年人口的受教育状况 　　随着我国社会经济的发展，受教育程度普遍提高，14～29岁青少年人口有98.33%受过小学以上教育，14～35岁青少年人口比例略低一点 (97.14%)，但仍以初中教育程度为主，分别占55.13%和50.34%。这与青少年正处于学习求知年龄不无关系。从全国总人口受教育情况来看，青少年人口受教育程度明显好于其他年龄人口，初中以上各级文化程度人口中，14～29岁人口基本占40%左右，14～35岁人口基本占60%左右。 　　6.青年人口的婚姻状况 　　青年人正处于组建家庭时期，15～29岁青年未婚人口占64.03%，有配偶占35.53%，随着年龄的增长，有配偶的比例逐渐增大，15～35岁青年未婚人口占43.36%，有配偶占55.02%。青年人口婚姻关系比较稳定，无论是在15～29岁青年人口中还是在15～35岁青年人口中，丧偶、离婚和再婚有配偶的比例都非常低，分别为0.7%和1.62%。 　　7.青年人口生育状况 　　青年人口不同于老年人口和少年儿童人口，随着其生理和心理的发育成熟，开始组建家庭哺育后代。从生育的年龄分布来看，青年正处于生育高峰期。根据20xx年全国人口变动抽样调查数据计算，全国一般生育率为38.01‰，总和生育率为1.4‰，29岁组累计生育率为1164.79‰，35岁组累计生育率为1375.93‰。 　　8.青少年人口死亡状况 　　青少年人口处于风华正茂、生命力旺盛、死亡率水平最低时期。青年人口死亡率随着年龄的增长略有增长，但增长幅度不大，基本在0.28～1.38‰的小区间范围内波动增长。根据20xx年全国人口变动抽样调查数据计算，全国死亡率水平为6.05‰，青少年人口死亡率远远低于全国平均水平，14～29岁的死亡率仅为0.85‰，14～35岁的死亡率为0.95‰。 　　9.青年人口的民族状况 　　我国是一个多民族国家，在960万平方公里土地上居住着56个民族，每个民族都有自己的青少年人口。20xx年第五次人口普查时，汉族仍是我国的主体民族，14～29岁青少年人口中有90.58%为汉族，　9.42%为少数民族;14～35岁青少年人口中汉族比例略高，为91.09%，少数民族占 8.91%。少数民族中壮族、满族、回族、维吾尔族、苗族、彝族、土家族、蒙古族、藏族人数最多，人口比例均占0.5%以上。 　　数据分析报告的模板篇二： 　　一、20xx年手游市场基本概况 　　1、20xx年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。 　　2、20xx年移动游戏用户规模：20xx年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游 　　3、20xx年移动游戏市场实际销售收入：20xx年移动游戏销售收入超过20xx，销售收入是20xx年的2倍以上 　　4、20xx年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成 　　5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高 　　二、用户行为透析 　　1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到26.3%，端游用户转化为手游用户的空间较大 　　2、20xx年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 　　3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高 　　4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 　　5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝 　　三、地域分布 　　1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场 　　2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布 　　四、手游发展趋势预测 　　1、手机游戏重度化、端游化 　　2、端游IP手游化 　　3、支付方式、支付渠道的变革。